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In this paper, we propose stereo vision-based obstacle detection and vehicle verification methods using U-disparity map

and bird's-eye view mapping. First, we extract a road feature using maximum frequent values in each row and column.

And we extract obstacle areas on the road using the extracted road feature. To extract obstacle areas exactly we utilize

U-disparity map. We can extract obstacle areas exactly on the U-disparity map using threshold value which consists of

disparity value and camera parameter. But there are still multiple obstacles in the extracted obstacle areas. Thus, we

perform another processing, namely segmentation. We convert the extracted obstacle areas into a bird's-eye view using

camera modeling and parameters. We can segment obstacle areas on the bird's-eye view robustly because obstacles are

represented on it according to ranges. Finally, we verify the obstacles whether those are vehicles or not using various

vehicle features, namely road contacting, constant horizontal length, aspect ratio and texture information. We conduct

experiments to prove the performance of our proposed algorithms in real traffic situations.

본 논문에서는 U-시차맵과 조감도를 이용한 스테레오 비전 기반의 장애물체 검출 및 차량 검증 방법을 제안한다. 먼저

최대 빈도 값을 이용하여 V-시차맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고, 추출된 도로 정보를 이용하여 대략적인 도로상의

장애물체 영역을 추출한다. 좀 더 정확한 장애물체 영역 추출을 위하여 U-시차맵을 생성하는데, 이때 시차값과 카메라 파라

미터를 이용하여 계산된 문턱치를 이용하여 높이 제한된 U-시차맵을 생성함으로써, 일정한 높이의 장애물체만을 검출 할

수 있다. 그러나 검출된 장애물체 영역 내에는 여전히 다수의 장애물체와 배경이 존재하므로, 세그먼테이션 과정을 수행한

다. 전 단계에서 추출된 장애물체 영역을 카메라 모델링과 파라미터를 이용하여 조감도 맵핑을 수행한다. 조감도는 시차맵과

카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체들을 좀 더 쉽게 분리할 수 있다. 마지막으

로 각각 분리된 장애물체들 별로 차량 특징 기반의 차량 검증 과정을 수행한다. 도로 접점 여부, 일정한 수평크기, 가로?세로 비

율 및 텍스쳐 정보를 이용하여 최종적으로 도로상의 차량만을 검출한다. 그리고 실제 도로에서 획득한 영상에 제안한 알고리즘을

적용함으로써 장애물체 검출 및 차량 검증 성능을 검증한다.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
유한 상태 기계를 이용한 자율무인기뢰처리기의 다중센서융합기반 수중유도항법시스템 설계 김기훈, 최현택, 이종무 pp.33-42

