• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.773-778
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• 1991

In this paper we describe a road following method for an autonomous vehicle. From a road image in gray level, a road boundary is detected using a gradient operator, and then the road boundary is converted to orthogonal view of the road showing the vehicle position and heading direction. In this research an efficient road boundary search technique is developed to support real time vehicle control. Also, an obstacle detection method, using images taken from two different positions, has been developed.

• Spatial Information Research
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• 제10권3호
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• pp.469-480
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• 2002

현행 노선선정시 1:5,000 축척의 수치지도를 이용하여 계획, 검토하고 있으나, 수치 지도는 수정, 갱신주기가 원활치 못하여 급속한 개발에 따른 지형·지물의 변화 등이 반영되지 않아 실제와 상이한 부분들이 존재한다. 이에 대한 대안으로서, 본 연구에서는 기존 노선계획 방법에 의해 수치지도를 기본자료로 사용하여 노선선정을 한 후, 이를 IKONOS 위성영상과 중첩하여 지형·지물의 사실적 표현을 통한 문제점을 파악하고, 이에 따른 노선변경을 하였다. 이로써 기본설계의 질적 내실화와 지형에 맞는 합리적인 도로의 선형을 도출할 수 있었으며, 차후 실시설계 단계에서의 노선변경을 미리 예방함으로써 경제성을 도모할 수 있었다. 한편, IKONOS 영상의 기하학적 보정에 있어서 지상기준점 수가 충분할 경우에는 TPS(Thin Plate Spline)변환을 효과적으로 활용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.521-528
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• 2015

도로주행 영상에서의 객체 검출에 관한 기존의 연구들은 날씨 및 조명 상태에 따른 객체 검출의 어려움 때문에 대부분 맑은 날씨의 영상을 대상으로 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 도로주행 영상의 다양한 날씨 및 조명 상태를 먼저 판단하고, 이를 기반으로 도로 이정표에 대한 색상모델을 설정하여 이정표 객체를 찾는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 5종류의 도로 이미지 특징을 이용하여 맑음, 흐림, 비, 야간, 역광으로 날씨 및 조명 상태를 먼저 분류하고, 각각의 상태에서 대상 이정표 색상의 픽셀값의 범위를 추출하여 GMM(Gaussian Mixture Model)을 생성하고 이를 객체 추출에 사용한다. 날씨 및 조명이 다양하게 변하는 도로주행 영상에 제안한 방법을 적용하여 이정표 영역이 안정적으로 찾아지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권10호
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• pp.25-34
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• 1999

In this paper, an algorithm is presented to recognize lane and obstacles based on highway road image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, edge detection, and identification of lanes. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction and the presence of absence of an obstacle. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing lane and obstacles. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning of assistance system

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.7-12
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• 2001

본 논문에서는 스페클 노이즈를 포함하는 SAR 영상에서 도로망과 같은 선형 구조를 검출하기 위하여 하이브리드 특징 검출 방법을 사용하였다. 먼저 국소적으로 이웃한 영역에 대하여 평균 밝기 비율 또는 통계적 특성을 고려하여 국소적 에지를 검출하였고, 도로에 대한 많은 정보를 위하여 양 검출기로부터 검출된 응답을 결합하였으며, 결합된 에지 세그먼트 중 도로에 일치하는 세그먼트를 결정하고, 연결하여 완전한 도로망을 검출하였다. 본 논문에서 도로망의 검출 방법으로 도로에 대한 일반적인 사전 지식을 MRF 모델로 정의하고, 제안한 세그먼트의 상호 작용 포인터 프로세서에 의한 에너지 함수를 최적화하여 도로망을 검출하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권4호
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• pp.13-21
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• 2011

도로표지판, 신호등, 가로등과 같은 도로시설물에 대한 정보를 갱신하는 것은 여러 지자체에서 관심있는 업무이다. 현재 도로시설물의 신설 및 보완을 위한 현장상황 판단시 기존의 도로시설물 DB, 항공사진, 지형도를 참조하고 있지만 도로시설물 상태의 정확한 파악이 어려우며, 현장조사에 추가적인 비용이 발생하기도 한다. 이에 따라 도로시설물 DB의 구축과 갱신의 필요성이 증가하였으며 도로시설물 정보취득에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 다양한 시설물이 혼재되어 있는 도로시설물에 대해 DGPS와 블루투스가 내장된 디지털카메라로 취득된 좌표기반 영상을 통한 DB 구축을 수행하였다. 연구 결과 효과적으로 도로시설물 DB를 구축할 수 있었으며, 토털스테이션 측량 성과를 이용한 정확도 분석을 통해 좌표기반 영상을 이용한 도로시설물 관리의 가능성을 제시하였다. 향후 이러한 방법을 통해 도로시설물 DB의 수시갱신과 관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.468-476
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• 2002

The confidence of information from image processing depends on the original image quality. Enhancing the confidence by an algorithm has an essential limitation. Especially, road images are exposed to lots of noisy sources, which makes image processing difficult. We, in this paper, propose a FNN (fuzzy-neural network) capable oi deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. According to the decision by the FNN, road images are classified into good or bad to extract lane-related information. A CDF (cumulative distribution function), a function of edge histogram, is utilized to construct input parameters of the FNN, it is based on the fact that the shape of the CDF and the image quality has large correlation. Input pattern vector to the FNN consists of ten parameters in which nine parameters are from the CDF and the other one is from intensity distribution of raw image. Correlation analysis shows that each parameter represents the image quality well. According to the experimental results, the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken by various lighting and weather conditions and achieved about 99% successful decision-making.

• 한국도로학회논문집
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• 제3권4호
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• pp.137-146
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• 2001

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.759-764
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• 1998

We propose a novel algorithm capable of recognizing the road lane by image processing. Considering the fact that the direction and location of road lane are maintained similarly in successive images we formulate a function to represent the property. However, as noises play the role of making a lot of similar patterns appear and disappear in the road image, keeping of robustness in the lane detection has been known a difficult work. To overcome this problem, we introduce the following three ideas: 1) design of a function based on an edge direction and magnitude, 2) construction of a recursive filter to estimate the function recursively for successive images, 3) principal axis-based line fitting. These concepts enhance the adaptability to cope with the random environment of traffic scene and eventually lead to the reliable detection of a road lane.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.62-65
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• 2003

We propose an algorithm for almost unsupervised detection of linear structures, in particular, axes in road network and river, as seen in synthetics aperture radar (SAR) images. The first is local step and used to extract linear features from the speckle radar image, which are treated as road segment candidates. We present two local line detectors as well as a method for fusing information from these detectors. The second is global step, we identify the real roads among the segment candidates by defining a Markov random field (MRF) on a set of segments, which introduces contextual knowledge about the shape of road objects.