운전자 안정성 향상을 위한 Generative Adversarial Network 기반의 야간 도로 영상 변환 시스템

Night-to-Day Road Image Translation with Generative Adversarial Network for Driver Safety Enhancement

초록

첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 기술 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있는 기술이다. ADAS 기술은 직접적으로 차량을 제어하는 기술과 간접적으로 운전자에게 편의를 제공하는 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 운전자에게 시각적 편의를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전방 블랙박스 카메라로부터 촬영된 도로 영상을 입력받는다. 입력된 영상은 가로 축을 따라 세 부분으로 분할된 뒤 일괄적으로 이미지 변환 모듈을 통해 각각 낮 영상으로 변환된다. 변환된 영상은 다시 결합된 뒤 운전자에게 제공되어 시각적 편의를 제공한다. 본 논문의 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 밝기 변환 알고리즘과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증한다.

키워드

Image translationImage enhancementDeep learningCycle consistencyGenerative adversarial network
제목
운전자 안정성 향상을 위한 Generative Adversarial Network 기반의 야간 도로 영상 변환 시스템
제목 (타언어)
Night-to-Day Road Image Translation with Generative Adversarial Network for Driver Safety Enhancement
저자
안남현강석주
DOI
10.5909/JBE.2018.23.6.760
발행일
2018-11
저널명
방송공학회 논문지
23
6
페이지
760 ~ 767