• 제목/요약/키워드: 차선이탈 경고시스템

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실시간 차선 이탈 경고 및 Smart Night Vision을 위한 HDR Camera Platform 구현에 관한 연구 (A Study on Implementation for Real-time Lane Departure Warning System & Smart Night Vision Based on HDR Camera Platform)

  • 박화범;박지오;김영길
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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    • pp.123-126
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    • 2017
  • 최근 발전되고 있는 정보통신 IT기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착 되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Radar Sensor나 Stereo Video 영상을 이용하지 않고 보행자 및 차선 이탈 경보를 알려주는 다기능 카메라 주행 안전 System을 구현하는 방법과 차선 이탈 경보 Software 결과 분석에 관한 연구를 제안하고 한다.

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역투영 변환을 이용한 고속도로 환경에서의 실시간 차선 추적 (A Real-time Lane Tracking Using Inverse Perspective Mapping)

  • 여재윤;구경모;차의영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.103-107
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    • 2013
  • 본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용되는 실시간 차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상의 원근효과를 제거하기 위해 역투영 변환을 이용하여 조감도 영상을 생성한다. 그 다음 차선의 사전 정보를 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 블록단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징과 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 후보군을 검출하고 클러스터링 과정을 수행하여 주행 차선을 결정한다. 마지막으로 칼만 필터를 사용하여 현재 검출된 주행 차선을 추적한다. 제안하는 알고리즘을 주간, 야간 등의 다양한 고속도로 환경에서 실험한 결과 실시간 환경에서 사용가능한 30ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

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차량 종류 및 운전자 인지반응 시간을 이용한 LDWS 경고 특성에 관한 연구 (A Study on the Warning Characteristics of LDWS using Driver's Reaction Time and Vehicle Type)

  • 박환서;장경진;유송민
    • 자동차안전학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.13-18
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    • 2016
  • More than 80 percent of traffic accidents related with lane departure believed to be the result of crossing the lane due to either negligence or drowsiness of the driver. Lane-departure related accident in the highway usually involve high fatality. Even though LDWS is believed to prevent accident 25% and reduce fatalities by 15% respectively, its effectiveness in performance is yet to be confirmed in many aspects. In this study, the vehicle lateral locations relative to warning zone envelop (earliest and latest warning zone) defined in ISO standard, ECE and NHTSA regulations are compared with respect to various factors including delays, vehicle speed and vehicle heading angle with respect to the lane. Since LDWS is designed to be activated at the speed over 60 km/h, vehicle speed range for the study is set to be from 60 to 100 km/h. The vehicle heading angle (yaw angle) is set to be up to 5 degree away from the lane (abrupt lane change) considering standard for lane change test using double lane-change test specification. The TLC is calculated using factors like vehicle speed, yaw angle and reaction time. In addition, the effect of vehicle type and reaction time have been considered to assess LDWS safety.

Camera Vision 기반 주행안전 시스템 구현에 관한 연구 (The research of implementing safety driving system based on camera vision system)

  • 박화범;김영길
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권9호
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    • pp.1088-1095
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    • 2019
  • 최근 발전되고 있는 정보통신 IT 기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 두 개 이상의 센서를 이용한 레이더센서 와 카메라 융합 방식 및 Stereo Camera 방식을 이용하지 않고 하나의 단일 Camera를 이용하여 주/야간 차선이탈 경보 및 장애물 및 보행자 인식이 가능한 플랫폼을 구현 하고 차량에서 인식률 평가 및 유효성을 분석 하여 단일 카메라를 이용한 다기능 주행안전 플랫폼 연구를 제안 한다.

능동안전장치의 소비자 인식 연구 (A Study on the Consumer Insights of Active Safety Features)

  • 심지환;이화수;임종현
    • 자동차안전학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.6-10
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    • 2016
  • The objective of this paper is to understand value of active safety features on the customer perspective. In this study, 30 participants who don't have experience with active safety features were recruited and asked for preference, usefulness and consideration of each active safety feature after driving evaluation by them. Through this research, the preference of active safety features were analyzed and which of active safety features were the most useful and the most considered by customer when they purchase new vehicle. As a result, adaptive cruise control and side blind zone alert were the most strongly preferred and considered features by respondents and it means that respondents wanted comfort environment while driving and seemed to value features that compensated for limited visibility. On the other hand, active safety features that warned driver without control of the vehicle was deemed generally less desirable such as lane departure warning and forward collision alert. But autonomous emergency braking was higher than the other active safety features with only warning even if they did not have experience for it while this test. They thought it will be helpful in case of front-end collision situation even they just listened description before the test.

