자율주행 차량을 위한 교통표지판 인식 및 RANSAC 기반의 모션예측을 통한 추적

김성욱; 이준웅

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김성욱 (전남대학교) 이준웅 (전남대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제22권 제2호

발행연도: 2016.2

수록면: 110 - 116 (7page)

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Autonomous vehicles must obey the traffic laws in order to drive actual roads. Traffic signs erected at the side of roads explain the road traffic information or regulations. Therefore, traffic sign recognition is necessary for the autonomous vehicles. In this paper, color characteristics are first considered to detect traffic sign candidates. Subsequently, we establish HOG (Histogram of Oriented Gradients) features from the detected candidate and recognize the traffic sign through a SVM (Support Vector Machine). However, owing to various circumstances, such as changes in weather and lighting, it is difficult to recognize the traffic signs robustly using only SVM. In order to solve this problem, we propose a tracking algorithm with RANSAC-based motion estimation. Using two-point motion estimation, inlier feature points within the traffic sign are selected and then the optimal motion is calculated with the inliers through a bundle adjustment. This approach greatly enhances the traffic sign recognition performance.

#autonomous vehicle #traffic sign recognition #HOG #SVM #tracking #motion estimation

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D. L. E. Arturo and A. S. Miguel, “Road traffic sign detection and classification,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 44, no. 6, pp. 848-859, 1997.

G. Piccioli, Giulia, E. D. Micheli, P. Parodi, and M. Campani, “Robust method for road sign detection and recognition,” Image and Vision Computing, vol. 14, no. 3, pp. 209-223, 1996.

D. E. Goldberg and J. H. Holland, “Genetic algorithms and machine learning,” Machine Learning, vol. 3, no. 2, pp. 95-99, 1988.

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network. J. Miura, T. Kanda, and Y. Shirai, “An active vision system for real-time traffic sign recognition,” Proc. of Intelligent Transportation Systems, IEEE, pp. 52-57, 2000.

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