• 제목/요약/키워드: Lane Method

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오르막차로 통행방법 개선에 따른 효과분석 (Effectiveness Analysis of Improved Passing Method Considering Traffic Pattern on Climbing Lane)

  • 이의준;박권제;한기환;백경민
    • 한국도로학회논문집
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    • 제12권2호
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    • pp.91-97
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    • 2010
  • 본 연구는 현재 우리나라 도로에 설치되어 있는 오르막차로의 문제점에 대한 인지에서부터 시작되었다. 현재 적용하고 있는 오르막차로 설치기준은 운전자의 통행패턴이 고려되지 않아 이용률이 저조하고 합류부에 교통사고 발생 가능성이 있다. 따라서 오르막 구간의 차선설치 기준, 테이퍼 길이, 표지판 설치기준 등에 대한 연구를 수행하여 개선방안을 도출하였으며 효과검증을 위하여 고속도로에 시험적용을 하여 효과분석을 실시하였다. 그 결과 오르막차로 이용률 및 평균 통행속도가 향상되는 것으로 분석되었으며 경제성분석 결과 저투자 사업으로서 타당성이 매우 높은 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 고속도로 전구간 뿐만이 아니라 국도, 지방도에도 확대 적용할 경우 교통흐름 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.

조명변화에 강인한 S-색상공간 기반의 차선색상 판별 방법 (Illumination-Robust Load Lane Color Recognition based on S-color Space)

  • 백승해;김염;이근모;박순용
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.434-442
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    • 2018
  • 본 논문에서는 주행하는 차량에 탑재된 카메라에서 획득한 도로 영상에서 차선의 색상을 판별하는 방법을 제안하였다. 자동차의 자율주행기술에 있어 차선 정보는 차선이탈방지(ldws), 능동적 차선유지(lkas), 고속도로주행보조(hda) 등의 자율주행의 레벨(level)이 올라갈수록 중요하다. 특히 차선의 색상, 특히 흰색 및 황색 차선의 구별은 교통사고와 직접적인 관련이 있는 정보이기에 더욱 필요한 기술이다. 본 논문에서는 주행 차선 검출 결과를 기반으로 차선 및 도로의 관심 영역을 추출하고 각 영역의 컬러 정보를 2차원 S-색상 공간으로 투영하였다. S-공간에 투영된 색상의 특징 분포에서 개선된 mean-shift 알고리즘을 이용하여 특징의 무게중심을 구하였다. 좌, 우 차선과 도로영역의 색상특징의 중심점들 사이의 거리 정보를 이용하여 차선의 색상을 판별하였다. 다양한 조명환경에서 약 97%의 색상 인식 성공률을 보였다.

1차로 전면차단 후 도로포장 보수방법의 효과분석 (김천~선산 사례중심) (Evaluation of a Traffic Lane Closure and Pavement Repair for a Certain Period (Focusing on the Gimcheon~Sunsan Project))

  • 류성우;박권제;한승환;최인구;조윤호
    • 한국도로학회논문집
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    • 제18권3호
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    • pp.11-19
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    • 2016
  • PURPOSES : This study supports the evidence that it is possible to rehabilitate a damaged pavement with a lane closure specifically based on the Gimcheon~Sunsan project. METHODS : The prediction results from the simulation programs were compared with field monitoring, which focused on traffic management planning, congestion (length, time, and passing speed), bypass, and user cost, among others. RESULTS : The research results showed that lane closure application and pavement repair of the aged pavement in Korea were possible, even though the prediction results were minimally different from the field monitoring. The road agency contributes to service life extension of the rehabilitated pavement using this method. CONCLUSIONS : A marginal effect caused by the lane closure was observed on travelling users or vehicles, and the user cost of pavement repair decreased. Therefore, introducing the repair method or rehabilitation in Korea is possible. Information dissemination through various media was properly done to execute the project well. Moreover, the construction area traffic utilized nearby alternative roads. Therefore, improving the repaired pavemen's service life while ensuring that the pavement management agency can provide a road with comfortable user riding quality was possible.

영상을 이용한 주행차량 위치정보와 GIS 차선 데이터 매칭 기법 (Matching GIS Lane Data with Vehicle Position Using Camera Image)

  • 김민우;문상찬;주다니;이순걸
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제22권7호
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    • pp.40-47
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    • 2014
  • This paper proposes a matching method of GIS lane information with a vehicle position using camera image to reduce DGPS error. Images of straight road are taken using a camera that is installed on the front center of the vehicle, and the distance between the vehicle and the lane are estimated using the images. The current GIS lane data is matched by comparing the estimated distance and the measured distance using a DGPS. Inverse perspective mapping is used to minimize the error of image processing from the heading angle, and single buffering method is applied to decide the exact moment of GIS match. Through practical test on the highway, feasibility of the GIS matching using camera image is confirmed.

