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카메라 영상의 실시간 분석에 의한 차선 및 차간 인식

Road Lane and Vehicle Distance Recognition using Real-time Analysis of Camera Images

  • 투고 : 2012.06.18
  • 심사 : 2012.07.05
  • 발행 : 2012.12.31

초록

본 논문에서는 실시간의 도로 환경에서 위험상황을 감지하고 안전 운전을 돕는 실시간 차선 및 차간 인식 방법을 제안한다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출한다. 관심 영역에 대한 허프 변환을 통하여 직선 성분을 검출하고 확률 계산을 통하여 차선을 확정하여 필터링을 실시한다. 그리고 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출하고 전방 차량과의 거리를 계산한다. 제안한 차선 및 차간 인식 기술을 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 입증되었다.

This paper propose the method to recognize the lanes and distance between cars in real-time which detects dangerous situations and helps safe driving in the actual road environment. First of all, it extracts the area of interest corresponding to roads and cars from the road image photographed by using the forward-looking camera. Through the hough transform for the area of interest, this study detects linear components and also selects the lane and conducts filtering by calculating probability. And through the shadow threshold analysis of the cars in front within the area of interest, it extracts the objects of cars in front and calculates the distance from cars in front. According to the result of applying the suggested technology to recognize the lane and distance between cars to the road situation for testing, it showed over 95% recognition rate; thus, it has been proved that it can respond to safe driving.

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참고문헌

  1. (주)티디엘, 2011년 지역 SW 융합지원사업(과제명: NEV 차량용 도로상황인지 제어시스템 개발) 최종결과보고서, pp.1-153, 2011. 12.
  2. 양지윤, "차선․차간 거리, '똑똑한 자동차에 맡겨주세요," CNB 저널 179호, 2010. 7.
  3. 황인찬 외 2인, "자율 주행을 위한 실시간 차선인식," 제31회 한국정보처리학회 춘계학술발표대회논문집 제16권 제1호, pp.94-97, 2009. 4.
  4. 배정호 외 4인, "단일차선추출 및 중심점 분석을 통한 차선 이탈점 검출 알고리즘," 정보처리학회논문지B 제16-B권 제1호, 35-46, 2009. 2.
  5. Z. Sun, R. Miller, G. Bebies, and D. DiMeo, "A Real-time Precrash Vehicle Detection System," Sixth IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, pp.171-178, 2012. 12.
  6. 김태희 외 1인, "차량 그림자를 이용한 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정," 한국정보통신학회논문지 16권 8호, pp.1693-1700, 2012. 8. https://doi.org/10.6109/jkiice.2012.16.8.1693
  7. 배찬수 외 2인, "형태학과 색상 정보를 이용한 차선인식 알고리즘," 대한전자공학회논문지 제48권(SD편) 제6호, pp.15-23, 2011. 6
  8. M. Bertozzi, A. Boggi, A. Fascioli, and R. Fscioli, "Stereo Inverse Perspective Mapping: Theory and Applications," Image and Vision Computing Vol.16, No.8, pp.585-590, 1998. https://doi.org/10.1016/S0262-8856(97)00093-0
  9. 장윤 외 1인, "Hough Transform을 이용한 차선인식과 응용," 2002년도 산학연 연합심포지엄(한국자동차학회 편), pp.912-917, 2002.
  10. 권화중 외 1인, "Hough 변환과 2차 곡선 근사화에 기반한 효율적인 차선 인식 알고리즘," 한국정보처리학회 논문집 제16권 제2호, pp.3710-3717, 1999. 12.
  11. 김기석 외 1인, "영상 기반의 주행 차량 검출 및 차간거리 추정에 관한 연구," 대한전자공학회 하계학술대회논문집 제33권 제1호, pp.1207-1210, 2010.
  12. Ming-Chih Lu, C-P. Tsai, Chen-Chien Hsu, Yin Yu Lu, Wei-Yen Wang, and Chen-Chien Hsu, "A Practical Nighttime Vehicle Distance Alarm System," IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics 2008(SMC 2008), pp.3000-3005, 2008. 10.
  13. Jaesik Choi, "Realtime On-Road Vehicle Detection with Optical Flows and Haar-like Feature Detectors," a final report of a course CS543(Computer Vision, prof. Li Fei-Fei) 2006. 12.
  14. M. P. Dubuisson and A.K. Jain, "Object contour extraction using color and motion," Proceedings CVPR '93 : Computer Vision and Pattern Recognition 1993, pp.471-476, 1993. 6.
  15. R. Wang, Y. Xu, Libin, and Y. Zhao, "A vision-based road edge detection algorithm," IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2002, pp.141-147, 2002. 6.
  16. A. Gern and U. Franke, P. Levi, "Advanced lane recognition-fusing vision and radar," IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2000, pp.45-51, 2000. 10.
  17. R. O. Duda, "Use of the Hough Transformation to detect Lines and Curves in Pictures," Communication of ACM, vol.15, pp.11-15, 1972. https://doi.org/10.1145/361237.361242