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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 48 - 57 (10page)
이용수
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최근 영상 인식 기술의 급격한 발전으로 도로 교통 CCTV영상 내에서의 객체 분석 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 도로 교통 CCTV영상 내의 교통량 분석을 위한 계수선(Counting Line)을 도로의 형태에 따라 적응적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 도로 위의 차량을 검출하고 검출한 차량의 위치를 이차원 가우시안 형태의 함수로 모델링 한 후, 이를 연속된 프레임 상에서 누적하여 차량의 이동 경로를 표현하는 누적 가우시안 지도를 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 누적 가우시안 지도에 군집화 및 선형 회귀를 적용하여 도로의 주방향을 구하고, 이 주방향을 이용하여 최종적으로 교통량 분석을 위한 계수선을 검출한다. 다양한 CCTV상황에서 제안하는 방법을 적용하였을 때 계수선을 효과적으로 검출할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 평가
Ⅳ. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
S. Kamkar and R. Safabakhsh, “Vehicle detection, counting and classification in various conditions,” IET Intelligent Transport Systems, Vol.10, No.6, pp.406-413, July 2016.
S. Bouaich, M. A. Mahraz, J. Riffi, and H. Tairi, “Vehicle counting system in real-time,” Proceeding of IEEE International Conference on Intelligent Systems and Computer Vision (ISCV), pp.1-4, 2018.
J. -P. Lin and M. -T. Sun, “A YOLO-based traffic counting system,” Proceeding of IEEE Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI), pp.82-85, 2018.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: towards real-time object detection with region proposal networks,” Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), pp.91-99, 2015.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: towards real-time object detection with region proposal networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.39, No.6, pp. 1137-1149, June 2017.
S. Bouaich, M. A. Mahraz, J. Riffi, and H. Tairi, “Vehicle counting system in real-time,” Proceeding of IEEE International Conference on Intelligent Systems and Computer Vision (ISCV), pp.1-4, 2018.
J. -P. Lin and M. -T. Sun, “A YOLO-based traffic counting system,” Proceeding of IEEE Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI), pp.82-85, 2018.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: towards real-time object detection with region proposal networks,” Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), pp.91-99, 2015.
S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: towards real-time object detection with region proposal networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.39, No.6, pp. 1137-1149, June 2017.
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