보행자 교통사고율은 야간에 특히 그 비율이 더 높기 때문에, 야간 보행자 감지 시스템을 장착한 모델들의 출시가 증가하는 추세이다. 현재 상용 제품들은 일반적으로 고가 또는 다루기 까다로운 레이더 + 카메라, 다중 카메라 같은 복합적 센서를사용하거나, 나이트비젼과 같이 단일 센서를 사용하는 경우 운용 환경이 지극히 제한적이다. 이 논문에서는 적응적 이진화와 적분 영상을 이용하여 야간용 PDS에서 흑백 카메라를 사용하여 ROI(관심 영역)를 축소하는 기법을 제안한다. 다양한 조건에서 촬영된 동영상 프레임들에 대해 비교한 결과 제안 기법이 더 정확하고 환경 변화에 대해 견고함이 확인되었다. 기법 간 정확한 정량적 비교를 위해서 검출된 보행자와 비보행자 에지 화소수의 비를 사용했다.

Since the accident rate in which pedestrians are involved is higher at nighttime than in daytime, the production of cars equipped with nighttime PDS are increasing. However, the current PDS models are using expensive night visions or multiple sensors like radar + camera and stereo cameras, which are expensive and/or need special care. In this paper we propose a method to efficiently reduce ROI (region of interest) for monochrome single-vision nighttime PDS using adaptive thresholding together with integral image. By comparing the numbers of detected positive and negative edge pixels of images from different conditions, we could observe that the proposed algorithm is more accurate and robust to various conditions than traditional ones. For quantitative comparisons between algorithms, the ratio of the number of pedestrian pixels to that of non-pedestrian pixels is used.

요 약
 Abstract
 1. 서 론
 2. 배경 지식
 3. 적응적 이진화에 의한 야간 PDS용 보행자 영역 검출
 4. 토의
 5. 결론 및 향후계획
 참고문헌

• 유현중(상명대학교 정보통신공학과)