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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 163 - 169 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.18.0195
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This paper aims to implement a fail-safe function based on the MOD (Moving Object Detection) algorithm on an embedded board. When the input image quality of the camera deteriorates due to a change in the driving environment, it is necessary to automatically detect the input image quality and provide a warning that the MOD function cannot be operated normally. When the vehicle equipped with a camera without the auto expose function drives in a dark area, the threshold value is determined by analyzing the brightness value of the input image, and a Laplacian filter based method is used to evaluate the occurrence of fail due to image distortion in the rain. In addition, we propose a weight reduction method for implementing the Moving Object Detection (MOD) algorithm executed in a PC environment as an embedded environment. The performance of the proposed fail-safe method was evaluated using the confusion matrix. The obtained precision and recall rates were 94.79% and 95.35%, respectively. The MOD algorithm compares the GT (Ground Truth) recorded in 15,216 images obtained in an actual vehicle driving environment and the performance realized in the PC environment by building the stored image database and carrying out the performance evaluation. In the embedded environment, the performance is realized at an average speed of 15 FPS or greater. This proved the applicability of the proposed method for realistic car operation.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Fail-Safe 환경과 검출 알고리즘
Ⅲ. MOD(Moving Object Detection) Embedded Porting
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
S. J. Lee and S. C. Kee, “The new detection algorithm for an obstacle’s information in low speed vehicles,” Proc. of The 11th International Conference on Computer Vision Systems, Shenzhen, China, Jul. 2017.
J. S. Lee and S. C. Kee, “Empty parking space detection method using around view monitoring system,” International Journal of Control, Robotics and Systems, vol. 23, no. 6, pp. 455-461, Jun. 2017.
Y. Wu, X. He, and T. Q. Nguyen, “Moving object detection with a freely moving camera via background motion subrtaction,” IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology, vol. 27, no. 2, Feb. 2017.
T. Chen and S. Lu, “Object-Level motion detection from moving cameras,” IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technolog, vol. 27, no. 11, Nov. 2017.
P. k. Parmar and Dr. M. P. Satone, “Moving object detection survey using background detection methods,” International Research Journal of Engineering and Technology, vol. 4, Iss. 5, May. 2017.
J. S. Lee and S. C. Kee, “Empty parking space detection method using around view monitoring system,” International Journal of Control, Robotics and Systems, vol. 23, no. 6, pp. 455-461, Jun. 2017.
Y. Wu, X. He, and T. Q. Nguyen, “Moving object detection with a freely moving camera via background motion subrtaction,” IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology, vol. 27, no. 2, Feb. 2017.
T. Chen and S. Lu, “Object-Level motion detection from moving cameras,” IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technolog, vol. 27, no. 11, Nov. 2017.
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