KR101770586B1 - 보행자 인식 시스템 및 그 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 차량의 보행자 인식 시스템 및 그 제어 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 차량의 보행자 인식 방법은 차량의 외부 영상을 촬영하는 단계와 촬영된 영상의 관심 영역(Region Of Interest) 내 보행자 후보를 감지하는 단계와 감지된 보행자 후보를 미리 저장된 기본 보행자 모델을 기초로 스코어(Score)를 산출하는 단계와 스코어가 미리 설정된 임계값 이상인 경우 보행자로 판단하고, 상기 보행자와 상기 차량의 거리에 따라 경고하는 단계를 포함한다.

Description

보행자 인식 시스템 및 그 제어 방법{PEDESTRIAN DETECTING SYSTEM AND CONTROL METHOD THEREOF}

본 발명은 차량의 보행자 인식 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 보행자의 포즈를 알고리즘을 통해 적합한 모델로 추출하고, 분류기를 통하여 학습시킨 후, 감지된 위치에서 스코어 값에 따른 보행자의 행동을 인식하는 보행자 인식 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다.

오늘날 운전자가 외부 상황을 감지하지 못하는 경우를 대비하여 차량 전방에 설치된 카메라가 촬영한 영상으로부터 보행자를 인식하여 차량의 전방에 보행자가 위치함을 운전자에게 알려주는 시스템이 개발되고 있다.

예를 들어, 야간에는 운전 시야가 급격히 감소하기 때문에 운전자가 보행자를 보지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 경우를 방지하기 위하여 근적외선 카메라나 원적외선 카메라와 같은 센서를 이용하여 운전자가 시야를 확보할 수 있도록 하거나 야간 보행자 인식을 통해 사전 경고하는 시스템에 관한 연구의 진행이 계속되고 있다.

또한, 보행자 보호와 관련하여, 차량에 탑재된 카메라를 이용하여 보행자를 사전에 인식하고, 운전자에게 경보를 해주거나 차량을 제어하여 제동하는 구성을 통해 보행자 사고를 미연에 방지하기 위한 시스템이 개발되고 있다.

특히, 보행자 검출 방법으로는 Haar 웨이블릿 특징(Haar Wavelet Feature)기반 방법, HOG(Histogram of Oriented Gradient) 방법, LRF(Local Receptive Field)등이 주로 연구되고 있는데, HOG 방법 중 Normalized HOG란 HOG 특징의 방향별 히스토그램을 회전 시켜서 구하며, 이는 기존의 HOG 특징에 비하여 기울어짐이나 크기변화 등의 왜곡에 대하여 보다 안정적으로 객체의 특징을 나타낼 수 있다.

다만, HOG를 이용한 보행자 검출 방법은 좋은 성능을 검증 받았지만, 낮은 처리율로 인해 고해상도 영상에서 실시간 보행자 추적에는 적합하지 않다는 문제점이 있다.

이에, 보행자 인식의 정확도를 개선하기 위하여 대표적인 보행자의 Poselet을 저장하고, 이를 학습하여 다양한 형태의 보행자를 실시간으로 인식하는 방법에 대한 연구가 계속되고 있다.

이에 본 발명의 실시예들은 보행자 인식의 정확도를 개선하고 실시간 인식도를 높이기 위하여 다수의 포즈렛을 학습하고, 카메라로부터 획득한 영상으로부터 포즈렛을 탐색하여 포즈렛 기반의 행동인식이 가능하도록 하고자 한다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 차량의 외부 영상을 촬영하는 단계;와 상기 촬영된 영상의 관심 영역(Region Of Interest) 내 보행자 후보를 감지하는 단계;와 상기 감지된 보행자 후보를 미리 저장된 기본 보행자 모델을 기초로 스코어(Score)를 산출하는 단계;와 상기 스코어가 미리 설정된 임계값 이상인 경우 보행자로 판단하고, 상기 보행자와 상기 차량의 거리에 따라 경고하는 단계;를 포함하는 보행자 인식 방법을 제공한다.

