• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.103-107
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• 2013

본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용되는 실시간 차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상의 원근효과를 제거하기 위해 역투영 변환을 이용하여 조감도 영상을 생성한다. 그 다음 차선의 사전 정보를 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 블록단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징과 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 후보군을 검출하고 클러스터링 과정을 수행하여 주행 차선을 결정한다. 마지막으로 칼만 필터를 사용하여 현재 검출된 주행 차선을 추적한다. 제안하는 알고리즘을 주간, 야간 등의 다양한 고속도로 환경에서 실험한 결과 실시간 환경에서 사용가능한 30ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.97-106
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• 2010

본 논문에서는 곡선 템플릿 정합 방법을 이용한 곡률 검출 및 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 영상의 원근감을 제거하기 위하여 입력 영상을 탑뷰(top view) 영상으로 변환한다. 생성된 탑뷰 영상을 이용하여 에지 영상을 생성하는데 검출의 정확도를 높이기 위해 차선 검출에 적합한 에지 검출 방법을 제안한다. 검출된 에지 영상을 이용하여 먼저 직선 차선을 검출한 후 본 논문에서 제안한 곡선 템플릿 정합 방법을 이용하여 가장 적합한 곡선 차선을 결정하여 곡률을 검출한다. 제안된 곡선 템플릿 정합 방법은 법선의 방정식과 원의 방정식만을 이용한 단순한 계산만으로 곡선 차선을 검출하기 때문에 알고리즘이 단순하고 검출 시간이 매우 짧다. 또한 본 논문에서는 이전 프레임에서 검출된 차선 정보를 이용하여 현재 프레임의 차선 정보를 보정하고 보완함으로써 보다 안정적인 차선 검출이 가능하였다. 제안된 알고리즘은 고속도로나 비교적 복잡한 시내 도로, 야간 시 고속도로 등에서 얻은 다양한 환경에서의 영상을 이용하여 실험하였다. 제안된 알고리즘은 초당 70 frame 가량의 영상 처리가 가능하였고 95% 이상의 차선 검출율과 90% 가량의 곡률 검출율을 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.18-25
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• 2016

자동차 보유량이 늘어남에 따라 남녀노소 모두 교통사고에 위협이 가해지고 있으며 교통사고가 자주 일어나는 점을 미연에 방지하기 위해 ADAS가 중요하다. 이러한 교통사고의 주범을 인지하고 방지하는 한 방법이 차선 검출을 이용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 영상처리를 통해 차선검출 기법을 연구하였고 영상처리에 의한 많은 에지 검출기법들 중 대표적인 소벨 에지 검출 기법과 캐니 에지 검출 기법을 사용하여, 두 가지 에지 검출기법을 통해 곡선과 직선의 차선 검출에서 가장 검출율이 좋은 기법을 찾아 직선의 차선을 검출하는 기법에 적용한다. 실험은 총 4,000프레임(주간영상 2,900프레임, 야간영상 1,100프레임)으로 실험을 수행하고, 실험 결과는 주간 영상에서 소벨 에지 검출 기법의 임계치는 2차미분차수로 검출하는 것이 가장 높은 후보 차선 검출율을 보였으며 검출율이 86.1%이고, 캐니 에지 검출 기법의 임계치는 Low=50, High=300에서 가장 높은 88.0%의 검출율을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2492-2498
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• 2013

본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용될 수 있는 주행차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 역투영 변환을 이용해 차량에 부착된 카메라로 입력 받은 영상의 원근 효과가 제거된 조감도 영상을 생성한다. 그다음 차선의 형태학적 사전 지식을 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 이후 블록 단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징을 클러스터링하고 차선 유사도 함수를 이용함으로써 잡음이 제거된 차선 특징들을 얻을 수 있다. 이후 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 모델을 계산하고 칼만 필터를 이용하여 검출된 차선 모델을 추적한다. 제안하는 알고리즘은 고속도로 상의 다양한 환경에서 20ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2843-2845
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• 2000

A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.

• 한국항만학회지
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• 제14권3호
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• pp.303-312
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• 2000

In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are lane angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제17권1호
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• pp.79-85
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• 2017

In this paper, several optimizations are proposed to enhance the quality of lane detection algorithms in automotive applications. Considering the diagonal directions of lanes, the proposed limited Hough transform newly introduces image-splitting and angle-limiting schemes that relax the number of possible angles at the line voting process. In addition, unnecessary edges along the horizontal and vertical directions are pre-defined and removed during the edge detection procedures, increasing the detecting accuracy remarkably. Simulation results shows that the proposed lane recognition algorithm achieves an accuracy of more than 90% and a computing speed of 92 frame/sec, which are superior to the results from the previous algorithms.

• 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.

• 로봇학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.165-172
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• 2011

This paper presents a robust lane detection algorithm based on RGB color and shape information during autonomous car control in realtime. For realtime control, our algorithm increases its processing speed by employing minimal elements. Our algorithm extracts yellow and white pixels by computing the average and standard deviation values calculated from specific regions, and constructs elements based on the extracted pixels. By clustering elements, our algorithm finds the yellow center and white stop lanes on the road. Our algorithm is insensitive to the environment change and its processing speed is realtime-executable. Experimental results demonstrate the feasibility of our algorithm.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권7호
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• pp.509-516
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• 2004

This paper proposes an image processing algorithm for detecting obstacles on road using DLI(disparity of lane-related information) that is generated by stereo images acquired from dual cameras mounted on a moving vehicle. The DLI is a disparity that is acquired using a single lane information from road lane detection. For the purpose to reduce processing time, we use small block of edge-histogram based blocking logic. This algorithm detects moving objects such as preceding vehicles and obstacles. The proposed algorithm has been implemented in a personal computer with the road image data of a typical highway. We successfully performed experiments under a wide variety of road conditions without changing parameter values or adding human intervention. Experimental results also showed that the proposed DLI is quite successful.