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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자동차공학회 International journal of automotive technology International journal of automotive technology Vol.6 No.1
발행연도
2005.2
수록면
53 - 63 (11page)

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We propose a fuzzy neural network (FNN) theory capable of deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. The accuracy of lane-related information obtained by image processing depends on the quality of the raw images, which can be classified as good or bad according to how visible the lane marks on the images are Enhancing the accuracy of the information by an image-processing algorithm is limited due to noise corruption which makes image processing difficult. The FNN, on the other hand, decides whether road images are good or bad with respect to the degree of noise corruption. A cumulative distribution function (CDF), a function of edge histogram, is utilized to extract input parameters from the FNN according to the fact that the shape of the CDF is deeply correlated to the road image quality. A suitability analysis shows that this deep correlation exists between the parameters and the image quality. The input pattern vector of the FNN consists of nine parameters in which eight parameters are from the CDF and one is from the intensity distnbution of raw images. Experimental results showed that the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken in various lighting and weather conditions, and obtained successful decision-making about 99% of the time.

목차

ABSTRACT

1. INTRODUCTION

2. QUALITY DETERMINATION SYSTEM OF THE ROAD IMAGES

3. STRUCTURE AND LEARNING OF FNN

4. EXTRACTION OF FEATURE PARAMETERS

5. EXPERIMENTAL RESULTS

6. CONCLUSION

ACKNOWLEDGEMENT

REFERENCES

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
, 1998 , . Image processing in ITS. Proc. IEEE google schola , , Intelligent Vehicles google schola , 2000 , Visionbased google schola , , intelligent vehicles: State of the art and perspectives google schola , , Robotics and Autonomous Systems google schola

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