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논문 기본 정보

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저자정보
김세진 (인하대학교) 원인수 (인하대학교) 권장우 (인하대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제8호
발행연도
2017.8
수록면
1,599 - 1,610 (12page)
DOI
10.7840/kics.2017.42.8.1599

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본 논문은 차량 검지를 위한 센서 융합 시스템 구축에 관한 연구를 다룬다. 레이더 센서와 비전 센서는 각각의 장단점이 있다. 먼저 레이더 센서는 검지율이 높고 빛, 우천, 눈과 같은 환경변화에 강하다. 하지만 가격이 비싸고 검지가 직관적이지 못하며, 전파의 난반사에 의한 오검지가 종종 발생한다. 비전 센서는 반대로 빛, 우천, 눈과 같은 환경변화에는 약하지만 가격이 저렴하고, 직관적인 검지가 가능하며, 설치와 관리가 간편하다. 그러므로 본 논문에서는 각각의 센서의 문제를 극복하고 더 높은 차량검지를 위해 두 센서를 융합하는 시스템을 다룬다. 레이더 센서는 칼만필터를 활용해 검지율을 높였으며 비전 센서는 기울기 기반 히스토그램 모델을 활용하여 차량을 검지하였다. 이때 두 센서를 검지한 결과는 기존 단일 센서만을 사용한 결과에 비해 유의미한 결과값을 보였다. Recall은 레이더 센서 단일검지 0.63, 비전 센서 단일 검지 0.69에서 0.78로 증가되었고, Precision은 레이더 센서 단일검지 0.66와 비전 센서 단일검지 0.84에서 복합검지 0.92로 증가되었다. 또한 기존의 가우시안 혼합모델을 사용하였을 경우보다 약 22%정도 속도가 향상된 것을 FPS를 비교함으로써 알 수 있다.
#Radar #Vision #Vehicle Detection #Sensor Fusion #MOD

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 단일 센서 검지
Ⅲ. 센서융합
Ⅳ. 실험 환경 및 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
G. L. Foresti, V. Murino, and C. Regazzoni, “Vehicle recognition and tracking from road image sequences,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 48, no. 1, pp. 301-318, 1999. Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, ITS essential education curriculum for city traffic managers PART2, Understanding basic traffic information system, 2010 from www.molit.go.kr A. Haselhoff, A. Kummert, and G. Schneider, “Radar-vision fusion for vehicle detection by means of improved haar-like feature and adaboost approach,” 15th Eur. IEEE Sign. Process. Conf., pp. 2070-2074, 2007. Y. Choi, G. Lee, and G. Cho, “Utilizing LiDAR data to vehicle recognition on the road,” The J. Korean Assoc. Geographic Inf. Stud., vol. 10, no. 4, pp. 179-188, 2007. S. Honma and N. Uehara, “Millimeter-wave radar technology for automotive application,” Signal, vol. 1, pp. 11-13, 2001.

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