Method for pre-processing of level crossing image

• Autorzy: Rybalka R. , Honcharov K.

Warianty tytułu

RU

Метод предварительной обработки изображения железнодорожного переезда

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Actuality of problem in the improvement of transport safety at level crossings (LC) is caused by increasing the number of vehicles and reducing discipline of vehicle drivers. One of ways for solution of this problem is associated with using the video surveillance systems for monitoring danger area of level crossing. In such systems due to the limited bandwidth of data channel usually the image compression techniques are used. In this paper the pre-processing method for compression of images is presented. Proposed method accounts unequal subjective informational content of different LC image regions (using fuzzy logic and wavelet transform). Comparison of this method with plain set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) technique showed that proposed method allows obtaining better result at image compression in terms of reconstruction quality and compression ratio.

RU

Актуальность проблемы повышения безопасности движения на железнодорожных переездах обусловлена увеличением количества автотранспортных средств и снижением дисциплины водителей. Одно из направлений для решения данной проблемы связано с использованием систем видеонаблюдения для мониторинга опасной зоны переезда. С учетом ограниченной полосы пропускания канала передачи данных в таких системах обычно применяется сжатие изображений. В данной работе представлен метод предварительной обработки для сжатия изображений. Предложенный метод учитывает неодинаковое субъективное информационное заполнение различных участков изображения переезда (используя нечеткую логику и вейвлет преобразование). Сравнение данного метода с простым методом пространственно упорядоченных иерархических деревьев (SPIHT) показало, что предложенный метод позволяет получить лучший результат при сжатии изображения с точки зрения качества восстановления и степени сжатия.

Słowa kluczowe

EN

level crossing; video surveillance; fuzzy inference system; wavelet transform; image compression; camera system

PL

przejazd kolejowy; nadzór wideo; wnioskowanie rozmyte; transformata falkowa; kompresja obrazu; system kamer

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Transport Problems
• Rocznik: 2015
• Tom: T. 10, z. 1
• Strony: 79--86
• Opis fizyczny: BIbliogr. 13 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Rybalka R.

• Dnepropetrovsk National University of Railway, Transport Named After Academician V. Lazaryan, Lazaryan str. 2, 49010, Dnepropetrovsk, Ukraine

autor

Honcharov K.

• Dnepropetrovsk National University of Railway, Transport Named After Academician V. Lazaryan, Lazaryan str. 2, 49010, Dnepropetrovsk, Ukraine

Bibliografia

• 1. Railway safety performance in the European Union 2014. Available at: http://www.era.europa.eu/Document-Register/Documents/SPR2014.pdf.
• 2. Project SELCAT (Safer European Level Crossing Appraisal and Technology). D1 - Report about Statistics, Database Analysis and Regulations for Level Crossing. Rev.5, 2007. Available at: http://www.iva.ing.tu-bs.de/levelcrossing/selcat/lcDocuments/865-865-26_SELCAT-D1.pdf.
• 3. Cho, B. & Jung, J. A Study on Intelligent Railway Level Crossing System for Accident Prevention. International Journal of Railway. 2010. Vol. 3. No. 3. P. 106-112.
• 4. Pamuła, W. Performance of video detectors working with lossy compressed video streams. Transport System Telematics. 2012. Vol. 5. No. 1. P. 22-28.
• 5. Національна доповідь про стан техногенної та природної безпеки в Україні у 2011 році. Available at: http://www.mns.gov.ua./files/prognoz/report/2011/3_5_2011.pdf. [In Ukrainian: National report about state of technogenic and environmental safety in Ukraine in 2011].
• 6. Швайко, Ю. Психологія бар’єрів. Магістраль. 2011. No. 98. [In Ukrainian: Shvajko, Ju. Psychology of barriers. Magistral. 2011. No. 98.].
• 7. Enhanced Video Solution for Level Crossings by Bynet 2013. Available at: http://www.bynetgroup.com/_Uploads/dbsAttachedFiles/Level_Crossing_brochure.pdf.
• 8. Комплекс наблюдения «СН-ПЕРЕЕЗД». [In Russian: Monitoring complex “SN-PEREEZD”].
• 9. TRAINCAM. Video Surveillance & Monitoring System. Available at: http://www.railwayinverter.com/sheets/Traincam.pdf.
• 10. Nadenau, M.J. & Winkler, S. & Alleysson, D. & Kunt, M. Human Vision Models for Perceptually Optimized Processing – A Review. Proceedings of the IEEE. 2000. P. 1-15. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.5.2376&rep=rep1&type=pdf
• 11. Тэрано, Т. & Асаи, К. & Сугэно, М. Прикладные нечеткие системы. Москва: Мир. 1993. [In Russian: Terano, T. & Asai, K. & Sugeno, M. Applied fuzzy systems. Moscow: Mir. 1993].
• 12. Wu, X. & Hu, Sh. & Li, Zh. & Tang, Zh & Li, J. & Zhao, J. Comparisons of Threshold EZW and SPIHT Wavelets Based Image Compression Methods. Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014. Vol. 12. No. 3. P.1895-1905. Available at: http://www.iaesjournal.com/ online/index.php/TELKOMNIKA/article/view/4437/pdf
• 13. Zhu, F. & Ning, J. & Ren, Y. & Peng, J. Optimization of image processing in video-based traffic monitoring. Elektronika ir Elektrotechnika. 2012. Vol. 18. No. 8. P. 91-96.