도로 로드파일 관련 논문

📚 이 특허와 유사한 연구 논문 리스트

아래 논문들은 같은 맥락(단안/스테레오 카메라 기반 도로 높이 추정, 장애물 감지, BEV 변환, Optical Flow 기반 깊이 추정 등)에 속하는 대표 연구들입니다.
즉, 이 특허와 기술적 원리가 유사하거나 진화형 접근을 취한 연구들입니다.

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🔹 Optical Flow + Planar Homography 기반 도로 높이 추정

1. C. Rabe, C. Stiller, U. Franke, S. Gehrig, “Dense, robust, and accurate motion field estimation from stereo image sequences in real-time,” IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2010.
   → 스테레오 이미지 기반 도로 평면 추정 및 잔차(flow residual) 로 장애물 높이 검출.
   Mobileye 특허의 optical flow residual 아이디어와 매우 유사.
2. T. Brox, A. Bruhn, N. Papenberg, J. Weickert, “High accuracy optical flow estimation based on a theory for warping,” ECCV 2004.
   → 특허에 인용된 원문. Warping 기반 Optical Flow 정합의 이론적 근거로 사용됨.
3. C. Liu, “Beyond Pixels: Exploring New Representations and Applications for Motion Analysis,” Ph.D. Thesis, MIT, 2009.
   → Variational Optical Flow 접근 기반의 residual flow 분석. Mobileye 특허에서 명시적으로 참조함.
4. Horn, B.K.P., Schunck, B.G., “Determining Optical Flow,” Artificial Intelligence, 1981.
   → Optical Flow 계산의 고전적 이론. 특허의 핵심 모듈 기반.

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🔹 Monocular / Stereo Depth Estimation & Road Surface Reconstruction

1. Y. Wang et al., “RoadBEV: Reconstructing Road Surface Elevation in Bird’s Eye View,” 2023.
   → 단안/스테레오 BEV 기반 도로 표면 고도 복원.
   (Mobileye의 residual optical flow를 BEV 좌표로 일반화한 후속 연구.)
2. Y. Liu et al., “Monocular road surface reconstruction using structure from motion,” IEEE IV, 2019.
   → 단안 카메라 영상의 SFM 기반 도로 표면 3D 복원.
   Optical flow 잔차 개념과 직접적으로 대응됨.
3. K. Zhang, J. Zhang, “Dynamic road surface 3D reconstruction using monocular vision,” Sensors, 2020.
   → 차량 이동 시 단안 영상 시차를 활용한 도로 높이 지도 생성.
   Mobileye의 multi-frame homography 접근과 거의 동일한 구조.
4. C. Braillon et al., “Real-time moving obstacle detection using optical flow models,” IEEE IV, 2006.
   → Optical flow 잔차를 통해 도로 위 돌출부(방지턱 등) 감지.
   특허의 전신에 가까운 연구.

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🔹 BEV 변환 및 다중프레임 정합 기반 고도 추정

1. A. Palazzi et al., “Learning to Map Road Topology from Surround View Cameras,” CVPR 2022.
   → BEV 상에서 multi-frame warping과 deep homography 학습.
   Mobileye의 “multi-frame road surface model” 확장형.
2. S. Li et al., “Self-supervised Monocular Depth Estimation with Structured 3D Planes,” ICCV 2021.
   → 도로를 planar model로 보고, 잔차로 구조적 오차 감지.
   Mobileye의 planar-surface homography 가정과 동일한 수학적 프레임.

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🔹 Kalman Filter / Multi-frame Road Modeling 응용

1. F. Oniga, S. Nedevschi, “Processing dense stereo data using elevation maps: Road surface, traffic isle, and obstacle detection,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2010.
   → 도로 고도 모델 + 칼만필터 누적. Mobileye의 multi-frame fusion 방식과 대응.
2. A. Wedel et al., “3D Scene Flow Estimation Using a Piecewise Rigid Scene Model,” IJCV, 2011.
   → Optical flow를 3D scene flow로 확장해 도로 기복 검출.

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🔸 요약

구분핵심 접근대표 논문

Optical Flow 기반	Warping + Residual Flow	Brox 2004, Liu 2009, Braillon 2006
Monocular Depth	SFM / BEV Elevation	Liu 2019, Wang 2023
Multi-frame 모델	Kalman / Homography Fusion	Oniga 2010, Mobileye 2015
Planar Model 기반	Homography + Road Plane	Rabe 2010, Li 2021

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원하신다면, 위 논문들 중 “단안 기반 방지턱 높이 추정” 또는 “Optical Flow + SFM 융합 구조” 중심으로 5편만 선정해 세부 비교표(입력–출력–추정방법–평가데이터셋)를 만들어드릴까요?