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우태강 (인하대학교) 김희은 (인하대학교) 이영완 (인하대학교) 김학일 (인하대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제10호
발행연도
2018.10
수록면
987 - 997 (11page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.16.0227

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The purpose of this paper is to improve the accuracy of object detection by validating the objects detected using surface vectors in stereo vision for object detection in autonomous vehicles or robots. Conventional stereo vision algorithms have a problem of increasing disparity errors between two images by simplifying correspondence matching processes for the purpose of real-time processing. This paper proposes a method to correct the detection result using the surface vector to reduce the false positives due to erroneous disparity images. The proposed method uses Stixel to reduce computation cost when searching for objects in the disparity image, calculates the surface vectors to minimize the false positives of objects due to degradation in disparity image, evaluates the disparity confidence, and then verifies the object. The surface vector is locally computed from the stixel-based ROI to maintain real-time processing. Experiments were carried out using real environment images to verify the performance of the proposed method. Its accuracy was improved by more than 7% compared to the existing methods and the processing time of the surface vector module was less than 6 ms in a PC platform.
#surface vector #detection validation #stereo vision #stixel #real-time ADAS

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구 동향
III. 논문의 목적 및 구성
IV. Stixel 기반 고속 물체 ROI 검출
V. 표면 벡터를 이용한 실시간 물체 검증
VI. 실험 및 결과
VII. 결론
REFERENCES

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
R. Schram, A. Williams, and M. Ratingen, “Implementation of Autonomous Emergency Braking (AEB), the next step in Euro NCAP’S safety assessment,” The 23rd International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles, Seoul, Korea, 2013. T. Litman, “Autonomous vehicle implementation predictions,” Victoria Transport Policy Institute, vol. 28, pp. 36-42, 2014. P. Viola and M. Jones, “Rapid object detection using a boosted cascade of simple features,” Computer Vision and Pattern Recognition 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference, pp. I-511-I-518, 2001. E. Osuna, R. Freund, and F. Girosit, “Training support vector machines: An application to face detection,” Computer Vision and Pattern Recognition 1997. Proceedings of the 1997 IEEE Computer Society Conference, pp. 130-136, 1997. J. Gall and V. Lempitsky, “Class-specific hough forests for object detection,” Decision Forests for Computer Vision and Medical Image Analysis, Springer London, pp. 143-157, 2013.

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