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Hough 변환과 2 차 곡선 근사화에 기반한 효율적인 차선 인식 알고리즘
권화중(Hwa Jung Kwon),이준호(June Ho Yi) 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.12
For the development of unmanned autonomous vehicle, it is essential to detect obstacles, especially vehicles, in the forward direction of navigation. In order to reliably exclude regions that do not contain obstacles and save a considerable amount of computational effort, it is often necessary to confine computation only to ROI(region of interest)s. A ROI is usually chosen as the interior region of the lane. We propose a computationally simple and efficient method for the detection of lanes based on Hough transform and quadratic curve fitting. The proposed method first employs Hough transform to get approximate locations of lanes, and then applies quadratic curve fitting to the locations computed by Hough transform. We have experimented the proposed method on real outdoor road scene. Experimental results show that our method gives accurate detection of straight and curve lanes, and is computationally very efficient.
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권화중(Hwa-Jung Kwon),이준호(June-Ho Yi) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
무인 자율 주행 시스템의 개발에는 전방의 장애물 검출 및 거리 계산이 필수적이다. 전방 장애물 검출시 입력 영상에는 검출하고자 하는 도로면 상의 물체뿐만 아니라 가로수, 표지판 등 관심 외적인 요소들이 함께 존재한다. 이러한 관심 외적인 요소들을 제거하기 위해 탐색 영역을 차선의 안쪽으로 제안시켜 계산 시간을 단축하고 관심의 대상이 되는 물체만 검출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 관심의 대상이 되는 전방 장애물 검출을 위한, 탐색영역을 제한하는 간단하고 효율적인 차선 검출 알고리즘을 제시한다. Hough transform을 이용하여 직선의 도로와 완만한 커브에서 효율적으로 차선을 인식하여 전방의 장애물 검출을 효과적으로 수행한다.
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