본 논문은 불법 주정차 단속을 위한 정지 차량 검지 및 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 네 부분으로 구성되어 있다. 먼저, 입력 영상으로부터 움직이는 차량을 구분하기 위하여 향상된 코드북 물체 검지 알고리즘을 이용한 차량 검지 알고리즘을 제안한다. 두 번째로 차량의 기하학적 특징을 이용하여 차량이 아닌 물체는 제외시키는 전처리 기법을 사용한다. 그런 다음, 검지된 결과 차량들을 히스토그램 추적 기법과 칼만 필터를 결합한 추적 알고리즘을 이용하여 추적한다. 추적 결과를 더 정확하게 하기 위하여, 히스토그램 추적 결과를 칼만 필터의 측정 데이터로 사용한다. 마지막으로, 정지 차량 검지 알고리즘의 신뢰성 있고 정확한 성능을 위하여 실제 정지 카운터 (RSC)를 제안한다. 실험결과로부터 제안한 시스템은 복잡한 실제 도로 환경에서도 여러 차량을 동시에 추적할 수 있고, 정지 차량을 성공적으로 검지해냄을 확인한다.
This paper presents a robust vehicle detection and tracking algorithm for supervision of illegal parking. The proposed algorithm is composed of four parts. First, a vehicle detection algorithm is proposed using the improved codebook object detection algorithm to segment moving vehicles from the input sequence. Second, a preprocessing technique using the geometric characteristics of vehicles is employed to exclude non-vehicle objects. Then, the detected vehicles are tracked by an object tracker which incorporates histogram tracking method with Kalman filter. To make the tracking results more accurate, histogram tracking results are used as measurement data for Kalman filter. Finally, Real Stop Counter (RSC) is introduced for trustworthy and accurate performance of the stopped vehicle detection. Experimental results show that the proposed algorithm can track multiple vehicles simultaneously and detect stopped vehicles successfully in the complicated street environment.
