KR101610036B1 - 터널 판단 장치 및 터널 판단 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량 전방 영상을 출력하는 카메라부, 상기 차량 전방 영상에서 소실점을 검출하여 도로 영역 및 비도로 영역 중 적어도 어느 하나를 출력하는 도로영역분류부, 상기 비도로 영역에서 램프 패턴 및 상기 도로 영역에서 차선 패턴 중 적어도 어느 하나를 검출하는 패턴검출부 및 상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴 중 적어도 어느 하나를 고려하여 터널 진입 여부를 판단하는 터널판단부를 포함하는 터널 판단 장치에 관한 것이다.

Description

터널 판단 장치 및 터널 판단 방법{Method and apparatus for tunnel decision}

본 발명은 터널 판단 장치 및 터널 판단 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량 전방 영상을 소실점을 포함하는 수평선을 기준으로 비도로 영역 및 도로 영역으로 구분하여 출력하고, 비도로 영역에서 램프 패턴을 검출하고, 도로 영역에서 차선 패턴을 검출하여 램프 패턴과 차선 패턴을 동시에 검출하고 차선의 곡률, 기울기 및 진행 방향 등의 특성을 고려하여 터널 진입 여부 및 터널 탈출 여부를 판단하는 터널 판단 장치 및 터널 판단 방법에 관한 것이다.

복잡하고 다양한 도로 환경에서 운전자의 더욱 편안하고 안전한 운전을 지원해 주는 기술이 개발되고 있다. 이에 따라 많은 차량이 DAS(Driving Assistance System)을 적용한다. DAS 적용을 위해 센서 기능의 개발도 활발하게 이루어 지고 있다.

도로 환경 중 특히 터널 주행 시 급격한 조도의 변화로 인해 차량 센서가 물체를 정확히 인지하는데 큰 장애가 된다. 이에 최근 터널의 가로등을 일정한 패턴으로 검출하여 차량의 터널 진입 여부 및 탈출 여부를 판단하는 기술이 연구 중에 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 차량 전방 영상을 소실점을 포함하는 수평선을 기준으로 비도로 영역 및 도로 영역으로 구분하여 출력하고, 비도로 영역에서 램프 패턴을 검출하고, 도로 영역에서 차선 패턴을 검출하여 램프 패턴과 차선 패턴을 동시에 검출하고 차선의 곡률, 기울기 및 진행 방향 등의 특성을 고려하여 터널 진입 여부 및 터널 탈출 여부를 판단하는 터널 판단 장치 및 터널 판단 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시례에 따른 터널 판단 장치는, 차량 전방 영상을 출력하는 카메라부, 상기 차량 전방 영상에서 소실점을 검출하여 도로 영역 및 비도로 영역 중 적어도 어느 하나를 출력하는 도로영역분류부, 상기 비도로 영역에서 램프 패턴 및 상기 도로 영역에서 차선 패턴 중 적어도 어느 하나를 검출하는 패턴검출부 및 상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴 중 적어도 어느 하나를 고려하여 터널 진입 여부를 판단하는 터널판단부를 포함한다.

상기 도로영역분류부는 상기 차량 전방 영상에서 상기 소실점을 포함하는 수평선 하단을 상기 도로 영역으로 출력한다.

상기 도로영역분류부는 상기 차량 전방 영상에서 상기 소실점을 포함하는 수평선 상단을 상기 비도로 영역으로 출력한다.

상기 도로영역분류부는 상기 카메라부에 설정된 좌표계에서 수평선을 검출하여 도로 영역 및 비도로 영역을 출력한다.

상기 패턴검출부는 상기 비도로 영역에서 화소의 밝기값을 고려하여 램프 패턴을 검출한다.

상기 터널판단부는 상기 차량 전방 영상에서 상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴, 상기 차선 패턴의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 상기 차량의 터널 진입 여부를 판단한다.

상기 터널판단부는 상기 램프 패턴의 검출 지속 시간 및 검출 빈도 중 적어도 어느 하나를 고려하여 상기 터널 탈출 여부를 판단한다.

