• International Journal of Automotive Technology
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• 제8권4호
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• pp.513-520
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• 2007

In this paper, we propose an approach to identify the driving environment for intelligent highway vehicles by means of image processing and computer vision techniques. The proposed approach mainly consists of two consecutive computational steps. The first step is the lane marking detection, which is used to identify the location of the host vehicle and road geometry. In this step, related standard image processing techniques are adapted for lane-related information. In the second step, by using the output from the first step, a four-stage algorithm for vehicle detection is proposed to provide information on the relative position and speed between the host vehicle and each preceding vehicle. The proposed approach has been validated in several real-world scenarios. Herein, experimental results indicate low false alarm and low false dismissal and have demonstrated the robustness of the proposed detection approach.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.445-453
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• 2000

본 논문에 서 는 그룹화 블록 스네이크를 이용한 도로 영상 차선추출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 영상을 $8\times{8}$ 블록으로 나눈 후 전체 영상을 확률적 접근 방식에 의해 잡음을 포함한 블록들을 제거하였으며, 차선과 겹치는 배경 영상과의 분리를 위해 허프 변환을 사용하였다. 도로 영상에 포함된 차선추출을 위해 전영역 탐색 방법보다는 블록을 그룹화한 후 탐색하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법은 기존의 화소 단위의 스네이크에 비해 계산량의 감소와 화소 단위의 잡음을 제거하는 장점을 가진다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권11호
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• pp.126-137
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• 1997

This paper describes the algorithm which can estimate road following direction and deetect obstacle using a monocular vision system. This algorithm can estimate the course of vehicle using the vanishing point properties and detect obstacle by statistical method. The proposed algorithm is composed of four steps, which are lane prediction, lane extraction, road following parameter estimation and obstacle detection. It is designed for high processing speed and high accuracy. The former is achieved by a small area named sub-windown in lane existence area, the later is realized by using connected edge points of lane. We would like to present that the new mehod can detect obstacle using the simple statistical method. The paracticalities of the processing speed, the accuracy of the algorithm and proposing obstacle detection method, have been justified through the experiment applied VTR image of the real road to the algorithm.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.98.3-98
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• 2002

Vision-based systems for finding road lanes have to operate robustly under a wide variety of environ-mental conditions including large amount of scene clutters. This paper presents a method for finding the lane boundaries by combining a local line extraction method and dynamic programming as a search tool. The line extractor obtains an initial position estimation of road lane boundaries from the noisy edge fragments. Dynamic programming then improves the initial approximation to an accurate configuration of lane boundaries. Input image frame is divided into a few sub-regions along the vertical direction. The local line extractor then performs to extract candidate lines of road lanes in the...

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.621-626
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• 2015

This paper presents a camera calibration method in order to estimate the lane detection and inter-vehicle distance estimation system for an automotive safety driving system. In order to implement the lane detection and vision-based inter-vehicle distance estimation to the embedded navigations or black box systems, it is necessary to consider the computation time and algorithm complexity. The process of camera calibration estimates the horizon, the position of the car's hood and the lane width for extraction of region of interest (ROI) from input image sequences. The precision of the calibration method is very important to the lane detection and inter-vehicle distance estimation. The proposed calibration method consists of three main steps: 1) horizon area determination; 2) estimation of the car's hood area; and 3) estimation of initial lane width. Various experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1029-1035
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• 2013

This paper proposes a real time lane detection algorithm using LRF (Laser Range Finder) for autonomous navigation of a mobile robot. There are many technologies for safety of the vehicles such as airbags, ABS, EPS etc. The real time lane detection is a fundamental requirement for an automobile system that utilizes outside information of automobiles. Representative methods of lane recognition are vision-based and LRF-based systems. By the vision-based system, recognition of environment for three dimensional space becomes excellent only in good conditions for capturing images. However there are so many unexpected barriers such as bad illumination, occlusions, and vibrations that the vision cannot be used for satisfying the fundamental requirement. In this paper, we introduce a three dimensional lane detection algorithm using LRF, which is very robust against the illumination. For the three dimensional lane detections, the laser reflection difference between the asphalt and lane according to the color and distance has been utilized with the extraction of feature points. Also a stable tracking algorithm is introduced empirically in this research. The performance of the proposed algorithm of lane detection and tracking has been verified through the real experiments.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구는 일련의 방법을 조합하여 차선의 라인모델을 추출하는 과정을 제안한다. 첫째로, 호모그래피(homography)에 기반한 영상와핑(warping)을 통하여 영상내에서 차선영역내에 존재하는 픽셀들을 검출하기 용이하도록 변환하는 것을 제안한다. 두 번째로, 에지검출과 HSL (Hue, Saturation, and Lightness) 변환을 이용하여 차선후보픽셀들을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 세 번째로, 선택영역을 활용하는 방법을 통하여 차선후보픽셀들 중에서 오류픽셀들을 제거하는 방법을 제안한다. 네 번째로, 차선픽셀들을 이차다항식 함수로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 조명조건과 노이즈 하에서 취득한 차량용 블랙박스영상을 이용하였다. 실험결과는 제안한 방법은 색상이나 에지만을 기반으로 하는 방법들에서 나타나는 문제점들을 극복하고 비교적 저가의 컴퓨팅 환경하에서 다양한 조건의 영상에 대하여 프레임 당 약 0.6초 이내에 차선픽셀들을 추출하고 차선라인모델을 생성할 수 있음을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.158-164
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• 2015

차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제3권1호
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• pp.67-72
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• 2003

We have seen rapid changes in road systems and networks in urban areas due to fast urbanization and increased traffic demands. As a result, many researchers have put greater importance on extraction, correction and updating of information about road systems. Also, by using the various data on road systems and its condition, we can manage our road more efficiently and economically. Furthermore, such information can be used as input for digital map and GIS analysis. In this research, we used a high resolution aerial photo of the roads in Seongnam area. First, we applied the top-hat filter to the area of interest so that the road markings could be extracted in an efficient manner. The lane separation lines were selected, considering the shape similarity between the selected lane separation line and reference data. Next, we extracted the roads in the urban area using the aforementioned road marking. Using this technique, we could easily extract roads in urban area in semi-automatic way.

• 한국측량학회지
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• 제20권2호
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• pp.183-190
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• 2002

본 연구는 도로 유지관리차원에서 Data Base구축을 위한 경제적 방법인 GPS위성측량 방법중 실시간 동적 관측기법을 이용하여 도로 편경사를 추출하였다. 자체 개발한 차대를 이용하여 도로의 중심선과 양단 노견을 측정하고 분석한 결과 충분한 정확도를 얻을 수 있었다. 분석결과로는 완화곡선에서 약 1.3~2.0cm의 오차, 원곡선구간에서 약 0.8~1.2cm의 오차가 나타났으며, 이 오차는 시공상의 Lane Marking에 대한 오차로 판단된다. 본 연구의 결과는 Mobile Mapping System에서 도로선형요소 추출에 기본자료로 활용되리라 기대된다.