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일반적으로 영상검지기에서 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 자동으로 얻기 위해서는 각 차로 사이에 검지영역을 정확히 설정해 주어야만 한다. 그러나 CCTV0 상지영서대학 전자상거래과(joonym@youngseo.ac.kr) 카메라와 영상검지기를 통합하려는 시스템에서 수학적으로 정확한 좌표를 계산하여 검지영역을 설정하였다 하더라도 CCTV카메라의 기계적인 오차와 바람 등 외부적인 환경에 의해서 검지영역이 정확히 차로 사이에 설정되지 않는 경우가 많이 발생한다.
본 논문은 반구 상에 영상 데이터베이스를 저장하고 이를 다시 복원하여 검지영역의 좌표값을 보정하는 알고리즘을 제안한다. 반구 상에 저장되는 이미지는 CCTV 카메라의 pan, tilt, zoom 요소에 의하여 캡쳐되며, CCTV카메라에서 현재 캡쳐된 영상에 검지영역이 잘못 설정되었을 경우, 검지영역의 좌표 보정은 반구 상의 저장된 이미지를 복원 한 후 이 두 개의 이미지와 비교하여 검지영역 죄표값의 오차를 계산하여 보정한다.
본 연구의 실험은 경부고속도로 상행 기흥IC에 15m높이의 CCTV카메라를 설치하여 고속도로 통행 영상을 얻어 설험을 하였고, 영상은 640x480 해상도에 256 명암값 (gray-levels) 으로 영상처리를 하였다.
본 논문은 반구 상에 영상 데이터베이스를 저장하고 이를 다시 복원하여 검지영역의 좌표값을 보정하는 알고리즘을 제안한다. 반구 상에 저장되는 이미지는 CCTV 카메라의 pan, tilt, zoom 요소에 의하여 캡쳐되며, CCTV카메라에서 현재 캡쳐된 영상에 검지영역이 잘못 설정되었을 경우, 검지영역의 좌표 보정은 반구 상의 저장된 이미지를 복원 한 후 이 두 개의 이미지와 비교하여 검지영역 죄표값의 오차를 계산하여 보정한다.
본 연구의 실험은 경부고속도로 상행 기흥IC에 15m높이의 CCTV카메라를 설치하여 고속도로 통행 영상을 얻어 설험을 하였고, 영상은 640x480 해상도에 256 명암값 (gray-levels) 으로 영상처리를 하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ.Introduction
Ⅱ.Automatic Installation of Detection zone
Ⅲ.Storing and Restoring Images in Hemisphere
Ⅳ.Experimental Results
Ⅴ.Conclusions
REFERENCES
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