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단일 차선표시선 기반 차선 이탈 경보 시스템
Lane Departure Warning System with Single Lane Mark 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.41 no.3, 2016년, pp.328 - 330  

오충재 (School of Electronic Engineering, Sogang University) ,  이윤영 (School of Electronic Engineering, Sogang University) ,  박명기 (School of Electronic Engineering, Sogang University) ,  김경환 (School of Electronic Engineering, Sogang University)

초록
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본 논문에서는 단일 차선표시선 검출 기반 차선 이탈 경보 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 어두운 조명이나 마모로 인하여 좌 우 차선표시선의 동시 검출이 불가능한 경우에도 단일 차선표시선의 검출 및 추적을 통해 강건한 차선이탈 감지를 목표로 한다. 실험을 통해 제안 방법이 한쪽 차선표시선만 검출된 경우에도 차선이탈을 감지하는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A lane departure warning system based on single lane mark detection is presented in this paper. The proposed system is focused on the robust detection of lane departure, even when one of the left or the right lane mark cannot be detected because of poor illumination or abrasion. Experimental results...

주제어

#Gradient Feature   #Lane Detection   #Lane Departure Warning System  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 마모, 오염 등으로 좌·우 차선표시선 동시 검출이 불가능한 상황에서도 동작하는 차선 이탈 경보 시스템을 제안하였다. 제안하는 방법은 영상 밝기값 기울기를 사용하여 개별적으로 차선표시선을 검출, 추적함으로써 기존의 쌍 기반 차선 이탈 경보 시스템보다 차선표시선 검출률 및 차선이탈 인식률이 높다는 것을 실험을 통해 확인하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
차선 이탈 경보 시스템이란? 차선 이탈 경보 시스템은 차선 내에서의 자차의 위치를 추정하여, 차선을 이탈할 위험을 운전자에게 경고하는 시스템이다. Yi[1] 등은 차선표시선을 적은 연산량으로 검출하기 위해 소벨 에지(Sobel edge)를 추출한다.
소벨 에지의 단점은? Yi[1] 등은 차선표시선을 적은 연산량으로 검출하기 위해 소벨 에지(Sobel edge)를 추출한다. 그러나 차선표시선에서 추출된 에지와 다른 물체에서 추출된 에지를 구분하지 않아 잡음에 취약하다. Jeong과 Kim[2] 은 차선표시선 쌍을 구간선형모델로 근사함으로써 굴곡진 도로에서도 차선을 검출하는 방법을 제안하였다.
차선표시선 검출에 지속적으로 실패하여 카운터가 소진되면 어떤 판단을 내리는가? 차선표시선 검출에 성공하면 카운터를 초기값으로 설정하고, 실패하면 차감한다. 차선표시선 검출에 지속적으로 실패하여 카운터가 소진되면 모델은 유효하지 않은 것으로 간주한다. 매 프레임마다 차선표시선 모델은 표준, 추측, 만료 중 하나의 상태로 결정된다.
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참고문헌 (4)

  1. S. Yi, J. Ryu, and C. Lee, "Development of embedded lane detection image processing algorithm for car black box," J. KAIS, vol. 11, no. 8, pp. 2942-2950, Aug. 2010. 

  2. M. Jeong and G. Kim, "Lane detection on non-flat road using piecewise linear model," J. KICS, vol. 39, no. 6, pp. 322-332, Jun. 2014. 

  3. H. Jeong and Y. Jeong, "A lane departure warning algorithm based on images surrounding the vehicle," J. KIIT, vol. 11, no. 5, pp. 121-130, May 2013. 

  4. R. J. Meinhold and N. D. Singpurwalla, "Understanding the Kalman filter," The Am. Statistician, vol. 37, no. 2, pp. 123-127, May 1983. 

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