• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.195-198
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• 2005

본 논문에서는 Hough 변환을 이용하여 도로 차선의 핵심 정보를 추출하고 차선을 인식하는 방법을 제안하고 실시간으로 차선 인식이 용이 하도록 차선 검출의 고속화 방법을 제안한다. 고속화를 위해 이미지를 작은 영역(Interest Zone)으로 분할하고 분할된 영역에 대해 Hough 변환을 수행하여 영역내의 차선을 검출한다. 검출된 차선의 패턴 정보를 이용하여 다음 Step의 Interest Zone을 결정하고 Hough 변환의 수행을 반하여 차선 검출을 시도 하였다. 또한 실험 영상을 대상으로 시뮬레이션 수행한 결과를 제시하고 제안 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.72-74
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• 2011

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 검출기법들은 조명 변화에 따라 그 성능의 변화가 크게 발생하였다. 이는 차선과 도로의 사이의 값의 차이가 조명 조건에 따라 변하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 영상 분석을 통하여 경계선을 판단하는 값을 조절함으로써 환경에 적응적인 경계선 추출 방법을 제안한다. 차량 주행 영상에서 제안한 방법과 기존의 경계선 검출 기법을 적용하여 성능을 비교한다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.165-168
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• 2009

차선 검출을 위한 영상처리연구는 Hough Transform을 이용하는 방법과 주파수 변환 방법, 히스토그램을 이용하는 방법, 템플릿을 이용하는 방법등이 사용되고 있다. 차선 검출에 가장 많이 사용되는 Hough Transform은 연산 과정이 복잡하여 차량의 속도가 증가하면 실제 상황과 오차가 생길 확률이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상을 분할하여 최소한의 영역을 처리하여 처리량을 줄였으며, 차선 이외의 선이 추출될 경우 그 선의 각도와 위치를 고려하여 연산에 방해되는 선을 삭제한다. 또한 고속으로 진행하는 차량의 경우, 점선으로 이루어져 선이 보이지 않는 부분에서는 차선의 인식이 불가능하여 위험한 상황을 초래한다. 따라서 최소한의 차선을 이용하여 차선을 연장하고, 여러 직선으로 곡선을 표현하여 차량 진행 방향을 예측할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12C호
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• pp.727-737
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• 2011

본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 DSP(Digital Signal Processor)를 이용하는 실시간 차선 및 차량인식 시스템의 구현에 대하여 기술한다. 실시간 시스템의 구현을 위해서 FPGA와 DSP의 역할을 효율적으로 분할할 필요성이 있다. 시스템의 알고리즘을 특정요소 추출부분을 기준으로 분할하여 대량의 영상정보를 이용하여 소량의 특정요소를 추출하는 과정을 FPGA로 구현하고 추출된 특정요소를 사용하여 차선과 차량을 정의하고 추적하는 부분을 DSP에서 수행하게 하고, FPGA와 DSP의 효율적 연동을 위한 인터페이스 구성을 제안함으로써 실시간 처리가 가능한 시스템 구조를 제안한다. 실험 결과 제안한 실시간 차선 및 차량인식 시스템은 $640{\times}480$ 크기를 갖는 비디오 영상 입력에 대해 약 15 (frames/sec)로 동작하여 실시간 응용으로 충분함을 알 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.129-136
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• 2018

본 논문은 도로 환경에 효율적인 새로운 차선 검출 방법을 제안한다. 기존 차선 검출 방법은 환경적인 변화 속에서 낮은 신뢰성의 문제가 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 그레이 레벨 분할을 이용하여 차선 후보가 되는 영역을 강조한다. 그리고 허프 변환을 이용하여 차선에 가까운 영역의 직선 성분을 추출하고 추출 된 좌표를 기반으로 각 직선마다 ROI 생성한다. 그리고 생성 된 ROI 이미지를 논리연산으로 통합한다. 그리고 ROI 이미지에 이중큐를 이용한 객체 분할로 차선을 결정한다. 제안하는 방법은 기존과 다르게 환경적인 변화에도 차선 검출이 가능하였으며, 하늘, 산 등 배경에 해당하는 영역을 효율적으로 제거하는 장점과 높은 신뢰성을 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.224-230
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• 2013

운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.186-201
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• 2021

자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.284-285
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• 2008

논문에서는 비전센서로 전방도로영상을 획득하여 차선인식과 정을 거쳐 자율주행에 필요한 도로정보를 추출하고 사고를 방지할 수 있게 경보음을 발생하는 기법을 제시한다. 비전을 통해 입력되는 정보중 직선도로나 곡선도로의 외곽에 해당하는 백색 선만을 인식하는 알고리즘이 필요하다. 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 많은 계산량이 필요로 하기 때문에 실시간의 자율주행 시스템에의 적용은 제약이 수반된다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 세선화 영역 및 차선이탈경보시스템(LDWS) 알고리즘을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2665-2674
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• 2012

본 논문에서는 실시간의 도로 환경에서 위험상황을 감지하고 안전 운전을 돕는 실시간 차선 및 차간 인식 방법을 제안한다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출한다. 관심 영역에 대한 허프 변환을 통하여 직선 성분을 검출하고 확률 계산을 통하여 차선을 확정하여 필터링을 실시한다. 그리고 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출하고 전방 차량과의 거리를 계산한다. 제안한 차선 및 차간 인식 기술을 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 입증되었다.