KR101687094B1 - 교통 표지판 인식 장치 및 교통 표지판 인식 방법 - Google Patents

Abstract

본 명세서는, 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식하되, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식할 수 있는 교통 표지판 인식 장치 및 교통 표지판 인식 방법을 제공한다.
이를 위하여, 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치는, 대상 영상을 획득하는 영상 획득부; 및 상기 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식하는 제어부를 포함하되, 상기 제어부는, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식하는 것일 수 있다.

Description

교통 표지판 인식 장치 및 교통 표지판 인식 방법{APPARATUS FOR RECOGNIZING TRAFFIC SIGN AND METHOD THEREOF}

본 발명은 교통 표지판 인식 장치 및 교통 표지판 인식 방법에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식하되, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식할 수 있는 교통 표지판 인식 장치 및 교통 표지판 인식 방법에 관한 것이다.

일반적으로, CPU 계산 능력의 향상 및 집적도의 발달로 인해 실시간으로 촬영된 영상에 대한 영상처리가 가능하게 되었다.

최근 Driver Assistant System 은 컴퓨팅 파워를 통하여 운전자에게 교통정보를 실시간 자동으로 제공하여 운전의 편리함과 사고 예방을 도모할 수 있다.

그 중 TSR(Traffic Sign Recognition) 시스템은 차량 내부 윈드 쉴드에 장착 된 카메라를 이용하여 전방의 교통 표지판을 인식(Recognition)하여, 운전자에게 현재 제한 속도, 최저 속도, 기타 도로 정보를 알려주는 시스템이다.

특히, 영상을 이용하여 정확하게 교통표지판을 인식하는 것은 TSR 시스템의 성능에 있어서 매우 중요한 문제로 대두되고 있다.

기존의 시스템은 최대 속도 표지판과 최저 속도 표지판을 구분하지 못하여서 고속도로에서 최저속도와 최대속도가 동시에 나올 경우에 오인식이 발생하여 시스템의 인식율 및 신뢰도를 하락시키는 문제점이 있었다.

전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식하되, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식할 수 있는 교통 표지판 인식 장치 및 교통 표지판 인식 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

전술한 목적들을 달성하기 위한 본 명세서에 따른 교통 표지판 인식 장치는, 대상 영상을 획득하는 영상 획득부; 및 상기 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식하는 제어부를 포함하되, 상기 제어부는, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식하는 것일 수 있다.

본 명세서와 관련된 일 예로서, 상기 제어부는, 특정 기준을 근거로 상기 대상 영상 상의 일정 영역을 관심 영역(ROI)으로 설정하고, 상기 관심 영역 상의 원형 패턴을 검출하여 상기 교통 표지판 영역을 추출하는 것일 수 있다.

본 명세서와 관련된 일 예로서, 상기 특정 기준은, 상기 대상 영상에서 상위 60%에 해당하는 영역인 것일 수 있다.

본 명세서와 관련된 일 예로서, 상기 제어부는, Radial Symmetry 알고리즘을 통하여 상기 원형 패턴을 검출하는 것일 수 있다.

본 명세서와 관련된 일 예로서, 상기 제어부는, 상기 교통 표지판 영역에 해당하는 대상 특징점을 추출하고, SVM(Supprot Vector Machine)을 근거로 상기 대상 특징점을 미리 학습된 복수의 기준 표지판들 각각에 해당하는 기준 특징점들과 비교하고, 상기 비교 결과를 근거로 속도 표지판을 인식하는 것일 수 있다.

본 명세서와 관련된 일 예로서, 상기 특정 패턴은, 언더-바 패턴(Under-Bar Pattern)인 것일 수 있다.

본 명세서와 관련된 일 예로서, 상기 제어부는, 상기 교통 표지판 영역 안에 상기 언더-바 패턴이 존재하는 경우 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판으로 인식하고, 반대의 경우, 상기 속도 표지판을 최고 속도 표지판으로 인식하는 것일 수 있다.

본 명세서와 관련된 일 예로서, 상기 제어부는, 상기 인식된 속도 표지판으로부터 최저 제한 속도 정보 및 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것일 수 있다.

전술한 목적들을 달성하기 위한 본 명세서에 따른 SCC(Smart Cruise Control) 시스템은, 차량의 속도를 제어하는 SCC(Smart Cruise Control) 시스템으로서, 교통 표지판 인식 장치와 통신을 수행하는 통신부; 및 상기 교통 표지판 인식장치로부터 최저 제한 속도 정보 및 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 획득하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 최저 제한 속도 정보 및 상기 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 근거로 상기 차량의 속도를 제어하는 SCC 제어부를 포함하되, 상기 교통 표지판 인식 장치는, 전술된 실시예들에 따른 교통 표지판 인식 장치인 것일 수 있다.

상기 목적들을 달성하기 위한 본 명세서에 따른 교통 표지판 인식 방법은, 대상 영상을 획득하는 단계; 상기 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하는 단계; 및 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식하는 단계를 포함할 수 있다.

본 명세서와 관련된 일 예로서, 상기 교통 표지판 영역을 추출하는 단계는, 특정 기준을 근거로 상기 대상 영상 상의 일정 영역을 관심 영역(ROI)으로 설정하는 단계: 및 상기 관심 영역 상의 원형 패턴을 검출하여 상기 교통 표지판 영역을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치 및 교통 표지판 인식 방법에 따르면, 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식하되, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식함으로써 속도 표지판의 인식률 및 신뢰도를 향상시킬 수 있는 이점이 있다.

도 1은 본 명세서에 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치의 구성도이다.
도 2는 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 속도 표지판 인식 과정을 나타내는 예시도이다.
도 3 내지 도 6은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 전처리 과정을 나타내는 예시도이다.
도 7 내지 도 8은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 검출 과정을 나타내는 예시도이다.
도 9 내지 도 17은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 인식 과정을 나타내는 예시도이다.
도 18은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 SCC 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 19는 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식방법을 나타내는 순서도이다.

본 명세서에 개시된 기술은 차량이 운행되는 도로 상의 교통 표지판을 인식하는 교통 표지판 인식 장치 및 교통 표지판 인식 방법에 적용될 수 있다.

예를 들어, 상기 교통 표지판 인식 장치는, TSR(Traffic Sign Recognition) 시스템일 수 있다.

