이 연구는 자율 주행 및 첨단 운전자 지원 시스템에 필수적인 고해상도(HD) 지도를 활용한 비전 기반 자차 차선 추정 문제를 다룹니다. 기존 방식은 정확한 카메라 보정이 필요하여 카메라 구성의 변화에 제한적이었습니다.
제안하는 모델은 단일 이미지에서 자차의 현재 차선 인덱스를 직접 추정하는 학습 기반 접근법입니다. 강건한 성능을 위해 두 개의 헤드가 동시에 좌우 경계선 기준 차선을 추정하며, 소실점 및 소실선 정보를 활용한 주의 메커니즘을 통해 정확한 보정 없이도 다양한 관점 변화에 적응할 수 있습니다.
실험 결과, 제안 모델은 다양한 환경과 디바이스, 카메라 설치 위치 및 방향에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히 제한된 시야, 초점 이탈, 회전된 이미지와 같은 어려운 상황에서도 높은 정확도를 달성했습니다.
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