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모바일 크라우드소싱 기반 교통신호등 현시 및 천이시각 추정 -
분야 공학 > 로봇
저자 박재현 정한유
발행기관 한국통신학회
간행물정보 한국통신학회논문지 2019년, 한국통신학회논문지 제44권 제2호, 299page~309page(총11page)
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목차
부제 : Traffic Signal Phase and Timing Estimation based on Mobile Crowdsourcing
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 모바일 크라우드소싱 플랫폼
Ⅲ. 교통신호등 현시 및 천이시각 감지
Ⅳ. 교통신호등 현시 및 천이시각 추정
Ⅴ. 도로주행 실험결과
Ⅵ. 결론
References
 
 
국문초록
본 논문에서는 모바일 크라우드소싱 플랫폼(MCP)을 기반 교통신호등 현시 및 천이시각(SPaT)을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 운전자의 크라우드내비 앱은 MCP 서버가 제공하는 공공 데이터의 신호등의 위치와 종류에 대한 정보를 기반으로 카메라 이미지에 딥러닝 인식 알고리듬과 관심영역 추정기법을 적용하여 신호등을 감지한다. 점등신호의 선형 회귀와 명도가 높은 점등신호의 상대적 위치 및 형태의 관측을 통해 신호등의 현시를 결정하고 이를 MCP 서버로 크라우드소싱한다. MCP 서버에서 신호등의 주기와 신호패턴 종류를 결정하고, 각 현시의 변경 시점과 기간을 추정하는 알고리듬을 제시한다. 부산대학교 정문 앞 교차로에서 주행실험을 수행한 결과 신호 등 주기와 신호패턴 종류, 그리고 각 현시별 변경시점과 기간을 정확하게 추정할 수 있음을 보였다.
 
 
영문초록
Intelligent transportation systems, signal phase and timing (SPaT) In this paper, we present a novel signal phase and timing estimation (SPaT) algorithm using mobile crowdsourcing platform (MCP). In the MCP, driver’s CrowdNavi app detects the traffic light by running a deep-learning and a region-of-interest (ROI) algorithm based on the public data on the location and type of traffic light. It also determines the signal phase using linear regression of light color and the relative position and shape of traffic light, and then sends the phase intervals to the MCP server. We also propose a few estimation algorithms of MCP server that estimate not only the cycle period and the type of signal pattern, but also the timing information of each phase. The experimental results at the intersection in front of Pusan National University main gate show that the proposed estimation algorithms can accurately estimate the cycle period, signal pattern, and the timining of each phase. stimation, mobile crowdsouring, public data, navigation.
 
 
Intelligent transportation systems, signal phase and timing (SPaT) estimation, mobile crowdsouring, public data, navigation
 
 
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