Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
  • /
  • Pages.855-856
  • /
  • 2024
  • /
  • 2005-0011(pISSN)
  • /
  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on Real Time LDWS using FPGA Accelerator (Lane Detection Warning System)

FPGA 가속기를 활용한 실시간 차선 유지 시스템 개발에 관한 연구

  • Chae-won Lee (Dept. of Electronic Electrical Engineering, EWHA Womans University) ;
  • Min-Ha Kim (Dept. of Electronic Electrical Engineering, EWHA Womans University) ;
  • Ji-Yun Han (Dept. of Electronic Electrical Engineering, EWHA Womans University) ;
  • Su-Been Hong (Dept. of Electronic Electrical Engineering, EWHA Womans University) ;
  • Soo-Kyung Shin (Dept. of Electronic Electrical Engineering, EWHA Womans University)
  • 이채원 (이화여자대학교 전자전기공학부) ;
  • 김민하 (이화여자대학교 전자전기공학부) ;
  • 한지윤 (이화여자대학교 전자전기공학부) ;
  • 홍수빈 (이화여자대학교 전자전기공학부) ;
  • 신수경 (이화여자대학교 전자전기공학부)
  • Published : 2024.10.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

본 연구는 FPGA 가속기를 활용하여 실시간으로 차선을 검출하고, 이를 유지하는 시스템을 개발한다. 차선 검출에는 Sobel Filter 와 Hough 변환을 이용하며 실시간을 위한 데이터 처리 속도 개선에는 FPGA 의 PL Logic 과 메모리 최적화 기법을 사용한다. 이로써 설치가 용이한 부착형 방식의 LDWS 를 통해 낮은 수준의 자율 주행을 가능케 한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.

References

  1. Saidani, T., Ghodhbani, R., Alhomoud, A., Alshammari, A., Zayani, H. and Ben Ammar, M., "Hardware Acceleration for Object Detection using YOLOv5 Deep Learning Algorithm on Xilinx Zynq FPGA Platform," Engineering, Technology & Applied Science Research. 14, 1, 13066-13071, 2024
  2. Babu, P., Parthasarathy, E., "Hardware acceleration for object detection using YOLOv4 algorithm on Xilinx Zynq platform," J Real-Time Image Proc 19, 931-940, 2022
  3. Z. Li and J. Wang, "An improved algorithm for deep learning YOLO network based on Xilinx ZYNQ FPGA," 2020 International Conference on Culture-oriented Science & Technology (ICCST), Beijing, China, 2020, pp. 447-451
  4. 윤신필, 노동건. , "OpenCL 을 이용한 FPGA 기반 신호처리 가속기," 한국통신학회 학술대회논문집, 2017