Vehicle Detection Algorithm for VDS by Using Décalcomanie Matching Based on Histogram
Sang-Il Jo, Jaesung Lee · 한국통신학회논문지 · 2017
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.