상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시례에 따른 터널 판단 방법은, 차량 전방 영상을 출력하는 단계, 상기 차량 전방 영상에서 소실점을 검출하여 도로 영역 및 비도로 영역 중 적어도 어느 하나를 출력하는 단계, 상기 비도로 영역에서 램프 패턴 및 상기 도로 영역에서 차선 패턴 중 적어도 어느 하나를 검출하는 단계 및 상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴 중 적어도 어느 하나를 고려하여 터널 진입 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

상기 도로 영역 출력 단계에서 상기 차량 전방 영상에서 상기 소실점을 포함하는 수평선 하단을 상기 도로 영역으로 출력한다.

상기 도로 영역 출력 단계에서 상기 차량 전방 영상에서 상기 소실점을 포함하는 수평선 상단을 상기 비도로 영역으로 출력한다.

상기 패턴 검출 단계에서 상기 비도로 영역에서 화소의 밝기값을 고려하여 램프 패턴을 검출한다.

상기 터널 진입 및 탈출 판단 단계에서 상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴,상기 차선 패턴의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 상기 차량의 터널 진입 여부를 판단한다.

상기 터널 진입 및 탈출 판단 단계에서 상기 램프 패턴의 검출 지속 시간 및 검출 빈도 중 적어도 어느 하나를 고려하여 상기 터널 탈출 여부를 판단하는 단계; 를 더 포함한다.

상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시례에 따른 터널 판단 방법은, 차량 전방 영상을 출력하는 단계, 차량 전방 영상에서 소실점을 검출하여 도로 영역 및 비도로 영역 중 적어도 어느 하나를 출력하는 단계 및 상기 비도로 영역에서 램프 패턴을 검출하고 상기 도로 영역에서 차선 패턴을 검출하는 단계를 포함한다.

상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴 검출 단계는 상기 차량 전방 영상에서 상기 비도로 영역에서 상기 램프 패턴을 검출하면서 동시에 상기 도로 영역에서 차선 패턴을 검출한다.

상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴이 동시에 검출되고 상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴, 상기 차선 패턴의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 상기 차량의 상기 터널 진입 여부를 판단하는 단계를 더 포함한다.

상기 차선 패턴의 차선 특징 유사도값이 설정값 이상이고 상기 램프 패턴의 검출 지속 시간 및 검출 빈도를 고려하여 상기 차량의 상기 터널 탈출 여부를 판단하는 단계를 더 포함한다.

기타 실시례들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명의 터널 판단 장치 및 터널 판단 방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.

첫째,　차량 전방 영상을 소실점을 검출하여 도로 영역 및 비도로 영역 중 적어도 어느 하나를 출력하는 장점이 있다.

둘째,　비도로 영역에서 램프 패턴 및 도로 영역에서 차선 패턴 중 적어도 어느 하나를 검출하여 터널 진입 여부를 판단하는 장점도 있다.

셋째,　패턴검출부는 비도로 영역에서 화소의 밝기값을 고려함으로써 램프 패턴을 검출하는 장점도 있다.

넷째, 터널판단부는 차량 전방 영상에서 램프 패턴 및 차선 패턴, 차선 패턴의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 상기 차량의 터널 진입 여부를 판단하는 장점도 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 터널 판단 장치의 구성을 도시한 구성도이다.
도 2는 소실점을 고려하여 도로 영역 및 비도로 영역으로 출력된 차량 전방 영상도이다.
도 3은 도 1에 도시한 구성에 의한 터널 판단 방법의 제어 흐름을 도시한 제어 흐름도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시례들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시례들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시례들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이하, 본 발명의 실시례들에 의하여 터널 판단 장치를 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 터널 판단 장치의 구성을 도시한 구성도이다. 본 발명의 일실시례에 따른 터널 판단 장치는 카메라부(100), 도로영역분류부(200), 패턴검출부(300) 및 터널판단부(400)를 포함한다.

