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RANSAC 기법을 이용한 실시간 영상에서의 곡선 차선 검출
Curve Lane Detection of Real Time Image using RANSAC Method 원문보기

한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회, 2017 May 31, 2017년, pp.427 - 429  

강경민 (신라대학교 컴퓨터공학과) ,  이재민 (신라대학교 컴퓨터공학과) ,  서지연 (신라대학교 컴퓨터공학과) ,  이해일 (신라대학교 컴퓨터공학과) ,  김광백 (신라대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 실시간으로 주행 중인 차량의 영상을 대상으로 ROI 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에 Warping 기법과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실시간 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정하고 영상의 원근감을 제거하기 위하여 Warping을 적용한다. Warping이 적용된 영상에서 차선의 밝기는 도로의 밝기보다 높다는 특징을 이용하여 노란색과 흰색 차선의 영역을 추출한다. 추출된 차선의 영역에서 곡선을 검출하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선을 검출하기 위한 기준점을 설정한 후, 스플라인 기법을 적용하여 곡선을 검출한다. 실시간적으로 주행 중인 차량에서 촬영한 동영상을 대상으로 실험한 결과, 곡선 차선이 효과적으로 검출되었다. 따라서 제안된 방법이 자율 주행에 효율적으로 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 실시간으로 주행 중인 차량의 영상을 대상으로 ROI 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에 Warping 기법과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선 차선을 검출하는 방법을 제안한다.
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