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      그림자를 이용한 원거리 차량 인식 및 추적 = Long Distance Vehicle Recognition and Tracking using Shadow

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      https://www.riss.kr/link?id=A106048999

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      국문 초록 (Abstract)

      본 논문에서는 무인자율주행자동차를 레이싱 경기에 운용하기 위해 차량의 전면유리 중앙에 설치된 단안카메라를 사용하여 원거리에 있는 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다....

      본 논문에서는 무인자율주행자동차를 레이싱 경기에 운용하기 위해 차량의 전면유리 중앙에 설치된 단안카메라를 사용하여 원거리에 있는 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량은 하르(Haar) 특징을 사용하여 탐지하고, 차량바닥에 있는 그림자를 검출하여 차량의 크기와 위치를 판단한다. 인식된 차량의 주변을 ROI(: Region Of Interest)로 설정하여 다음 프레임들에서는 ROI 내부의 차량 그림자를 찾아 추적한다. 이를 통하여 차량의 위치, 상대속도와 이동방향을 예측한다. 실험결과는 100m이상의 거리에서 90%이상의 인식율로 차량을 인식하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper presents an algorithm for recognizing and tracking a vehicle at a distance using a monocular camera installed at the center of the windshield of a vehicle to operate an autonomous vehicle in a racing. The vehicle is detected using the Haar ...

      This paper presents an algorithm for recognizing and tracking a vehicle at a distance using a monocular camera installed at the center of the windshield of a vehicle to operate an autonomous vehicle in a racing. The vehicle is detected using the Haar feature, and the size and position of the vehicle are determined by detecting the shadows at the bottom of the vehicle. The region around the recognized vehicle is determined as ROI (Region Of Interest) and the vehicle shadow within the ROI is found and tracked in the next frame. Then the position, relative speed and direction of the vehicle are predicted. Experimental results show that the vehicle is recognized with a recognition rate of over 90% at a distance of more than 100 meters.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 차량인식 및 추적 과정 Ⅲ. 실험결과 Ⅳ. 결론
      • Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 차량인식 및 추적 과정 Ⅲ. 실험결과 Ⅳ. 결론
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      참고문헌 (Reference)

      1 안영선, "탑뷰 영상을 이용한 차선, 정지선 및 과속방지턱 인식" 대한전기학회 65 (65): 1879-1886, 2016

      2 권진산, "차량주행 환경에서 다중라이다센서를 이용한 효과적인 검출 시스템 개발" 한국전자통신학회 13 (13): 313-320, 2018

      3 김규영, "영상기반 차량 후미등 상태 인식 알고리즘" 한국전자통신학회 8 (8): 1443-1449, 2013

      4 이민채, "영상 및 레이저레이더 정보융합을 통한 자율주행자동차의 주행환경인식 및 추적방법" 한국지능시스템학회 23 (23): 35-45, 2013

      5 김진우, "단안 카메라를 이용한 소형 자동차의 임무 수행" 한국전자통신학회 12 (12): 123-128, 2017

      6 C. Lee, "Vehicle Detection and Distance Estimation based on Single Camera" 237-238, 2016

      7 S. Thrun, "Stanley : the robot that won the DARPA grand challenge" 23 (23): 661-692, 2006

      8 Y. Ann, "Long Distance Vehicle Recongnition using Mono-Camera" 27 (27): 235-236, 2017

      9 Y. Cho, "Forward Vehicle Detection Algorithm Using Monocular Camera" 1699-1702, 2011

      10 김규영, "Adaboost 최적 특징점을 이용한 차량 검출" 한국전자통신학회 8 (8): 1129-1135, 2013

      1 안영선, "탑뷰 영상을 이용한 차선, 정지선 및 과속방지턱 인식" 대한전기학회 65 (65): 1879-1886, 2016

      2 권진산, "차량주행 환경에서 다중라이다센서를 이용한 효과적인 검출 시스템 개발" 한국전자통신학회 13 (13): 313-320, 2018

      3 김규영, "영상기반 차량 후미등 상태 인식 알고리즘" 한국전자통신학회 8 (8): 1443-1449, 2013

      4 이민채, "영상 및 레이저레이더 정보융합을 통한 자율주행자동차의 주행환경인식 및 추적방법" 한국지능시스템학회 23 (23): 35-45, 2013

      5 김진우, "단안 카메라를 이용한 소형 자동차의 임무 수행" 한국전자통신학회 12 (12): 123-128, 2017

      6 C. Lee, "Vehicle Detection and Distance Estimation based on Single Camera" 237-238, 2016

      7 S. Thrun, "Stanley : the robot that won the DARPA grand challenge" 23 (23): 661-692, 2006

      8 Y. Ann, "Long Distance Vehicle Recongnition using Mono-Camera" 27 (27): 235-236, 2017

      9 Y. Cho, "Forward Vehicle Detection Algorithm Using Monocular Camera" 1699-1702, 2011

      10 김규영, "Adaboost 최적 특징점을 이용한 차량 검출" 한국전자통신학회 8 (8): 1129-1135, 2013

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      2015-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (계속평가) KCI등재후보
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      2007-08-27 학회명변경 한글명 : 학국전자통신학회 -> 한국전자통신학회
      영문명 : The Korea Insitute of Electronic Communication Sciences -> The Korea Institute of Electronic Communication Sciences
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.89 0.89 0.79
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.77 0.76 0.698 0.27
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