초록
본 논문에서는 히스토그램에 기반한 영상분할과 결정트리구조를 이용하여 효율적으로 도로의 차선을 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 시스템은 먼저 차선을 감지하기 위한 방법으로 그레이 레벨을 이용한 히스토그램의 특성을 사용하였고, 감지된 차선은 결정트리에 의해 보다 명확히 분류되어, 도로와 차선과의 관계를 분석할 수 있었다. 또한 시스템은 약 30Hz의 실시간 속도로 작동하면서 차선감지는 물론, 차선의 추적이나 장애물 감지의 효과도 얻을 수 있었다.
A vision system for Intelligent vehicles here. The system exploits the characteristics of the gray level histogram of the road to detect lane markers. Each lane maker is then analyzed using a decision tree, and finally the relations between lane markers are analyzed to create structures defining the lane boundaries. The resulting system also generates images that can be used ae preprocessing stages in lane detection, lane tracking or obstacle detection algorithm. The system runs in realtime ay rates of about 30Hz.
