Prescan 환경에서 Haar-Like Feature 기반의 분류기를 이용한 차량 검출에 관한 연구

초록

최근 자율주행 자동차 발전과의 3대 핵심 원리인 ‘인지’, ‘판단’, ‘제어’ 중 가장 선행 단계인 ‘인지’에 대한 연구가 화두에 오르고 있고, 특히 카메라 센서 기반의 Vision Processing 연구가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문은 충돌과 같은 자동차 교통사고 예방을 위해 앞서가는 선행 차량의 뒷모습과 주행도로 반대편에서 오는 차량의 앞모습을 인지하는 차량 검출 기술에 대한 연구를 기술한다. 차량 검출(Vehicle Detection)과 같은 경우 실시간 환경에서 빠른 시간 내에 효율적으로 객체검출(Object Detection)이 이루어져야 하는데, 이를 위해 Haar-like features 특징 기반의 Adaboost 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘으로 학습된 강한 분류기를 이용하여 ADAS 차량 시뮬레이터인 Prescan의 시나리오 환경에 적용하여 차량을 검출하고, 실제 차량에 적용하기 위해 CCTV 영상을 이용하여 검증한다.