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본 연구에서는 모바일 어플리케이션을 활용하여 스마트폰 카메라로 촬영한 차선 이미지의 가시성을 기반으로 시인성을 분석하는 연구를 진행하였다. 촬영 어플리케이션을 자체적으로 제작하고 차선을 촬영할 때 컬러패치를 함께 촬영하여 어플리케이션에 포함된 인공지능 알고리즘으로 컬러패치를 검출하였다. 이후 검출된 컬러패치의 좌표영역을 기준으로 24개의 컬러패치 영역을 통해 차선 이미지의 색상을 교정하였다. 교정된 이미지는 RGB-YUV 변환을 통해 Y값을 추출하였다. 실험과정은 동일한 도로구간에 대해 3일 동안 오전 10시, 오후 2시, 오후 7시에 걸쳐 사진을 촬영하였다. 데이터 분석결과 컬러패치를 이용해 교정을 함으로써, 외부 환경의 영향을 최소화했지만 Y값은 외부 환경에 따라 현저하게 변화하는 결과를 얻었다. 따라서 RGB-YUV 변환을 통해 추출된 Y값이 실제 물리적인 휘도값을 절대적으로 반영한다고 보기에는 어려운 것으로 나타났다. 또한 촬영 시간과 각도에 따라 Y값이 현저하게 변화하는 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서는 단일의 스마트폰을 사용하여 이미지를 촬영하였지만 향후 스마트폰의 기종별, 해상도별 Y값의 변화정도를 수치화하여서 보정공식을 도입해야 할 필요성을 확인하였다.

In this study, visibility was analyzed in lane images captured with a smartphone camera using a mobile application. When photographing a lane, color patches are photographed together and detected with an artificial intelligence algorithm that is included in the application. The color of the lane image is corrected through 24 color-patch areas based on the detected coordinate area of the color patches. In the corrected image, the Y value was extracted by RGB-YUV conversion. Photos were taken at 10 am, 2 pm, and 7 pm on the same road section for 3 days. As a result of data analysis, the effect of the external environment was minimized by correction using color patches, but the Y value changed remarkably according to the external environment. Therefore, it is difficult to see that the Y value extracted through RGB-YUV conversion absolutely reflects the actual physical luminance value. In addition, the Y value showed different results depending on the time and angle of the photo.
#Lane #RGB #YUV #Luminance #Application

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 이론 및 문헌고찰
3. 본론
4. 연구 과정
5. 연구 결과
6. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
The road traffic authority traffic accident analysis system, From : http://taas.koroad.or.kr/sta/acs/exs/typical.do?menuId=WEB_KMP_OVT_UAS_TAT A. Cheddad, J. Condell, K. Curran, and P. McKevitt, “A new colour space for skin tone detection“, IEEE, Cairo, Egypt, pp.497-500, 2009. DOI: http://dx.doi.org/10.1109/ICIP.2009.5413947 Crossref C. G. Lee, H. S. Lee, H. U. Oh, “High Performance Glass Beads for Traffic Marking in Wet Weather”, International Journal of Highway Engineering Vol.14 No.1 pp.9-16, 2012. DOI : https://doi.org/10.7855/IJHE.2012.14.1.009 Crossref J. H. Yoo, S. Y. Ohm, M. G. Chung, “Maximum Entropy Image Enhancement Using Brightness Mean and Variance”, Journal of Internet Computing and Services, Vol. 13, No. 3, pp. 61-74, 2012. DOI: https://doi.org/10.7472/jksii.2012.13.3.61 Crossref Y. H. Choi, H. Kim, M. Hong, “A Road Luminance Measurement Application based on Android“, Journal of Internet Computing and Services, VOL.16, NO.2 pp.49-55, 2015. DOI: https://doi.org/10.7472/jksii.2015.16.2.49 Crossref

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