철도건널목에서 SIFT 기반의 알고리즘을 사용한 영상 안전감시 시스템을 구축하고 실험을 수행하여 실제 상황에의 적용가능성을 판별하고 테스트하였다. 이를 위해 영상 획득 이후의 관심 지역과 관심 영역 구분, 특징점의 추출에 따른 데이터 매칭을 단계적으로 진행하였다. 또한 실시간 상황에서 동작이 가능하도록 헤시안 방법을 사용한 특징점 추출 방법을 사용한 SIFT와 다른 알고리즘과의 성능을 시험하였다.
This paper presents the experimental analysis of a F-Hessian SIFT-Based Railroad Level-Crossing Safety Vision System. Region of surveillance, region of interests, data matching based on extracting feature points has been examined under the laboratory condition by the model rig on a small scale. Real-time system were observed by using SIFT based on F-Hessian feature tracking method and other common algorithm.