또한, 상기 스코어가 미리 설정한 임계값 이상인 경우 보행자로 판단하는 것은 상기 보행자가 상기 관심 영역 내 단계별로 설정된 크기(Height)의 한계값을 초과하지 않는 경우에 보행자로 판단하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 감지된 보행자 후보를 미리 저장된 기본 보행자 모델을 기초로 스코어로 산출하는 단계는 미리 저장된 하나 이상의 보행자 모델과 일치되는 정도를 산출한 스코어의 평균값을 미리 설정한 임계값과 비교하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 미리 저장된 하나 이상의 보행자 모델은 보행자로 판단된 보행자 후보를 기초로 트레이닝(Training)될 수 있다.

또한, 상기 미리 저장된 기본 보행자 모델은 상기 보행자로 판단된 보행자 후보의 정지 상태 또는 움직이는 상태로 구분하여 트레이닝 될 수 있다.

본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 차량의 외부 영상을 촬영하는 영상 촬영부와 상기 촬영된 영상의 관심 영역(Region Of interest) 내 보행자 후보를 감지하는 영상 처리부와 상기 감지된 보행자 후보를 미리 저장된 기본 보행자 모델을 기초로 스코어(Score)로 산출하고, 상기 스코어가 미리 설정한 임계값 이상이면 보행자로 판단하는 제어부; 및 상기 보행자로 판단된 보행자를 바운딩 박스로 표시하여 보여주는 표시부; 및 상기 보행자의 상기 차량과의 거리에 따라 경고하는 경고부;를 포함하는 보행자 인식 시스템이 제공될 수 있다.

또한, 상기 제어부는 상기 보행자가 상기 관심 영역 내 크기(Height)의 한계값을 초과하지 않으면 보행자로 판단할 수 있다.

또한, 상기 제어부는 상기 감지된 보행자 후보를 미리 저장된 하나 이상의 보행자모델과 일치하는 정도를 산출한 스코어의 평균값을 미리 설정한 임계값과 비교할 수 있다.

또한, 상기 미리 저장된 하나 이상의 보행자 모델은 보행자로 판단된 보행자 후보기초로 트레이닝(Training)될 수 있다.

또한, 상기 미리 저장된 하나 이상의 보행자 모델은 상기 보행자로 판단된 보행자 후보정지 상태 또는 움직이는 상태로 구분하여 트레이닝 될 수 있다.

이에 본 발명의 실시예들은 보행자 인식의 정확도를 개선하고 실시간 인식도를 높이기 위하여 다수의 포즈렛을 학습하고, 카메라로부터 획득한 영상으로부터 포즈렛을 탐색하여 포즈렛 기반의 행동인식이 가능할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 인식 시스템의 구성 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부의 구성 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 인식 시스템에서 기본이 되는 보행자 모델을 나타낸 개략도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리에 따른 보행자 인식을 나타낸 개략도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 인식 시스템에서 보행자 모델 트레이닝 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 인식 시스템의 보행자 인식 방법을 나타낸 개략도이다.

이하에서는 본 발명의 실시 예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 이하의 실시 예는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상을 충분히 전달하기 위해 제시하는 것이다. 본 발명은 여기서 제시한 실시 예만으로 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 도면은 본 발명을 명확히 하기 위해 설명과 관계 없는 부분의 도시를 생략하고, 이해를 돕기 위해 구성요소의 크기를 다소 과장하여 표현할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 차량의 보행자 인식 시스템(1)의 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 인식 시스템(1)의 제어부의 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 인식 시스템에서 기본이 되는 보행자 모델을 나타낸 개략도 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리에 따른 보행자 인식을 나타낸 개략도이다.

도 1을 참조하면, 차량의 보행자 인식 시스템(1)은 영상 촬영부(10), 영상 처리부(11), 제어부(20), 표시부(30), 및 경고부(40)를 포함한다.

영상 촬영부(10)는 차량(2)의 전방을 촬영하기 위하여 카메라 센서(미도시)를 구비하여, 차량의 외부 영상을 촬영하고 이에 대한 촬영 정보를 생성할 수 있다.

