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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유현중 (상명대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제21권 제4호
발행연도
2013.7
수록면
43 - 53 (11page)

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Lane marking detection based on a mono camera sensor provides a low cost solution to both ITS (intelligent transportation systems) and DAS (driver assistant systems). A number of methods and implementations have been reported in the literature. However, reliable detection is still an issue. Traditional approaches are mostly based on statistics or Hough transforms. However, the former approaches usually include many irrelevant detection areas, and the latter are not practical because actual lanes are not usually suitable for the approximation with linear or polynomial equations. In this paper, we focus on increasing the reliability of detection by reducing the detection of irrelevant areas while improving the detection of actual lane marking areas, which is usually a tradeoff for most conventional approaches. We use scale-space for that. Through experiments with real images obtained from various environments, we could achieve a significant improvement over traditional approaches.
#Lane marking detection(차선 마킹 검출) #Scale-space(스케일-공간) #ITS(지능형 운송 시스템) #DAS(운전자 보조 시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 스케일-공간을 이용한 차선 검출
3. 스케일 적응적 LoG 기반 차선 검출
4. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - J. Y. Sung / 2006 / Development of Rear-side Vehicle Recognition System Using Optical Flow / KSAE Spring Conference Proceedings : 1680 ~ 1684 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - J. D. Grisman / 1993 / SCARF: A Color Vision System that Tracks Roads and Intersections / Robotics and Automation 9 (1) : 49 ~ 58 google schola 3. [학술대회논문] - J. Zhang / 1994 / Texture-based Segmentation of Road Images / Proc. IEEE Int. Conf. Intelligent Vehicles : 260 ~ 265 google schola 4. [학술대회논문] - M. A. Nasirudin / 2007 / A Featurebased Lane Detection System Using Hough Transform Method / Proc. Int. Symp. Intelligent Transportation Systems : 166 ~ 169 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - E. Dickmanns / 1992 / Recursive 3-D Road and Relative Ego-state Recognition / Pattern Recognition Machine Intelligence 14 (2) : 199 ~ 213 google schola

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