This paper describes how a priori road geometry and its estimation may be used to detect road boundaries and lane markings in road scene images. We assume flat road and road boundaries and lane markings are all Bertrand curves which have common principal normal vectors. An active contour is used for the detection of road boundary, and we reconstruct its geometric property and make use of it to detect lane markings. Our approach to detect road boundary is based on minimizing energy function including edge related term and geometric constraint term. Lane position is estimated by pixel intensity statistics along the parallel curve shifted properly from boundary of the road. We will show the validity of our algorithm by processing real road images.
An effective approach to lane detection in driver assistance system (DAS) is proposed, based on the decomposition of lane markings. The properties of the decomposed lane markings are discussed, and analyses on lane curvature are given. The current lane on road is detected quickly, the neighboring lane regions are also extracted for lane planning of the vehicle, and the parameters of lane structure are accurately estimated.
Lane markings such as edgelines, centerlines, and lines that delineate lanes generally provide drivers with the various information for safe driving. Drivers can easily recognize the lane markings through the color differences between the markings and road surfaces during the daytime. However, it is a bit difficult for drivers to perceive them during the nighttime due to the lack of artificial lights. Although the glass beads with the 1.5-refractive index have been used to improve the visibility of the lane markings during the nighttime, it is still difficult for drivers to recognize the lane markings properly, especially during the rainy nighttime, which may often lead to traffic accidents. To improve the retroreflectivity and visibility of the lane markings during the rainy nighttime, the high refractive beads with the 2.4-refractive index are essentially required, but they do not work appropriately during the dry nighttime. Thus, the mixed materials with the 1.5, 1.9, and 2.4-refractive beads should be considered for the satisfactory implementation of the lane markings. This study reveals the best mixing rates of the beads by conducting benefit-cost analysis under various weather conditions in Korea. The analysis results show that the lane markings with the 100% of the 2.4-refractive beads provide the highest visibility of lane markings regardless of the roadway conditions, but the benefit-cost (B/C) ratio of the bead mixture is merely 0.46. The best mixing rate of the beads, from the highest B/C ratio viewpoint, was identified as the mixture with a 80% of 1.5-refractive beads and a 20% of 2.4-refractive beads. Some limitations and future research agenda have also been discussed.
PURPOSES : It is well known that experts determined the current standard dimensions of freeway lane markings. However, rigorous engineering rationale could be insufficient regarding whether or not the standard dimensions account for how visible the markings are to the driver. In this study, we seek to optimize the dimensions of freeway lane markings to improve their visibility to drivers. METHODS : The study was conducted as follows. First, alternative lane marking dimensions were selected which could be installed in a test construction site. Second, a video recording was made while driving on the test construction site. Third, subjects were shown the recorded video and then instructed to indicate their preference from among the various lane markings. Lastly, t-tests were applied to assess the statistical significance of differences in the preferences expressed. RESULTS : According to the t-test results, there was no significant difference in the preferences expressed regarding the lane marking widths. However, with regard to the dimensions of freeway lane marking, which represents line marking lengths, gap lengths, and widths of marking, the subjects expressed a preference for specific dimensions such as 6 m:12 m,13 cm, 8 m:12 m,10 cm and 6 m:12 m,10 cm. CONCLUSIONS : In considering the dimensions of freeway lane markings and their relation to visibility by the driver, it was found that dimensions such as 6 m:12 m,13 cm, 8 m:12 m,10 cm and 6 m:12 m,10 cm.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.363-369
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2021
High-definition road maps are used as the basic infrastructure for autonomous vehicles, so the latest road information must be quickly reflected. However, the current drawing and structural editing process of high-definition road maps are manually performed. In addition, it takes the longest time to generate road lanes, which are the main construction targets. In this study, the point cloud of the road lane markings, in which color types(white, blue, and yellow) were predicted through the PointNet model pre-trained in previous studies, were used as input data. Based on the point cloud, this study proposed a methodology for automatically drawing and structural editing of the layer of road lane markings. To verify the usability of the 3D vector data constructed through the proposed methodology, the accuracy was analyzed according to the quality inspection criteria of high-definition road maps. In the positional accuracy test of the vector data, the RMSE (Root Mean Square Error) for horizontal and vertical errors were within 0.1m to verify suitability. In the structural editing accuracy test of the vector data, the structural editing accuracy of the road lane markings type and kind were 88.235%, respectively, and the usability was verified. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently construct vector data of road lanes for high-definition road maps.
