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자료유형
학술저널
저자정보
Jung-Woo Chang (Sogang University) Suk-Ju Kang (Sogang University)
저널정보
대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.18 No.5
발행연도
2018.10
수록면
547 - 559 (13page)
DOI
10.5573/JSTS.2018.18.5.547

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A Forward vehicle detection and lane detection algorithms are essential components of many advanced driver assistance systems. Conventional vehicle detection algorithms exhibit certain problems, including high computational complexity and low detection accuracy. This paper proposes a monocular vision-based vehicle detection and tracking algorithm using ego-lane information to improve computational efficiency and robustness. Firstly, vehicle candidate regions were determined to define the region of interest (ROI), which reduces the computation time. Secondly, the detected ROI was classified by means of the adaptive boosting cascade classifier, which is based on Haar-like features, in order to detect the vehicles’ rear view. Thirdly, edge and rear-light histograms obtained from previously detected vehicle locations were employed to predict the area in which the vehicle is located. Experiments were conducted to evaluate the proposed algorithm under various weather and illumination conditions using iROADS [34], one of the most popular datasets. The results show that the proposed algorithm performed well in real time (computation time of 15 ms) and showed high reliability in various road conditions.
#Forward vehicle collision warning #vehicle detection #advanced driver assistance system

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK AND CONTRIBUTION
III. PROPOSED METHOD
IV. EXPERIMENTAL RESULTS
V. CONCLUSION
VI. ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

참고문헌 (35)

참고문헌 신청
National Highway Traffic Safety Administration: Traffic Safety Facts, U.S. Department of Transportation, Washington, DC, USA, 2014. S. E. Lee, et al, “Analyses of rear-end crashes and near-crashes in the 100-car naturalistic driving study to support rear-signaling countermeasure development,” Nat. Highway Traf?c Safety Admin., Washington, DC, USA, Tech. Rep., Oct. 2007. E. Romera, et al, “A Real-time Multi-scale Vehicle Detection and Tracking Approach for Smartphones,” IEEE Intel.t Transportation Systems Conf. (ITSC), pp. 1298-1303, 2015. S. Sivaraman and M. M. Trivedi, “Looking at Vehicles on the Road: A Survey of Vision-Based Vehicle Detection, Tracking, and Behavior Analysis,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 14, pp. 1773-1795, 2013. P. Pinggera, et al, “High-performance long range obstacle detection using stereo vision,” Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE/RSJ International Conference on. IEEE, 2015.

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