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한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제10권 제5호
발행연도
2002.9
수록면
147 - 159 (13page)

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This paper proposes a method to recognize the noisiness of road images connected with the extraction of lane-related information in order to prevent the usage of erroneous information. The proposed method uses a fuzzy neural network(FNN) with the back-propagation learning algorithm. The FNN decides road images good or bad with respect to visibility of lane marks on road images. Most input parameters to the FNN are extracted from an edge distribution function(EDF), a function of edge histogram constructed by edge phase and norm. The shape of the EDF is deeply correlated to the visibility of lane marks of road image. Experimental results obtained by simulations with real images taken by various lighting and weather conditions show that the proposed method was quite successful, providing decision-making of noisiness with about 99%.

목차

Abstract

1.서론

2.FNN

3.FNN의 입력데이터 추출을 위한 영상처리

4.실험결과

5.결론

후기

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