특히, 본 명세서에 개시된 기술은, 최저 속도 내지 최고 속도와 관련된 제한 속도를 나타내는 속도 표지판을 인식하는 인식 장치 및 인식 방법에 적용될 수 있다.

또한, 본 명세서에 개시된 기술은, 상기 교통 표지판 인식 장치 또는 인식 방법이 적용된 전자 제어 유닛(Electronic Control Unit, ECU) 또는 전자 제어 유닛과 연계된 차량 제어 시스템에 적용될 수 있다.

예를 들어, 본 명세서에 개시된 기술은, 상기 교통 표지판 인식 장치 또는 인식 방법이 적용된 SCC(Smart Cruise Control) 장치 또는 과속 방지 시스템에 적용될 수 있다.

상기 전자 제어 유닛(Electronic Control Unit, ECU) 또는 전자 제어 유닛과 연계된 차량 제어 시스템에 대해 자세히 상술하면, 차량에 사용되는 전자 제어 유닛(Electronic Control Unit, ECU)은 차량에 장착된 각종 센서로부터 감지신호를 입력받아 차량 상태를 파악하여 각종 구동기를 작동시키기 위한 제어 유닛으로서, 각종 센서로부터 입력되는 감지신호를 변환하는 입력 인터페이스와, 정해진 순서에 따라 입력 데이터의 산출 연산 또는 논리 연산을 행하는 마이크로컴퓨터, 및 그 결과를 구동기의 작동 신호로 변환하는 출력 인터페이스를 포함하여 이루어진다.

전자 제어 유닛과 연계된 차량 제어 시스템으로는 EPS(Electronic Power Steering), ABS(Anti-LockBreak System), CDC(Continuous Damper Control) 등이 있으며, 이들의 차량의 현가장치, 제동장치, 조향장치, 구동장치 등을 제어하여 차량의 안전성과 승차감이 높아지도록 한다.

특히, ECS(Electronic Control Suspension)는 차량 주행 상태에 따라 전자 제어되는 유압장치를 부착하여 도로조건 및 차량 속도에 의해 자동으로 서스펜션의 강도 및 차고가 조절되어 노면에 대한 접지력과 구동력을 확보하므로, 속도 감응에 따른 주행 안전성과 승차감이 향상되도록 한다. 그리고 ASV(Advanced Safety Vehicle)는 졸음운전 경보 시스템, 야간 장애물 감지 시스템, 위험상태 경보 시스템과 같은 기술을 통해 차량의 안전성을 향상시키고 차량 사고를 미리 방지하므로, 차량의 운행에 따른 교통사고 사망자가 최대한 줄어들도록 한다.

한편, 최근에는 차량의 주행 안정성과 주행중 운전자의 편의성에 대한 요구가 증가하여 차량의 능동 안전 시스템과 운전자 보조 시스템(Driver Assistant System)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 능동 안전 시스템으로는 ESC(Electronic Stability Control), AFS(Active Front Steering) 등이 있고, 운전자 보조 시스템으로는 SCC(Smart Cruise Control) 또는 ACC(Adaptive Cruise Control), CA(Collision Avoidance), LKS(Lane Keeping Support) 등을 들 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 명세서에 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

또한, 본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예들을 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

또한, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 기술의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 그 기술의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.

본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치.

본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치는, 대상 영상을 획득하는 영상 획득부 및 상기 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식하는 제어부를 포함하되, 상기 제어부는, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식하는 것을 특징으로 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 특정 기준을 근거로 상기 대상 영상 상의 일정 영역을 관심 영역(ROI)으로 설정하고, 상기 관심 영역 상의 원형 패턴을 검출하여 상기 교통 표지판 영역을 추출하는 것일 수 있다.

또한 일 실시예에 따르면, 상기 특정 기준은, 상기 대상 영상에서 상위 60%에 해당하는 영역인 것일 수 있다.

또한 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, Radial Symmetry 알고리즘을 통하여 상기 원형 패턴을 검출하는 것일 수 있다.

또한 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 교통 표지판 영역에 해당하는 대상 특징점을 추출하고, SVM(Supprot Vector Machine)을 근거로 상기 대상 특징점을 미리 학습된 복수의 기준 표지판들 각각에 해당하는 기준 특징점들과 비교하고, 상기 비교 결과를 근거로 속도 표지판을 인식하는 것일 수 있다.

또한 일 실시예에 따르면, 상기 특정 패턴은, 언더-바 패턴(Under-Bar Pattern)인 것일 수 있다.

또한 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 교통 표지판 영역 안에 상기 언더-바 패턴이 존재하는 경우 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판으로 인식하고, 반대의 경우, 상기 속도 표지판을 최고 속도 표지판으로 인식하는 것일 수 있다.

또한 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 인식된 속도 표지판으로부터 최저 제한 속도 정보 및 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것일 수 있다.

이하에서는 도 1을 참조하여 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치에 대해 자세히 설명한다.

그러나, 도 1에 개시된 교통 표지판 인식 장치는 예시적인 것에 불과하며, 본 명세서에 개시된 기술이 본 발명의 범위 내에서 다양한 형태의 교통 표지판 인식 장치에 적용될 수 있음이 본 기술분야의 당업자에게 자명하다.

본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치는, 차량에 설치, 구비 또는 장착되는 것일 수 있다.

도 1은 본 명세서에 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 명세서에 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치(100)는, 영상 획득부(110), 제어부(120)를 포함할 수 있다.

또한, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는, 입력부(130), 디스플레이부(140) 및 저장부(150)를 더 포함할 수 있다.

이외에도 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 기능을 수행하기 위한 다양한 구성요소를 더 포함할 수 있다.

이하, 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.

상기 영상 획득부(110)는, 차량이 운행되는 도로와 관련된 영상을 획득하는 역할을 할 수 있다.

상기 차량이 운행되는 도로와 관련된 영상은 교통 표지판 인식 장치에 의해 인식의 대상이 되는 영상으로서, 대상 영상 내지 관심 영상이라고 할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 영상 획득부(110)는, 촬영부(미도시)를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 촬영부는 차량 내지 차량 주변 영역에 대한 영상을 촬영할 수 있다.

상기 차량 주변 영역에 대한 영상은 교통 표지판(예를 들어, 속도 표지판)에 대한 영상을 포함할 수 있다.