Kim, Jin-Gon;Han, Dong-Yeub;Yu, Ki-Yun;Kim, Yong-Il
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.12
no.4
s.31
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pp.61-68
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2004
In this paper, we suggest an automatic technique to obtain 3-D road information in complex urban areas using road pavement markings. This method is composed of following three main steps. The first step is extracting the pavement markings from aerial images, the second one is matching the same pavement markings in two aerial images, and the last one is obtaining the 3-D coordinates of those using EOP(exterior orientation parameters) of aerial images. Here, we focus on the first and second step because the last step can be performed by using the well hewn collinearity condition equation. We used geometric properties and spatial relationships of the pavement markings to extract the lane line markings on the images and extracted arrow lane markings additionally using template matching. And then, we obtained 3-D coordinates of the road using relational matching for the pavement markings. In order to evaluate the accuracy of extraction, we did a visual inspection and compared the result of this technique with those measured by digital photogrammetric system.
PURPOSES: This study analyzes feasibility for application white pavement markings in the roadways with median barrier. METHODS : By reviewing numerous relevant laws, standards, and operational cases, the white pavement markings' excellence was demonstrated. Driver's behavior was analyzed through a virtual driving experiment using driving simulator and field tests. RESULTS:First, white pavement markings are superior to yellow pavement markings in terms of visibility, economics, and safety. Second, as a result of virtual driving experiment, the color of line in the roadway with median barrier didn't affect the driver's behavior such as the average vehicle speed, the distance bias in the lane and the separation distance from the centerline. Third, field test demonstrated that the driver tended to recognize the median barrier as an obstacle. In addition, the central driving ratio in the lane was increased due to improving the visibility of line at night in case of the white pavement markings. CONCLUSIONS : The application of white pavement markings in the roadways with median barrier can enhance traffic safety by improving the visibility of line at night.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.8
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pp.773-780
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2015
Navigation in outdoor environments is a fundamental and challenging problem for unmanned ground vehicles. Detecting lane markings or boundaries on the road may be one of the solutions to make navigation easy. However, because of various environments and road conditions, a robust lane detection is difficult. In this paper, we propose a new approach for estimating virtual lanes on a traversable region. Estimating the virtual lanes consist of two steps: (i) we detect virtual road region through road model selection based on traversability at current frame and similarity between the interframe and (ii) we estimate virtual lane using the number of lane on the road and results of previous frame. To improve the detection performance and reduce the searching region of interests, we use a probability map representing the traversability of the outdoor terrain. In addition, by considering both current and previous frame simultaneously, the proposed method estimate more stable virtual lanes. We evaluate the performance of the proposed approach using real data in outdoor environments.
We have seen rapid changes in road systems and networks in urban areas due to fast urbanization and increased traffic demands. As a result, many researchers have put greater importance on extraction, correction and updating of information about road systems. Also, by using the various data on road systems and its condition, we can manage our road more efficiently and economically. Furthermore, such information can be used as input for digital map and GIS analysis. In this research, we used a high resolution aerial photo of the roads in Seongnam area. First, we applied the top-hat filter to the area of interest so that the road markings could be extracted in an efficient manner. The lane separation lines were selected, considering the shape similarity between the selected lane separation line and reference data. Next, we extracted the roads in the urban area using the aforementioned road marking. Using this technique, we could easily extract roads in urban area in semi-automatic way.
Recently, there is a need for automatic recognition of a variety of symbols on roads because of activation of information services using digital maps on the Web or mobile devices. This paper proposes a method which automatically recognizes 11 kinds of symbolic road markings on the road surface with HOG-SP(Histogram of oriented Gradients-Split Projection) descriptor and shows improvement of lane position detection with recognized symbolic road markings. With the proposed method, recognition rate of 81.99% has been proven on NAVER road view images and the experiments proves the superiority of proposed method by comparisons with other existing methods. Moreover, this paper shows 7.64% higher lane position detection rate by recognizing road surface marking beforehand than only detecting lanes' positions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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