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Robust lane detection based on vanishing point estimation using the relevance of lane marking features

Robust lane detection based on vanishing point estimation using the relevance of lane marking features

자료유형
학위논문
개인저자
유주한
서명 / 저자사항
Robust lane detection based on vanishing point estimation using the relevance of lane marking features / Ju Han Yoo
발행사항
Seoul :   Graduate School, Korea Unversity,   2019  
형태사항
ix, 73장 : 천연색삽화, 도표 ; 26 cm
기타형태 저록
Robust Lane Detection Based on Vanishing Point Estimation Using the Relevance of Lane Marking Features   (DCOLL211009)000000083088  
학위논문주기
학위논문(박사)-- 고려대학교 대학원: 컴퓨터·전파통신공학과, 2019. 2
학과코드
0510   6YD36   359  
일반주기
지도교수: 이성환  
서지주기
참고문헌: 장 67-73
이용가능한 다른형태자료
PDF 파일로도 이용가능;   Requires PDF file reader(application/pdf)  
비통제주제어
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전자정보

No. 원문명 서비스
1
Robust lane detection based on vanishing point estimation using the relevance of lane marking features (34회 열람)
PDF 초록 목차
No. 소장처 청구기호 등록번호 도서상태 반납예정일 예약 서비스
No. 1 소장처 과학도서관/학위논문서고/ 청구기호 0510 6YD36 359 등록번호 123060865 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/학위논문서고/ 청구기호 0510 6YD36 359 등록번호 123060866 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 3 소장처 세종학술정보원/5층 학위논문실/ 청구기호 0510 6YD36 359 등록번호 153081453 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스
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No. 1 소장처 과학도서관/학위논문서고/ 청구기호 0510 6YD36 359 등록번호 123060865 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
No. 2 소장처 과학도서관/학위논문서고/ 청구기호 0510 6YD36 359 등록번호 123060866 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스 B M
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No. 1 소장처 세종학술정보원/5층 학위논문실/ 청구기호 0510 6YD36 359 등록번호 153081453 도서상태 대출가능 반납예정일 예약 서비스

컨텐츠정보

초록

최근, 자동차의 지능형 시스템에서 운전자의 안전을 위해서 운전을 도와주는 기술들에 대한 관심이 증가되고 있다. 이러한 기술들 중에서 차선 이탈 경고(LDW) 시스템은 고속화 도로에서 자동차가 차선을 이탈하면 운전자에게 경고를 해 줌으로써, 부주의나 졸음 운전과 같은 이유로 인해 일어날 수 있는 자동차 사고를 줄여 줄 수 있다. 이 LDW 기술은 영상에서 차선을 검출하는 것이 목적이기 때문에, 컴퓨터 비전 기반의 연구 분야에서 많이 연구 되고 있다. 
이 연구는 차선에 특화된 선분을 추출하기 위한 그래프 모델 기반의 접근법뿐만 아니라 차선의 소실점도 이용하여 효과적으로 차선을 검출하는 방법을 소개한다. 그 차선에 특화된 선분을 추출하기 위해서, 먼저 모자 모양의 필터를 이미지의 각각의 행마다 적용시키고 그 필터 응답들의 국소 최대값들만을 추출한다. 그것들은 하나의 연결된 그래프 구조에서 node로써 이용되고, 제안하는 이웃 검색 방법을 이용하여 그 그래프의 edge들을 생성한다. 다음으로, 차선과 관련된 node들이 하나의 연결된 서브 그래프를 찾음으로써 선택 되고, 선택 된 node들은 차선에 특화된 선분으로 근사 된다. 마지막으로, 추출된 선분들과 차선의 소실점 사이의 기하학적 관계를 이용하여 차선이 검출되고 연속된 이미지들 사이의 유사성을 이용함으로써 좀 더 정확하게 차선을 검출한다. 우리의 실험은 제안하는 방법이 다양한 환경에서 차선을 정확하게 검출할 뿐만 아니라 다른 차선 검출 방법들에 성능이 좋다는 것을 보여준다. 

In the intelligent vehicle system, there has been a growing interest in techniques which can assist a driver for safety. Out of these techniques, a Lane Departure Warning (LDW) system warns a driver if the vehicle deviates from a lane or a narrow road on arterial roads and freeways, and it can help to reduce car crashes which are caused by careless or drowsy driving. There has been much research on vision-based lane detection for an LDW system. This study presents an efficient lane-marking detection method using not only a graph model-based approach to construct lane-marking line-segment features specialized to lane-markings but also a vanishing-point estimation to extract lane-markings. To extract the features, a hat filter is first applied to each row of an input image and local maximum values are extracted from the filter response. The maximum values are fed as nodes to a connected graph structure, and the edges of the graph are constructed using the finding-neighbor method. Nodes related to lane-markings are then selected by finding a connected subgraph in the graph. The selected nodes are fitted to line-segments specialized to lane-markings. These line-segments are then used as the lane-marking features. Finally, lane-markings are detected using the geometric relationships between line-segments and their vanishing-point, and then refined using inter-frame similarity. Our experiments showed that the proposed method detected lane-markings in various road environments correctly and outperformed baseline methods in a comparison of two released datasets.

목차

1  Introduction	1
2  Related Works	4
3  Proposed Method	8
3.1  Region of Interest Construction	10
3.2  Lane-marking Feature Point	12
3.3  Lane-marking Line Segment	16
3.3.1  Lane-marking Graph	18
3.3.2  Lane-marking Graph	21
3.3.3  Lane-marking Line Segment Score Updating	24
3.4  Lane-marking Detection	26
3.4.1  Vanishing-Point Estimation	26
3.4.2  Lane-marking Detection	29
3.5  Lane-marking Tracking	33
4  Experimental Results	35
4.1  Proposed Dataset	37
4.2  Aly’s Dataset	44
5  Applications	48
5.1  Indoor Mobile Navigation System	49
5.2  Mobile Power Transmission Lines Inspection System	52
6  Conclusion	55