Advanced driver assistance systems (ADAS) are rapidly developing and becoming a popular research subject. In this regard, inter-vehicular distance estimation is crucial for advanced driver assistance systems (ADAS), because it is capable of efficiently avoiding the dangers while driving. Distance estimation can be divided into two general categories: sensors-based methods and vision-based methods. Additionally, the development of deep neural networks has led to the advancement of object detection and distance estimation technologies. Alternatively, traditional vision-based methods can be used that can also reduce mathematical complexity and costs. However, most traditional methods for distance estimation based on monocular vision use the height of the camera above the road level, which is difficult to obtain. In this thesis, an improved measurement method for license plate detection based on monocular distance estimation is proposed. The method consists of license plate localization, digital segmentation, and distance measurement modules. At first, license plate is detected using traditional method. To reduce the interference, a trapezoid area in front of the vehicle is chosen as the region of interest (ROI), and Sobel operator is employed to perform edge detection. Later, segmentation is performed followed by distance calculation using the heights of the digits on the license plate. The actual distance is then estimated by comparing the real height and the pixel height of the license plate digits that are obtained with a single camera. The experimental results show improved performance than the previous methods. In the future, further improvements can be implemented by combining lane detection and vehicle detection technology.
첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)은 빠르게 개발되고 있으며 인기 있는 연구 과목이 되고 있다. 이 연구 주제에서,차량 거리 추정은 주행 중 위험을 효율적으로 피할 수 있기 때문에 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에 중요하다. 거리 추정은 센서 기반 방법과 비전 기반 방법의 두 가지 일반적인 범주로 나눌 수 있다. 또한, 심층 신경망의 발달로 인해 물체 감지 및 거리 추정 기술이 더 높은 수준에 도달했다. 수학적 복잡성과 높은 비용을 줄이기 위해, 단안 시력에 기반한 전통적인 방법들도 선택이다. 거리 추정을 위한 대부분의 방법은 도로 위 카메라의 높이를 사용하는데, 이는 구하기 어렵다. 본 논문에서는 단안 거리 추정에 기초한 번호판 검출을 위한 측정 방법을 제안한다. 이 방법은 번호판 현지화, 디지털 분할 및 거리 측정 모듈로 구성됩니다. 처음에는 전통적인 방법을 사용하여 번호판을 감지합니다. 간섭을 줄이기 위해 차량 전방의 사다리꼴 영역을 관심 영역(ROI)으로 선택하고 Sobel 연산자를 사용하여 에지 감지를 수행한다. 나중에 분할 후 번호판의 숫자 높이를 사용하여 거리 계산을 수행합니다. 그런 다음 실제 거리는 단일 카메라로 얻은 번호판 숫자의 실제 높이와 픽셀 높이를 비교하여 추정됩니다. 실험 결과는 이전 방법보다 향상된 성능을 보여준다. 향후 연구에서는 차선 감지 및 차량 감지 기술과 결합해 추가 개선을 구현할 수 있다.