초록 ▼

본 발명은 저속 주행시 곡선차로 내 적용 가능한 개선된 자율주행을 위한 차선검출 방법에 관한 것으로서, 특히 학습기반 어프로치와 영상인식을 융합하여 차선의 오검출이 적은 자율주행을 위한 차선검출 방법에 관한 것이다. 본 발명은 차선 검출 알고리즘에 있어서, 주행 중인 차량의 입력 영상을 전처리한 후 영상의 시점을 하늘에서 보는 아이피앰(IPM : Inverse Perspective Mapping) 영상으로 변환하여 입력 영상을 실시간으로 데이터화하는 제1 단계; 차량의 운전자가 기 설정된 주기 동안 주행하여 수집된 학습 정보와 아이

본 발명은 저속 주행시 곡선차로 내 적용 가능한 개선된 자율주행을 위한 차선검출 방법에 관한 것으로서, 특히 학습기반 어프로치와 영상인식을 융합하여 차선의 오검출이 적은 자율주행을 위한 차선검출 방법에 관한 것이다. 본 발명은 차선 검출 알고리즘에 있어서, 주행 중인 차량의 입력 영상을 전처리한 후 영상의 시점을 하늘에서 보는 아이피앰(IPM : Inverse Perspective Mapping) 영상으로 변환하여 입력 영상을 실시간으로 데이터화하는 제1 단계; 차량의 운전자가 기 설정된 주기 동안 주행하여 수집된 학습 정보와 아이피앰 영상을 비교하여 학습기반 차선 후보 영역을 검출하는 제2 단계; 및 학습기반 차선 후보 영역에서 노이즈를 제거하고 DA(Different Accumulation)를 적용하여 영상기반 차선 후보 영역을 검출하는 제3 단계;를 포함하는 자율주행을 위한 차선검출 방법을 제공한다.본 발명에 따르면, 학습기반 어프로치와 영상기반 어프로치를 융합하여 적용함으로써 노면 상태에 강인한 차선 검출이 가능한 이점이 있다.

대표청구항 ▼

차선 검출 알고리즘에 있어서,주행 중인 차량의 입력 영상을 전처리한 후 영상의 시점을 하늘에서 보는 아이피앰(IPM : Inverse Perspective Mapping) 영상으로 변환하여 상기 입력 영상을 실시간으로 데이터화하는 제1 단계; 상기 차량의 운전자가 기 설정된 주기 동안 주행하여 수집된 학습 정보와 상기 아이피앰 영상을 비교하여 학습기반 차선 후보 영역을 검출하는 제2 단계; 및상기 학습기반 차선 후보 영역에서 노이즈를 제거하고 DA(Different Accumulation)를 적용하여 영상기반 차선 후보 영역을 검출

차선 검출 알고리즘에 있어서,주행 중인 차량의 입력 영상을 전처리한 후 영상의 시점을 하늘에서 보는 아이피앰(IPM : Inverse Perspective Mapping) 영상으로 변환하여 상기 입력 영상을 실시간으로 데이터화하는 제1 단계; 상기 차량의 운전자가 기 설정된 주기 동안 주행하여 수집된 학습 정보와 상기 아이피앰 영상을 비교하여 학습기반 차선 후보 영역을 검출하는 제2 단계; 및상기 학습기반 차선 후보 영역에서 노이즈를 제거하고 DA(Different Accumulation)를 적용하여 영상기반 차선 후보 영역을 검출하는 제3 단계;를 포함하는 자율주행을 위한 차선검출 방법.