[싱싱미역]차선인식 및 Detection Without Deeplearning

9월 19일
Canny edge detection, Gaussian blur, Region of interest 등을 이용한 차선인식

YOLOv8을 사용한 Detection 합쳐 결과 확인하기

확인해야 할 것
1. 차선인식시 해당 차선의 x, y 좌표 값이 나오는지
=> 나온다
2. YOLO에서 Detection한 x, y 좌표 값이 나오는지
=> Bbox 값이 나온다

의문제기

=> Bbox가 원래 물체보다 큰 경우들이 있는데 이 Bbox가 차선에 침범한 경우도 경고를 울리게 하는 것이 과연 실용적일까?

9월 22일

1. Image에 ROI영역을 정한다.
2. ROI를 기준으로 Bird's eye view(BEV)로 변환한다.
3. BEV에서 차선 검출을 시행한다

• Canny edge
• Hough 변환
• Ransac

4. 차선 정보(좌표값)를 기준으로 원본이미지로 Backward 시킨다.

9월 26일

Twinlitenet으로 차선을 도출한 뒤 Roi설정과 opencv 연산으로 본인 차선에 대한 정보를 가져온다.

=> 도로 색이 변하거나 밤인 경우에도 Roi설정만 잘되어 있으면 본인차선 인식 가능.