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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2001.11
- 수록면
- 641 - 646 (6page)
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In this paper. a machine vision system to detect a lane direction and lane curvature is introduced. The system is based on image processing and MLP (multi-layered perceptron). For the neural net implementation, the lane directions are classified into three classes such as straight, left curved and right curved lane. The feature vector for input neurons is extracted by image processing. The MLP plays the role in pattern matching by mapping the input vector to one of three classes of lane directions. The estimated lane direction from MLP is used as the constraint for computing the lane curvature. As the image of father area from the driving vehicle is noisy, an optimal thresholding method is also presented. Using the real road images, the proposed system is proved to work for an advanced safety system for automobile
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 화상처리 기법을 통한 차선 정보 추출
3. Neural Network
4. 역원근 변환 및 곡률 측정
5. 실험결과
6. 결론
참고문헌
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