본 연구에서는 단안 카메라를 통한 실시간 차선 검출과 딥 러닝 네트워크를 기반으로 하는 객체 검출 및 거리 추정 시스템을 제안한다. 단안 카메라를 통해 취득한 이미지의 원근감을 제거한 뒤 Sliding Windows 기법을 이용해 차선에 해당하는 후보군을 선정하고, RANSAC 기법을 통해 차선을 검출한다. 객체 검출의 경우 기존의 Computer Vision 알고리즘보다 검출률이 높고 주변 환경 변화에 강인한 딥 러닝을 이용한다. 또한, 타 센서로부터 취득한 거리 데이터를 기반으로 단안 카메라에서 검출된 객체의 Bounding Box Pixel 값과 실제 거리 정보의 관계를 이용하여 수식을 세우고, 이를 통해 객체와 차량의 거리를 추정한다. 그리고 자율주행 차량의 안정적인 주행을 위해 종 횡 방향 제어를 한다. 그리고 차선유지 및 전방 객체와의 거리에 따른 위험도 판별을 긴급제동(Auto Emergency Braking) 실험을 통해 제안한 시스템의 성능을 검증한다.
본 연구에서는 단안 카메라를 통한 실시간 차선 검출과 딥 러닝 네트워크를 기반으로 하는 객체 검출 및 거리 추정 시스템을 제안한다. 단안 카메라를 통해 취득한 이미지의 원근감을 제거한 뒤 Sliding Windows 기법을 이용해 차선에 해당하는 후보군을 선정하고, RANSAC 기법을 통해 차선을 검출한다. 객체 검출의 경우 기존의 Computer Vision 알고리즘보다 검출률이 높고 주변 환경 변화에 강인한 딥 러닝을 이용한다. 또한, 타 센서로부터 취득한 거리 데이터를 기반으로 단안 카메라에서 검출된 객체의 Bounding Box Pixel 값과 실제 거리 정보의 관계를 이용하여 수식을 세우고, 이를 통해 객체와 차량의 거리를 추정한다. 그리고 자율주행 차량의 안정적인 주행을 위해 종 횡 방향 제어를 한다. 그리고 차선유지 및 전방 객체와의 거리에 따른 위험도 판별을 긴급제동(Auto Emergency Braking) 실험을 통해 제안한 시스템의 성능을 검증한다.
In this paper proposes using mono camera for real-time lane detection, distance estimation and object detection system based on deep learning network. After removing the perspective of the acquired image data, the candidate group corresponding to the lane is selected using the Sliding Windows method...
In this paper proposes using mono camera for real-time lane detection, distance estimation and object detection system based on deep learning network. After removing the perspective of the acquired image data, the candidate group corresponding to the lane is selected using the Sliding Windows method, and the lane is accurately detected through the RANSAC technique. For object detection, we use a deep learning algorithm that has a higher detection rate than the existing computer vision algorithm and robust to changes in the surrounding environment. Based on the reference data, the formula is established by using the relation between the Bounding Box Pixel value of the object detected by the monocular camera and the actual distance information, Then, the distance between the object and the vehicle is estimated using the formula. And for the stable driving of autonomous vehicle, our autonomous driving system are used longitudinal and lateral control. Therefore, in this paper, the performance of the proposed system is verified by experiment of lane keeping and risk discrimination and Emergency Braking experiment according to distance from forward object.
In this paper proposes using mono camera for real-time lane detection, distance estimation and object detection system based on deep learning network. After removing the perspective of the acquired image data, the candidate group corresponding to the lane is selected using the Sliding Windows method, and the lane is accurately detected through the RANSAC technique. For object detection, we use a deep learning algorithm that has a higher detection rate than the existing computer vision algorithm and robust to changes in the surrounding environment. Based on the reference data, the formula is established by using the relation between the Bounding Box Pixel value of the object detected by the monocular camera and the actual distance information, Then, the distance between the object and the vehicle is estimated using the formula. And for the stable driving of autonomous vehicle, our autonomous driving system are used longitudinal and lateral control. Therefore, in this paper, the performance of the proposed system is verified by experiment of lane keeping and risk discrimination and Emergency Braking experiment according to distance from forward object.
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