• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.15 no.8
• /
• pp.996-1003
• /
• 2012

We present a nearby vehicle detection method in the adjacent lane using in-vehicle front view camera. Nearby vehicles in adjacent lanes show various appearances according to their relative positions to the host vehicle. Therefore, most conventional methods use motion information for detecting nearby vehicles in adjacent lanes. However, these methods can only detect overtaking vehicles which have faster speed than the host vehicle. To solve this problem, we use the feature of regions where nearby vehicle can appear. Consequently, our method cannot only detect nearby overtaking vehicles but also stationary and same speed vehicles in adjacent lanes. In our experiment, we validated our method through various whether, road conditions and real-time implementation.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
• /
• v.36S no.1
• /
• pp.93-103
• /
• 1999

To detect obstacles and lane-markers for driving vehicles, a new moving window scheme where moving windows are assigned to an image frame captured by a camera is addressed. For the detection of obstacles, it is important to estimate lane-markers precisely and rapidly. For this purpose, selecting some partes of an image frame at the expected lane locations, i.e., selecting window are generally adopted for extracting lane-markers efficiently. In this paper, a new scheme that extracts lane-markers precisely by assigning variable size windows at the expected locations of lane-markers considering the road curvature and finally detects obstacles within a driving lane is proposed. The accuracy improvement using this moving window scheme is showed by comparing to the conventional fixed window method and to using radar to laser sensors.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.427-429
• /
• 2017

본 논문에서는 실시간으로 주행 중인 차량의 영상을 대상으로 ROI 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에 Warping 기법과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실시간 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정하고 영상의 원근감을 제거하기 위하여 Warping을 적용한다. Warping이 적용된 영상에서 차선의 밝기는 도로의 밝기보다 높다는 특징을 이용하여 노란색과 흰색 차선의 영역을 추출한다. 추출된 차선의 영역에서 곡선을 검출하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선을 검출하기 위한 기준점을 설정한 후, 스플라인 기법을 적용하여 곡선을 검출한다. 실시간적으로 주행 중인 차량에서 촬영한 동영상을 대상으로 실험한 결과, 곡선 차선이 효과적으로 검출되었다. 따라서 제안된 방법이 자율 주행에 효율적으로 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.815-818
• /
• 2016

Forward collision warning systems(FCWS) and lane departure warning systems(LDWS) need regions of interest for detecting lanes and objects as road regions. In general, the lane departure warning system using a vehicle front camera is tracking a lane curve using RANSAC or the like in the form of a straight line obtained image are compared with the center of the vehicle. This algorithm has weaknesses that requires a wide range of the lane being vulnerable to the curve. This paper presents an algorithm that checks whether the current lane departure by car from the Top-view space. The algorithm also can check whether the vehicle in the lane departure of the narrow range, and shows the result that is almost not affected by noise.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.113-126
• /
• 1998

본 논문에서는 1992년 KHCM 작성시 이용된 양방향 2차선 도로 및 고속도로의 승용차 환산계수 산정방법론 및 자료를 연구하였다. 대형차가 2차선도로, 고속도로의 교통류에 미치는 영향은 각기 다르므로 1992년 KHCM 작성시 승용차 환산계수를 산정하는데 있어서 각 도로의 특성을 최대한 반영하기 위해 다양한 방법을 적용하였다. 양방향 2차선 도로의 평지의 서비스 수준 A에서는 Walder 방법, 서비스 수준 B, C, D에서는 지체시간 방법, 서비스 수준 E에서는 차두간격 방법, 구릉지, 산지 특정구배에서는 실측 자료 및 TWOPASKI Simulation에 의한 방법을 적용하였고, 고속도로의 평지에서는 차두간격 방법, 그릉지, 산지, 특정구배에서는 실측 자료 및 VEHEQ Simulation에 의한 방법을 적용하였다. 양방향 2차선 도로는 한 방향당 차선이 하나이므로 추월시 대형차의 영향이 고속도로보다 크기 때문에 각 서비스 수준별고 승용차 환산계수를 제시했으며, 고속도로의 승용차 환산계수는 용량에 가까운 상태에서의 승용차환산계수를 제시하였다. 본 논문은 1992년 KHCM의 양방향 2차선 도로 및 고속도로의 승용차 환산계수 산정에 실지로 적용된 방법론 및 자료를 수정없이 그대로 제시하여 독자들이 승용차 환산계수 산정에 이용된 자료의 양 및 연구 수준의 정도를 이해할 수 있게 하고 독자의 평가를 통하여 미비한 부분은 추후 개정 작업에 반영하기 위함이다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
• /
• 1998.10b
• /
• pp.509-509
• /
• 1998

