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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이철희
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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자율주행자동차 또는 첨단 운전자보조지원 시스템의 수요가 급속도로 증가함에 따라 신호등 인식 및 검출에 대한 시장의 수요도 점차 늘어나고 있다.
본 논문에서는 주행영상을 사용하여 신호등의 검출과 인식 방법에 대해 제안한다. 신호등의 컬러 특징을 사용하여 후보 픽셀을 생성 한 후, 형태학적 닫힘 연산을 통해 잡음을 제거 하였다. 이 후, 연결성분 레이블링을 통해 신호등 후보군을 적색, 황색, 녹색 별로 생성한다. 이 후, 후보군의 색상정보, 기하학적 정보, 위치정보, 배면판 정보를 적용하여 모든 후보군에 대해 검증하는 절차를 수행한다. 이 때, 임계값은 후보군의 넓이 정도에 따라 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 모든 검증 절차를 통과한 후보군은 신호등으로 분류하고, 통과하지 못한 후보군은 비신호등으로 분류한다.
실제 자동차회사에서 사용하는 1280x672의 주행 영상 중에서 총 282개의 프레임의 Ground Truth 맵을 생성하고, Recall과 Precision 값을 계산한다. 주간 상황에서 Recall은 0.88, Precision은 0.82, 흐린 상황에서 Recall은 0.84, Precision은 0.80의 성능을 기록하였고, 전체 성능은 Recall 0.87, Precision 0.82를 기록하였다.
본 논문에서는 주행영상을 사용하여 신호등의 검출과 인식 방법에 대해 제안한다. 신호등의 컬러 특징을 사용하여 후보 픽셀을 생성 한 후, 형태학적 닫힘 연산을 통해 잡음을 제거 하였다. 이 후, 연결성분 레이블링을 통해 신호등 후보군을 적색, 황색, 녹색 별로 생성한다. 이 후, 후보군의 색상정보, 기하학적 정보, 위치정보, 배면판 정보를 적용하여 모든 후보군에 대해 검증하는 절차를 수행한다. 이 때, 임계값은 후보군의 넓이 정도에 따라 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 모든 검증 절차를 통과한 후보군은 신호등으로 분류하고, 통과하지 못한 후보군은 비신호등으로 분류한다.
실제 자동차회사에서 사용하는 1280x672의 주행 영상 중에서 총 282개의 프레임의 Ground Truth 맵을 생성하고, Recall과 Precision 값을 계산한다. 주간 상황에서 Recall은 0.88, Precision은 0.82, 흐린 상황에서 Recall은 0.84, Precision은 0.80의 성능을 기록하였고, 전체 성능은 Recall 0.87, Precision 0.82를 기록하였다.
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