다층 퍼셉트론과 부분 투영을 이용한 차선 색상 및 형태 인식 = Lane Colors and Shapes Recognition using Multi-Layer Perceptron and Partial Projection
저자
발행사항
부산 : 부산대학교 대학원, 2014
학위논문사항
학위논문(석사)-- 부산대학교 대학원 : 전자전기컴퓨터공학과 2014. 2
발행연도
2014
작성언어
한국어
주제어
DDC
621.392 판사항(21)
발행국(도시)
부산
형태사항
v, 39 장 : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수:차의영
참고문헌 : 장 35-37
DOI식별코드
소장기관
차선은 사람이 볼 수 있도록 만들어진 표시이므로 컴퓨터 비전은 차선 검출에 적합한 주요 연구 분야이다 [2]. 컴퓨터 비전을 이용한 기존의 연 구들은 차량이 지나갈 수 있는 도로 영역을 검출하거나 차선의 색상, 엣지 정보를 활용하여 차선을 검출하는 것을 주 목적으로 한다. 하지만 단순히 차선 검출만으로는 차량이 중앙선을 이탈하는 아주 위험한 상황인지 혹은 단순히 차선을 변경하는 것인지에 대해 자세히 알 수 없기 때문에 차선 이탈시 경고 여부 혹은 경고의 강도를 조절할 수 없다. 따라서 차선 검출 뿐만 아니라 차선의 종류를 인식하는 방법이 필요하다.
본 논문에서는 신경회로망 및 컴퓨터 비전을 이용한 차선 색상 및 형태 인식 방법을 제안한다. 오류 역전파(BP, Back Propagation) 학습 알고리즘 을 이용한 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)으로 차선의 색상을 학습하고 인식한다. 그리고 차선을 기준으로 관심 영역을 지정하여 부분 투영을 통해 차선의 형태를 인식한다. 본 논문에서는 주야간 도로 상황에 강건한 색상 인식을 목표로 한다.
Lane colors and shapes recognition method using multi-layer perceptron and partial
projection is proposed in this thesis. Lane colors include white, yellow and blue and lane
shapes include dotted and lled. We can recognize lane color and shape regardless of day
and night.
We use YCbCr and HSV color models for sample data and collect various lane and
road sample data for day and night. The road data can remove the eect by Luminance.
Then we train these data using multi-layer perceptron with back propagation for lane colors
recognition.
We use partial image projection to remove noises for lane shape recognition. We dene
that the partial image projection is image projection not for whole region of ROI(Region
Of Interest) but for partial region of ROI. The partial region is a diagonal area of detected
lane.
We tested proposed algorithm for various times of day and night in highways and
regular roads. The experiment result shows proposed algorithm can recognition lane colors
and shapes of lane for various times.
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