Abstract

본 논문에서는 고유선 공간에서 도로 차선을 검출하는 새로운 알고리즘을 제안합니다. 첫째, 우리는 곡선 차선과 직선 차선을 포함한 구조적으로 다양한 차선을 위한 데이터 기반 설명자인 고유선(eigenlane) 개념을 도입합니다. 고유선을 얻기 위해, 우리는 훈련 세트에 포함된 모든 차선이 포함된 차선 행렬에 대해 최적의 M-랭크 근사화를 수행합니다. 둘째, 우리는 고유선 공간에서 훈련 차선들을 클러스터링하여 차선 후보 집합을 생성합니다. 셋째, 차선 후보들을 이용해, SIIC-Net이라는 앵커 기반 검출 네트워크를 개발하여 최적의 차선 집합을 결정합니다. 실험 결과, 제안된 알고리즘이 구조적으로 다양한 차선에 대해 우수한 검출 성능을 제공함을 입증하였습니다.