일실시례에 따른 카메라부(100)는 차량 전방 영상을 도로영역분류부(200)에 출력한다. 카메라부(100)는 차량 내부 및 외부 어느 하나에 차량 전방에 존재하는 차선 및 가로등을 방해없이 명확하게 촬영할 수 있는 위치에 설치된다.

도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 소실점(VP)을 검출하여 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA) 중 적어도 어느 하나를 출력한다.

도로영역분류부(200)는 차선을 검출하여 차선의 교차점을 소실점(VP)으로 산출한다. 도로영역분류부(200)는 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 차선을 추출한다. 도로영역분류부(200)는 그레이스케일(grey-scale) 처리 및 이진화 처리 한 차량 전방 영상에서 차선 후보를 검출하여 그룹화 처리를 수행함으로써 차선을 검출할 수도 있다. 도로영역분류부(200)는 차선의 유효성을 검사하여 그룹화한 차선 후보를 병합하여 차선을 검출할 수도 있다.

도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 소실점(VP)을 포함하는 수평선 하단을 도로 영역(RA)으로 출력한다. 도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 소실점(VP)을 포함하는 수평선 상단을 비도로 영역(NRA)으로 출력한다. 도로영역분류부(200)는 카메라부(100) 장착 상태를 기준으로 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA)을 출력할 수도 있다.

도로영역분류부(200)는 카메라부(100)에 설정된 좌표계에서 수평선을 검출하여 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA)을 출력할 수도 있다. 도로영역분류부(200)는 카메라부(100)가 출력한 차량 전방 영상에 설정된 좌표계에서 기울기가 수평인 선을 검출하여 수평선을 검출할 수 있다. 도로영역분류부(200)는 검출한 수평선의 하단을 도로 영역(RA)으로 출력할 수 있다. 도로영역분류부(200)는 검출한 수평선의 상단을 비도로 영역(NRA)으로 출력할 수 있다.

도로영역분류부(200)가 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA)을 출력하는 모습은 도 2에 도시하였다.

패턴검출부(300)는 비도로 영역에서 램프 패턴(LP) 및 도로 영역에서 차선 패턴(RP) 중 적어도 어느 하나를 검출한다. 패턴검출부(300)는 비도로 영역에서 화소의 밝기값을 고려하여 램프 패턴을 검출한다.

패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 터널 가로등을 램프 패턴(LP)으로 검출한다. 패턴검출부(300)는 터널의 어두운 상황을 감안하여 차량 전방 영상에서 화소 밝기값이 설정된 한계값을 초과하는지 판단한다. 패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 화소 밝기값이 설정된 한계값을 초과하는 부분을 램프 패턴 후보로 추출하여 램프 패턴(LP)을 검출한다.

패턴검출부(300)는 차량 전방 영상을 그레이스케일(grey-scale) 처리한다. 패턴검출부(300)는 차량 전방 영상을 이진화 처리한다. 패턴검출부(300)는 이진화 처리한 차량 전방 영상의 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴(LP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 주변 영역과의 화소 밝기 차이에 따라 필터링하여 램프 패턴 후보를 추출하여 램프 패턴(LP)을 검출할 수도 있다. 패턴검출부(300)는 복수로 추출한 램프 패턴 후보 간의 그룹화 과정을 통하여 램프 패턴(LP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 램프 패턴 후보 중에서 설정된 밝기값 이하인 것을 제외하여 램프 패턴(LP)을 검출할 수 있다.

패턴검출부(300)는 그레이스케일 처리 및 이진화 처리한 차량 전방 영상의 도로 영역(RA)에서 차선 패턴(RP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 설정된 밝기값을 초과하는 부분을 차선 패턴 후보로 추출하여 차선 패턴(RP)를 검출할 수 있다. 패턴검출부(300)는 주변 영역과의 화소 밝기 차이에 따라 필터링하여 차선 패턴 후보를 추출하여 차선 패턴(RP)을 검출할 수도 있다. 패턴검출부(300)는 복수로 추출한 차선 패턴 후보 간의 그룹화 과정을 통하여 차선 패턴(RP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 차선 패턴 후보 중에서 설정된 밝기값 이하인 것을 제외하여 차선 패턴(RP)을 검출할 수 있다.