상기 영상 획득부(110)는, 그 촬영된 영상을 상기 제어부(120)에 출력할 수 있다.

상기 제어부(120)는 사용자에 의해 특정 키(예를 들면, 카메라 동작 버튼)가 선택되었을 때 상기 촬영부를 동작시킬 수도 있다.

상기 촬영부는, 상기 차량 또는 교통 표지판 인식 장치의 구성 형태에 따라 2개 이상의 카메라로 구성될 수 있다.

예를 들어, 상기 촬영부에 포함된 제 1 카메라는 차량의 전면(앞) 범퍼의 중앙에 설치되어 상기 차량의 전면(앞) 범퍼와 그 전면의 주변 영상을 촬영할 수 있다.

또한, 상기 촬영부에 포함된 제 2 카메라는 차량의 후면(뒤) 범퍼의 중앙에 설치되어 상기 차량의 후면 범퍼와 그 후면의 주변 영상을 촬영할 수 있다.

또한, 상기 촬영부에 포함된 제 3 카메라는 차량의 좌측 사이드미러(sidemirror)의 중앙에 설치되어 상기 차량의 좌측과 그 좌측의 주변 영상을 촬영할 수 있다.

또한, 상기 촬영부에 포함된 제 4 카메라는, 차량의 우측 사이드미러(sidemirror)의 중앙에 설치되어 상기 차량의 우측과 그 우측의 주변 영상을 촬영할 수 있다.

여기서, 상기 제1 내지 제4 카메라의 설치 위치는 설계자에 의해 다양한 위치에 설치될 수도 있다.

상기 영상 획득부(110)는, 상기 촬영부에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 처리할 수 있다.

이 경우, 상기 처리된 화상 프레임은 상기 디스플레이부(140)에 표시될 수 있다.

또 다른 일 실시예에 따르면, 상기 영상 획득부(110)는, 유선 또는 무선으로 연결된 카메라(미도시)로부터 상기 대상 영상을 획득할 수 있다.

상기 영상 획득부(110)에 연결된 카메라에 대한 구성은 전술된 촬영부에 포함된 카메라와 유사한 바 자세한 설명은 생략하기로 한다.

이 경우, 상기 영상 획득부(110)는 상가 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하기 위한 통신 유닛(미도시) 및 상기 촬영된 영상을 처리하는 영상 처리 유닛(미도시)을 포함하여 구성될 수 있다.

상기 통신 유닛은, 유무선 네트워크를 통하여 상기 카메라와 통신을 수행할 수 있다.

여기서, 상기 유무선 네트워크을 통한 상기 영상 획득부(110) 및 상기 카메라 간의 통신은 다양한 통신 방식 내지 통신 프로토콜로 이루어질 수 있다.

예를 들어, 상기 영상 획득부(110)는, 상기 카메라와 이동 통신망, TCP/IP(Transmission control protocol/Internet protocol), LAN(Local Area Network), Wireless LAN, 와이 파이(Wi-Fi), 와이브로(Wireless Broadband : Wibro) 및 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access : Wimax) 중 적어도 하나의 통신 방식 내지 통신 프로토콜로 통신을 할 수 있다.

상기 제어부(120)는, 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 기능을 제공하기 위해 상기 교통 표지판 인식 장치(100)에 포함된 적어도 하나의 구성요소를 제어하는 역할을 할 수 있다.

먼저, 상기 제어부(120)는, 상기 영상 획득부(110)에 의해 획득된 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식할 수 있다.

이 경우, 상기 제어부(120)는, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식할 수 있다.

상기 제어부(120)는, 상기 교통 표지판 영역을 추출하기 위해, 특정 기준을 근거로 상기 대상 영상 상의 일정 영역을 관심 영역(ROI)으로 설정할 수 있다.

이 경우, 상기 제어부(120)는, 상기 관심 영역 상의 원형 패턴을 검출하여 상기 교통 표지판 영역을 추출할 수 있다.

여기서, 상기 특정 기준은, 상기 대상 영상에서 상위 60%에 해당하는 영역인 것일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제어부(120)는, Radial Symmetry 알고리즘을 통하여 상기 원형 패턴을 검출할 수 있다.

여기서, Radial Symmetry 알고리즘은 대상 영상에서 원형 패턴을 검출하기 위한 전처리 알고리즘일 수 있다.

상기 Radial Symmetry 알고리즘은 본 기술분야에 알려진 기술인바 자세한 설명은 생략하기로 한다.

또한, 상기 제어부(120)는, 상기 교통 표지판 영역에 해당하는 대상 특징점을 추출하고, SVM(Supprot Vector Machine)을 근거로 상기 대상 특징점을 미리 학습된 복수의 기준 표지판들 각각에 해당하는 기준 특징점들과 비교하고, 상기 비교 결과를 근거로 속도 표지판을 인식할 수 있다.

여기서, 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)은 학습 알고리즘으로서, 데이터를 분석하거나 패턴을 인식하기 위한 학습 알고리즘일 수 있다.

상기 SVM 알고리즘은, 지도 학습에서 주로 사용되는 방법으로, 주어진 자료에 대해서 그 자료들을 분리하는 초평면 중에서, 자료들과 가장 거리가 먼 초평면을 찾는 방법이다. 이 기법은 비선형 분류에서도 커널 트릭을 사용하여 적용할 수 있다.

마찬가지로, 상기 SVM 알고리즘은 본 기술분야에 알려진 기술인바 자세한 설명은 생략하기로 한다.

여기서, 상기 특정 패턴은, 언더-바 패턴(Under-Bar Pattern)인 것일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 제어부(120)는, 상기 교통 표지판 영역 안에 상기 언더-바 패턴이 존재하는 경우 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판으로 인식하고, 반대의 경우, 상기 속도 표지판을 최고 속도 표지판으로 인식하는 것일 수 있다.

또한 일 실시예에 따르면, 상기 제어부(120)는, 상기 인식된 속도 표지판으로부터 최저 제한 속도 정보 및 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 추출할 수 있다.

