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      • Night Time Front Vehicle Detection by Using Vehicle Taillight and Lane Information

        장준걸(Junjie Zhang),김정하(Jung-Ha Kim) 한국자동차공학회 2015 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2015 No.11

        In this paper presents an algorithm, aims at practical applications, for the high speed processing and performance enhancement of vehicle detection base on NI machine vision. Detecting the vanishing point and only use extracted low part of the vanishing line. Divides the image into 20 pixels and use the HT(Hough Transform) get the lane candidate point. Fitting the candidate point by RANSAC fitting because it’s robust to outlier. At last use the lane coordinate extraction of ROI. Legally vehicle tail light must be red color, so we use the red plane image with simultaneous processing of noise reduction and edge enhancement using the morphology function. And then give Dilation and Erosion eliminating the noise through the process of Morphology. Finally, using the Projection-Histogram information get the center of mass by restricting threshold detects a vehicle in the ROI. The experimental results were verified in logging video.

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