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Lane Detection Improvement Based on Deep Learning Model

딥러닝 모델 기반 차선 인지 개선 방안

  • Hae-Soo Park (School of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Seung-Yeop Lee (School of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Seung-Jun Lee (School of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Yun-Jin Nam (School of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Hyeong-Keun Hong (Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Jae-Wook Jeon (Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 박해수 (성균관대학교 기계공학부) ;
  • 이승엽 (성균관대학교 기계공학부) ;
  • 이승준 (성균관대학교 기계공학부) ;
  • 남윤진 (성균관대학교 기계공학부) ;
  • 홍형근 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 전재욱 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)
  • Published : 2024.05.23

Abstract

자율주행 차량의 차선 인식에는 다양한 기법이 존재한다. 전통적인 방법은 주로 이미지 처리 기술을 기반으로 하며 정교한 손실 함수와 특징 추출 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서는 딥러닝의 적용을 통해 차선 검출 성능을 확인하고, 이를 이미지 처리를 통한 방식과 비교하고자 한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 정부(교육부-산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(P0022098, 2024 년 미래형자동차 기술융합혁신인재양성사업)

References

  1. Hong, H., Lee, J., Lee, S., Choi, Y., Hwang, G., & Kim, E. (2024). ROS2-Based-Autonomous-Driving-SW-Camp (Version 1.0.2) [Computer software]. https://github.com/SKKUAutoLab/ROS2-Based-Autonomous-Driving-SW-Camp
  2. 강동일, 박해수, 신현호, 여현승, 이승엽 and 김규남. "슬라이딩 윈도우 기법을 활용한 차선 인지 및 유지 개선 방안." 한국정보처리학회 학술대회논문집, vol. 30, no. 2, pp. 1157-1158, 2023.