• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.23 no.6
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• pp.565-574
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• 2015

Recently, a medium-level representation named "Stixel" has been extensively researched in stereo vision-based environmental perception. Obstacle detection using Stixel representation consists of three steps: static Stixel generation, dynamic Stixel generation, and Stixel segmentation. This paper focuses on the Stixel segmentation step and has two contributions. One is that it shows that Stixel segmentation performance can be enhanced by utilizing both image domain and real world domain features. The other is that it suggests that parameters used for Stixel segmentation can be effectively tuned based on genetic algorithm. The proposed method was quantitatively evaluated and the result showed that the proposed method increased Stixel segmentation accuracy compared with the previous method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.12-13
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• 2017

자율 주행 자동차에서 스테레오 카메라를 이용하여 실시간으로 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 중요한 문제 중 하나이다. 널리 사용되는 방법 중에 하나인 Semi-Global Matching (SGM)은 영상에서 여러 방향에 대한 비용 함수를 이용하여 평탄한 변이 지도를 획득하는 알고리즘이다. 알고리즘의 특성 상 병렬화가 용이하기 때문에 실시간으로 구동해야 되는 어플리케이션에 자주 사용되는 알고리즘이다. 하지만 픽셀 단위로 표현되는 dense한 특성은 영상 내의 관심 객체를 추출하고 추적하기에는 부적합하다. 따라서 제안하는 기법에서는 픽셀과 객체 레벨 사이의 표현인 stixel을 이용하여 관심 객체들을 추출하고 NVIDIA에서 출시한 Jetson TX1을 이용하여 실시간으로 구동한다.