지능형 자동차 시스템에 대한 인식이 높아지면서 차선 획득 알고리즘에 대해 많이 연구되고 있다. 일반적인 차선 인식에서 사용하는 경계선 추출을 사용하는 방법은 도로에서의 차선 검출에 좋은 결과를 가져 올 수 있다. 하지만 도로에 그림자, 혹은 가로 선 같은 다른 경계선이 검출 될 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 형태학적 연산을 적용하여 차선에 대한 정보를 추출하였다. 또한 HSV(Hue, Saturation, Value) 칼라 모델을 적용하여 색상에 대한 정보를 이용함으로써 한번 더 차선의 정보를 추출하였다. 추출된 차선의 후보들을 이용하여 Hough 변환을 통해 차선이 존재할 가능성이 높은 차선 검출 영역을 설정하고, 이러한 차선 검출 영역 내에서 차선을 추출하는 방식을 사용함으로써 효과적으로 차선을 검출할 수 있었다.
This paper propose a new detection method of curve lane using Catmull-Rom spline for recognition various shape of the curve lane. To improve the accracy of lane detection, binarization and thinning process are firstly performed on the input image. Next, features on the curve lane such as curvature and orientation are extracted, and the control points of Catmull-Rom spline are detected to recognize the curve lane. Finally, Computer simulation results are given using a natural test image to show the efficiency of the proposed scheme.
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.
In this paper, we present a robust method for detecting other vehicles from n forward-looking CCD camera in a moving vehicle. This system uses edge and shape information to detect other vehicles. The algorithm consists of three steps: lane detection, ehicle candidate generation, and vehicle verification. First after detecting a lane from the template matching method, we divide the road into three parts: left lane, front lane, and right lane. Second, we set the region of interest (ROI) using the lane position information and extract a vehicle candidate from the ROI. Third, we use local orientation coding (LOC) edge image of the vehicle candidate as input to a pretrained neural network for vehicle recognition. Experimental results from highway scenes show the robustness and effectiveness of this method.
A new lane detection algorithm is proposed for the analysis of DNA fingerprints from a polymerase chain reaction (PCR) gel electrophoresis image. Although several research results have been previously reported, it is still challenging to extract lanes precisely from images having abrupt background brightness difference and bent lanes. We propose an edge based algorithm for calculating the average lane width and lane cycle. Our method adopts sub-pixel algorithm for extracting rising-edges and falling edges precisely and estimates the lane width and cycle by using k-means clustering algorithm. To handle the curved lanes, we partition the gel image into small portions, and track the lane centers in each partitioned image. 32 gel images including 534 lanes are used to evaluate the performance of our method. Experimental results show that our method is robust to images having background difference and bent lanes without any preprocessing.
현재 HCM 신호교차로의 운영평가는 차로군 단위로 이루어져 차로별 고유 특성을 일반화하여 실제교통류 특성을 반영하지 못하는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 별도의 추가적인 자료수집을 요구하지 않고 현 HCM 분석방법과 관련 software를 활용하여 신호교차로 운영을 차로별로 분석하는 단계별 절차를 제시하였다. 차로별 분석결과는 현재 HCM 차로군 분석결과와 차로별 분석이 가능한 호주 HCM 분석방법을 따르는 aaSIDRA의 결과와 비교분석하였다. 차로별 분석방법은 현 HCM 방법에 비해 HCM 지체도 산정공식중 증분지체의 민감도에 따른 영향으로 미미하게 높은 지체도를 보였다. 포화도와 대기행렬길이 등의 부가적인 효과척도는 두 방식이 유사한 결과를 보였고 aaSIDRA와의 결과비교에서는 비보호좌회전차로의 분석결과를 제외하고는 유사한 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 차로별 분석방법은 보다 미시적인 신호교차로 분석을 통해 현 분석 방법의 취약점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
A real-time precise positioning is possible with GPS carrier phase measurements with efficient integer ambiguity resolution techniques. It is known that more reliable and fast integer ambiguity resolution is possi-ble as the number of measurements increases. Most precise positioning systems use dual frequency measurements and the wide-lnae technique to resolve integer ambiguity. The wide-lane technique magnifies the measurement noise while it reduces the number of candidates to be examined. In this paper a new integer ambiguity resolution method using dual frequency is proposed The proposed method utilizes the relationship between the wide-lane single frequency and the narrow-lane ambiguities to resolve narrow-lane integer ambiguity after fixing the wide-lane integer ambiguity. Experiments with real data show that the proposed method gives fast and reliable results.
PURPOSES : The purpose of this paper is to analyze the change in lane reflection performance through lane washing and sweeping on highway lanes. METHODS : This paper compared and analyzed the changes in lane reflection performance before and after lane washing and sweeping. The research method was as follows. First, we selected four research sites on the Gyeong-bu Highway. Second, the parameters affecting lane reflection performance are classified into luminance, brightness, and number of glass beads. Third, the change in reflection performance was measured after washing /sweeping at the same place after studying 60m of the unwashed/unswept area. Fourth, the measurement results were compared and analyzed before and after lane washing/sweeping. RESULTS : The results of this study are as follows. First, lane washing improved the luminance and brightness by 4.2~21.4% and 1.4~5.1%, respectively, and reduced the number of glass beads per wash by 0.2~1.2%. Second, lane sweeping improved the luminance and brightness by 2.3~8.5% and 0.8~2.3%, respectively, and reduced the number of glass beads per sweep by 0.8~4.9%. CONCLUSIONS : By comparing the results of lane washing and sweeping, it was found that compared to lane sweeping, lane washing improved the luminance and fewer glass beads were dropped.
본 논문에서는 영상의 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 기술 및 제안한 차선필터를 사용하여 경사진 도로 환경에서도 강인한 실시간 차선 검출방법을 제안한다. 영상의 시작 프레임에서 소실점을 찾은 후, 소실점 주변의 일정영역을 템플릿(TA: Template Area)으로 저장하며, 소실점을 기준으로 하단으로 내려가면서 차선을 예측하고, 예측된 차선을 기반으로 역 투시변환계수를 추출하여 추출된 계수로 원근감이 제거된 영상을 얻으며, 바로 그 영상에 제안한 차선필터를 적용하여 차선을 검출한다. 경사진 도로환경에서도 강인한 차선 검출을 위하여 입력영상으로 부터 TA와 유사한 영역(SA: Similar Area)을 템플릿 매칭으로 추적하여 소실점을 재계산하여 차선을 검출한다. 제안한 방법은 경사진 도로 환경에서도 차선검출이 견고하며, 처리영역을 축소하고 처리과정을 단순화함으로서 초당 40 frames 정도의 양호한 차선검출 결과를 보였다.
PURPOSES : This research is to evaluate the effects of zig-zag marking. METHODS : Based on the literature review, This research adopt Comparison Group method which was developed by Hauer. RESULTS : The findings are as follows. Effectiveness of treatment at all site 1.06, intersection 0.92, median bus lane 1.93, school zone 0.50, below 6-lane 0.48, above 6-lane 1.19, cat vs person 0.57, car vs car 1.36, car only 1.29. CONCLUSIONS : Though the analysis, it was founded that zig-zag marking on the small scale road(below 6-lane) and school zone contribute to reduce traffic accidents(effectiveness of the treatment : 0.50, 0.48). But the accidents at large scale road and median bus lane where installed zig-zag marking demonstrated negative result.(effectiveness of the treatment indicates exceed 1.0).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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