최근 무인 자율 주행 자동차를 실현하기 위한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 무인 자율 주행 자동차의 핵심 기술인 컴퓨터 비전을 이용한 무인 자율 주행 자동차를 위한 횡단보도 및 정지선 인식 시스템을 제안한다. 본 논문의 컴퓨터 비전 시스템은 먼저 무인주행을 위하여 반드시 필요로 하는 차선을 RANSAC 알고리즘과 Kalman 필터를 이용하여 인식하고 인식된 차선이 실제로는 평행하다는 점을 이용하여 원근 시점인 입력 영상을 평면 시점으로 변환하여 횡단보도의 크기가 일정하게 만든다. 그런 후, 변환된 영상에서 횡단보도의 기하학적 특징을 이용하여 횡단보도를 인식하고 횡단보도 앞의 영역을 관심 영역으로 설정한 후 설정된 관심 영역에서 정지선을 추출한다. 구현된 알고리즘을 다양하게 실험한 결과 차선, 횡단보도, 정지선에 대하여 높은 인식률을 보였다.
Accurate heading information is crucial for the navigation of intelligent vehicles. In outdoor environments, GPS is usually used for the navigation of vehicles. However, in GPS-denied environments such as dense building areas, tunnels, underground areas and indoor environments, non-GPS solutions are required. Yaw-rates from a single gyro sensor could be one of the solutions. In dealing with gyro sensors, the drift problem should be resolved. HDR (Heuristic Drift Reduction) can reduce the average heading error in straight line movement. However, it shows rather large errors in some moving environments, especially along curved lines. This paper presents a method called VDR (Vision-based Drift Reduction), a system which uses a low-cost vision sensor as compensation for HDR errors.
Reflection considered as the view disturbing noise in optical systems, such as stereo camera in autonomous vehicles especially in night. Reflection caused by the street light or due to rainwater under adverse weather conditions. A blur image detected by the camera that results in wrong guidance to vehicle for detecting its track. A vehicle guidance approach through stereo vision can be same in day and night time. However it cannot be guided with same image analysis due to diverse illumination conditions. We develop the technique that shows its efficacy with illustrations of reflection removal off the camera lens and vehicle tracking control.
In a conventional camera system, a target tracking system consists of a camera part and a image processing part. However, in the field of the real time image processing, the vision chip for edge detection which was made by imitating the algorithm of humanis retina is superior to the conventional digital image processing systems because the human retina uses the parallel information processing method. In this paper, we present a high speed target tracking system using the function of the CMOS vision chip for edge detection.
In this paper we propose new algorithms of path planning and obstacle avoidance for an autonomous mobile robot with vision system. Distance variation is included in path planning to approach the target point and avoid obstacles well. The fuzzy rules are also applied to both trajectory planning and obstacle avoidance to improve the autonomy of mobile robot. It is shown by computer simulation that the proposed algorithm is working well.
In many decision making systems, rule-based approaches are used to solve complex problems in the areas of pattern analysis and computer vision. In this paper, we present methods for generating fuzzy IF-THEN rules automatically from training data for pattern classification and high-level computer vision. The rules are generated by construction minimal approximate fuzzy aggregation networks and then training the networks using gradient descent methods. The training data that represent features are treated as linguistic variables that appear in the antecedent clauses of the rules. Methods to generate the corresponding linguistic labels(values) and their membership functions are presented. In addition, an inference procedure is employed to deduce conclusions from information presented to our rule-base. Two experimental results involving synthetic and real are given.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권1호
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pp.13-20
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2016
In this study, we propose a method to regulate parking violations using computer vision technology. A still color image of the parked vehicle under question is obtained by a camera mounted on enforcement vehicles. The acquired image is preprocessed through a morphological algorithm and binarized. The vehicle's shadows are detected from the binarized image, and lanes are identified using the information from the yellow parking lines that are drawn on the load. Whether parking is illegal is determined by the conformity of the lanes and the vehicle's shadow.
Low-cost microcomputer systems can be assembled which possess computing power, color display, memory, and storage capacity approximately equal to graphic workstactions. A low-cost, flexible, and user-friendly IBM/PC/XT/AT based image processing system has been developed and named as KMIPS(KAIST (Korea Advanced Institute of Science & Technology) Map and Image Processing Station). It can be easily utilized by the resource managers who are not computer specialists. This system can: * directly access Landsat MSS and TM, SPOT, NOAA AVHRR, MOS-1 satellite imagery and other imagery from different sources via magnetic tape drive connected with IBM/PC; * extract image up to 1024 line by 1024 column and display it up to 480 line by 672 column with 512 colors simultaneously available; * digitize photographs using a frame grabber subsystem(512 by 512 picture elements); * perform a variety of image analyses, GIS and terrain analyses, and display functions; and * generate map and hard copies to the various scales. All raster data input to the microcomputer system is geographically referenced to the topographic map series in any rater cell size selected by the user. This map oriented, georeferenced approach of this system enables user to create a very accurately registered(.+-.1 picture element), multivariable, multitemporal data sets which can be subsequently subsequently subjected to various analyses and display functions.
3D object recognition is difficult but important in computer vision. The important thing is to understand about the relationship between a geometric structure in three dimensions and its image projection. Most 3D recognition systems construct models either manually or by training the pose and orientation of the objects. But both approaches are not satisfactory. In this paper, we focus on a commercial CAD model as a third type of model building for vision. The models are expressed in Initial Graphics Exchanges Specification(IGES) output and reconstructed in a pinhole camera coordinate.
In this study, we propose a new input device using vision technology for positioning of multiple DOFs. The input device is composed of multiple Tags on a transparent table and a vision camera below the table. Vision camera detects LEDs at the bottom of each Tag to derive information of the ID, position and orientation. The information are used to determine position and orientation of remote target DOFs. Our developed approach is very reliable and effective, especially when the corresponding DOFs are from many independent individuals. We show an application example with a SCARA robot to prove the flexibility and extendability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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