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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박현희 (한국성서대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
1,152 - 1,162 (11page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.7.1152

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최근 영상처리 분야에서 동영상으로부터 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 시스템에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 이러한 연구는 보안 분야, 관측 시스템, 군사적 분야 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 보다 높은 정확도와 고속처리를 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 자율 주행에 관한 관심이 급격하게 커지면서 차선유지 보조장치에 대한 다양한 알고리즘들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 색 공간을 이용한 차선검출 알고리즘과 대표선을 이용한 차선검출 알고리즘의 결과들을 비교하여 차선을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 특히, 차선 검출의 정확성을 위하여 엣지 추출과 가우시안 필터를 적용하고, 이미지에 대한 노이즈를 줄이기 위하여 Median을 적용한다. 또한 4개의 포인터를 기준으로 이미지에 대한 관심 영역을 추출함으로써 검출에 대한 정확도을 높였다. 마지막으로 허프 변환을 적용함으로써 직선 검출에 대한 정확성을 높이고자 하였으며, 그림자 영역과 어두운 곳에서의 검출률을 높이고자 대표선을 추출하는 알고리즘을 적용하였다. 특히, 차량 내 GPS를 이용하여 차량의 위치와 속도를 파악하여 저속의 시내 주행과 고속 주행의 결과를 인식하여 적응적으로 차선 검출 알고리즘을 적용하도록 한다. 본 알고리즘을 차량용 블랙박스 또는 자율주행에 이용함으로써 차선 이탈을 방지하고 사고 발생률을 감소시키는데 도움이 될 것이라 생각한다.
#Lane Detection #Self-Driving Vehicle #Machine Learning #Tensor Flow #OpenCV

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 영상기반 차선 검출 기법
Ⅲ. 차선 검출 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
M. Aziz, A. Prihatmanto, and H. Hindersah, “Implementation of lane detection algorithm for self-driving car on toll road cipularang using Python language,” in Proc. Int. Conf. Electric Veh. Technol., pp. 144-148, Paris, 2017. H. Park, S. Park, and E. Kim, “A road condition-based routing and greedy data forwarding algorithm for VANETs,” Ad Hoc & Sensor Wireless Netw., vol. 33, no. 1, pp. 301-309, Jan. 2016. M. Paula and C. Jung, “Automatic detection and classification of road lane markings using onboard vehicular cameras,” IEEE Trans. Neural Netw. and Learning Syst., vol. 28, no. 3, pp. 690-703, 2017. H. Park, K. Singh, and K. Piamrat, “Density-based opportunistic broadcasting protocol for emergency situation in V2X networks,” J. Inf. Commun. Convergence Eng., vol. 12, no. 1, pp. 26-32, 2014. T. Bente, S. Szaghalmy, and A. Fazekas, “Detection of lanes and traffic signs painted on road using on-board camera,” in Proc. IEEE Int. Conf. Future IoT Technol., pp. 1-7, Eger Hungary, 2018.

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