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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민기 (경상대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제12호
발행연도
2017.12
수록면
1,901 - 1,912 (12page)

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Traffic lights at night are usually framed in the image as bright regions bigger than the real size due to glow effect. Moreover, the colors of lighting region saturate to white. So it is difficult to distinguish between different traffic lights at night. Many related studies have tried to decrease the glow effect in the process of capturing images. Some studies drastically decreased the shutter time of the camera to reduce the adverse effect by the glow. However, this makes the video too dark. This study proposes a new idea which utilizes the glow effect. It examines the outer radial region of traffic light. It presents an algorithm to discriminate the color of traffic light by the analysis of the outer radial region. The advantage of the proposed method is that it can recognize traffic lights in the image captured by an ordinary black box camera. Experimental results using seven short videos show the performance of traffic light recognition reporting the precision of 96.4% and the recall of 98.2%. These results show that the proposed method is valid and effective.
#Traffic Light Recognition #Glow Effect #Night Image

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 신호등 점등영역 검출
3. 신호등 인식
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - G. Siogkas / 2012 / Traffic Lights Detection in Adverse Conditions Using Color, Symmetry and Spatiotemporal Information / Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications : 620 ~ 627 google schola [학술대회논문] - M. Diaz-Cabrera / 2013 / Traffic Light Recognition During the Night Based on Fuzzy Logic Clustering / Proceedings of International Conference on Computer Aided Systems Theory 8112 : 93 ~ 100 google schola [학술지(정기간행물)] - 김재곤 / 2015 / 적응적 형태학적 분석에 기초한 신호등 인식률 성능 개선 / 한국정보통신학회논문지 19 (9) : 2129 ~ 2137 dbpia [학술지(정기간행물)] - 김민기 / 2017 / 명도와 채도 기반의 점등영역 검출 및 모델 검증에 의한 교통신호등 판별 / 멀티미디어학회논문지 20 (11) : 1729 ~ 1740 dbpia [학술대회논문] - Z. Cai / 2012 / Real-time Recognition System of Traffic Light in Urban Environment / Proceedings of the 2012 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Security and Defense Applications : 1 ~ 6 google schola

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