구체적으로, 카메라 센서는 대개 1채널 이상의 카메라를 사용하는데 보통 그 이미지 센서로 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)를 사용할 수 있다. CMOS 이미지 센서는 노출된 이미지를 전기적인 형태로 바꾸어 전송하는 반도체 소자이다.

다만 이에 한정되는 것은 아니며, CCD(Change Coupled Device)이미지 센서(미도시)로 구현될 수도 있다. 이와 같이, 카메라 센서를 통하여 획득된 영상은 영상 처리부(11)에 전달된다.

즉, 영상 촬영부(10) 내 카메라 센서를 통하여 획득한 영상을 캡쳐하여 영상 처리부(11)로 전달한다.

영상 처리부(11)는 영상 촬영부(10)에서 전달받은 영상을 처리한다. 영상에서 촬영된 물체의 움직임을 검출하고, 물체의 영역을 추출하며, 복수의 물체를 구분할 수 있다. 이 때 해당되는 물체란 영상 처리의 인식 대상이 되는 것으로, 예를 들어, 풍경, 전경, 특정 사물, 보행자 등의 물체가 될 수 있으며, 인식 대상이 되는 물체에는 그 제한이 없다.

먼저, 획득한 이미지에서 물체의 윤곽을 이웃한 RGB값의 편차를 이용하여 추출하며, 이전 영상과 비교하여 윤곽의 변화를 분석하여 물체의 움직임을 판별할 수 있다.

또한, 검지한 영역구간을 설정구간들의 집합으로 하여 물체의 움직임이 발생한 영역을 구할 수 있다.

또한, 하나의 영상에서 두 개 이상의 물체가 합쳐지거나 나눠질 수 있어, 정확한 물체의 영역을 구분하기 위하여 객체추적을 통한 물체의 추정 위치와 크기를 산출하여 해당 물체의 위치와 영역을 추출할 수도 있다.

이 때, 영상 처리부(11)는 영상 촬영부(10)에서 획득한 영상 정보를 포함하여 추출한 물체의 정보를 일정 시간 간격으로 제어부(20)로 송신한다.

따라서, 영상 처리부(11)는 영상 촬영부(10)에서 수신한 영상 신호를 이용하여 영상에서 촬영된 물체의 움직임의 검출, 물체의 영역, 복수의 물체 겹친 정보를 제어부(20)로 전송할 수 있다.

제어부(20)는 보행자 인식 시스템(1)을 총괄 제어한다.

구체적으로, 제어부(20)는 차량(2)의 보행자 인식 시스템(1)에 포함된 각종 구성 장치와 제어부(20) 사이에서의 데이터 출입을 매개하며, 프로그램 및 데이터를 기억하는 메모리(22)와 영상 처리부(11)에서 수신한 영상 정보를 이용하여 보행자 인식을 하고, 획득한 보행자와 기본 모델간의 대비 및 모델 트레이닝을 수행하는 메인 프로세서(31), 메인 프로세서(31)에서의 보행자 인식 정보를 보여주는 표시부(30) 및 보행자 인식 결과에 따라 운전자에게 경고해주는 경고부(40)와의 통신을 담당하는 통신부(미도시)를 포함할 수 있다.

이와 같은 제어부(20)는 소프트웨어적으로 감지된 보행자의 후보를 인식하는 보행자 후보 인식부(210), 인식한 보행자를 기초로 보행자 모델을 트레이닝 하는 보행자 모델 트레이닝부(220) 및, 확정된 보행자 정보를 기초로 사용자에게 경고 제어를 수행하는 경고 제어부(230)를 포함한다.

보행자 후보 인식부(210)는 미리 저장된 기본 보행자 모델과 영상 처리부(11)로부터 획득한 감지한 보행자와 비교한다.