패턴검출부(300)는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP) 검출 단계는 차량 전방 영상에서 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴(LP)을 검출하면서 동시에 도로 영역(RA)에서 차선 패턴(RP)을 검출할 수 있다.

패턴검출부(300)는 차량 전방 영상에서 램프 패턴(LP)이 나타나는 간격이 일정하다는 점을 이용하여 램프 패턴(LP)의 유효성을 검사하여 최종적으로 램프 패턴(LP)을 검출할 수 있다.

터널판단부(400)는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP) 중 적어도 어느 하나를 고려하여 터널 진입 여부 및 터널 탈출 여부를 판단한다. 터널판단부(400)는 차량 전방 영상에서 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP)이 동시에 검출될 때 차량이 터널에 진입한 것으로 판단할 수 있다. 터널판단부(400)는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP)이 동시에 검출되고, 차선 패턴(RP)의 곡률, 진행 방향 및 기울기의 유사도값이 설정된 유사도값 이상이면 차량이 터널에 진입한 것으로 판단한다.

터널판단부(400)는 차선 패턴(RP) 및 램프 패턴(LP)의 곡률, 진행 방향 및 기울기 각각에 대해 기준 곡률, 기준 진행 방향 및 기준 기울기를 설정하여 이에 대한 차이를 이용하여 유사도값을 산출할 수 있다. 터널판단부(400)는 차량 전방 영상의 좌표계에서 검출된 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP)의 좌표를 설정하여 곡률, 기울기 및 진행 방향을 산출한다. 터널판단부(400)는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴이 동시에 검출되고 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP), 차선 패턴(RP)의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 차량의 터널 진입 여부를 판단할 수 있다.

패턴검출부(300)가 검출하는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP)은 진행 방향, 기울기 및 곡률 등에서 유사점이 존재한다. 터널판단부(400)는 차량 전방 영상에서 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP), 차선 패턴(RP)의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 차량이 터널에 진입 여부를 판단한다.

터널판단부(400)는 램프 패턴(LP)의 지속 시간 및 검출 빈도 중 적어도 어느 하나를 고려하여 터널 탈출 여부를 판단한다. 터널판단부(400)는 패턴검출부(300)가 출력한 램프 패턴(LP)의 검출이 지속되는 시간이 설정 시간 이하인지 판단한다. 터널판단부(400)는 패턴검출부(300)가 출력한 램프 패턴(LP)의 검출 빈도가 램프 패턴(LP)의 설정값 이하인지 판단한다. 터널판단부(400)는 패턴검출부(300)가 출력한 램프 패턴(LP)의 검출 시간이 설정 시간 이하이고, 램프 패턴(LP)의 검출 빈도가 램프 패턴(LP)의 설정값 이하이면 차량이 터널을 탈출한 것으로 판단한다. 터널판단부(400)는 차선 패턴(RP)의 차선 특징 유사도 값이 설정값 이상이고 램프 패턴(LP)의 검출 지속 시간 및 검출 빈도를 고려하여 차량의 터널 탈출 여부를 판단할 수 있다.

도 2는 도로영역분류부(200)가 소실점(VP)을 고려하여 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA)을 출력한 차량 전방 영상도이다.

도 2(a)는 일실시례에 따른 카메라부(100)가 출력한 차량 전방 영상이다. 도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 소실점(VP)을 검출하여 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA) 중 적어도 어느 하나를 출력한다. 도 2(b)는 도로영역분류부(200)가 비도로 영역(NRA)을 출력하고, 그레이스케일 처리 및 이진화 처리를 수행한 영상이다. 도 2(c)는 도로영역분류부(200)가 도로 영역(RA)을 출력하고, 그레이스케일 처리 및 이진화 처리를 수행한 영상이다.

