• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.331-334
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• 2013

본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.7
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• pp.277-284
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• 2014

The detection method of curves for the lanes which is powerful for the variation by utilizing the lane variation vector and cardinal spline on the inverse perspective transformation screen images which do not required the camera parameters are suggested in this paper. This method detects the lane area by setting the expected lane area in the s frame and next s+1 frame where the inverse perspective transformation and entire process of the lane filter are adapted, and expects the points of lane location in the next frames with the lane variation vector calculation from the detected lane areas. The scan area is set from the nextly expected lane position and new lane positions are detected within these areas, and the lane variation vectors are renewed with the detected lane position and the lanes are detected with application of cardinal spline for the control points inside the lane areas. The suggested method is a powerful method for curved lane detection, but it was adopted to the linear lanes too. It showed an excellent lane detection speed of about 20ms in processing a frame.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.899-900
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• 2017

본 논문에서는 도로주행 영상 내에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 차량 내부 카메라로 촬영된 영상에 대하여 바타차야 거리를 이용해 차선 후보 영역을 검출한다. 검출된 영역에 대해 도로와 차선의 레퍼런스 RGB 값과의 바타차야 거리를 이용해 분류한 뒤, 차선이 갖는 특징을 모델링하여, 분류된 영역에서 차선으로 추정되는 영역만을 남긴다. 차선 영역 세그먼트의 흰 차선과 노란 차선의 클래스와의 유사도를 계산하여 검출된 차선정보를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.545-548
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• 2012

본 논문에서는 영상내 관심영역의 역 투시변환과 차선검출필터를 적용한 실시간 차선검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾고 이를 기준으로 관심영역을 설정하고 차선을 예측하였으며, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 원근감이 제거된 영상을 얻고, 이로부터 차선을 검출하였다. 제안한 방법은 원근감이 제거된 영상에 차선검출 필터를 적용하여 차선을 검출하는 방법으로, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화 함으로써 초당 50 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.359-362
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• 2013

최근 지능형 차량에 대한 관심이 늘어나면서 차선검출에 대한 관심도 많이 늘어나고 있다. 그 중에서도 실시간 적용을 위하여 연산량이 적은 허프변환을 이용한 차선검출 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 허프변환은 안개와 같은 열악한 환경에서와 같이 에지성분이 두드러지게 나타나지 않은 경우에 대해서는 정확한 차선검출이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 열악한 환경의 영상에 차선의 에지를 강조하는 전처리를 수행하고 허프변환을 이용하여 차선검출을 수행하는 방식을 제시한다. 제안하는 전처리 방법은 처리 속도와 성능에서 기존의 전처리 기법과 비교하여 높은 처리속도와 차선 검출률을 보였다. 특히 안개와 같은 열악한 영상에서의 결과에서 기존의 전처리 방법보다 제안한 전처리 방법이 더 높은 검출률을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1988-1991
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• 2003

본 논문에서는 도로 주변의 나무와 건물, 그리고 옆 차선의 차량 등에 의한 그림자의 영향을 최소화하며 차선을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다 우선 Hough transform을 수행하는 데 있어서 계산 시간을 줄이기 위하여 에지 영상에서 수평 투영을 통하여 vanishing line을 검출하였으며, vanishing line 아래 부분에서만 Hough transform을 수행하였다. 그리고 차선 검출을 위하여 Hough 평면에서 θ을 16등분하여 rough한 차선을 검출하였으며, 도로 형태에 대한 사전 지식을 이용하여 차선 검출을 시도하였다. 도로 주변상황이 다른 두 종류의 연속 영상들에 의한 실험 결과, 도로형태에 대하여 가정한 사전 지식과 유사한 영상들에 대하여 차선을 정확하게 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.70-73
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• 2010

최근 IT 기술이 융합된 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차선 검출은 지능형 자동차의 주요 과제인 첨단 안전자동차 기술의 핵심적인 부분으로 국내외에서 다양한 방법들에 대한 연구가 진행되었다. 차량의 안전을 향상시키기 위해서는 충분한 제동거리 확보가 가능한 거리까지 정확하고 빠른 차선 검출이 이루어져야 한다. 기존의 경계선 검출기반 차선 검출은 소실점 근처에서 경계선 검출이 이루어지지 않았다. 이는 차선과 도로의 색이 잘 구분되지 않는 채널을 사용하는 문제에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 선형 판별 분석 기법을 이용하여 차선과 도로 색을 가장 잘 구분할 수 있는 RGB 가중치를 계산하여 이로부터 projection 영상을 만들고, 변환한 영상에서 경계선 검출을 수행함으로써 보다 정확한 경계선 검출 결과를 얻는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 얻은 영상과 기존의 흑백 영상에 동일한 경계선 검출기를 적용하여 성능을 비교하고, 이를 적용한 차선검출 실험결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.273-275
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• 2011

본 논문에서는 허프변환 및 HSV 색변환을 이용한 효율적인 차선검출의 최적화 알고리즘을 제안한다. 차선 검출의 고속화를 위해 차선과 카메라의 위치를 감안하여 고정된 관심영역(ROI_LB)을 정하고 검출 영역을 감소시킨다. 정해진 관심영역 내에서 허프변환을 적용해 차선을 검출하고 이를 위해 Sobel Mask와 Threshold를 사용한다. 또한, HSV 색 공간을 이용하여 황색 선과 백색 선을 구별해내며 차선 이동 시에 "MOVEMENT"이라는 문자열을, 중앙선을 넘어가면 "DANGEROUS"이라는 문자열을 출력한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 복잡한 도로 동영상에서 효과적으로 차선을 인식하고 색 구별을 하였으며 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2770-2773
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• 2002

본 논문은 지능형 안전 자동차(ASV)의 범주인 차선이탈경보 및 방지시스템에 적용을 위한 차선검출 알고리즘을 나타낸다. 그러기 위해서는 차선검출의 높은 신뢰도가 우선 되어야 한다. 대부분의 고속도로는 직선로와 곡선로로 이루어져있고, 곡선 도로는 차선을 검출하는데 여러 가지 제약이 있다. 본 논문에서는 곡선 차선의 직선 근사화를 통한 신뢰성 있는 차선 검출을 위해서 입력되는 연속영상의 효율적인 처리 기법을 제안하고자 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.6
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• pp.413-422
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• 2013

In this paper, we propose a novel method for real-time lane detection that is robust for inclined roads and not require a camera parameter, the Inverse Perspective Transform of the image, and the proposed lane filter. After finding the vanishing point from the start frame of the image and storing the region surrounding the vanishing point as the Template Area(TA), our method predict the lanes by scanning toward the lower part from the vanishing point of the image and obtain the image removed the perspective effect using the Inverse Perspective Transform coefficients extracted based on the predicted lanes. To robustly determine lanes on inclined roads, the region surrounding the vanishing point is set up as the template area (TA), and, by recalculating the vanishing point by tracing the area similar to the TA (SA) in the input image through template matching, it responds to the changes on the road conditions. The proposed method for a more robust lane detection method for inclined roads is a lane detection method by applying a lane detection filter on an image removed of the perspective effect. Through this method, the processing region is reduced and the processing procedure is simplified to produce a satisfactory lane detection result of about 40 frames per second.