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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 125 - 131 (7page)
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소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. 제안하는 방법
III. 정확도 평가
IV. 결론
참고문헌
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
C. Rasmussen / 2004 / Grouping dominant orientations for ill-structured road following / Proc. of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1:I-470~I-477
K. Hui / 2009 / Vanishing point detection for road detection / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :96~103
S. Battiatoa / 2004 / 3D Stereoscopic Image Pairs by Depth-Map Generation / Proceedings of the 3D Data Processing, Visualization, and Transmission, 2nd International Symposium :124~131
R. Itu / 2017 / Automatic extrinsic camera parameters calibration using Convolutional Neural Networks / 2017 IEEE 13th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP 2017) :273~278
최지원 / 2011 / Histogram of Oriented Gradient를 이용한 실시간 소실점 검출 / 전자공학회논문지 - SP 48(2):96~101
K. Hui / 2009 / Vanishing point detection for road detection / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :96~103
S. Battiatoa / 2004 / 3D Stereoscopic Image Pairs by Depth-Map Generation / Proceedings of the 3D Data Processing, Visualization, and Transmission, 2nd International Symposium :124~131
R. Itu / 2017 / Automatic extrinsic camera parameters calibration using Convolutional Neural Networks / 2017 IEEE 13th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP 2017) :273~278
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