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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 33 - 44 (12page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.23.0168
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Recently, there has been an increasing need for algorithms capable of precisely and rapidly recognizing vehicles at night via smart control of headlamps. In this study, we constructed an algorithm that could detect vehicles approaching the main vehicle and vehicles moving in the same direction as the main vehicle through images taken in front of the vehicle on a road at night. The algorithm mainly involved 1) the generation of vehicle candidates (VCs), 2) the classification of VCs, and 3) the tracking of VCs. VC generation generally begins with the extraction of light-blobs from an image and the pairing of these blobs. However, because various lights are mixed, it is difficult to identify which of these lights originate from vehicles. To solve this problem, we constructed multiple feature maps that are likely to closely relate to the light emitted from head and tail lamps and calculated the stereo disparity. The feature maps and stereo disparity were used for light-blob pairing to generate VCs. Subsequently, VC classification and tracking were performed. VC classification was performed using a convolutional neural network. The classifier indicated with probability whether the VC was a vehicle approaching the main vehicle, a vehicle going in the same direction as the main vehicle, or a non-vehicle. VC tracking performed via a Kanade−Lucas−Tomasi-based feature tracker enabled robust vehicle detection between consecutive input images. We showed that the proposed algorithm can be applied to the control of smart headlamps through real vehicle experiments.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 차량 검출 알고리즘
IV. 실험결과
V. 결론
REFERENCE
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Matrix LED Headlights: Redefine Adaptive Front-lighting with Smart High Beam Technology. Available: https://www.manufacturer.lighting/info/162/.
J. M. Park and J. W. Lee, “Nighttime vehicle detection using soft cascade adaboost learning and KLT tracker,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 5, pp. 407-413, May 2019.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” Proc. of International Conference on Learning Representations, pp. 1-14, 2015.
J. Guo, J. Wang, X. Guo, C. Yu, and X. Sun, “Preceding vehicle detection and tracking adaptive to illumination variation in night traffic scenes based on relevance analysis,” Sensors, vol. 14, no. 8, pp. 15325-15347, Aug. 2014.
A. Almagambetov, S. Velipasalar, and M. Casares, “Robust and computationally lightweight autonomous tracking of vehicle taillights and signal detection by embedded smart cameras,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 62, no. 6, pp. 3732-3741, Jun. 2015.
J. M. Park and J. W. Lee, “Nighttime vehicle detection using soft cascade adaboost learning and KLT tracker,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 5, pp. 407-413, May 2019.
K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” Proc. of International Conference on Learning Representations, pp. 1-14, 2015.
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