• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.85-90
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• 2021

운전자의 안전 운전을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance System)은 자율주행 자동차에서 중요한 연구 분야 가운데 하나이다. 특히, 이전에 자동차에 부착된 영상센서를 기반으로 한 ADAS 소프트웨어는 구축 비용이 저렴하고 그 활용도가 우수하다. 본 논문에서는 선행차의 주행 상황을 인지할 수 있는 선행 차량 후미등(Tail-Lamp)의 정지등(Break-Lamp) 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 주행 영상으로부터 객체 추적에 우수한 성능을 보이고 있는 YOLO 기술을 이용하여 자동차 객체를 추출하고, 추출된 자동차 관심 영역의 HSV 영상을 이용하여 정지등의 밝기 변화 영역을 검출한다. 그 다음 검출된 각 정지등 후보 고립영역을 라벨링하여 후보 영역들 간의 모양 대칭성을 인지하는 선택적 주의집중 모델(Selective Attention Model)을 적용하여 정지등 영역을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 다양한 주행 영상에 적용하여 실험한 결과 ADAS에 적용 가능한 성공적인 검출 결과를 보였다.