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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Mingu Park (Hyundai Motors) Kyoungho Yoo (Samsung SDS) Yunho Park (Kwangwoon University) Youngjoo Lee (Kwangwoon University)
저널정보
대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.17 No.1
발행연도
2017.2
수록면
79 - 85 (7page)

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In this paper, several optimizations are proposed to enhance the quality of lane detection algorithms in automotive applications. Considering the diagonal directions of lanes, the proposed limited Hough transform newly introduces image-splitting and angle-limiting schemes that relax the number of possible angles at the line voting process. In addition, unnecessary edges along the horizontal and vertical directions are pre-defined and removed during the edge detection procedures, increasing the detecting accuracy remarkably. Simulation results shows that the proposed lane recognition algorithm achieves an accuracy of more than 90% and a computing speed of 92 frame/sec, which are superior to the results from the previous algorithms.
#Advanced driver assistance systems #image processing #lane recognition #low-complexity digital systems #real-time embedded systems

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. PREVIOUS ALGORITHMS
Ⅲ. PROPOSED OPTIMIZATIONS
Ⅳ. SIMULATION RESULTS
Ⅵ. CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
H. Yoo, U. Yang and K. Sohn, “Gradientenhancing conversion for illumination-robust lane detection,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 14, no. 3, pp. 1083?1094, Sep. 2013. M. B. de Paula and C. Jung, “Automatic detection and classification of road lane markings using onboard vehicular cameras,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 16, no. 6, pp. 3160?3169, Dec. 2015. S. Jung, J. Youn and S. Sull, “Efficient lane detection based on spatiotemporal images,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 17, no. 1, pp. 289 ? 295, Jan. 2016. K.-Y. Chiu and S.-F. Lin, “Lane detection using color-based segmentation,” in Proc. IEEE Intell. Veh. Symp., 2005, pp. 706?711. P. Chanawangsa and C. W. Chen, “A new colorbased lane detectio vis Gaussian radial basis function networks,” in Proc. Int. Conf. Conneted Vehicles and Expo (ICCVE), 2012, pp. 166?171.

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