세그멘테이션 기반 차선 인식 네트워크를 위한 적응형 키포인트 추출 알고리즘 (Adaptive Key-point Extraction Algorithm for Segmentation-based Lane Detection Network)

  • 이상현;김덕수
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제29권1호
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    • pp.1-11
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    • 2023
  • 딥러닝 기반의 이미지 세그멘테이션은 차선 인식을 위해 널리 사용되는 접근 방식 중 하나로, 차선의 키포인트를 추출하기 위한 후처리 과정이 필요하다. 일반적으로 키포인트는 사용자가 지정한 임계값을 기준으로 추출한다. 하지만 최적의 임계값을 찾는 과정은 큰 노력을 요구하며, 데이터 세트(또는 이미지)마다 최적의 값이 다를 수 있다. 본 연구는 사용자의 직접 임계값 지정 대신, 대상의 이미지에 맞추어 적절한 임계값을 자동으로 설정하는 키포인트 추출 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 키포인트 추출 알고리즘은 차선 영역과 배경의 명확한 구분을 위해 줄 단위 정규화를 사용한다. 그리고 커널 밀도 추정을 사용하여, 각 줄에서 각 차선의 키포인트를 추출한다. 제안하는 알고리즘은 TuSimple과 CULane 데이터 세트에 적용되었으며, 고정된 임계값 사용 대비 정확도 및 거리오차 측면에서 1.80%p와 17.27% 향상된 결과를 얻는 것을 확인하였다.

우리나라 양방향 2차선 도로의 용량 및 서비스 수준 체계에 관한 연구 (Determination of Two-Lane Highway Capacity and Level of Service in Korean Rural Roads)

  • 최재성
    • 대한교통학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.5-18
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    • 1991
  • Two-Lane, two-way roads account for approximately 92% of total road length in Korea and accomplish the majority of regional transport activities. Nevertheless not too many research have been made on two-lane roads particularly efficiency related topics such as capacity and travel time studies. In this study a full scale data collection was conducted using video equippments on rural two-lane roads to determine capacity Passenger Car Equivalents(PCE) and Level of Service criterion. Various PC programs were utilized to reduce traffic data and Walker ME? and Headway Method were employed to determine PCE's for heavy vehicles. The reseach has shown that capacity and PCE's for two-land two-way roads in Korea are 3200 pcph and 1.1∼1.9 resectively. In addition percent time delay was used as the basis of developing Level of service criterion on two-lane roads in Korea.

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다중카메라와 레이저스캐너를 이용한 확장칼만필터 기반의 노면인식방법 (Road Recognition based Extended Kalman Filter with Multi-Camera and LRF)

  • 변재민;조용석;김성훈
    • 로봇학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.182-188
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    • 2011
  • This paper describes a method of road tracking by using a vision and laser with extracting road boundary (road lane and curb) for navigation of intelligent transport robot in structured road environments. Road boundary information plays a major role in developing such intelligent robot. For global navigation, we use a global positioning system achieved by means of a global planner and local navigation accomplished with recognizing road lane and curb which is road boundary on the road and estimating the location of lane and curb from the current robot with EKF(Extended Kalman Filter) algorithm in the road assumed that it has prior information. The complete system has been tested on the electronic vehicles which is equipped with cameras, lasers, GPS. Experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of the combined laser and vision system by our approach for detecting the curb of road and lane boundary detection.

Lane Detection Techniques - A survey

  • Hoang, Toan Minh;Hong, Hyung Gil;Vokhidov, Husan;Kang, JinKyu;Park, Kang Ryoung;Cho, Hyeong Oh
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1411-1412
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    • 2015
  • Detection of road lanes is an important technology, which is being used in autonomous vehicles from last few years. This method is very helpful and supportive for the drivers to provide them safety and to avoid road accidents. Alot of methods are being used to detect road lane markings. We can categorize them into three major categories: sensor-based, feature-based, and model-based methods. And in this study we give the comprehensive survey on lane marking techniques.

복잡한 환경에서 Grid기반 모폴리지와 방향성 에지 연결을 이용한 차선 검출 기법 (Lane Detection in Complex Environment Using Grid-Based Morphology and Directional Edge-link Pairs)

  • 림청;한영준;한헌수
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.786-792
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    • 2010
  • 본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.

A Simple Stable Method in Real-time Lane Tracking of Broken Lanes

  • 쉬수단;최요한;김권;이창우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
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    • pp.229-230
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    • 2007
  • Lane detection is one of the major components of traffic intelligence. It is impossible to recognize lanes as human do in all kinds of special situations; however, we can try to solve special problems with special methods. In this paper we propose a simple method using color segmentation, the Probabilistic Hough Transform (PHT), and the Least-Square in real-time lane tracking. Vehicles in neighborhood can be eliminated with one simple threshold in segmentation. Meanwhile, broken shape lanes in different road conditions can be successfully detected using the combination of PHT and Least-Square method. Eventually, this method is tested with groups of static images downloaded from internet and video sequences shot randomly on some highways. Satisfactory results are received.

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