Information about the painted road markings and other painted road objects play an important part in keeping safety of drivers. Some researchers have presented research approaches and dealt with road markings detection. In this paper, we present comprehensive survey of these techniques, and review some of them like a machine learning method, template matching method for road markings detection and classification, method of detection and classification of road markings using curve-based prototype fitting, signed edge signature method.
This paper describes how a priori road geometry and its estimation may be used to detect road boundaries and lane markings in road scene images. We assume flat road and road boundaries and lane markings are all Bertrand curves which have common principal normal vectors. An active contour is used for the detection of road boundary, and we reconstruct its geometric property and make use of it to detect lane markings. Our approach to detect road boundary is based on minimizing energy function including edge related term and geometric constraint term. Lane position is estimated by pixel intensity statistics along the parallel curve shifted properly from boundary of the road. We will show the validity of our algorithm by processing real road images.
In this paper, a detection method of a pedestrian safety road marking was proposed. The proposed algorithm uses laser range and reflectivity of a range finder (LRF). For a detection of crosswalk marking and stop line, the DFT (Discrete Fourier Transform) of reflectivity and cross-correlation method between the reference replica and the measured reflectivity are used. A speed bump is detected through measuring an altitude difference of two LRFs which have the different tilted angle. Furthermore, we proposed a velocity constrained a detection method of a speed bump. Finally, the proposed methods are tested in on-line, on the pavement of a road. The considered road markings are wholly detected. The localization errors of both road markings are smaller than 0.4 meter.
An effective approach to lane detection in driver assistance system (DAS) is proposed, based on the decomposition of lane markings. The properties of the decomposed lane markings are discussed, and analyses on lane curvature are given. The current lane on road is detected quickly, the neighboring lane regions are also extracted for lane planning of the vehicle, and the parameters of lane structure are accurately estimated.
최근 웹 또는 모바일 기기에서 전자지도를 이용한 정보 제공 서비스의 활성화로 도로 노면의 다양한 기호들을 자동으로 인식하는 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 HOG-SP(Histogram of oriented Gradients-Split Projection) 서술자를 이용하여 도로 노면에 표시된 11가지의 방향지시기호를 자동으로 인식하는 방법을 제안하였으며, 인식된 방향지시기호를 기반으로 차선 위치 검출의 성능 향상을 나타내었다. 네이버 로드 뷰 영상으로 실험하여 제안하는 방법으로 81.99%의 인식률을 보였으며, 기존의 다른 특징들과의 비교 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증하였다. 또한, 방향지시기호를 먼저 인식한 후 차선의 위치를 검출함으로써 단순히 차선의 위치만 검출하는 방법보다 7.64% 더 높은 검출률을 얻었다.
Navigation in outdoor environments is a fundamental and challenging problem for unmanned ground vehicles. Detecting lane markings or boundaries on the road may be one of the solutions to make navigation easy. However, because of various environments and road conditions, a robust lane detection is difficult. In this paper, we propose a new approach for estimating virtual lanes on a traversable region. Estimating the virtual lanes consist of two steps: (i) we detect virtual road region through road model selection based on traversability at current frame and similarity between the interframe and (ii) we estimate virtual lane using the number of lane on the road and results of previous frame. To improve the detection performance and reduce the searching region of interests, we use a probability map representing the traversability of the outdoor terrain. In addition, by considering both current and previous frame simultaneously, the proposed method estimate more stable virtual lanes. We evaluate the performance of the proposed approach using real data in outdoor environments.
운전자 생명선인 차선은 주간 시인성, 야간 시인성, 야간 젖은 상태 시인성, 야간 강우시 시인성으로 구분된다. 본 연구는 특히, 비와 관련되어 기상이 불안전한 조건에서 운전자의 주행 안전 확보를 목적으로 하였다. 차선의 시인성은 사전 인지시간(Preview time) 과 감지거리(Detection distances)와 밀접한 관계가 있으며, 야간 교통사고 감소를 위하여 차선 재료 성능을 향상시켜 차선의 주야간과 우천시 주야간 시인성의 척도인 Dry 재귀반사도(Dry retroreflectivity) 및 Wet 재귀반사도(Wet Retroreflectivity)를 높이기 위한 방안을 마련하는 데 있다. 이를 위하여 일반적으로 사용되고 있는 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=1.50의 분석과 시인성의 척도인 재귀반사도를 향상시키기 위하여 가장 중요한 변수인 기능성 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=2.2.을 도입하였다. 국내외 최소 한계 재귀반사도(Minimum threshold retroreflectivity) 및 최소 인지 재귀반사도(Install minimum retroreflectivity)를 조사하여 차선의 시인성 확보를 위한 최소한의 관리 수치를 규명하였으며 아울러 국내기존 차선 재료의 물리적 특성 그리고 재귀반사도의 시험을 통하여 우천 시 야간 재귀반사도 향상 방안을 마련하였다.
Detection of road lanes is an important technology, which is being used in autonomous vehicles from last few years. This method is very helpful and supportive for the drivers to provide them safety and to avoid road accidents. Alot of methods are being used to detect road lane markings. We can categorize them into three major categories: sensor-based, feature-based, and model-based methods. And in this study we give the comprehensive survey on lane marking techniques.
본 연구는 자전거도로에서의 사고 예방 및 위험요소 관리를 위해 이동형 IoT 센서 장비 운용을 위한 자전거도로 위험 감지요소 선정 및 서비스 적용방안을 제시하였다. 전문가 심층조사를 통해 12개의 자전거도로 위험 감지요소를 도출하였고, 도로·교통 전문가 30명을 대상으로 Fuzzy AHP 기반의 중요도 분석을 수행하였다. 그 결과, 시인성이 낮으나 사고 위험성이 높은 포장상태 손상(전체 1순위), 환경적 장애요소(2순위)가 최상위권에 선정되었다. 중상위권으로는 단절노선 발생(4순위), 인공적 장애요소(5순위), 유효 폭(6순위), 배수 불량(7순위) 등 시설관리 요소들이 선정되었다. 노면표시 손실(11순위), 여유공간 폭(12순위)과 같이 직접적인 사고유발 요인이 아닌 요소들은 최하위권에 선정되었다. 이를 토대로 자전거도로 위험 감지 서비스 적용방안 및 실시간성에 따른 서비스 운영전략을 함께 제시하였다. 향후 자전거도로 유형별 분석, 서비스 실증 및 시범운영 등 후속연구가 활발히 진행되어, 국민들이 안전하게 이용할 수 있는 자전거도로 운영 및 관리가 이루어지길 기대한다.
지능형 자동차 시스템에 대한 인식이 높아지면서 차선 획득 알고리즘에 대해 많이 연구되고 있다. 일반적인 차선 인식에서 사용하는 경계선 추출을 사용하는 방법은 도로에서의 차선 검출에 좋은 결과를 가져 올 수 있다. 하지만 도로에 그림자, 혹은 가로 선 같은 다른 경계선이 검출 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산을 적용하여 차선에 대한 정보를 추출하였다. 또한 HSV(Hue, Saturation, Value) 칼라 모델을 적용하여 색상에 대한 정보를 이용함으로써 한번 더 차선의 정보를 추출하였다. 추출된 차선의 후보들을 이용하여 Hough 변환을 통해 차선이 존재할 가능성이 높은 차선 검출 영역을 설정하고, 이러한 차선 검출 영역 내에서 차선을 추출하는 방식을 사용함으로써 효과적으로 차선을 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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