구체적으로, 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 후보 인식부(210)는 미리 저장된 보행자 모델을 포함한다. 보행자 모델 M1은 정면 정지 모델을 나타내며, M2 및 M3는 이동하는 보행자 모델로 왼쪽에서 오른쪽으로 이동하는 모델(M2)과 오른쪽에서 왼쪽으로 이동하는 모델(M3)를 나타내며, 측면 정지 모델 M4 및 M5를 포함할 수 있다.

따라서, 영상 처리부(11)에서 획득한 감지한 보행자와 하나 이상의 기본 보행자 모델(도 3의 경우 5개의 보행자 모델)과의 일치 정도를 스코어로 표시하고, 스코어의 평균값이 미리 설정한 임계값 이상인 경우에 보행자로 인식한다.

이에, 기본 보행자 모델과의 일치 정도를 표시한 스코어의 평균값이 미리 설정한 임계값 미만이면, 보행자가 아닌 것으로 판단하여, 해당 감지된 보행자는 보행자로 인식하지 않는다.

또한, 보행자 후보 인식부(210)는 영상 처리부(11) 내 획득한 영상 내 관심 영역(Region of Interest: ROA)를 설정하고, 관심 영역 내 보행자가 감지될 시 그 크기(Height)의 한계값을 초과하지 않는 경우에만 보행자로 인식할 수 있다.

구체적으로, 도 4에 도시된 바와 같이, 보행자(P1)과 보행자 (P2)가 동일한 크기(신장)이라고 가정하면, 차량(2)과의 거리에 따라 차량(2)의 영상 촬영부(10)에서 획득한 영상 내 보행자의 크기는 달라지게 된다.

즉, 보행자(P1)은 보행자(P2)보다 거리가 가까워 영상 촬영부(10)에서 보이는 보행자(P1)의 크기는 보행자(P2)보다 크다.

따라서, 영상 처리부(11)는 감지된 보행자의 차량(2)과 거리에 따라 비례적으로 보행자로 인식할 수 있는 크기의 한계값을 다르게 설정할 수 있다.

이에 감지한 보행자가 일정한 관심 영역에 설정되어 있는 한계값을 초과하는 경우, 보행자가 아닌 물체를 감지한 것으로 판단하여, 해당 감지된 보행자는 보행자로 인식하지 않는다.

다음으로 보행자 모델 트레이닝부(220)는 인식한 보행자를 기초로 기본 보행자 모델을 트레이닝(training)시킨다.

구체적으로, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 인식 시스템에서 보행자 모델 트레이닝 방법을 나타낸 순서도이다.

먼저, 모델 트레이닝을 위하여 보행자 인식 시스템(1)은 기본 보행자 모델을 분류한다(S10). 구체적으로, 도 3에 도시된 바와 같이, 기본 보행자 모델은 정지 보행자 모델(M1,M4, M5)와 이동 보행자 모델(M2, M3)로 구분될 수 있다.

이 후, 보행자 후보 인식부(210)에서 보행자를 인식하면(S20), 해당 인식된 보행자가 정지 상태인지를 판단한다(S30). 구체적으로, 정지 상태인지 여부는 기본 보행자 모델과의 비교를 통하여 정지 상태로 확인될 수도 있으며, 영상 처리부(11)를 통하여 획득한 영상 내 보행자의 위치 변화가 없을 경우에 정지 상태로 볼 수도 있다.

이 때, 인식 보행자가 정지상태이면(S30), 정지 보행자 모델과 비교하여(S40), 정지 보행자 모델을 트레이닝 시킨다(S60). 만일, 인식 보행자가 정지 상태가 아니면, 이동 보행자 모델과 비교하여(S50), 이동 보행자 모델을 트레이닝 시킨다(S60).

경고 제어부(230)는 보행자 후보 인식부(210)에서 보행자로 인식된 결과에 따라 차량(1)의 운전자가 보행자를 인지할 수 있도록 경고 제어를 수행한다. 구체적으로, 표시부(30)를 통하여 보행자가 감지된 것을 표시할 수 있으며, 경고부(40)를 통하여 경고를 수행한다.

