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차량 전,후방 안전주행 가이드

*경*
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2014.07.04
최종 저작일
2010.10
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목차

1. 서론
1.1 동기
1.2 목표

2. 본론
2.1 차선 검출
2.1.1 허프 직선 변환
2.1.2 차선 검출 과정
2.2 차량 위치 정보
2.2.1 Sobel Operator
2.2.2 차량 위치 정보 처리과정

3. 결과
3.1 구현 환경
3.2 화면 구성 및 기능 설명

4. 결론 - 문제점 및 개선 방향

5. 졸업작품 후기

본문내용

운전을 하다보면 안전거리를 지키지 않아 사고로 이어지는 경우가 종종 발생한다. 또한, 앞차가 차선을 바꾸거나 속도를 급속히 줄이는 경우 마찬가지로 위험한 상황이 일어난다. 이를 방지하기 위해 각종 센서를 이용한 감지 시스템이 등장하였는데, 차량 전면에 설치한 카메라를 통한 영상만으로 위험 요소를 감지해 보고자 이번 주제를 택하게 되었다.

<중 략>

허프 변환은 이미지 안에서 특정 형상을 가지고 있는 모양들을 구별해 낼 수 있는 알고리즘으로, 노이즈에 강하다는 장점을 가진다.
이진 영상에서 어느 한 점을 지나가는 직선은 무수히 많다. 즉, 이진 영상에서 한 점은 수 많은 직선들의 교차점일 수 있다. 직선을 기울기 a와 y절편 b로 표현할 경우(y=ax+b), (x,y) 좌표 평면에서의 한 점은 (a,b) 좌표평면에서는 직선의 형태로 표현된다. 입력 영상에서 0이 아닌 픽셀들을 (a,b) 좌표 평면 영상에서 모두 직선으로 표현하고, 직선들이 지나가는 위치에 있는 픽셀값을 모두 축적하면, (x,y) 좌표 평면에서의 직선은 (a,b) 좌표 평면에서는 국지적 최대값을 갖는 형태로 나타난다. 각 점들에 의해 표현되는 직선의 궤적을 모두 합하는 작업을 하기 때문에, (a,b) 좌표평면을 축적평면이라고 부른다.

<중 략>

대상 이미지에 Sobel operator를 세로 방향으로 적용하게 되면 그림 2-1 과 같이 가로 방향의 Edge들을 얻을 수 있다. 이 Edge의 각 행 마다의 Histogram을 구해보면 그림 2-2 을 얻을 수 있다. 이같이 얻어진 히스토그램에서 Peak 값을 가지는 곳이 차량 바닥의 후보 영역이라고 할 수 있겠다. 이 중 ①, ② 는 사진 상 수평 방향의 사물이 많이 존재하므로 Edge가 과도하게 존재하는 구간이므로, 이를 감안하여, 일정 기준치 이상의 Edge값을 보이는 구간을 배제하고 바닥부분을 검출하게 되면 그림 2-3와 같은 결과를 얻을 수 있다.

참고 자료

게리 로스트 브라드스키, " Learning OpenCV 제대로 배우기", 한빛미디어
곤잘레스 우즈, "Digital Image Processing", Pearson
김삼용 외, "전방향 환경인식에 기반한 지능형 운전자 보조 시스템", 2006년 9월 전자공학회 논문지
샴 아카디리 외, "시각적 특징들을 이요한 도로 상의 후방 추종 차량 인식", 전기학회 논문지 59권 3호 2010년 3월
한성지 외, "수평 및 수직 에지 성분의 대칭성 기반 차량 검출 기법", 2009년도 대한전기학회 하계학술대회 논문집
박희안, "속전속결 C언어", 영진 닷컴

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- 국내의 사물인터넷 상용화 사례를 찾아보고, 앞으로 기업에 사물인터넷이 어떤 영향을 미칠지 기술하시오
5글자 이하 주제 부적절한 예)
- 정형외과, 아동학대