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차선인식을 이용한 도로 휘도 측정 장치의 계산 영역 추출 방법

Title
차선인식을 이용한 도로 휘도 측정 장치의 계산 영역 추출 방법
Other Titles
The Method of Extracting the Computed Area for Luminance Measuring System using Lane Recognition
Author
조승현
Alternative Author(s)
Cho, Seung Hyun
Advisor(s)
조인휘
Issue Date
2013-08
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
도로 운전자의 안전을 위해 도로 및 터널 조명 기준이 국제 기준에 맞추어 개정되었다. 도로 조명의 설치 및 운영도 중요하지만 이를 제대로 활용하기 위해서는 운전자 시점에서 측정 평가하는 방법 및 측정 장치가 필수적이다. 기존의 측정 장치는 요구 사항을 모두 반영하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 역 원근 변환과 Otsu의 방법 및 모서리 검출을 이용한 정밀한 차선 인식 방법과 이를 이용한 효율적인 노면 휘도 측정 영역 계산 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 카메라 캘리브레이션 데이터를 이용하여 차량으로부터 수집된 휘도 데이터의 왜곡을 보정한다. 그리고 위 데이터를 역 원근 맵핑을 사용하여 거리측정이 가능한 이미지로 변환한다. 여기에 모서리 검출과 Otsu 임계 값을 이용하여 차선 후보 점들을 정한다. 차선 후보 점의 형태를 도로 폭과 비교 선택을 통해 최종 차선 후보 점을 선정한다. 마지막으로 RANSAC 알고리즘으로 차선의 방정식을 구한 후 측정자가 요구하는 측정영역의 거리를 사용하여 휘도 계산 영역을 결정한다. 실험 결과 제안한 방법을 통해 98.63%의 차선 검출률과 89.72%의 검출 영역 정확도를 확인했다. | This thesis suggests the detailed lane recognition algorithm that uses inverse perspective mapping, Otsu’s method and edge extraction, and the calculation method of efficient road luminance measurement area. The first suggestion is adjustment of luminance data distortion using camera calibration data. The images which are able to measure distance using inverse perspective mapping, are converted. The lane candidate point is detected with edge detection and Otsu's method. Final lane candidate point is selected through interference match with lane width. Lastly, luminance calculation area is determined using distance of measurement range that is required by measurer after calculating equation of lane using RANSAC algorithm. As a result of examination, lane extraction rate of 98.63% and extraction area accuracy of over 89% have been confirmed through suggested method.
This thesis suggests the detailed lane recognition algorithm that uses inverse perspective mapping, Otsu’s method and edge extraction, and the calculation method of efficient road luminance measurement area. The first suggestion is adjustment of luminance data distortion using camera calibration data. The images which are able to measure distance using inverse perspective mapping, are converted. The lane candidate point is detected with edge detection and Otsu's method. Final lane candidate point is selected through interference match with lane width. Lastly, luminance calculation area is determined using distance of measurement range that is required by measurer after calculating equation of lane using RANSAC algorithm. As a result of examination, lane extraction rate of 98.63% and extraction area accuracy of over 89% have been confirmed through suggested method.
URI
https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/132823http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000422908
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GRADUATE SCHOOL OF ENGINEERING[S](공학대학원) > ELECTRONIC & ELECTRICAL ENGINEERING(전기 및 전자공학과) > Theses(Master)
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