상기 제어부(120)의 기능에 대해 정리하면, 상기 제어부(120)는, 상기 대상 영상으로부터 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 검출하고, 상기 교통 표지판 영역 상의 속도 표지판을 인식하되, 상기 교통 표지판 영역에 언더-바 패턴이 있는 경우, 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판으로 인식하고, 상기 언더-바 패턴이 없는 경우, 상기 속도 표지판을 최고 속도 표지판으로 인식하여 속도 표지판 상의 속도 정보를 나타내는 숫자가 최저 제한 속도 또는 최고 제한 속도를 나타내는 정보인지 미리 판단할 수 있다.

즉, 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치(100)는, 속도 표지판 내부 숫자 인식 전에 표지판이 최저 속도인지 최대 속도인지 여부를 우선 판단한 후 최종적으로 내부 숫자를 인식할 수 있다.

이렇게 함으로써, 속도 표지판 인식율 및 신뢰도가 높고, 영상 처리 속도 내지 표지판 인식 속도가 현저히 증가된 교통 표지판 인식 장치(100)가 제공될 수 있다.

이하에서는, 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치(100)에 의한 교통 표지판 인식 과정을 도 2 내지 도 17을 참조하여 자세히 상술한다.

도 2는 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 속도 표지판 인식 과정을 나타내는 예시도이다.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치(100)는, 카메라로 영상을 입력 받은 후(S10) Radial Symmetry를 이용하여 원형 물체가 존재하는 영역을 검출하는 전처리(Pre-Processing)를 실시할 수 있다(S20).

또한, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 전처리된 영역에서 off-line에서 기학습된 Haar-feature기반의 adaboost를 이용하여 실제 표지판을 검출(detection)할 수 있다(S30).

상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 실제 표지판이 검출되면 RBF Kernel 기반의 multi-SVM을 사용하여 현재 검출 된 표지판이 실제 제한 속도가 얼마인지 인식(Recognition)할 수 있다(S40).

또한, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 인식된 표지판에 대하여 다수의 frame을 추적(tracking)하여 표지판에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다(S50)

마지막으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 상기 추척 결과를 근거로 관련 속도 표지판에 대한 속성을 결정할 수 있다(S60).

상기 속도 표지판에 대한 속성은, 상기 속도 표지판이 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 표지판에 해당하는지 여부 및 제한 속도(예를 들어, 최저 제한 속도 또는 최고 제한 속도)에 대한 정보를 포함할 수 있다.

이하에서는, 속도 표지판 인식 과정의 각 단계 별로 구체적으로 상술한다.

1. 대상 영상 획득 과정(Input Image, S10)

전술된 바와 같이, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 자체로 구비한 카메라 또는 유선 또는 무선으로 연결된 카메라로부터 입력 영상(또는 대상 영상)을 획득할 수 있다.

2. 전처리 과정(Pre-Processing, S20)

일반적인 대상 영상의 전처리 과정에서는, 관심 영역(ROI) 전체에서 표지판을 검출하였기 때문에, 연산 시간이 오래 걸리는 단점이 있었다.

본 명세서에 개시된 기술에서는 전처리 과정을 통하여 관심 영역에 Radial-Symmetry 알고리즘을 적용하여 영상에서 원형 물체가 존재하는 영역을 대략적으로 분할(Segmentation)한다.

이렇게 분할 된 영역만 Detection 단계의 입력으로 들어가기 때문에 수행 시간이 획기적으로 단축될 수 있다.

도 3 내지 도 6은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 전처리 과정을 나타내는 예시도이다.

도 3 내지 도 6을 참조하면, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 영상에서 실제 표지판이 존재하는 관심영역(ROI)를 설정할 수 있다(S21).

일 실시예에 따르면, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 입력 영상(또는 대상 영상, I100))에서 국내 법규 및 간이 표지판 설치 높이를 기준으로 0.5m ~ 5m의 표지판이 존재하는 영역(SA10)과 표지판이 존재할 수 없는 영역(IA10)으로 분할할 수 있다(도 4 참조)

이 경우, 영상에서 상위 60%가 ROI로 설정될 수 있다.

또한, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 설정된 관심 영역에 대하여 Sobel Edge Operator를 적용하여 Gradient 영상을 획득할 수 있다(Edge detection, S22).

구체적으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 3x3 Sobel Edge Operator와 입력 영상을 convolution 하여 수평 Gradient 영상(HI10) 및 수직 Gradient 영상(VI10)을 생성할 수 있다(도 5 참조).

상기 3x3 Sobel Edge Operator는 3X3 수평 Sobel Operator와 3X3 수직 Sobel Operator로 이루어지며, 각각 아래와 같은 수학식 1 및 수학식으로 나타내어질 수 있다.

상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Gradient 영상에서 Radial Symmetry를 적용하여 S-map을 생성할 수 있다(S23).

즉, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 전술된 바와 같이 생성된 Gradient Image에서 Radial Symmetry 알고리즘을 적용하여 S-map을 생성할 수 있다.

S-map은 원형 물체에 대한 확률 공간으로써, 원형 물체의 중심점에 가까울수록 밝게 나오며 주변으로 갈수록 밝기가 어두워진다.

상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 S-map에서 임계값 이하의 점들은 제거하고 실제 원형 물체의 후보가 될 수 있는 점들만 남길 수 있다.

상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 이렇게 남은 점들에 대하여 labeling 을 적용하여 동일한 물체끼리 클러스터링(clustering)을 할 수 있다(S24).

구체적으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Labeling 단계(S24)에서, Radial Symmetry 결과로 나온 영상을 [0,1]로 이진화할 수 있다.

예를 들어, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 영상에서 Raidal Symmetry의 최대값의 30% 이상인 점을 1, 30% 미만인 점을 0으로 만들고 이렇게 만든 이진 영상에서 8-Connected Component를 적용하여 동일한 물체(또는 그래픽 오브젝트)에 대하여 labeling할 수 있다.

마지막으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Labeling된 물체의 중심점을 기준으로 폭, 넓이가 50인 box를 최종적으로 생성할 수 있다(S25).

도 6에 도시된 바와 같이 Segmentation된 영상(SI10)이 Detection의 입력 영상이 될 수 있다.

3. 검출 과정(Detection, S30)

도 7 내지 도 8은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 검출 과정을 나타내는 예시도이다.

도 7 내지 도 8을 참조하면, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Off-line 학습 과정에서 Haar-Feature 기반의 Horizontal/Vertical 2개의 검출기(detector)를 학습할 수 있다.