도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 차선을 검출하여 차선의 교차점을 소실점(VP)으로 산출한다. 도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 차선을 추출할 수 있다. 도로영역분류부(200)는 그레이스케일(grey-scale) 처리 및 이진화 처리 한 차량 전방 영상에서 차선 후보를 검출하여 그룹화 함으로써 차선을 검출할 수도 있다. 도로영역분류부(200)는 차선의 유효성을 검사하여 그룹화한 차선 후보를 병합하여 차선을 검출할 수도 있다.

도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 소실점(VP)을 포함하는 수평선 하단을 도로 영역(RA)으로 출력한다. 도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 소실점(VP)을 포함하는 수평선 상단을 비도로 영역(NRA)으로 출력한다. 도로영역분류부(200)는 카메라부(100) 장착 상태를 기준으로 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA)을 출력할 수도 있다. 도로영역분류부(200)는 카메라부(100)에 설정된 좌표계에서 수평선을 검출하여 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA)을 출력할 수도 있다. 도로영역분류부(200)는 카메라부(100)가 출력한 차량 전방 영상에 설정된 좌표계에서 기울기가 수평인 선을 검출하여 수평선을 검출할 수 있다. 도로영역분류부(200)는 검출한 수?선의 하단을 도로 영역(RA)으로 출력할 수 있다. 도로영역분류부(200)는 검출한 수평선의 상단을 비도로 영역(NRA)으로 출력할 수 있다.

패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴(LP) 및 도로 영역(RA)에서 차선 패턴(RP) 중 적어도 어느 하나를 검출한다. 패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 화소의 밝기값을 고려하여 램프 패턴(LP)을 검출한다.

패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 터널 가로등을 램프 패턴(LP)으로 검출한다. 패턴검출부(300)는 터널의 어두운 상황을 감안하여 차량 전방 영상에서 화소 밝기값이 설정된 한계값을 초과하는지 판단한다. 패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 화소 밝기값이 설정된 한계값을 초과하는 부분을 램프 패턴 후보로 추출하여 램프 패턴(LP)을 검출한다.

패턴검출부(300)는 차량 전방 영상을 그레이스케일(grey-scale) 처리한다. 패턴검출부(300)는 차량 전방 영상을 이진화 처리한다. 패턴검출부(300)는 이진화 처리한 차량 전방 영상의 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴을 검출한다. 패턴검출부(300)는 주변 영역과의 화소 밝기 차이에 따라 필터링하여 램프 패턴 후보를 추출하여 램프 패턴(LP)을 검출할 수도 있다. 패턴검출부(300)는 복수로 추출한 램프 패턴 후보 간의 그룹화 과정을 통하여 램프 패턴(LP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 램프 패턴 후보 중에서 설정된 밝기값 이하인 것을 제외하여 램프 패턴(LP)을 검출할 수 있다.

패턴검출부(300)는 그레이스케일 처리 및 이진화 처리한 차량 전방 영상의 도로 영역(RA)에서 차선 패턴(RP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 설정된 밝기값을 초과하는 부분을 차선 패턴 후보로 추출하여 차선 패턴(RP)를 검출할 수 있다. 패턴검출부(300)는 주변 영역과의 화소 밝기 차이에 따라 필터링하여 차선 패턴 후보를 추출하여 차선 패턴(RP)을 검출할 수도 있다. 패턴검출부(300)는 복수로 추출한 차선 패턴 후보 간의 그룹화 과정을 통하여 차선 패턴(RP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 차선 패턴 후보 중에서 설정된 밝기값 이하인 것을 제외하여 차선 패턴(RP)을 검출할 수 있다.

패턴검출부(300)는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP) 검출 단계는 차량 전방 영상에서 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴(LP)을 검출하면서 동시에 도로 영역(RA)에서 차선 패턴(RP)을 검출할 수 있다.

