그룹화 방법을 이용한 차선 검출기의 성능 개선 방법

이득권; 이인수

doi:10.14801/jkiit.2018.16.7.51

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이득권 (경북대학교) 이인수 (경북대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제7호(JKIIT, Vol.16, No.7)

발행연도: 2018.7

수록면: 51 - 56 (6page)

DOI: 10.14801/jkiit.2018.16.7.51

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최근 자동차 산업은 인공지능 기술과 결합하여 자율주행 자동차에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 자율주행 자동차는 차량 주변의 위험을 스스로 감지하고 회피할 수 있어야 한다. 특히 노면의 차선 정보를 감지하기 위해 영상 센서가 주로 이용되고 있는데, 영상 센서는 데이터의 양이 매우 큰 특징을 가지기 때문에 1초에 30미터 이상 움직일 수 있는 자동차에서는 빠른 처리를 위해 고성능 연산기가 사용되어야 한다. 본 연구는 1차 설계하여 사용 중인 차선 검출 알고리듬의 연산 부하율을 개선하기 위해 그룹화 방법을 제안한다. 1개 프레임의 영상 데이터로부터 많은 직선을 검출하고, 직선의 위치와 기울기 값의 유사성을 활용하여 그룹으로 묶어 차선을 결정하는 방법이다. 동일한 영상데이터로 실험하여 기존 차선 검출기 대비 정확성 2.83%, 동작 속도 3.96% 개선됨을 확인했다.

#lane detection #grouping method #average position #embedded systems

참고문헌 (10)

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[보고서] - J. S. Want / 1994 / Single-vehicle roadway departure crashes: problem size assessment and statistical description, National Highway Traffic Safety Administration Technical Report, DTNH-22-91-C-03121

[학술대회논문] - E. Dagan / 2004 / Forward collision warning with a single camera / IEEE Intelligent Vehicles Symposium : 37 ~ 42

[학술대회논문] - M. Chen / 1995 / AURORA: a vision based roadway departure warning system / IEEE Conference on Intelligent Robots and Systems : 1 ~ 4

[단행본] - Korea Electronics Technology Institute / 2010 / Automobile Safe Driving System Industry Trend

[학술지(정기간행물)] - 이봉규 / 2010 / 임베디드 영상 응용을 위한 GP_SoC / 전기학회논문지ABCD 59 (3) : 664 ~ 668

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