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저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-SC 電子工學會論文誌 第46卷 SC編 第6號
발행연도
2009.11
수록면
28 - 37 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2011

스테레오 비전기반의 도로상 장애물체 검출 및 세그멘테이션 방법
이충희 ,  임영철 ,  권순 외 1명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2011.05 학술대회자료

2009

스테레오 비전 기반의 도로 특징 정보 추출 및 장애 물체 검출
이충희 ,  임영철 ,  권순 외 1명 전자공학회논문지-SC 2009.11 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 지역 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고 이를 이용한 장애물체 검출방법을 제안한다. 기존 방법은 장애물체의 크기ㆍ수 및 종류 등이 변경되면 추출 성능이 영향을 받는다. 특히 크기가 큰 장애물체나 중앙분리대와 같은 연속적인 장애물체에 대한 추출이 어렵다. 이를 해결하기 위하여 주변 상황 영향을 적게 받는 도로 특징 정보를 새로운 장애물체의 유무 판단 기준으로 사용한다. 도로 특징 정보는 V-시차 맵 상에서 특정 열에 장애물체가 많이 존재하는 상황에서도 전체적인 그 특징을 잘 유지함으로 그 강건성이 높아 새로운 판단기준으로 적합하다. 그리고 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 쉽게 추출하기 위하여 먼저 지역 최대 빈도 값을 이용하여 이진 V-시차 맵을 생성한다. 그리고 기존 중간 값과 비교하여 도로 특징 정보가 아닌 부분은 제거하고, 마지막으로 보간을 통하여 최종 도로 특징 정보를 추출한다. 이를 시차 맵의 각 행과 비교하여 장애물체 영역을 검출한다. 또한 장애물체 영역 검출 성능을 향상시키기 위하여 검출 단계에서 발생한 노이즈를 제거하기 위한 후처리 과정도 제안한다. 그리고 실제 도로 영상에 적용한 실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비해 장애물체 검출 성능이 우수함을 보인다.
#Stereo vision #Road feature #Obstacle localization #Maximum frequency value #Post-processing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 차량용 스테레오 비전 시스템
Ⅲ. 지역 최대 빈도값을 이용한 도로 특징 정보추출 및 이를 이용한 장애 물체 검출
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [단행본] - Everett H.R. / 1995 / Sensors for mobile Robots:Theory and Application / Wellesley MA, A.K. Peters google schola 2. [학술지(정기간행물)] - M. Bertozzi / 2002 / Artificial vision in road vehicles / Proceeding of the IEEE 90 (7) : 1258 ~ 1271 google schola 3. [학술대회논문] - N. Srinivasa / 2002 / A vision-based vehicle detection and tracking method for forward collision warining / IEEE Intelligent vehicle symposium : 626 ~ 631 google schola 4. [단행본] - V. Lemonde / 2004 / Obstacle detection with stereovision, Mechatronics and Robotics / Aachen google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Broggi, A / 2005 / Obstacle detection with stereo vision for off-road vehicle navigation / Computer Vision and Pattern Recognition, 2005 IEEE Computer Society Conference on 3 : 65 ~ 72 google schola

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