A Pedestrian Collision Warning System using a Fuzzy Logic
Yang Ho Kim, Kwangsoo Kim, Sooyeong Kwak · Journal of Broadcast Engineering · 2015
논문에서는 지능형 차량에 적용하기 위해 보행자의 의도를 분석하여 보행자와의 사고를 미연에 방지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 블랙박스 영상으로부터 실시간으로 보행자를 검출하고, 소실점을 바탕으로 한 보행자의 상대 위치와 옵티컬 플로우를 이용한 움직임 방향 정보를 추출한다. 이러한 보행자의 정보와 차량의 현재 속도에 기반한 차량 정지 거리를 이용하여 보행자와의 충돌 위험도를 파악하는 퍼지 로직을 구현하였다. 최종적으로 퍼지 로직의 출력 정보인 충돌 위험도에 따라 운전자에게 경고를 주도록 하였다. 마지막으로 실제 주행 영상을 이용하여 제안된 시스템의 성능과 한계점을 분석하였다. A pedestrian collision warning system which makes a judgement of pedestrian's intention to help avoiding hitting accidents is proposed. This system uses the image sequences obtained from a car black box as well as vehicle's speed obtained from a GPS. It detects pedestrians, if any, based on the Histogram of Gradient method and extracts several information such as the pedestrian's relative positions, the direction of motion vectors, and distance between vehicle and pedestrian . A fuzzy logic based on these extracted information is applied to analyze the pedestrian's safety levels. When the safety level is determined to be danger, an alarm is triggered to the driver. The performance of the proposed algorithm is tested under various driving scenarios, which shows it works successfully in real-time.