패턴검출부(300)는 램프 패턴(LP)의 간격이 일정하다는 점을 이용하여 램프 패턴(LP)의 유효성을 검사하여 최종적으로 램프 패턴(LP)을 검출할 수 있다.

상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 터널 판단 방법의 작용을 설명하면 다음과 같다.

도 3은 도 1에 도시한 구성에 의한 터널 판단 방법의 제어 흐름을 도시한 제어 흐름도이다.

일실시례에 따른 카메라부(100)는 차량 전방 영상을 도로영역분류부(200)에 출력한다(S100). 카메라부(100)는 차량 내부 및 외부 어느 하나에 차량 전방에 존재하는 차선 및 가로등을 방해없이 명확하게 촬영할 수 있는 위치에 설치된다.

도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 소실점(VP)을 검출하여 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA) 중 적어도 어느 하나를 출력한다(S110). 도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 차선을 검출하여 차선의 교차점을 소실점(VP)으로 산출할 수 있다. 도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 차선을 추출할 수 있다. 도로영역분류부(200)는 그레이스케일(grey-scale) 처리 및 이진화 처리 한 차량 전방 영상에서 차선 후보를 검출하여 그룹화 함으로써 차선을 검출할 수도 있다.

도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 소실점(VP)을 포함하는 수평선 하단을 도로 영역(RA)으로 출력한다. 도로영역분류부(200)는 차량 전방 영상에서 소실점(VP)을 포함하는 수평선 상단을 비도로 영역(NRA)으로 출력한다. 도로영역분류부(200)는 카메라부(100) 장착 상태를 기준으로 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA)을 출력할 수도 있다.

도로영역분류부(200)는 카메라부(100)에 설정된 좌표계에서 수평선을 검출하여 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA)을 출력할 수도 있다. 도로영역분류부(200)는 카메라부(100)가 출력한 차량 전방 영상에 설정된 좌표계에서 기울기가 수평인 선을 검출하여 수평선을 검출할 수 있다. 도로영역분류부(200)는 검출한 수?선의 하단을 도로 영역(RA)으로 출력할 수 있다. 도로영역분류부(200)는 검출한 수평선의 상단을 비도로 영역(NRA)으로 출력할 수 있다.

도로영역분류부(200)가 도로 영역(RA) 및 비도로 영역(NRA)을 출력하는 모습은 도 2에 도시하였다.

패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴(LP)을 검출한다(S120). 패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 화소의 밝기값을 고려하여 램프 패턴(LP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 터널 가로등을 램프 패턴(LP)으로 검출한다. 패턴검출부(300)는 터널의 어두운 상황을 감안하여 차량 전방 영상에서 화소 밝기값이 설정된 한계값을 초과하는지 판단한다. 패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 화소 밝기값이 설정된 한계값을 초과하는 부분을 램프 패턴 후보로 추출하여 램프 패턴(LP)을 검출한다.

패턴검출부(300)는 차량 전방 영상을 그레이스케일(grey-scale) 처리한다. 패턴검출부(300)는 차량 전방 영상을 이진화 처리한다. 패턴검출부(300)는 이진화 처리한 차량 전방 영상의 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴(LP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 주변 영역과의 화소 밝기 차이에 따라 필터링하여 램프 패턴 후보를 추출하여 램프 패턴(LP)을 검출할 수도 있다. 패턴검출부(300)는 복수로 추출한 램프 패턴 후보 간의 그룹화 과정을 통하여 램프 패턴(LP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 램프 패턴 후보 중에서 설정된 밝기값 이하인 것을 제외하여 램프 패턴(LP)을 검출할 수 있다.