또한, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 전처리결과 Segmentation 된 영역(DI10)에 2개의 학습기를 각각 적용하여 두 개의 검출기가 공통으로 겹치는(overlap) 영역이 실제 표지판이 존재하는 영역으로 간주할 수 있다(도 7 참조)

도 8은 상기 교통 표지판 인식 장치(100)에 의한 검출 과정 및 검출 결과를 나타낸다.

4. 인식 과정(Recognition, S40)

도 9 내지 도 17은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 인식 과정을 나타내는 예시도이다.

도 9 내지 도 17을 참조하면, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Detection 결과 표지판으로 검출된 영역에 대하여 실제 표지판 내용에 대한 인식(recognition)을 실시할 수 있다.

인식 과정(Recogniion)은 크게 특징점 검출과 SVM을 이용한 인식의 두 가지 단계로 나누어질 수 있다.

먼저, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 검출된 표지판에서 특정영역에서 특징점(Normalized Gray Value)를 추출할 수 있다.

다음으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 추출된 특징점을 off-line에서 사전에 학습 된 SVM을 이용하여 실제 표지판의 내용물을 최종 인식할 수 있다.

상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 제한 속도와 관련된 정보인 실제 내부 숫자를 인식하기 전에 표지판의 속성 내지 카테고리를 결정한할 수 있다.

즉, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 검출된 속도 표지판이 최저 속도 표지판 또는 최대 속도 표지판인지 여부를 제한 속도와 관련된 표지판 내의 숫자를 인식하기 전에 결정할 수 있다.

최저 속도 표지판은 최대 속도와 달리 하단부에 특정 패턴인 가로가 긴 직사각형의 패턴(언더-바 패턴, 도 9 참조)이 존재할 수 있다.

상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 직사각형의 패턴을 인식하여 패턴이 존재하면 최저 속도 표지판, 아닐 경우에는 최대 속도 표지판으로 속도 표지판의 속성을 결정할 수 있다.

구체적으로, 도 9에서와 같이, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Detection 결과로 나온 표지판 영상을 50X50으로 normalization할 수 있다.

최저 속도 표지판은 영상 내부에 ‘-‘와 같은 언더-바 패턴(UnderBar pattern)이 존재하므로 영상 하단부의 영역(UB10)을 ROI로 상세화함에 의해 연산 영역이 줄어들 수 있다(ROI의 선정).

일 실시예에 따르면, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 3X3 sobel operator를 입력 영상(또는 대상 영상)과 convolution 하여 x,y 각 방향에 대한 Gradient(Gx,Gy)를 아래와 같은 수학식 3을 이용해 계산할 수 있다(Gradient의 검출).

여기서, Ex 및 Ey는 각각 3X3 수평 sobel operator 및 3X3 수직 sobel operator를 나타내고, I(i,j)는 대상 영상의 각 픽셀 또는 point에서의 intensity value를 의미한다.

다음으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Gx,Gy 영상을 0 또는 1로 이진화(Bi-narization)하여 이진화 함수 Bx 및 By를 생성할 수 있다(이진화).

구체적으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Gx,Gy의 각 점 중 Gradient 값이 임계값 이상인 점은 1, 아닌 점은 0으로 이진화 할 수 있다(도 10 내지 도 11 참조).

도 10에서 G(i,j)는 Gx(i,j) 또는 Gy(i,j)를 나타내며, B(i,j)는 Bx(i,j) 또는 By(i,j)를 의미한다.

다음으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 이진화 영상 Bx, By의 프로파일 함수(Profile) Pbex, Pbey를 계산할 수 있다.

구체적으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 각각의 profile을 [0 1]사이로 정규화(normalization) 할 수 있다.

다음으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 각 profile에서 임계값 이상의 peak point px,py를 추출할 수 있다.

도 12는 상기 peak point px,py의 추출 과정을 나타내며, 도 13 내지 도 14는 Bx, By의 프로파일 함수(Profile) Pbex, Pbey와 추출된 peak point px, py를 나타낸다(Peak Point Detection).

Bx, By의 프로파일 함수(Profile) Pbex, Pbey를 산출하는 계산식은 아래 수학식 4와 같다.

다음으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Px, Py 계산이 완료되면 최종적으로 Rectangle Detection을 수행할 수 있다. 즉, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 계산된 Px, Py로부터 Rectangle의 (Pxl, Pyl, Pxr, Pyr)를 계산할 수 있다(Rectagle Detection).

구체적인 Rectangle Detection 과정은 아래와 같다.

먼저, 아래의 수학식 5를 이용하여 Pxl과 Pxr의 후보점들을 검출한다.

다음으로, 최종 Pxmin, Pxmax을 아래와 같은 수학식 6을 이용하여 결정한다.

마찬가지로, Pyl 및 Pyr에 대해서도 아래와 같은 수학식 7 및 8을 이용하여 최종 Pymin, Pymax를 결정할 수 있다.

도 15은 Rectangle Detection의 최종 인식 결과를 나타낸다.

다음으로, 교통 표지판 인식 장치(100)는, Detection 결과로 나온 영역을 50×50 로 정규화(normalization)할 수 있다.

다음으로, 교통 표지판 인식 장치(100)는, 정규화(Normalization)된 영역에서 도 16과 같이 특징점을 검출할 수 있다(Feature Extraction).

예를 들어, 교통 표지판 인식 장치(100)는 도 16에 도시된 바와 같이 'hundred' 영역(BF10), 'ten' 영역(RF10) 및 'lower' 영역(YF10)에서 특징점을 추출할 수 있다.

본 명세서에 개시된 기술에서는 normalized gray value를 특징점으로 사용하여 조명 변화에 대하여 강건하게 대응하였다.

다음으로, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 Off-line에서 사전에 속도표지판 30~110에 대하여 샘플을 준비하여 특징점을 검출할 수 있다.

예를 들어, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)는 RBF-Kernel 기반의 SVM을 이용하여 특징점을 학습할 수 있다(RBF Kernel Multi Class SVM).

상기 교통 표지판 인식 장치(100)는, 학습 결과 나온 SVM의 support vector를 이용하여 최종 표지판의 내용물을 인식할 수 있다.

