한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
카메라 영상의 실시간 분석에 의한 차선 및 차간 인식 |
| 영문제목(English Title) |
Road Lane and Vehicle Distance Recognition using Real-time Analysis of Camera Images |
| 저자(Author) |
강문설
김유신
Moon-seol Kang
Yu-sin Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 16 NO. 12 PP. 2665 ~ 2674 (2012. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 실시간의 도로 환경에서 위험상황을 감지하고 안전 운전을 돕는 실시간 차선 및 차간 인식 방법을 제안한다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출한다. 관심 영역에 대한 허프 변환을 통하여 직선 성분을 검출하고 확률 계산을 통하여 차선을 확정하여 필터링을 실시한다. 그리고 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출하고 전방 차량과의 거리를 계산한다. 제안한 차선 및 차간 인식 기술을 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 95% 이상의 인식률을 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 입증되었다.
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영문내용
(English Abstract) |
This paper propose the method to recognize the lanes and distance between cars in real-time which detects dangerous situations and helps safe driving in the actual road environment. First of all, it extracts the area of interest corresponding to roads and cars from the road image photographed by using the forward-looking camera. Through the hough transform for the area of interest, this study detects linear components and also selects the lane and conducts filtering by calculating probability. And through the shadow threshold analysis of the cars in front within the area of interest, it extracts the objects of cars in front and calculates the distance from cars in front. According to the result of applying the suggested technology to recognize the lane and distance between cars to the road situation for testing, it showed over 95% recognition rate; thus, it has been proved that it can respond to safe driving.
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| 키워드(Keyword) |
차선 추출
차간 인식
그레이 스케일
소벨 연산
허프 변환
Lane Extraction
Vehicle Distance Recognition
Gray Scale
Sobel Operation
Hough Transform
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