패턴검출부(300)는 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴(LP)을 검출하는 동안 도로 영역(RA)에서 차선 패턴(RP)을 검출한다(S130). 패턴검출부(300)는 그레이스케일 처리 및 이진화 처리한 차량 전방 영상의 도로 영역(RA)에서 차선 패턴(RP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 설정된 밝기값을 초과하는 부분을 차선 패턴 후보로 추출하여 차선 패턴(RP)를 검출할 수 있다. 패턴검출부(300)는 주변 영역과의 화소 밝기 차이에 따라 필터링하여 차선 패턴 후보를 추출하여 차선 패턴(RP)을 검출할 수도 있다. 패턴검출부(300)는 복수로 추출한 차선 패턴 후보 간의 그룹화 과정을 통하여 차선 패턴(RP)을 검출한다. 패턴검출부(300)는 차선 패턴 후보 중에서 설정된 밝기값 이하인 것을 제외하여 차선 패턴(RP)을 검출할 수 있다.

패턴검출부(300)는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP) 검출 단계는 차량 전방 영상에서 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴(LP)을 검출하면서 동시에 도로 영역(RA)에서 차선 패턴(RP)을 검출할 수 있다.

패턴검출부(300)는 램프 패턴(LP)의 간격이 일정하다는 점을 이용하여 램프 패턴(LP)의 유효성을 검사하여 최종적으로 램프 패턴(LP)을 검출할 수 있다.

터널판단부(400)는 차량 전방 영상에서 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP), 차선 패턴(RP)의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 차선 특징 유사도를 산출하여 차량이 터널에 진입 여부를 판단한다(S140). 터널판단부(400)는 차량 전방 영상의 좌표계에서 검출된 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP)의 좌표를 설정하여 곡률, 기울기 및 진행 방향을 산출할 수 있다. 터널판단부(400)는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴이 동시에 검출되고 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP), 차선 패턴(RP)의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 차량의 터널 진입 여부를 판단할 수 있다(S140).

터널판단부(400)는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP) 중 적어도 어느 하나를 고려하여 터널 진입한 것으로 판단한다(S150). 터널판단부(400)는 차량 전방 영상에서 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴(RP)이 동시에 검출될 때 차량이 터널에 진입한 것으로 판단할 수 있다. 터널판단부(400)는 램프 패턴(LP) 및 차선 패턴이 동시에 검출되고, 차선 패턴(RP)의 곡률, 진행 방향 및 기울기의 유사도값이 설정된 유사도값 이상이면 차량이 터널에 진입한 것으로 판단한다.

터널판단부(400)는 차선 패턴(RP) 및 램프 패턴(LP)의 곡률, 진행 방향 및 기울기 각각에 대해 기준 곡률, 기준 진행 방향 및 기준 기울기를 설정하여 이에 대한 차이를 이용하여 유사도값을 산출할 수 있다.

터널판단부(400)는 램프 패턴의 지속 시간 및 검출 빈도 중 적어도 어느 하나를 고려하여 터널 탈출 여부를 판단한다(S160). 터널판단부(400)는 패턴검출부(300)가 출력한 램프 패턴(LP)의 검출이 지속되는 시간이 설정 시간 이하인지 판단한다. 터널판단부(400)는 패턴검출부(300)가 출력한 램프 패턴(LP)의 검출 빈도가 램프 패턴(LP)의 설정값 이하 인지 판단한다. 터널판단부(400)는 차선 패턴(RP)의 차선 특징 유사도 값이 설정값 이상이고 램프 패턴(LP)의 검출 지속 시간 및 검출 빈도를 고려하여 차량의 터널 탈출 여부를 판단할 수 있다(S160).

터널판단부(400)는 패턴검출부(300)가 출력한 램프 패턴(LP)의 검출 시간이 설정 시간 이상이거나, 램프 패턴(LP)이 검출 빈도가 램프 패턴(LP)의 설정값 이상이면 터널 탈출 여부를 지속적으로 판단한다.

터널판단부(400)는 패턴검출부(300)가 출력한 램프 패턴(LP)의 검출 시간이 설정 시간 이하이고, 램프 패턴(LP)의 검출 빈도가 램프 패턴(LP)의 설정값 이하이면 차량이 터널을 탈출한 것으로 판단한다(S170).