도 17은 RBF-Kernel 기반의 SVM을 이용한 인식 결과를 나타낸다.

5. 추적 과정(Tracking, S50)

상기 교통 표지판 인식 장치(100)는, Kalman filter를 이용하여 인식된 표지판을 다수의 frame에 대하여 추적하여 표지판에 대한 신뢰로를 향상시킬 수 있다.

6. 결정 과정(Decision, S60)

상기 교통 표지판 인식 장치(100)는, 자차의 yaw rate, 차선 인식 결과등을 이용하여 실제 자차에 해당하는 표지판을 최종 결정할 수 있다.

다시 도 1을 참조하면, 상기 입력부(130)는, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)를 제어하기 위한 사용자 입력을 입력받는 역할을 할 수 있다.

입력부(130)는 사용자가 상기 교통 표지판 인식 장치(100)의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킬 수 있다.

입력부(130)는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(정압/정전), 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구성될 수 있다. 특히, 터치 패드가 상기 디스플레이부(140)와 상호 레이어 구조를 이룰 경우, 이를 터치 스크린이라 부를 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 입력부(130)는, 사용자로부터 전술된 다양한 사용자 입력을 수신할 수 있다(또는 입력받을 수 있다).

예를 들어, 상기 입력부(130)는 상기 디스플레이부(140)에 의해 표시되는 상기 교통 표지판 인식 장치(100)을 제어하기 위한 제어 화면 상에 입력되는 교통 표지판 인식 기능와 관련된 제어 입력을 수신할 수 있다.

디스플레이부(140)는, 기본적으로, 상기 제어부(120)에 의해 처리되거나, 생성되는 정보 또는 상기 영상 획득부(110)에 의해 획득되는 영상 내지 정보를 화면에 표시하는 역할을 할 수 있다.

또한, 상기 디스플레이부(140)는 상기 교통 표지판 인식 장치(100)에 의한 교통 표지판 인식 기능이 수행되기 위한 제어 화면을 표시할 수 있다.

또한, 상기 디스플레이부(140)는 상기 교통 표지판 인식 장치(100)에 의해 제공되는 기능과 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시할 수 있다.

또한, 상기 디스플레이부(140)는 상기 제어부(110)에 의한 처리 결과를 상기 제어 화면 상에 표시할 수 있다.

예를 들어, 상기 디스플레이부(140)는, 상기 대상 영상, 상기 대상 영상을 처리한 정보인, 상기 대상 영상으로부터 추출된 교통 표지판 영역, 인식된 속도 표지판에 대한 정보(예를 들어, 최저 속도 표지판이진 여부, 제한 속도 정보등)를 상기 제어 화면 상에 표시할 수 있다.

상기 디스플레이부(140)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

그리고 상기 교통 표지판 인식 장치(100)의 구현 형태에 따라 디스플레이부(140)가 2개 이상 존재할 수도 있다. 예를 들면, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)에 외부 디스플레이부(도시하지 않음)와 내부 디스플레이부(도시하지 않음)가 동시에 구비될 수 있다.

상기 디스플레이부(140)와 터치 동작을 감지하는 센서(이하, '터치 센서'라 함)가 상호 레이어 구조를 이루는 경우(이하, '터치 스크린'이라 함)에, 상기 디스플레이부(130)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 터치 센서는, 예를 들어, 터치 필름, 터치 시트, 터치 패드 등의 형태를 가질 수 있다.

상기 저장부(150)는 상기 교통 표지판 인식 장치(100)에 의해 수신, 처리 및 생성되는 정보들을 저장하는 역할을 할 수 있다.

예를 들어, 상기 저장부(150)는, 상기 제어부(120)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 유저 인터페이스를 통한 사용자 입력, 제어 처리 과정 내지 제어 결과등)의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다.

또한, 상기 저장부(150)는, 유저 인터페이스 화면(예를 들어, 상기 제어 화면)을 저장할 수 있다.

상기 저장부(150)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD(Solid State Disk or Solid State Drive), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 기능이 적용된 SCC(Smart Cruise Control) 시스템

이하에서 개시되는 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 SCC 시스템은, 전술된 실시예들이 포함하고 있는 구성 또는 단계의 일부 또는 조합으로 구현되거나 실시예들의 조합으로 구현될 수 있으며, 이하에서는 SCC 시스템에 관한 실시예의 명확한 표현을 위해 중복되는 부분을 생략할 수 있다.

따라서, 이하에서는, 전술된 교통 표지판 인식 장치에 대한 설명과 중복된 SCC 시스템에 대한 설명은 생략될 수 있다.

본 명세서에 개시된 기술은, 전술된 교통 표지판 인식 기능을 적용하여 차량의 자차 속도 제어가 가능한 SCC 시스템에 적용될 수 있다.

스마트 크루즈 컨트롤 장치 또는 시스템이란, 레이더를 사용하여 선행차량과의 차간 거리를 측정하여 차간 거리를 유지하도록 차량을 제어하는 장치이다.

여기서. 크루즈 컨트롤(Cruise Control)은 차량의 속도를 일정하게 유지하도록 하는 정속 주행기능 또는 자동 속도 제어기능을 의미할 수 있다.

즉, SCC 시스템은 선행 차량을 감지하여 선행 차량과의 거리에 따라 속도를 조절함으로써, 선행 차량과의 충돌을 방지하는 시스템이다. 이를 위해 SCC 시스템은 레이더를 이용할 수 있고, 이 레이더는 선행 차량과의 거리와 상대속도 등을 측정하는 센서일 수 있다.

교통 표지판 인식 기능을 적용하여 구현된 차량의 자차 속도 제어가 가능한 SCC 시스템은, 전술된 실시예들에 따라 인식된 속도 표지판을 통하여 최저 제한 속도 또는 최고 제한 속도에 대한 정보가 검출되면, 차량의 속도를 상기 최저 제한 속도를 초과하도록 제어하거나 또는 최고 제한 속도 미만이 되도록 제어할 수 있다.

또한, 본 명세서에 개시된 기술은, 전술된 교통 표지판 인식 기능을 적용하여 차량에 대한 과속 방지 기능을 제공하는 과속 방지 시스템에 적용될 수 있다.

