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이재설 (충북대학교) 최경택 (한국교통대학교) 박태형 (충북대학교) 기석철 (충북대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제26권 제3호
발행연도
2018.5
수록면
368 - 377 (10page)
DOI
10.7467/KSAE.2018.26.3.368

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In this paper, we proposed a method to detect and track vehicles efficiently under the AVM camera environment, which was characterized by a wide viewing angle and serious lens distortion. The algorithm was designed for the FVSA(Forward Vehicle Start Alarm) function, a newly required ADAS function. We created independent nearby and distant detectors to compensate for the massive appearance variation of a vehicle because of distance between the target vehicle and the camera. The proposed detectors were designed with Haar-Like Adaboost and tested against independent nearby and distant data. To reduce false positive among the candidates caught by the detector, a pre-generated mask was used in filtering. Next, the candidate vehicle was verified with nearby and distant classifiers. The classifier was a tested HOG(Histogram of Oriented Gradients) feature of SVM(Support Vector Machine). Tracking is then used to extract a particular car within a video, and if nearby and distant candidates were extracted at the same time, a correct candidate would be created by a Selection and Merge process through a calculated IOU value. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we selected 20 test videos from 130 videos of actual road conditions, and extracted 1,640 frames.
#ADAS(첨단운전자보조시스템) #FVSA(전방차량출발경고) #Around view monitoring(전방위시야감지) #Vehicle detection(차량검출) #Vehicle tracking(차량추적)

목차

Abstract
1. 서론
2. 전방 차량 탐색 방법
3. 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (19)

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[학술지(정기간행물)] - Z. Sun / 2006 / On-Road Vehicle Detection: A Review / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 28 (5) : 694 ~ 711 google schola [학술지(정기간행물)] - Z. Sun / 2005 / On-Road Vehicle Detection Using Evolutionary Gabor Filter Optimization / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 6 (2) : 125 ~ 137 google schola [학술대회논문] - Y. Freund / 1996 / Experiments with a New Boosting Algorithm. In Machine Learning / Proceedings of the Thirteen International Conference in Machine Learning 96 : 148 ~ 156 google schola [학술지(정기간행물)] - X. Wen / 2015 / Efficient Feature Selection and Classification for Vehicle Detection / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 25 (3) : 508 ~ 517 Crossref [보고서] - C. Tzomakas / 1998 / Vehicle Detection in Traffic Scenes Using Shadows, Technical Report 98-06 google schola

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