점차 증가하는 도로상에서의 승용차의 비율은 전체 도로교통여건의 악화뿐만이 아니라 국가경제에 있어서도 물류비용의 증가를 가져와 국제경쟁력에서의 약화 및 수출조건의 악화의 원인이 되고 있다. 이러한 물류비용의 감소를 위하여 고속도로에 있어서의 화물전용차선의 설치가 논의되고 있으나 화물전용차선의 설치에 따른 사회 각 분야의 경제적 이익과 불이익을 정확히 산출하여 새로운 교통시설 공급의 효과를 정확하게 파악하지 못한 채로 정책적인 대안의 일환으로 논의되고 있으며, 기존의 고속도로의 교통혼잡비용의 연구에 있어서도 화물통행의 시간가치를 화물차의 운전자의 시간가치로 분석하여 개별 화물통행의 시간가치를 간과하여 분석하고 있는 실정이다. 본 연구는 이러한 배경하에 화물통행의 시간적 가치를 측정하는 방안을 정립하고 고속도로에 있어서의 화물전용차선의 설치가 기존의 교통체계에 미치는 효과를 정확히 분석하고 시설공급에 따른 경제적 편익을 체계적으로 분석하여 이에 따른 화물전용차선 설치의 평가기준을 마련하는데 그 목적이 있다. 본 연구를 통하여 나타난 결과는 다음과 같다. -첫째, 연구대상구간 전체를 기준으로 볼때에 모든 대안에서 화물전용차선의 설치시는 화물전용차선의 미설치시보다 오히려 사회전체의 편익이 감소하는 것으로 나타났다. -둘째, 구간별로 구분하여 분석하였을 경우에는 대안3의 경우 일부구간에서 화물전용차선에 설치에 따른 편익이 발생하는 것으로 분석되었는 바, 상행선의 경우 17:00∼21:00시에 신갈∼오산구간에서 실시하는 것이 가장 높은 편익을 발생하며, 하행선의 경우 06:00∼10:00시에 신갈∼오산구간에서 실시하는 것이 가장 편익이 높게 분석되었다. -셋째, 화물의 통행가치의 증가 및 화물교통량의 증가를 예상하여 5%, 10%, 20%의 증가에 대한 민감도 분석을 실시한 결과 대안1의 경우 교통량의 변화 및 화물통행의 시간가치의 증가시 사회적 편익이 오히려 감소하였고, 대안2와 3의 경우 사회적 편익이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이는 경부고속도로의 화물차량의 구성비에 따라 대안 1의 경우 오히려 화물차의 통행시간이 증가함에 그 원인이 있다 할 것이다. 이상과 같은 결론을 통하여 경부고속도로상의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.20 no.5
• /
• pp.186-201
• /
• 2021

As autonomous driving technology advances, the accuracy of the vehicle position is important for recognizing the environments around driving. Map-matching localization techniques based on high definition (HD) maps have been studied to improve localization accuracy. Because conventional map-matching techniques estimate the vehicle position based on an HD map reference dataset representing the center of the lane, the estimated position does not reflect the deviation of the lateral distance within the lane. Therefore, this paper proposes a localization system based on the reference lateral position dataset extracted using image processing and HD maps. Image processing extracts the driving lane number using inverse perspective mapping, multi-lane detection, and yellow central lane detection. The lane departure method estimates the lateral distance within the lane. To collect the lateral position reference dataset, this approach involves two processes: (i) the link and lane node is extracted based on the lane number obtained from image processing and position from GNSS/INS, and (ii) the lateral position is matched with the extracted link and lane node. Finally, the vehicle position is estimated by matching the GNSS/INS local trajectory and the reference lateral position dataset. The performance of the proposed method was evaluated by experiments carried out on a highway environment. It was confirmed that the proposed method improves accuracy by about 1.0m compared to GNSS / INS, and improves accuracy by about 0.04m~0.21m (7~30%) for each section when compared with the existing lane-level map matching method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.1175-1176
• /
• 2023

전기차의 자율주행을 위해선 차선 인식과 모터 제어가 필요하다. 카메라로 입력된 영상에 허프 변환을 적용하고, 변환된 이진 이미지에 Enet 및 DeepLabv3+ 구조를 활용한 LaneNet 모델을 적용하여 차선을 학습시키고, Fuzzy 제어 기법을 활용하여 모터의 조향이 원활이 되도록 하였다. 기존의 Rule base 기법에 비하여 차선 인식 정확도가 월등히 향상되었으며, 주행 결과 Real-Time 주행환경 판단에 대한 여지를 남겼다.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.253-264
• /
• 2009

This paper presents an algorithm, aims at practical applications, for the high speed processing and performance enhancement of lane detection base on vision processing system. As a preprocessing for high speed lane detection, the vanishing line estimation and the optimal extraction of region of interest for lane boundary (ROI-LB) can be processed to reduction of detection region in which high speed processing is enabled. Image feature information is extracted only in the ROI-LB. Road lane is extracted using a non-parametric model fitting and Hough transform within the ROI-LB. With simultaneous processing of noise reduction and edge enhancement using the Laplacian filter, the reliability of feature extraction can be increased for various road lane patterns. Since outliers of edge at each block can be removed with clustering of edge orientation for each block within the ROI-LB, the performance of lane detection can be greatly improved. The various real road experimental results are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.49 no.4
• /
• pp.85-94
• /
• 2012

Lane marking detection is essential to both ITS and DAS systems. The objective of this paper is to provide more robust technique for lane marking detection than traditional techniques by using scale-space technique. Variable thresholding that is based on the local statistics may be very effective for detecting such objects as lane markings that have prominent intensities. However, such techniques that only rely on local statistics have limitations containing irrelevant areas as well. We reduce the candidate areas by combining the variable thresholding result with cost-efficient horizontal 1D LoG filtered scale space. Through experiments using practical images, we could achieve significant improvement over the techniques based not only on the variable thresholding but also on the Hough transform that is another very popular technique for this purpose.