상기 과속 방지 시스템은, 전술된 실시예들에 따라 인식된 속도 표지판을 통하여 최저 제한 속도 또는 최고 제한 속도에 대한 정보가 검출되면, 상기 차량의 속도가 상기 최저 제한 속도 이하이거나 상기 최고 제한 속도가 초과 하는 경우, 경고 메시지등을 상기 차량의 운전자에게 출력하는 기능을 제공할 수 있다.

이하에서는, 본 명세서에 개시된 기술이 적용된 차량의 속도를 제어하는 SCC(Smart Cruise Control) 시스템에 대해 자세히 상술한다.

또한, 이하에서 개시될 SCC(Smart Cruise Control) 시스템에 내용은 본 명세서에 개시된 기술이 적용될 수 있는 범위 내에서 상기 과속 방지 시스템에 적용될 수 있음이 본 기술분야의 당업자에게 자명하다.

본 명세서에 개시된 일 실시예에 따르면, 차량의 속도를 제어하는 SCC(Smart Cruise Control) 시스템은, 교통 표지판 인식 장치와 통신을 수행하는 통신부 및 상기 교통 표지판 인식장치로부터 최저 제한 속도 정보 및 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 획득하도록 상기 통신부를 제어하고, 상기 최저 제한 속도 정보 및 상기 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 근거로 상기 차량의 속도를 제어하는 SCC 제어부를 포함하되, 상기 교통 표지판 인식 장치는, 전술된 실시예들에 따른 교통 표지판 인식 장치인 것을 특징으로 할 수 있다.

도 18은 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 SCC 시스템을 나타내는 구성도이다.

도 18을 참조하면, 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 SCC 시스템(200)은, 통신부(210) 및 SCC 제어부(220)를 포함할 수 있다.

또한, 상기 SCC 시스템(200)은, 입력부(230), 디스플레이부(240) 및 저장부(250)를 더 포함할 수 있다.

이하, 상기 구성요소들에 대해 차례로 살펴본다.

상기 통신부(210)는, 전술된 실시예들에 따른 교통 표지판 인식 장치(100)과 통신을 수행할 수 있다.

상기 통신부(210)는, 유무선 네트워크를 통하여 상기 교통 표지판 인식 장치(100)와 통신을 수행할 수 있다.

여기서, 상기 유무선 네트워크을 통한 상기 통신부(210) 및 상기 교통 표지판 인식 장치(100) 간의 통신은 다양한 통신 방식 내지 통신 프로토콜로 이루어질 수 있다.

예를 들어, 상기 통신부(210)는, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)와 이동 통신망, TCP/IP(Transmission control protocol/Internet protocol), LAN(Local Area Network), Wireless LAN, 와이 파이(Wi-Fi), 와이브로(Wireless Broadband : Wibro) 및 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access : Wimax) 중 적어도 하나의 통신 방식 내지 통신 프로토콜로 통신을 할 수 있다.

상기 SCC 제어부(220)는, 상기 교통 표지판 인식장치(100)로부터 최저 제한 속도 정보 및 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 획득하도록 상기 통신부를 제어할 수 있다.

또한, 상기 SCC 제어부(220)는, 상기 최저 제한 속도 정보 및 상기 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 근거로 상기 차량의 속도를 제어할 수 있다.

예를 들어, 상기 SCC 제어부(220)는, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)에 의해 인식된 속도 표지판이 최고 제한 속도 '100 km/h'라는 정보를 포함하고 있는 경우, 상기 차량의 속도가 시속 100km 미만이 되도록 상기 차량을 제어할 수 있다.

상기 입력부(230)는, 상기 SCC 시스템(200)를 제어하기 위한 사용자 입력을 입력받는 역할을 할 수 있다.

상기 입력부(230)는 사용자가 상기 SCC 시스템(200)의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킬 수 있다.

상기 입력부(230)는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(정압/정전), 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구성될 수 있다. 특히, 터치 패드가 상기 디스플레이부(240)와 상호 레이어 구조를 이룰 경우, 이를 터치 스크린이라 부를 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 입력부(230)는, 사용자로부터 전술된 다양한 사용자 입력을 수신할 수 있다(또는 입력받을 수 있다).

예를 들어, 상기 입력부(230)는 상기 디스플레이부(240)에 의해 표시되는 상기 SCC 시스템(200)을 제어하기 위한 제어 화면 상에 입력되는 교통 표지판 인식 기능와 관련된 제어 입력을 수신할 수 있다.

상기 디스플레이부(240)는, 기본적으로, 상기 SCC 제어부(220)에 의해 처리되거나, 생성되는 정보 또는 상기 통신부(210)에 의해 획득되는 영상 내지 정보를 화면에 표시하는 역할을 할 수 있다.

또한, 상기 디스플레이부(240)는 상기 SCC 시스템(200)에 의한 차량 제어 기능이 수행되기 위한 제어 화면을 표시할 수 있다.

또한, 상기 디스플레이부(240)는 상기 SCC 시스템(200)에 의해 제공되는 기능과 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시할 수 있다.

또한, 상기 디스플레이부(240)는 상기 SCC 제어부(210)에 의한 처리 결과를 상기 제어 화면 상에 표시할 수 있다.

예를 들어, 상기 디스플레이부(240)는, 상기 교통 표지판 인식 장치(100)에 의해 인식된 제한 속도 정보, 상기 제한 속도 정보에 의해 제어되는 차량의 상태(속도 정보등)를 상기 제어 화면 상에 표시할 수 있다.

상기 디스플레이부(240)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.

그리고 상기 SCC 시스템(200)의 구현 형태에 따라 디스플레이부(240)가 2개 이상 존재할 수도 있다. 예를 들면, 상기 SCC 시스템(200)에 외부 디스플레이부(도시하지 않음)와 내부 디스플레이부(도시하지 않음)가 동시에 구비될 수 있다.

상기 디스플레이부(240)와 터치 동작을 감지하는 센서(이하, '터치 센서'라 함)가 상호 레이어 구조를 이루는 경우(이하, '터치 스크린'이라 함)에, 상기 디스플레이부(130)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 터치 센서는, 예를 들어, 터치 필름, 터치 시트, 터치 패드 등의 형태를 가질 수 있다.

상기 저장부(250)는 상기 SCC 시스템(200)에 의해 수신, 처리 및 생성되는 정보들을 저장하는 역할을 할 수 있다.

