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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
장은석 (한국교통대학교) 서재규 (세종대학교) 정호기 (한국교통대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2018.6
수록면
750 - 755 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2019

고속도로 정밀 측위를 위한 차선 끝점 검출 방법 및 성능 평가 자동화
장은석 ,  서재규 ,  정호기 한국자동차공학회논문집 2019.01 학술저널

2018

정밀 지도 제작을 위한 LAS 데이터로부터 차선 끝점 검출 방법
장은석 ,  서재규 ,  정호기 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2018.11 학술대회자료
고속도로 정밀 측위를 위한 차속 센서 기반의 차선 끝점 추적 방법
장은석 ,  서재규 ,  정호기 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2018.11 학술대회자료
고속도로 정밀 측위를 위한 차선 끝점 검출 알고리즘의 성능 평가 자동화
장은석 ,  서재규 ,  정호기 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018.06 학술대회자료
고속도로 정밀 측위를 위한 차선 끝점 검출 알고리즘의 실시간성 개선
장은석 ,  서재규 ,  정호기 한국자동차공학회 춘계학술대회 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Recently, in the automotive filed various landmark-based localizations using monocular camera and precise map have been researched. Among the various landmarks, lane is one of the most useful landmark for vehicle localization and already used for LDWS(Lane Departure System), LKAS(Lane Keeping System), and so on. Currently, we are implementing lane-end-point detection based on top-hat filter, RANSAC(RANdom SAmple Consensus), and HOG(Histogram of Oriented Gradients)-SVM(Support Vector Machine). For verifying this algorithm, performance evaluation is necessary. The recognition rate based on human operator is generally used. But this method has the disadvantage of requiring many times to assess huge data. To address this problem, the automated PES(performance Evaluation System) is needed. In the image coordinate system, it’s hard to setting the fixed threshold because of the perspective effect. Furthermore, as the perspective effect has different properties along the vertical and horizontal axes of the image, the fixed threshold in bird’s-eye-view coordinate system also has a much lower performance than human operator case. In this paper, the properties of each perspective effect were analyzed separately and the threshold was set based on it. As a result, the proposed automated PES showed almost the same recognition rate as the recognition rate based on human operator.
#Vehicle Localization(차량 측위) #Landmark-based Localization(랜드마크 기반 측위) #Lane-end-point Detection(차선 끝점 검출) #PES(Performance Evaluation System, 성능 평가 시스템) #Perspective Effect(원근효과)

목차

Abstract
1. 서론
2. 차선 끝점 검출 알고리즘
3. 육안 성능 평가
4. 성능 평가 자동화 방법
5. 실험 결과
6. 결론
References

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