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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이민우 (서울과학기술대학교) 비나야감 마리아판 (서울과학기술대학교) 비투무키자 조셉 (서울과학기술대학교) 이정훈 (동서울대학교) 조주필 (군산대학교) 차재상 (서울과학기술대학교)
저널정보
사단법인 한국위성정보통신학회 한국위성정보통신학회논문지 한국위성정보통신학회논문지 제12권 제1호
발행연도
2017.3
수록면
101 - 106 (6page)

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In this paper, we present Emergency exit signs are installed to provide escape routes or ways in buildings like shopping malls, hospitals, industry, and government complex, etc. and various other places for safety purpose to aid people to escape easily during emergency situations. In case of an emergency situation like smoke, fire, bad lightings and crowded stamped condition at emergency situations, it’s difficult for people to recognize the emergency exit signs and emergency doors to exit from the emergency building areas. This paper propose an automatic emergency exit sing recognition to find exit direction using a smart device. The proposed approach aims to develop an computer vision based smart phone application to detect emergency exit signs using the smart device camera and guide the direction to escape in the visible and audible output format. In this research, a CAMShift object tracking approach is used to detect the emergency exit sign and the direction information extracted using template matching method. The direction information of the exit sign is stored in a text format and then using text-to-speech the text synthesized to audible acoustic signal. The synthesized acoustic signal render on smart device speaker as an escape guide information to the user. This research result is analyzed and concluded from the views of visual elements selecting, EXIT appearance design and EXIT’s placement in the building, which is very valuable and can be commonly referred in wayfinder system.
#Emergency Exit Signs #LED #CAMShift Object Tracking #WayFinder #Computer Vision #OCR #Image Processing #Template Matching #Text-to-Speech

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참고문헌 (11)

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K. Matusiak / 2013 / Object recognition in a mobile phone application for visually impaired users / The 6th International Conference on Human System Interaction (HSI) google schola Samantha Patricia Bail / 2009 / Image Processing on a Mobile Platform google schola Bari / 2014 / Android based object recognition and motion detection to aid visually impaired / International Journal of Advances in Computer Science and Technology google schola Yilmaz, A. / 2006 / Object Tracking: A Survey / ACM Computing Survey 38:1~45 google schola Yuan, L. / 2007 / Ear Detection Based on Skin-Color and Contour Information / 6th International Conference on Machine Learning and Cybernetics 4:2213~2217 google schola

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