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히스토그램 데칼코마니 정합을 이용한 영상검지기용 차량 인지 알고리즘

Vehicle Detection Algorithm for VDS by Using Décalcomanie Matching Based on Histogram
한국통신학회논문지 제42권 제6호, 2017.6, 1225-1232 (8 pages)
DOI :10.7840/kics.2017.42.6.1225
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초록
본 논문에서는 영상검지기(VDS)를 위한 기존 차량 인지 방법들이 높은 연산복잡도 때문에 실시간 처리가 어렵다는 문제점을 극복하기 위하여 히스토그램 기반의 데칼코마니 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 정면에서 차량을 바라보고 정확히 반으로 나누었을 때, 양쪽이 대칭적이라는 형태적 특징으로부터 착안한 것이다. 전체 알고리즘은 관심영역 설정, 배경제거를 통한 객체검출, 모폴로지, 히스토그램 데칼코마니 정합의 4단계로 구성된다. 고안된 알고리즘은 OpenCV 프로그래밍을 통해 구현하였으며 소형 미니 PC 플랫폼에서 실행되었다. 그 결과 25fps@720p의 실시간 처리 성능, 좋은 날씨에서 평균 97.2%의 차량인지률, 평균 9.58%이하의 중심 좌표 오차율의 성능을 보였다.

In this paper, we propose a histogram-based decalcomania matching algorithm to overcome the problem that conventional vehicle recognition methods for VDS (Vehicle Detection System) are difficult to be processed in real time due to high computational complexity. When we look at a vehicle from the front and divide it into exactly half, both halfs are symmetrical. This paper focuses on this point. The whole algorithm consists of four steps: setup of ROI (Region of Interest), object detection through background subtraction, morphology, and histogram-based decalcomania matching. The devised algorithm is implemented by OpenCV programming and executed on a small mini-PC platform. The performance evaluation results show that the proposed algorithm has run-time performance of 25fps@720p, vehicle recognition rate of 97.2% on average, and center coordinate error rate of average 9.58% or less under good weather.

목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 히스토그램 데칼코마니 정합을 이용한 차량검출
Ⅲ. 히스토그램 데칼코마니 정합 기법의 성능 분석
Ⅳ. 결론
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