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문제 정의
- 주행 환경은 조명 변화가 심하기 때문에 최적화된 변수를 설정하는 것이 영상기반 지능형 자동차 시스템의 가장 큰 난제이다. 본 과제는 영상에서 도로와 차선의 값 분석을 통한 최적화 변수를 추정함으로써 전체 차선 검출 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 향 후 연구로 제안한 방법을 차선 검출 시스템에 사용하여 전체적인 성능 향상 실험하고 분석을 수행할 것이다.
- 본 논문에서는 차선 검출을 위한 환경 적응적인 캐니 에지 검출 방법에 대하여 제안하였다. 주행 환경은 조명 변화가 심하기 때문에 최적화된 변수를 설정하는 것이 영상기반 지능형 자동차 시스템의 가장 큰 난제이다.
- 본 논문에서는 환경에 취약한 기존 feature 검출 방법의 문제를 해결하기 위해 환경에 적응적으로 경계선을 검출하는 방법을 제안한다.
가설 설정
- 30장의 영상으로 분석된 차선과 도로의 색들은 정규 분포를 이룬다고 가정할 수 있다. 이 가정으로 부터 차선과 도로의 gradient 변환 영상의 값들은 다음과 같은 분포를 갖는다.
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