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차량용 블랙박스 영상을 이용한 환경적응적 실시간 차선인식 연구
A Study on Environmentally Adaptive Real-Time Lane Recognition Using Car Black Box Video Images 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호, 2015 July 08, 2015년, pp.187 - 190  

박대혁 ((주)세인전장) ,  이정훈 (숭실대학교 대학원 미디어학과) ,  서정구 ((주)세인전장) ,  김지형 ((주)세인전장) ,  진석식 ((주)세인전장) ,  윤태섭 (숭실대학교 대학원 미디어학과) ,  리혜 (숭실대학교 대학원 미디어학과) ,  허빈 (숭실대학교 대학원 미디어학과) ,  임영환 (숭실대학교 대학원 미디어학과)

초록
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주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 블랙박스 영상에서의 환경 적응적 차선검출을 위한 알고리즘을 제시하였다. 먼저 전처리를 통한 잡음정리와 허프변환을 이용한 동적 ROI설정, 오차선 인식에 대비한 추적알고리즘, 환경적응에 대응한 TopView알고리즘을 이용하여 최적의 차선을 구한다.
  • 최근 들어 컴퓨터 비전을 이용하여 지능형 자동차에 대한 활발한 연구가 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 차선인식에 관해 블랙박스 영상을 사용하여 효과적인 차선인식을 제시한다. 이러한 차선을 인식 하는 방법으로 B-sanke를 이용한 차선감지 알고리즘[1], 그리고 실시간 차선 감지 방법[2], 움직이는 차량과 차선 감지 방법[3] 들은 차선 경계로 간주 된 데이터에 맞게 수학적 모델을 활용하여 그곳에 맞는 데이터를 차선 경계로 간주하는 방법이다.
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