CDS센서를 이용한 이동 가능형 태양추적시스템 설계 심명규, 지언호, 전순용 pp.6-11

U-시차맵과 조감도를 이용한 스테레오 비전 기반의 장애물체 검출 및 차량 검증 방법 이충희, 임영철, 권순, 이종훈 pp.86-96

핀 드라이버와 접지가딩 기법을 적용한 모바일 디스플레이용 연성회로기판의 ICT검사 시스템 한주동, 최경진, 이용현, 김동한 pp.97-104

정확도를 향상시킨 BGA 솔더볼 외관검사 기법 개발 허경무 pp.80-85

주성분 분석법 및 외곽선 영상의 통계적 특성을 이용한 클러터 제거기법 연구 강석종, 김도종, 배현덕 pp.12-18

시간지연을 가지는 비선형 상호연결시스템의 견실비약성H∞ 분산 퍼지모델 제어기법 김준기, 박홍배, 양승협, 권영신, 방경호 pp.64-72

지능형 자동차용 임베디드 플랫폼 소프트웨어 테스팅 연구 조현철, 박세권, 조희섭 pp.73-79

무기체계 양산단계 자동화 시험장비(ATE) SW신뢰성 향상 방안 연구 윤영호, 금종주, 황운희, 구기영, 우순 pp.19-26

FMCW 차량용 레이더의 이동타겟 탐지 알고리즘 제안 현유진, 오우진, 이종훈 pp.27-32

저고도 탐지레이더용 진행파관증폭기 정비시스템 개발 및 성능시험 연구 윤인철, 권종원, 윤석진, 김희식 pp.43-50

시간 지연 요소를 이용한 PI 제어기 자동 동조 알고리즘 오승록 pp.1-5

슬라이딩 모드를 이용한 롤투롤 인쇄 시스템을 위한 분산 처리 장력 관측에 관한 연구 이학성 pp.58-63

채널추정 오차에 강인한 적응형 MIMO 신호처리 기법 최준성, 은창수 pp.51-57

참고문헌 (19건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Everett H.R., Sensors for mobile Robots:Theory and Application, Wellesley MA, A.K. Peters, 1995. 미소장
2 On-road vehicle detection: a review. 네이버 미소장
3 V. Kastinaki et al., “A Survey of Video Processing Techniques for Traffic Applications,” Image and Vision Computing, Vol. 21, No. 4, 2003, pp. 359-381. 미소장
4 Vehicle detection using normalized color and edge map. 네이버 미소장
5 C. Tzomakas and W. Seelen, “Vehicle Detection in Traffic Scenes Using Shadows,” Technical report 98-06, Institute for Neuroinformatik, Ruht-university, 1998. 미소장
6 Shape-resolving local thresholding for object detection 네이버 미소장
7 Visual perception of obstacles and vehicles for platooning 네이버 미소장
8 Stereo vision-based forward obstacle detection 소장
9 Vehicle detection by means of stereo vision-based obstacles features extraction and monocular pattern analysis 네이버 미소장
10 이충희, 임영철, 권순, 이종훈, “스테레오 비전 기 반의 도로 특징 정보 추출 및 장애물체 검출,” 전 자공학회논문지, 46권, 제6호, 28-37쪽, 2009년 11 월. 미소장
11 이충희, 임영철, 권 순, 이종훈, “스테레오 비전 기 반의 이동객체용 실시간 환경 인식 시스템,” 대한 임베디드공학회, 3권, 3호, 143-150쪽, 2008년 9월 미소장
12 C. H. Lee, Y. C. Lim, S. Kwon and J. H. Lee, “Obstacle localization with a binarized v-disparity map using local maximum frequency values in stereo vision,” International Conference on Signals, Circuits and Systems 2008, pp. 1-4, Nov. 2008. 미소장
13 이충희, 임영철, 권순, 이종훈, “스테레오 비전을 이용한 장애물체 검출용 후처리 기법,” UCT 2008 학술대회, 172-175쪽, 2008년 7월 미소장
14 R. Labayrade, D. Aubert, “A Single Framework for Vehicle Roll, Pitch, Yaw Estimation and Obstacles Detection by Stereovision,” IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings, 2003, pp. 31-36. 미소장
15 R. Labayrade, D. Aubert, and J.-P. Tarel, “Real time obstacle detection on non flat road geometry through V-disparity representation,” IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Versailles, June, 2002, pp. 646-651. 미소장
16 C. Pocol, S. Nedevschi, M. M. Meinecke, “Obstacle Detection Based on Dense Stereovision for Urban ACC Systems,” in Proceedings of 5th International Workshop on Intelligent Transportation (WIT 2008), 2008, pp. 13-18. 미소장
17 R. Hartley, and A. Zisserman, Multiple View Geometry, 2nd ed., Cambridge University Press, 2003. 미소장
18 GLCM texture http://www.fp.ucalgary.ca/mhallbey/ 미소장
19 임영철, 이충희, 권 순, 이종훈, “스테레오 비전에 서 향상된 적응형 퍼지 칼만 필터를 이용한 거리 추정 기법,” 전자공학회논문지, 45권, 제6호, 108-116쪽, 2008년 11월. 미소장

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