$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

신호세기를 이용한 2차원 레이저 스캐너 기반 노면표시 분류 기법
Road marking classification method based on intensity of 2D Laser Scanner 원문보기

대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.11 no.5, 2016년, pp.313 - 323  

박성현 (Yeungnam University) ,  최정희 (Daegu University) ,  박용완 (Yeungnam University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the development of autonomous vehicle, there has been active research on advanced driver assistance system for road marking detection using vision sensor and 3D Laser scanner. However, vision sensor has the weak points that detection is difficult in situations involving severe illumination vari...

주제어

#Laser scanner   #Intensity   #Road marking   #Classification  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
노면표시 분류 기법은 무엇으로 분류되는가? 노면표시 분류 기법은 2차원 라이다 기반의 노면표시 분류 기법, 단일 3차원 라이다 기반의 노면 표시 분류 기법, 카메라 기반의 노면표시 분류 기법, 센서 융합 기반의 노면표시 분류 기법으로 분류할 수 있다.
3차원 라이다의 단점은 무엇인가? 3차원 라이다는 여러 개의 레이저 층 (Layer)을 통해 데이터를 획득하고 검출하여 데이터양이 많다. 따라서 데이터 처리 시간이 길어지게 된다는 단점이 있고, 센서 자체가 매우 고가라는 단점이 있다. 그에 비해 2 차원 라이다는 한 개의 레이저 층을 통해 데이터를 획득하고 검출하여 데이터양이 적어데이터 처리 시간이 짧다.
노면표시 인식을 위해 사용하는 대표적인 센서에는 무엇이 있는가? 이러한 차량의 위치 정보를 노면표시 인식 기술을 통해 극복할 수 있다. 노면표시 인식을 위해 사용하는 대표적인 센서로는 카메라, 라이다 (Light Detecting And Ranging) 센서 등이 있다 [1].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. M. Kang, S. Hur, Y. Park, "Map Building based on Sensor Fusion for Autonomous Vehicle," Proceedings of IEEE 2014 Information Technology: New Generations, pp. 490-495, 2014. 

  2. S. Im, J. Im, S. Yoo, G. Jee, "Pedestrian Safety Road Marking Detection Using LRF Range and Reflectivity," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol. 18, No. 1, pp. 62-68, 2012. 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. T. Li, D. Zhidong, "A New 3D LIDAR-based Lane Markings Recognition Approach," International Conference on Robotics and Biomimetics, pp. 2197-2202, 2013. 

  4. D. An, "Detection of driving lane using road lane and mark information," Master's Thesis, Kyungpook National University, 2010 (in Korean). 

  5. H. Guan, J. Li, Y. Yu, C. Wang, M. Chapman, B. Yang, "Using mobile laser scanning data for automated extraction of road markings," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, pp. 93-107, 2014. 

  6. F. Blais, J.A. Beraldin, S. El-Hakim, "Range error analysis of an integrated time-of-flight, triangulation, and photogrammetric 3D laser scanning system", Proceedings of SPIE Aero Sense, Vol. 4035, 2000. 

  7. J. Hancock, M. Hebert, C. Thorpe, "Laser intensity based obstacle detection," Proceedings of the Intelligent Robots and System, Victoria, BC, Canada, vol. 3, pp. 1541-1546, 1998. 

  8. M. Lee, "Obstacle Classification Method using Multi-Feature based on 2D LIDAR," Master's Thesis, Yeungnam University, 2015 (in Korean). 

  9. I. Oh, "Computer Vision," Hanbitacademy 2014 (in Korean). 

  10. N. Otsu, "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms," Transactions on Systems, MAN, and Cybernetics, Vol. SMC-9, No. 1, pp. 62-66, 1979. 

  11. O. Hadjiliadis, I. Stamos, "Sequential classification in point cloud of urban scenes," Proceedings of 3DPVT, 2010. 

  12. I. Oh, "Pattern Recognition," Kyobobook 2008 (in Korean). 

  13. Y. Bin, D. Hui-chuan, "Image Stabilization by Combining Gray-Scale Projection and Block Matching Algorithm," Proceedings of IT in Medicine & Education, Vol. 1, pp. 1262-1266, 2009. 

  14. K. Briechle, U. D. Hanebeck, "Template Matching using Fast Normalized Cross Correlation", Proceedings of SPIE, V.4387, Optical Pattern Recognition XII, pp. 95-102, 2001. 

  15. D. M. Tsai, C. T. Lin, "Fast normalized cross correlation for defect detection", Pattern Recognition Letters, Vol. 24, No. 15, pp. 2625-2631, 2003. 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로