[소논문] 자동차의 교통표지 검출 및 인식을 위한 새로운 알고리즘 개발

목차

Ⅰ. 서론
(1) 연구의 필요성
(2) 연구 목적
(3) 연구 범위 및 가정
(4) 기존 연구에 대한 선행 조사
(5) 배경이론

Ⅱ. 연구 방법
Ⅱ-1. 이미지 전처리 과정
Ⅱ-2. 교통표지 검출
Ⅱ-3. 교통표지 인식

Ⅲ. 결과
Ⅲ-1. 이미지 전처리 과정
Ⅲ-2. 교통표지 검출
Ⅲ-3. 교통표지 인식

Ⅳ. 결론 및 논의

Ⅴ. 참고 문헌

본문내용

Ⅰ. 서론
(1) 연구의 필요성
최근들어 지능형 차량 시스템에 대한 연구가 점점 증가하는 추세이다. 지능형 차량 시스템이란 무인 운전 시스템, 운전자 편의 도모 시스템, 운전자 안전 확보 시스템 등을 총괄하는 개념이다. 지능형 차량 시스템 연구에 있어서 도로면에 있는 교통표지 검출 및 인식 연구는 중요한 의미를 갖는다. 이는 운전자의 안전과 편의를 확장하는데 도움을 준다. 운전자는 사람이기 때문에 주변의 모든 상황에 올바르게 대처하기 어렵다. 그래서 운전자가 놓칠 수 있는 도로면 교통표지를 지능형 차량 시스템이 대신 인식하여 적절한 대처를 하면 운전자가 처할 위험한 상황을 미연에 방지할 수 있다. 나아가 운전자로서 주의를 기울여야 할 대상이 조금이라도 줄어들면 운전자는 더 편하고 여유로운 운전 생활을 누릴 수 있다. 지능형 차량 시스템이 운전자의 손과 생각을 일부 대신하면 운전자는 옆좌석에 앉은 아기를 한 번 더 챙길 수 있고 건너편에서 뛰어오는 학생에 더 신경쓸 수 있게 된다.

<중 략>

시뮬레이션을 통해 얻은 교통표지 인식에 대한 결과는 다음과 같다. 교통표지를 인식하기에 앞서, 검출한 교통표지와 비교할 교통표지 데이터베이스를 만들면 ‘그림 11’과 같다. 검출한 교통표지 이미지가 검은색과 하얀색으로만 이뤄졌기 때문에 데이터베이스의 이미지들도 흑백 이미지로 변환한다.
준비한 데이터베이스를 활용하고 배경이론에서 다룬 PCA(Principal Components Analysis)를 이용해서 검출한 교통표지와 가장 유사한 교통표지를 데이터베이스에서 찾아내면 ‘그림 12’와 같은 결과를 얻는다. 데이터베이스에서 찾은 교통표지와 검출한 교통표지가 거의 일치하는 것을 확인할 수 있다. 데이터베이스에서 찾은 교통표지는 그 교통표지가 어떤 지시내용을 담고 있는지 컴퓨터가 이미 알고 있다. 그러므로 검출한 교통표지가 어떤 지시내용을 담고 있는지 컴퓨터가 알게 된다.

참고 자료

Bertozzi, Massimo, "GOLD : A Parallel Real-Time Stereo Vision System for Generic Obstacle and Land Detection," IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 7, NO. 1, pp.62-81, 1998
Comaniciou, Dorin, "Mean Shift: A Robust Appoach Toward Feature Space Analysis," IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL.24, NO.5, pp.603-619, 2002
Hartley, Richard and Zisserman, Andrew, "Multiple View Geometry in Computer Vision,"Cambridge Univ., 2006
김성준, 김현수, "지능형 차량 시스템을 위한 LANE & OBSTACLE DETECTION 연구", 2008