패턴검출부(300)가 비도로 영역(NRA)에서 램프 패턴(LP)을 검출하지 않으면 차량이 터널 환경에 진입한 것이 아님으로 판단한다(S180). 패턴검출부(300)는 차선 특징 유사도가 설정값 보다 크면 터널 환경에 진입한 것이 아님으로 판단할 수도 있다(S180).

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시례에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시례에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

100 : 카메라부
200 : 도로영역분류부
300 : 패턴검출부
400 : 터널판단부

Claims (17)

1. 차량 전방 영상을 출력하는 카메라부;
   상기 차량 전방 영상에서 소실점을 검출하여 도로 영역 및 비도로 영역을 출력하는 도로영역분류부;
   상기 비도로 영역에서 램프 패턴을 검출하고, 상기 도로 영역에서 차선 패턴을 검출하는 패턴검출부; 및
   상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴이 동시에 검출되고, 상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴, 상기 차선 패턴의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 상기 차량의 터널 진입 여부를 판단하고, 상기 차선 패턴의 차선 특징 유사도값이 설정값 이상이고 상기 램프 패턴의 검출 지속 시간 및 검출 빈도를 고려하여 상기 차량의 상기 터널 탈출 여부를 판단하는 터널판단부;를 포함하는 터널 판단 장치.
2. 제 1 항에 있어서
   상기 도로영역분류부는 상기 차량 전방 영상에서 상기 소실점을 포함하는 수평선 하단을 상기 도로 영역으로 출력하는 터널 판단 장치.
3. 제 1 항에 있어서
   상기 도로영역분류부는 상기 차량 전방 영상에서 상기 소실점을 포함하는 수평선 상단을 상기 비도로 영역으로 출력하는 터널 판단 장치.
4. 제 1 항에 있어서
   상기 도로영역분류부는 상기 카메라부에 설정된 좌표계에서 수평선을 검출하여 상기 도로 영역 및 상기 비도로 영역을 출력하는 터널 판단 장치.
5. 제 1 항에 있어서
   상기 패턴검출부는 상기 비도로 영역에서 화소의 밝기값을 고려하여 상기 램프 패턴을 검출하는 터널 판단 장치.
6. 제 1 항에 있어서
   상기 소실점은 상기 차량 전방 영상 내의 차선의 교차점인 터널 판단 장치.
7. 삭제
8. 차량 전방 영상을 출력하는 단계;
   상기 차량 전방 영상에서 소실점을 검출하여 도로 영역 및 비도로 영역을 출력하는 단계;
   상기 비도로 영역에서 램프 패턴을 검출하고, 상기 도로 영역에서 차선 패턴을 검출하는 단계; 및
   상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴이 동시에 검출되고 상기 램프 패턴 및 상기 차선 패턴, 상기 차선 패턴의 곡률, 진행 방향 및 기울기 중 적어도 어느 하나를 고려하여 상기 차량의 터널 진입 여부를 판단하고, 상기 차선 패턴의 차선 특징 유사도값이 설정값 이상이고 상기 램프 패턴의 검출 지속 시간 및 검출 빈도를 고려하여 상기 차량의 상기 터널 탈출 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 터널 판단 방법.
9. 제 8 항에 있어서
   상기 도로 영역 및 비도로 영역을 출력하는 단계에서는, 상기 차량 전방 영상에서 상기 소실점을 포함하는 수평선 하단을 상기 도로 영역으로 출력하는 터널 판단 방법.
10. 제 8 항에 있어서
    상기 도로 영역 및 비도로 영역을 출력하는 단계에서는, 상기 차량 전방 영상에서 상기 소실점을 포함하는 수평선 상단을 상기 비도로 영역으로 출력하는 터널 판단 방법.
11. 제 8 항에 있어서
    상기 패턴 검출 단계에서는 상기 비도로 영역에서 화소의 밝기값을 고려하여 상기 램프 패턴을 검출하는 터널 판단 방법.
12. 제 8 항에 있어서
    상기 소실점은 상기 차량 전방 영상 내의 차선의 교차점인 터널 판단 방법.
13. 삭제
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