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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 195 - 204 (10page)
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Lane keeping assist and departure prevention system are the key functions of ADAS. In this paper, we propose lane detection method which uses Gaussian function based RANSAC. The proposed method consists mainly of IPM (inverse perspective mapping), Canny edge detector, and Gaussian function based RANSAC (Random Sample Consensus). The RANSAC uses Gaussian function to extract the parameters of straight or curved lane. The proposed RANSAC is different from the conventional one, in the following two aspects. One is the selection of sample with different probability depending on the distance between sample and camera. Another is the inlier sample score that assigns higher weights to samples near to camera. Through simulations, we show that the proposed method can achieve good performance in various of environments.
목차
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T. Hummel / 2015 / Adaptive Driver Assistance Systems / German Insurance Association Insurers Accident Research
임효진 / 2016 / 동적 배경에서의 고밀도 광류 기반 이동 객체 검출 / 대한임베디드공학회논문지 11(5):277~285
박웅규 / 2017 / 합성곱 신경망 기반 야간 차량 검출 방법 / 대한임베디드공학회논문지 12(2):113~120
A.L. Kesidis / 2000 / On the Gray-scale Inverse Hough Transform / Image and Vision Computing 18(8):607~618
A. Borkar / 2009 / Robust Lane Detection and Tracking With RANSAC and Kalman Filter / IEEE International Conference on Image Processing :3261~3264
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박웅규 / 2017 / 합성곱 신경망 기반 야간 차량 검출 방법 / 대한임베디드공학회논문지 12(2):113~120
A.L. Kesidis / 2000 / On the Gray-scale Inverse Hough Transform / Image and Vision Computing 18(8):607~618
A. Borkar / 2009 / Robust Lane Detection and Tracking With RANSAC and Kalman Filter / IEEE International Conference on Image Processing :3261~3264
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