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[국내논문] 탑뷰(top view) 영상을 이용한 곡선 템플릿 정합 기반 차선 및 곡률 검출 알고리즘
Lane and Curvature Detection Algorithm based on the Curve Template Matching Method using Top View Image 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.47 no.6 = no.336, 2010년, pp.97 - 106  

한성지 (숭실대학교 전자공학과) ,  한영준 (숭실대학교 전자공학과) ,  한헌수 (숭실대학교 전자공학과)

초록
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본 논문에서는 곡선 템플릿 정합 방법을 이용한 곡률 검출 및 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 영상의 원근감을 제거하기 위하여 입력 영상을 탑뷰(top view) 영상으로 변환한다. 생성된 탑뷰 영상을 이용하여 에지 영상을 생성하는데 검출의 정확도를 높이기 위해 차선 검출에 적합한 에지 검출 방법을 제안한다. 검출된 에지 영상을 이용하여 먼저 직선 차선을 검출한 후 본 논문에서 제안한 곡선 템플릿 정합 방법을 이용하여 가장 적합한 곡선 차선을 결정하여 곡률을 검출한다. 제안된 곡선 템플릿 정합 방법은 법선의 방정식과 원의 방정식만을 이용한 단순한 계산만으로 곡선 차선을 검출하기 때문에 알고리즘이 단순하고 검출 시간이 매우 짧다. 또한 본 논문에서는 이전 프레임에서 검출된 차선 정보를 이용하여 현재 프레임의 차선 정보를 보정하고 보완함으로써 보다 안정적인 차선 검출이 가능하였다. 제안된 알고리즘은 고속도로나 비교적 복잡한 시내 도로, 야간 시 고속도로 등에서 얻은 다양한 환경에서의 영상을 이용하여 실험하였다. 제안된 알고리즘은 초당 70 frame 가량의 영상 처리가 가능하였고 95% 이상의 차선 검출율과 90% 가량의 곡률 검출율을 얻을 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, lane and curvature detection algorithm based on the curve template matching method is proposed. To eliminate the perspective effect of the original image, the input image is transformed to a top view image. From this top view image, its edge image is created. To increase the accuracy ...

주제어

#Lane Detection   #Curvature Detection   #Curve Template Matching Method  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
차선 정보를 획득하기 위해 일반적으로 어떤 센서를 사용하는가? 특히 차선 정보를 획득하면 현재 차량의 진행 경로를 파악하여 차선 이탈을 경고하거나 운전자의 상태를 파악하여 졸음운전을 경고해주는 등의 안전 운전 기능을 구현할 수 있다[3～4]. 이러한 차선 정보를 획득하기 위해서 레이더나 레이저 스캐너와 같은 능동 센서들을 사용하기도 하지만 수동 센서인 비전 센서를 사용하는 것이 일반적이다[5].
B-Snake 기반의 차선 검출 기법의 단점은? B-Spline은 제어 점들을 설정하여 어떠한 형태의 차선이라도 검출이 가능하기 때문에 다른 차선 검출들에 비하여 다양한 형태의 차선 검출이 가능하다. 하지만 B-Snake 기반의 차선 검출 기법은 검출 시간이 길어 실시간 차선 검출이 불가능하다.
운전자 보조 시스템을 위해 어떤 기능들이 차량에 적용되고 있는가? 최근 운전자의 편리성과 안정성을 위한 운전자 보조 시스템(driver assistive system)이 활발히 개발되고 있다. 이를 위해 레이더나 레이저, 카메라와 같은 센서들을 차량에 탑재하여 전방 차량과의 충돌을 경고해 주거나 차선 이탈을 경고해 주는 등의 운전자를 위한 기능들이 차량에 적용되고 있다[1～2]. 특히 차선 정보를 획득하면 현재 차량의 진행 경로를 파악하여 차선 이탈을 경고하거나 운전자의 상태를 파악하여 졸음운전을 경고해주는 등의 안전 운전 기능을 구현할 수 있다[3～4].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. Erez D., Ofer M., "Forward Collision Warning with a Single Camera," IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 37-41, June 2004. 

  2. Claudio R. J. and Christian. R. K., "A Lane Departure Warning System Using Lateral Offset with Uncalibrated Camera," IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, pp. 348-353, September 2005. 

  3. Joel C. M. and Mohan M. T., "Video Based Lane Estimation and Tracking for Driver Assitance: Survey, System, and Evaluation," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pp. 1-17, July 2005. 

  4. Chris K., Sridhar L. and Karl K., "A Driver Warning System based on LOIS Lane detection Algorithm," IEEE International Conference on Intelligent Vehicles, pp. 17-22, 1998. 

  5. Jan S., Klaus D., Daniel S., "Lane Detection and Street Type Classification using Laser Range Images," IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, August 2001. 

  6. Yue W., Eam K. T., Dinggang S., "LaneDetection and Tracking using B-Snake," Image and Vision Computing 22, pp. 269-280, 2004. 

    상세보기 crossref

  7. Kristijan M., Brian W., "A Lane Detection Vision Module for Driver Assistance," IEEE/APS Conference on Mechatronics and Robotics, 2004. 

  8. Alberto B., "Robust Real-Time Lane and Road Detection in Critical Shadow Conditions," IEEE International Symposium on Computer Vision, 1995. 

  9. Mohamed A., "Real time Detection of Lane Markers in Urban Streets," 2008 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 7-12, June 2008. 

  10. 정차근, "관심영역(ROI-LB)의 추적 추출에 의한 차선검출의 고속화," 방송공학회논문지, 제14권, 제2호, 253-264쪽, 2009년 

    원문보기 상세보기

  11. 박종웅, 이준웅, 장경영, 정지화, 고광철, "이미지 좌표계상의 차선 모델을 이용한 차선 휨 검출," 한국자동차공학회, 제11권, 제1호, 193-200쪽, 2003년 1월 

    원문보기 상세보기

  12. 이준웅, 이기용, "EDF와 하프변환 기반의 차선관련 정보 검출," 한국자동차공학회, 제13권, 제3호, 48-57쪽, 2005년 5월 

    원문보기 상세보기

  13. 김세훈, 김계영, 최형일, "동적 임계값과 단순화된 칼만필터알고리즘을 이용한 효과적인 차선검출," 한국정보과학회, 제35권, 제2호, 132-137쪽, 2008년 10월 

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