Computer Vision Lab.

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
김학일 교수 정보통신공학과

Computer Science and Engineering

컴퓨터

연구실 소개

정보통신공학과의 Computer Vision Lab은 컴퓨터 비전과 자율주행차 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 한국교통안전공단(TS), 현대자동차, 현대NGV 등과의 협력 프로젝트를 통해 자율주행차의 안전성과 효율성을 높이는 연구를 수행하였습니다. 특히, 동적 장면에서의 차간 거리 보정 및 차량 자세 추정, 라이다 기반 3차원 물체 검출, 실시간 다중 객체 추적 등의 연구에서 두각을 나타내고 있습니다. 또한, 다양한 영상 처리 기술을 활용하여 얼굴 인증 시스템, 차량 문 주변 장애물 인식 및 거리 추정, 실시간 차선 인식 및 차량 검출 등에서도 우수한 성과를 거두었습니다. 이러한 연구 결과는 다수의 국제 학술지와 학회에서 발표되었으며, 관련 특허도 다수 보유하고 있습니다. Computer Vision Lab은 앞으로도 산업계와의 협력을 통해 혁신적인 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.

컴퓨터 비전

자율주행차

이미지 처리

영상 처리

객체 검출

행동 인식

연구 분야

동적 장면에서의 차량 자세 추정을 위한 광학 흐름 기반 기술

동적 장면에서 차량의 자세를 정확하게 추정하기 위해 광학 흐름 기반 기술을 활용하는 연구입니다. 이 연구는 도심 환경과 같은 복잡한 교통 상황에서 차량 간의 거리와 위치를 정확히 측정하기 위한 방법을 개발합니다. 이를 통해 자율 주행 차량 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 안전성과 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.

3차원 라이다 기반 물체 검출 기술

도심 환경에서 자가 앙상블 특징 보존 PointPillars를 이용한 라이다 기반 3차원 물체 검출 기술을 연구합니다. 이 기술은 차량 주변의 다양한 물체를 실시간으로 정확하게 인식하고 위치를 파악하여 자율 주행 차량의 안전 운행을 지원합니다. 라이다 센서 데이터를 효과적으로 처리하여 높은 정확도와 신뢰성을 보장하는 것이 연구의 핵심입니다.

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주요 논문

Surface Thermo-Dynamic Characterization of Poly (Vinylidene Chloride-Co-Acrylonitrile) (P(VDC-co-AN)) Using Inverse-Gas Chromatography and Investigation of Visual Traits Using Computer Vision Image Processing Algorithms

Vijay Kakani, Hakil Kim, Praveen Kumar Basivi, Visweswara Rao Pasupuleti

POLYMERS

2020

Automatic Distortion Rectification of Wide-Angle Images Using Outlier Refinement for Streamlining Vision Tasks

Vijay Kakani, Hakil Kim, Jongseo Lee, Choonwoo Ryu, Mahendar Kumbham

SENSORS

2020

Real-time and robust multiple-view gender classification using gait features in video surveillance

Trung Dung Do, Hakil Kim, Van Huan Nguyen

PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS

2020

Universal fingerprint minutiae extractor using convolutional neural networks