• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.85-94
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• 2012

차선 마킹 검출은 지능형 운송 시스템(ITS, intelligent transportation systems), 운전자 보조 시스템(DAS, driver assistant systems) 등에 필수적인 요소이다. 이 논문에서는 스케일 공간 기법을 이용하여 기존의 기법들에 비해 견고한 차선 마킹 검출기법을 제안한다. 차선 마킹 검출에 많이 사용되고 있는 지역 통계 기반 가변적 문턱처리 기법은 밝기 특성이 두드러진 객체의 검출에 유리하므로 차선 마킹 검출에 효과적일 수 있다. 그러나 통계적 특징만으로는 무관한 영역도 함께 검출되므로, 이 논문에서는 가변적 문턱처리 결과와 함께 수평 1D LoG 필터링 스케일 공간을 합성하여 차선 마킹 후보 영역을 축소하는 기법을 제안한다. 실제 영상에 대해 가변적 문턱처리뿐만 아니라 차선 마킹 검출을 위한 또 다른 대표적인 기법인 하프 변환을 사용하는 기법과도 비교한 결과, 뚜렷한 차선 마킹 후보 영역 축소를 확인할 수 있었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.43-53
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• 2013

Lane marking detection based on a mono camera sensor provides a low cost solution to both ITS (intelligent transportation systems) and DAS (driver assistant systems). A number of methods and implementations have been reported in the literature. However, reliable detection is still an issue. Traditional approaches are mostly based on statistics or Hough transforms. However, the former approaches usually include many irrelevant detection areas, and the latter are not practical because actual lanes are not usually suitable for the approximation with linear or polynomial equations. In this paper, we focus on increasing the reliability of detection by reducing the detection of irrelevant areas while improving the detection of actual lane marking areas, which is usually a tradeoff for most conventional approaches. We use scale-space for that. Through experiments with real images obtained from various environments, we could achieve a significant improvement over traditional approaches.