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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김경원 (서울기술연구원)
저널정보
한국대기환경학회 한국대기환경학회지(국문) 한국대기환경학회지 제37권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
388 - 401 (14page)
DOI
10.5572/KOSAE.2021.37.3.388

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An effective method for preventing fog accidents is a preliminary measure that promptly communicates the level of fog to the driver, and objective judgment criteria need to be established to set up effective precautionary measures. In this study, a CCTV camera was installed at the Paju Fog Monitoring site to capture images of fog occurring on the road. The analyzed images were divided into two parts of the near-field and the far-field section by improving the existing research methodology. And the accuracy of the image visual range (IVR) was improved by applying the two image visual range functions. Based on the measured actual distances on the road according to the criteria for determining the level of fog crisis by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, the fog was classified into four stages of interest, caution, warning, and seriousness. Of the three fog cases that occurred during the intensive monitoring period, the second fog case was the darkest fog that reached the warning stage, the first fog case had an intermittent caution stage, and the third fog indicated the stage of interest. In some images, The road fog detector developed in this study made a misdetection due to a driving vehicle, and the average misdetection rate was calculated to be 9.9%. It was revealed that the lower the fog intensity, the lower the misdetection rate of the road fog detector, and the higher the fog crisis level, the higher the accuracy of the measurement. As a result of comparative analysis with MOR data of light scattering method at the Paju weather station, a significant difference was found between the MOR and the IVR, so it is necessary to apply IVR using CCTV images rather than MOR in order to provide more accurate information about the crisis level of road fog at the Paju Fog Monitoring site.
#Fog #Intensity #Visual range #Image Analysis

목차

Abstract
1. 서론
2. 관측
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Bäumer, D. / 2008 / Determination of the visibility using a digital panorama camera / Atmospheric Environment 42(11):2593~2602 google schola Chen, X. / 2013 / A New Algorithm for Calculating the Daytime Visibility Based on the Color Digital Camera / International Journal of Computer Science Issues 10(1):574~579 google schola Hautiére, N. / 2006 / Automatic fog detection and estimation of visibility distance through use of an onboard camera / Machine Vision and Applications 17:8~20 google schola Joulan, K. / 2011 / A Unified CSFbased Framework for Edge Detection and Edge Visibility / Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops :21~26 google schola Md Nasim Khan / 2020 / Trajectory-level fog detection based on in-vehicle video camera with TensorFlow deep learning utilizing SHRP2 naturalistic driving data / Accident Analysis & Prevention 142:105521 Crossref

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