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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.12
- 수록면
- 1,647 - 1,653 (7page)
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실외 도로에서의 차량 검출 성능은 기상 상태, 태양 이동에 의한 그림자, 조도 변화 등에 영향을 받는다.
본 논문에서는 낮 시간대의 실외도로에서 이러한 주변 환경변화에 강건한 배경 추정 알고리즘과 연동한 차량검출 시스템을 제안한다. 배경 추정 알고리즘은 혼합 가우시안 모델을 적용하고 후보 영역에 대한 차량 검출은 Adaboost 알고리즘을 적용하였다. 흐린 날, 비오는 날 등 동일한 실제 도로에서 서로 다른 기후에 획득한CCTV 비디오 영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 방법이 일반 도로에서의 차량 검출에 유용한 것을 확인하였다.
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참고문헌 (13)
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Saka, A / 1996 / Intelligent Transportation Systems (ITS) Education and Training : Why Progress is Slow / Third World Congress on Intelligent Transportation Systems
Tamer Nadeem / 2004 / TrafficView: A Scalable Traffic Monitoring System / IEEE International Conference on Mobile Data Management :13~26
Iwasaki, Y. / 2007 / Real-time robust vehicle detection through the same algorithm both day and night / International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition :1008~1014
Zehang Sun / 2006 / Onroad vehicle detection: a review / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 3(5):694~711
Bao, Jingang / 2010 / Development of traffic analysis system using GIS / The 2-nd International Conference on Information Science and Engineering (ICISE) :3648~3652
Tamer Nadeem / 2004 / TrafficView: A Scalable Traffic Monitoring System / IEEE International Conference on Mobile Data Management :13~26
Iwasaki, Y. / 2007 / Real-time robust vehicle detection through the same algorithm both day and night / International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition :1008~1014
Zehang Sun / 2006 / Onroad vehicle detection: a review / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 3(5):694~711
Bao, Jingang / 2010 / Development of traffic analysis system using GIS / The 2-nd International Conference on Information Science and Engineering (ICISE) :3648~3652
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