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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.1
- 수록면
- 143 - 150 (8page)
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In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.
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A. Fusiello / 2000 / A compact algorithm for rectification of stereo pairs / Machine Vision and Applications
D. H. Zhou / 1996 / Strong tracking Kalman filtering of non-linear time-varying stochastic systems with colored noise: Application to parameter estimation and empirical robu
D. Scharstein / / www.middlebury.edu/stereo
D. Scharstein / 2002 / A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms / International Journal of Computer Vision 47 (1) : 7 ~ 42
Everett H. R. / 1995 / Sensors for mobile Robots : Theory and Applications / A.K. Peters
D. H. Zhou / 1996 / Strong tracking Kalman filtering of non-linear time-varying stochastic systems with colored noise: Application to parameter estimation and empirical robu
D. Scharstein / / www.middlebury.edu/stereo
D. Scharstein / 2002 / A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms / International Journal of Computer Vision 47 (1) : 7 ~ 42
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