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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 163 - 171 (9page)
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Lane detection is a widely researched topic. Although simple road detection is easily achieved by previous methods, lane detection becomes very difficult in several complex cases involving noisy edges. To address this, we use a Convolution neural network (CNN) for image enhancement. CNN is a deep learning method that has been very successfully applied in object detection and recognition. In this paper, we introduce a robust lane detection method based on a CNN combined with random sample consensus (RANSAC) algorithm. Initially, we calculate edges in an image using a hat shaped kernel, then we detect lanes using the CNN combined with the RANSAC. In the training process of the CNN, input data consists of edge images and target data is images that have real white color lanes on an otherwise black background. The CNN structure consists of 8 layers with 3 convolutional layers, 2 subsampling layers and multi-layer perceptron (MLP) of 3 fully-connected layers. Convolutional and subsampling layers are hierarchically arranged to form a deep structure. Our proposed lane detection algorithm successfully eliminates noise lines and was found to perform better than other formal line detection algorithms such as RANSAC
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S. Lawrence / 1997 / Face Recognition : A Convolutional Neural-network Approach / IEEE Transactions on Neural Networks 8(1):98~113
A.F. Martin / 1981 / Random Sample Consensus : a Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography / Communications of the ACM 24(6):381~395
K. ZuWhan / 2008 / Robust Lane Detection and Tracking in Challenging Scenarios / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 9(1):16~26
W.S. McCulloch / 1943 / A Logical Calculus of The Ideas Immanent in Nervous Activity / The bulletin of mathematical biophysics 5(4):115~133
F. Rosenblatt / 1958 / The Perceptron : a Probabilistic Model for Information Storage and Organization in The Brain / Psychological review 65(6):386~408
A.F. Martin / 1981 / Random Sample Consensus : a Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography / Communications of the ACM 24(6):381~395
K. ZuWhan / 2008 / Robust Lane Detection and Tracking in Challenging Scenarios / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 9(1):16~26
W.S. McCulloch / 1943 / A Logical Calculus of The Ideas Immanent in Nervous Activity / The bulletin of mathematical biophysics 5(4):115~133
F. Rosenblatt / 1958 / The Perceptron : a Probabilistic Model for Information Storage and Organization in The Brain / Psychological review 65(6):386~408
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