예를 들어, 상기 저장부(250)는, 상기 SCC 제어부(220)의 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 유저 인터페이스를 통한 사용자 입력, 제어 처리 과정 내지 제어 결과등)의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다.

또한, 상기 저장부(250)는, 유저 인터페이스 화면(예를 들어, 상기 제어 화면)을 저장할 수 있다.

상기 저장부(250)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD(Solid State Disk or Solid State Drive), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 방법

이하에서 개시되는 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 방법은, 전술된 실시예들이 포함하고 있는 구성 또는 단계의 일부 또는 조합으로 구현되거나 실시예들의 조합으로 구현될 수 있으며, 이하에서는 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식방법의 명확한 표현을 위해 중복되는 부분을 생략할 수 있다.

도 19는 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식방법을 나타내는 순서도이다.

도 19를 참조하면, 본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식방법은 다음과 같은 단계로 이루어질 수 있다.

먼저, 대상 영상을 획득할 수 있다(S110).

다음으로, 상기 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출할 수 있다(S120).

다음으로, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식할 수 있다(S130).

일 실시예에 따르면, 상기 교통 표지판 영역을 추출하는 단계는, 특정 기준을 근거로 상기 대상 영상 상의 일정 영역을 관심 영역(ROI)으로 설정하는 단계 및 상기 관심 영역 상의 원형 패턴을 검출하여 상기 교통 표지판 영역을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

또한 일 실시예에 따르면, 상기 특정 기준은, 상기 대상 영상에서 상위 60%에 해당하는 영역인 것일 수 있다.

또한 일 실시예에 따르면, 상기 특정 패턴은, 언더-바 패턴(Under-Bar Pattern)인 것일 수 있다.

본 명세서에 개시된 일 실시예에 따른 교통 표지판 인식 장치 및 교통 표지판 인식 방법에 따르면, 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식하되, 상기 교통 표지판 영역에 존재하는 특정 패턴을 근거로 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판 및 최고 속도 표지판 중 어느 하나로 인식함으로써 속도 표지판의 인식률 및 신뢰도를 향상시킬 수 있는 이점이 있다.

본 발명의 범위는 본 명세서에 개시된 실시 예들로 한정되지 아니하고, 본 발명은 본 발명의 사상 및 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 다양한 형태로 수정, 변경, 또는 개선될 수 있다.

100: 교통 표지판 인식 장치 200: SCC 시스템

Claims (10)

1. 대상 영상을 획득하는 영상 획득부; 및
   상기 대상 영상 상의 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에 포함된 속도 표지판을 인식하는 제어부를 포함하되,
   상기 제어부는,
   상기 대상 영상의 상단을 기준으로 일정영역을 관심 영역(ROI)으로 설정하고, 상기 관심 영역 상의 원형 패턴을 검출하여 상기 교통 표지판 영역을 추출하고, 상기 교통 표지판 영역에서 언더-바 패턴(under-bar pattern)의 유무를 확인하고, 상기 교통 표지판 영역에 상기 언더-바 패턴이 존재하면 상기 속도 표지판을 최저 속도 표지판으로 인식하고, 상기 교통 표지판 영역에 상기 언더-바 패턴이 존재하지 않으면 상기 속도 표지판을 최고 속도 표지판으로 인식하고,
   상기 관심 영역(ROI)을 50×50 로 정규화(normalization)한 후, 상기 정규화된 영역에서 특징점을 검출하여 상기 최저 속도 표지판 또는 상기 최고 속도 표지판에서 숫자를 인식하는 것을 특징으로 하는 교통 표지판 인식 장치.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 대상 영상의 상단을 기준으로 상위 60%에 해당하는 영역을 상기 관심 영역으로 설정하는 교통 표지판 인식 장치.
4. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
   Radial Symmetry 알고리즘을 통하여 상기 원형 패턴을 검출하는 것인 교통 표지판 인식 장치.
5. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
   상기 교통 표지판 영역에 해당하는 대상 특징점을 추출하고,
   SVM(Supprot Vector Machine)을 근거로 상기 대상 특징점을 미리 학습된 복수의 기준 표지판들 각각에 해당하는 기준 특징점들과 비교하고,
   상기 비교 결과를 근거로 속도 표지판을 인식하는 것인 교통 표지판 인식 장치.
6. 삭제
7. 삭제
8. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
   상기 인식된 속도 표지판으로부터 최저 제한 속도 정보 및 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 추출하는 것인 교통 표지판 인식 장치.
9. 차량의 속도를 제어하는 SCC(Smart Cruise Control) 시스템에 있어서,
   교통 표지판 인식 장치와 통신을 수행하는 통신부; 및
   상기 교통 표지판 인식장치로부터 최저 제한 속도 정보 및 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 획득하도록 상기 통신부를 제어하고,
   상기 최저 제한 속도 정보 및 상기 최고 제한 속도 정보 중 적어도 하나를 근거로 상기 차량의 속도를 제어하는 SCC 제어부를 포함하되,
   상기 교통 표지판 인식 장치는,
   제1항, 제3항, 제4항, 제5항 및 제8항 중 어느 한 항에 해당하는 교통 표지판 인식 장치인 것을 특징으로 하는 SCC 시스템.
10. 대상 영상을 획득하는 단계;
    상기 대상 영상의 상단을 기준으로 일정영역을 관심 영역(ROI)으로 설정하는 단계;
    상기 관심 영역에서 원형 패턴을 검출하여 교통 표지판 영역을 추출하는 단계;
    상기 교통 표지판 영역에서 언더-바 패턴(under-bar pattern)의 유무를 확인하는 단계; 및
    상기 교통 표지판 영역에 상기 언더-바 패턴이 존재하면 상기 표지판을 최저 속도 표지판으로 인식하고, 상기 교통 표시판 영역에 상기 언더-바 패턴이 존재하지 않으면 상기 속도 표지판을 최고 속도 표지판으로 인식하는 단계;를 포함하고,
    상기 관심 영역(ROI)을 50×50 로 정규화(normalization)한 후, 상기 정규화된 영역에서 특징점을 검출하여 상기 최저 속도 표지판 또는 상기 최고 속도 표지판에서 숫자를 인식하는 것을 특징으로 하는 교통 표지판 인식 방법.

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