지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박순용
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
In this paper we propose a robust-illumination invariant center lane detection method. Most of the conventional center lane detection methods do not consider different environment situations, resulting in many additional operations. In the past in order to detect the yellow lane commonly used HSV chromaticity space. Because the HSV chromaticity space is a range of specific colors. But the chromaticity of the space detected by the accuracy is not high. The reason is the road environment are not static always changes. This paper, we remove these additional operations and achieve higher detection rates by applying the well-known mean-shift algorithm to the S-chrominance space. In the S-chrominance space we use S'' as the X axis, S" as the Y axis. So that the RGB image-three dimension is converted into the two divisions. Use the data in the 2-dimensional coordinates to implement the mean-shift algorithm and find the center of the data. Last use the center of the X value discrimination the lane color
목차
제1장 서론제2장 관련연구제3장 본론3.1 주행차선 검출 및 조감도 생성3.2 관심영역 추출 및 영상처리3.3 S-색상공간 생성3.4 변형된 Mean-Shift 알고리즘3.5 차선 색상 판별제4장 실험 및 분석4.1 HSV색도 공간 실험4.2 로그 색도 공간에서 실험4.2.1 영상 이진화4.2.2 PCA(주성분 분석) 알고리즘 및 SVM4.3 S-색상 공간 실험제5장 결론참고문헌ABSTRACT*
최근 본 자료
댓글(0)
0