Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering (한국정보통신학회논문지)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
권호 표지

An Vision System for Traffic sign Recognition

교통표지판 인식을 위한 비젼시스템

  • Published : 2004.04.01
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Abstract

This paper presents an active vision system for on-line traffic sign recognition. The system is composed of two cameras, one is equipped with a wide-angle lens and the other with a telephoto lends, and a PC with an image processing board. The system first detects candidates for traffic signs in the wide-angle image using color, intensity, and shape information. For each candidate, the telephoto-camera is directed to its predicted position to capture the candidate in a large size in the image. The recognition algorithm is designed by intensively using built in functions of an off-the-shelf image processing board to realize both easy implementation and fast recognition. The results of on-road experiments show the feasibility of the system.

본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 자기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.

Keywords

References

  1. S. Azami, S. Katahara, and M. Aoki,'Route guidance sign identification using 2-D structural description,' Proc. 1996 IEEE Symp. on Intelligent Vehicles, pp. 153-158, 1996
  2. I. Masaki, 'Machine-vision systems for intelligent transportation systems,' IEEE Intelligent Systems, vol.13, no.6, pp.24-31, 1998 https://doi.org/10.1109/5254.735999
  3. U. Franke, D. Gavrila, S. Gorzig, F. Lindner, F. Paetzold, and C. Wohler, 'Autonomous driving goes downtown,' IEEE Intelligent System & Their Applications, vol.13, no.6, pp.40-48,1998 https://doi.org/10.1109/5254.736001
  4. Y.Zhao, Vehicle Location and Navigation Systems, Artech House, Boston, 1997
  5. L. Priese, V. Rehrmann, R. Schian, and R. Lakmann, Traffic sign recognition based on color image evolution,' Proc. 1993 ieee symp. on intelligent Vehicles, pp.95-100, 1993
  6. H. Kawakami, Y .Ikeda, and J. Tajima, 'Road sign detection using information about color and shape,' IEICE Technical Report, PRU92-29, 1992
  7. G. Piccioli, E. De Micheli, P. Parodi, and M. Campani, 'A robust method for road sign detection and recognition,' Image Vision Computing, vol.a4,pp.209-223, 1996