• 전자공학회논문지
• /
• 제50권5호
• /
• pp.224-230
• /
• 2013

운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.

• 한국결정성장학회지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.229-237
• /
• 2019

야간이나 악천후에서도 높은 도로의 차선인식률을 유지하기 위해, 통상 재귀반사(retro-reflectivity) 특성이 뛰어난 고 굴절률의 글라스비드(glass bead)를 도로표시 페인트 위에 도포한다. 국가별로 일반 도로표시의 재귀반사 기준이 다르며, 국내는 백색광 기준으로 $240mcd/m^2{\cdot}lux$, 선진국들은 $250{\sim}300mcd/m^2{\cdot}lux$로 규정되어있다. 본 논문에서는 도로표시 관련 규정과 글라스비드에 대한 동향에 대하여 고찰하고, 향후 자율주행차량 상용화에 대비하여 규정 기준치 및 글라스비드물성 향상 필요성에 대하여 논의하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권12호
• /
• pp.158-164
• /
• 2015

차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.87-96
• /
• 2016

최근 웹 또는 모바일 기기에서 전자지도를 이용한 정보 제공 서비스의 활성화로 도로 노면의 다양한 기호들을 자동으로 인식하는 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 HOG-SP(Histogram of oriented Gradients-Split Projection) 서술자를 이용하여 도로 노면에 표시된 11가지의 방향지시기호를 자동으로 인식하는 방법을 제안하였으며, 인식된 방향지시기호를 기반으로 차선 위치 검출의 성능 향상을 나타내었다. 네이버 로드 뷰 영상으로 실험하여 제안하는 방법으로 81.99%의 인식률을 보였으며, 기존의 다른 특징들과의 비교 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증하였다. 또한, 방향지시기호를 먼저 인식한 후 차선의 위치를 검출함으로써 단순히 차선의 위치만 검출하는 방법보다 7.64% 더 높은 검출률을 얻었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.130-136
• /
• 2015

In this paper, we propose a robust curved lane marking detection method. Several lane detection methods have been proposed, however most of them have considered only straight lanes. Compared to the number of straight lane detection researches, less number of curved-lane detection researches has been investigated. This paper proposes a new curved lane detection and tracking method which is robust to various illumination conditions. First, the proposed methods detect straight lanes using a robust road feature image. Using the geometric relation between a vehicle camera and the road plane, several circle models are generated, which are later projected as curved lane models on the camera images. On the top of the detected straight lanes, the curved lane models are superimposed to match with the road feature image. Then, each curve model is voted based on the distribution of road features. Finally, the curve model with highest votes is selected as the true curve model. The performance and efficiency of the proposed algorithm are shown in experimental results.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제23권6_2호
• /
• pp.979-987
• /
• 2020

This study used the Deep Learning models used in previous studies, we selected the basic model. The selected model was selected as ZFNet among ZFNet, Googlenet and ResNet, and the object was detected using a ZFNet based FRCNN. In order to reduce the detection error rate of FRCNN, location of four types of objects detected inside the image was designed by SVM classifier and location-based filtering was applied. As simulation results, it showed similar performance to the lane marking classification method with conventional 경계 detection, with an average accuracy of about 88.8%. In addition, studies using the Linear-parabolic Model showed a processing speed of 165.65ms with a minimum resolution of 600 × 800, but in this study, the resolution was treated at about 33ms with an input resolution image of 1280 × 960, so it was possible to classify lane marking at a faster rate than the previous study by CNN-based End to End method.

• International Journal of Automotive Technology
• /
• 제8권4호
• /
• pp.513-520
• /
• 2007

In this paper, we propose an approach to identify the driving environment for intelligent highway vehicles by means of image processing and computer vision techniques. The proposed approach mainly consists of two consecutive computational steps. The first step is the lane marking detection, which is used to identify the location of the host vehicle and road geometry. In this step, related standard image processing techniques are adapted for lane-related information. In the second step, by using the output from the first step, a four-stage algorithm for vehicle detection is proposed to provide information on the relative position and speed between the host vehicle and each preceding vehicle. The proposed approach has been validated in several real-world scenarios. Herein, experimental results indicate low false alarm and low false dismissal and have demonstrated the robustness of the proposed detection approach.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제14권3호
• /
• pp.131-140
• /
• 2012

노면표시에 도포된 굴절률 1.5 유리알은 야간 우천 시 효과적인 재귀반사를 수행하지 못하여 교통안전에 심각한 문제를 초래하고 있다. 이를 극복하기 위해 습윤상태에서 효과적 재귀반사를 수행하는 굴절률 2.4인 우천형 bead와 건조 시 최적의 재귀반사를 수행해 내는 굴절률 1.9 bead를 혼합한다. 그러나 고성능의 굴절률 1.9와 2.4 bead는 기존 1.5 유리알에 비해 상당한 고가이므로 전량 사용하기에는 상당한 비용이 소요된다. 따라서 현장 설치 시에는 서로 혼합하여 사용하는 것이 바람직하며, 최적 성능과 소요 비용을 고려한 적정 배합비율을 찾아내는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다양한 비율로 혼합된 bead를 국내 고속도로의 길가장자리선에 설치하였을 때 발생되는 각각의 비용 및 편익에 따른 경제성 분석을 수행하였다. 분석 수행결과, 다양한 강수량 변화에도 높은 시인성을 유지하는 대안은 굴절률 2.4가 100% 구성된 차선으로 나타났으며, 경제성이 가장 높게 확보되는 대안은 굴절률 1.5가 80%, 2.4가 20%로 구성된 차선으로 B/C는 약 1.92 수준으로 도출되어 국내 고속도로 길가장자리선의 적용 시 가장 효과적인 대안인 것으로 확인되었다. 아울러 연구의 한계와 몇몇 장래 연구과제가 토의되었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.22-26
• /
• 2022

This paper proposes a new method for the recognition of road surface marks and numbers. The proposed method designates a region of interest on the road surface without first detecting a lane. The road surface markings are extracted by location and size using a connection component analysis. Distortion due to the perspective effect is minimized by normalizing the size of the road markings. The road surface marking of the connected component is recognized by matching it with the stored road marking templates. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the recognition of road surface marks and numbers.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제14권1호
• /
• pp.73-83
• /
• 2012

본 연구에서는 하이패스 차로의 속도감소를 유도하기 위한 적절한 노면표시를 도출하기 위하여 감성공학적 분석방법을 활용하여 연구를 수행하였다. 현재 고속도로 영업소에서는 감속유도를 위하여 하이패스 차로에 갈매기 노면표시를 설치하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 하이패스 차로의 감속유도를 위하여 갈매기 노면표시 및 Peripheral Transverse Bar(PT bar)에 대한 효과평가를 실시하고, 두 가지 노면표시를 조합하여 6가지 시나리오를 도출하였다. 도출된 시나리오에 대하여 이용자의 Perception 측정 및 분석을 통한 노면표시 설계 시 Human Factor를 반영할 수 있는 방법론을 제시하였다. 분석결과 빗살무늬의 PT bar 및 $60^{\circ}$ 각도의 갈매기 노면표시의 조합시나리오가 가장 적절한 노면표시로 선정되었다. 본 연구의 결과는 하이패스 차량들의 통과속도를 감소시켜 고속도로의 안전성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.