역투영 변환과 칼만 필터를 이용한 주행차선 추적 (A Lane Tracking Algorithm Using IPM and Kalman Filter)

  • 여재윤;구경모;차의영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.2492-2498
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    • 2013
  • 본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용될 수 있는 주행차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 역투영 변환을 이용해 차량에 부착된 카메라로 입력 받은 영상의 원근 효과가 제거된 조감도 영상을 생성한다. 그다음 차선의 형태학적 사전 지식을 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 이후 블록 단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징을 클러스터링하고 차선 유사도 함수를 이용함으로써 잡음이 제거된 차선 특징들을 얻을 수 있다. 이후 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 모델을 계산하고 칼만 필터를 이용하여 검출된 차선 모델을 추적한다. 제안하는 알고리즘은 고속도로 상의 다양한 환경에서 20ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

모형차를 이용한 YOLO 주행 보조 시스템 (YOLO Driving Assistance System Using Model Car)

  • 김재균;허훈;오정수
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.671-674
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    • 2018
  • 본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.

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VGG-13 기반의 경량화된 딥러닝 기법을 이용한 차선 이탈 경고 시스템 구현 (Implementation of Lane Departure Warning System using Lightweight Deep Learning based on VGG-13)

  • 강현우
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제24권7호
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    • pp.860-867
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    • 2021
  • Lane detection is important technology for implementing ADAS or autonomous driving. Although edge detection has been typically used for the lane detection however, false detections occur frequently. To improve this problem, a deep learning based lane detection algorithm is proposed in this paper. This algorithm is mounted on an ARM-based embedded system to implement a LDW(lane departure warning). Since the embedded environment lacks computing power, the VGG-11, a lightweight model based on VGG-13, has been proposed. In order to evaluate the performance of the LDW, the test was conducted according to the test scenario of NHTSA.

차선 이탈 경고 시스템의 성능 검증을 위한 가상의 오염 차선 이미지 및 비디오 생성 방법 (Virtual Contamination Lane Image and Video Generation Method for the Performance Evaluation of the Lane Departure Warning System)

  • 곽재호;김회율
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제24권6호
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    • pp.627-634
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    • 2016
  • In this paper, an augmented video generation method to evaluate the performance of lane departure warning system is proposed. In our system, the input is a video which have road scene with general clean lane, and the content of output video is the same but the lane is synthesized with contamination image. In order to synthesize the contamination lane image, two approaches were used. One is example-based image synthesis, and the other is background-based image synthesis. Example-based image synthesis is generated in the assumption of the situation that contamination is applied to the lane, and background-based image synthesis is for the situation that the lane is erased due to aging. In this paper, a new contamination pattern generation method using Gaussian function is also proposed in order to produce contamination with various shape and size. The contamination lane video can be generated by shifting synthesized image as lane movement amount obtained empirically. Our experiment showed that the similarity between the generated contamination lane image and real lane image is over 90 %. Futhermore, we can verify the reliability of the video generated from the proposed method through the analysis of the change of lane recognition rate. In other words, the recognition rate based on the video generated from the proposed method is very similar to that of the real contamination lane video.

운전자 의도정보를 이용한 온톨로지 기반 지능형자동차 상황인식 플랫폼 설계 및 구현 (Design and Implementation of ontology based context-awareness platform using driver intent information)

  • 고재진;최기호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.14-21
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    • 2014
  • 본 논문에서는 주행상황의 자동차 정보를 인식하기 위하여 차량, 운전자, 환경 정보와 함께 주행상태 정보, 운전자상태 정보를 추가하여 실시간으로 바뀌는 운전행동에 대한 정보를 상황인식에 활용하여 운전자의 의도를 반영할 수 있도록 하였으며, 온톨로지 기반 상황인식 모델을 구성하여 다양한 상황에서의 상황인식이 가능하게 설계하였다. 상황정보의 획득방법으로 운전자 정보와 주행정보는 카메라를 이용한 영상인식 기술을 활용하며, 자동차 정보는 OBD-II 프로토콜을 이용한 정보 획득 장치를 이용한다. 실험결과 운전자 상태정보와 주행정보의 분석을 통하여 운전자 의도를 반영한 제안 시스템이 고속주행 상황에서의 차선이탈 경고 서비스 및 저속주행 상황에서의 안전거리 경보서비스를 위한 상황인식에 있어서 기존의 차량, 운전자, 환경정보를 활용한 방식보다 운전자 안전지원 서비스에 우수한 성능을 확인할 수 있었다.