Acknowledgement
이 논문은 정부(교육부-산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임 (P0022098, 2023 년 미래형자동차 기술융합 혁신인재양성사업)
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.1165-1166
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Advanced lane detection algorithm using YOLOPv2 and OpenCV
YOLOPv2 와 OpenCV 를 적용한 차선 검출 알고리즘
- Ho-Jae Kim (School of Computing and Informatics, Sungkyunkwan University) ;
- Donggyu-Seo (School of Computing and Informatics, Sungkyunkwan University) ;
- Inhyuk Jeong (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Yeongseok Hwang (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Eunbyung Park (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University)
- 김호재 (성균관대학교 소프트웨어학과) ;
- 서동규 (성균관대학교 소프트웨어학과) ;
- 정인혁 (성균관대학교 전자전기공학부 ) ;
- 황영석 (성균관대학교 전자전기공학부 ) ;
- 박은병 (성균관대학교 전자전기공학부)
- Published : 2023.11.02
Abstract
본 논문에서는 YOLOPv2 를 기반으로 OpenCV 를 활용한 후처리 과정을 도입하여 차선 검출 성능을 극대화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 주요 단계로는 YOLOPv2 모델을 활용한 차선 인식, Bird's eye view 변환, Sobel 및 Morphology Filter 를 통한 왜곡 보정, Histogram 기반 차선 검출, 그리고 후처리 알고리즘 적용이 있다. 이 기술은 자율 주행 및 도로 정보 활용 분야에 활용 가능할 것으로 기대되며, 차선 검출 정확도를 향상시킬 수 있다.
Keywords