이 때, 경고부(40)란 청각적 경고를 수행하는 음향부(미도시)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 차량(1) 사용자에게 경고를 할 수 있으면 모두 이에 해당한다.

표시부(30)는 차량(1)의 사용자에게 보행자가 인식된 것을 표시하는 것으로, 복수의 보행자의 외곽에 사각으로 바운딩 박스(Bounding Box)를 표시할 수 있으며, 보행자와의 거리 정보를 함께 표시할 수도 있다.

메인 프로세서(21)는 보행자 후보 인식부(210), 보행자 모델 트레이닝부(220)에서 처리한 정보를 메모리(22)에 저장한다.

즉, 메모리(22)는 보행자 인식 시스템 (1)의 동작을 제어하기 위한 제어 프로그램 및 제어 데이터와 영상 처리부(11)에서 획득한 영상 및 메인 프로세서(21)에서 처리된 보행자 인식 정보를 포함하는 각종 제어 신호 등을 임시로 기억할 수 있다.

특히, 메모리(22)는 S램(S-RAM), D랩(D-RAM) 등의 휘발성 메모리뿐만 아니라 플래시 메모리, 롬(Read Only Memory), 이피롬(Erasable Programmable Read Only Memory: EPROM), 이이피롬(Electrically Erasable Programmable Read OnlyMemory: EEPROM) 등의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.

구체적으로, 비휘발성 메모리는 보행자 인식 시스템(1)의 동작을 제어하기 위한 제어 프로그램 및 제어 데이터, 보행자 모델의 트레이닝 정보를 반 영구적으로 저장할 수 있으며, 휘발성 메모리는 비휘발성 메모리로부터 제어 프로그램 및 제어 데이터를 불러와 임시로 기억할 수 있으며, 영상 처리부(11)에서 수신한 영상 및 제어부(20)에서 처리한 보행자 정보를 임시로 저장할 수 있다.

이상에서는 일 실시예에 따른 보행자 인식 시스템(1)의 구성에 대하여 설명하였다.

이하에서는 일 실시에에 따른 보행자 인식 시스템(1)의 동작에 대하여 설명한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행자 인식 시스템의 보행자 인식 방법을 나타낸 개략도이다.

본 실시예에 따른 보행자 인식 시스템(1)은 보행자 후보를 감지한다(S100). 구체적으로, 영상 촬영부(10)에서 촬영된 영상을 통하여 영상 처리부(10)는 복수의 보행자 후보를 감지할 수 있다.

이 때 영상 처리부(11)는 물체가 보행자인지를 구분할 수 있으며, 보행자로 분류된 물체를 보행자 인식 시스템(1) 내 기 저장된 기본 보행자 모델과 비교한다(S200).

따라서, 영상 처리부(11)에서 획득한 감지한 보행자와 하나 이상의 기본 보행자 모델(도 3의 경우 5개의 보행자 모델)과의 일치 정도를 스코어로 획득하고, 스코어의 평균값이 미리 설정한 임계값 이상인 경우에 보행자로 인식할 수 있다(S300).

즉, 획득한 스코어의 평균값이 미리 설정한 임계값 이상이고(S400의 예), 감지된 보행자 후보의 크기(Height)가 관심 영역 내 설정된 한계값보다 작은 경우(S500의 아니오), 보행자 인식 시스템(1)은 해당 물체를 보행자로 판단하고(S600), 거리에 따른 표시 및 경고를 수행한다(S700).

다만, 획득한 스코어의 평균값이 미리 설정한 임계값 미만이거나(S400의 아니오), 보행자 후보의 크기가 관심 영역 내 설정된 한계값보다 크면, 보행자가 아닌 물체를 감지한 것으로 판단하여 보행자 인식 시스템(1)은 보행자 후보에서 제거한다(S800).

또한, 도시되지는 않았으나, 보행자 인식부(210)에서 복수의 보행자가 겹친 경우로 판단한 경우, 보행자 인식을 종료할 수 있다.

이상에서는 개시된 발명의 일 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 개시된 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며 청구범위에서 청구하는 요지를 벗어남 없이 개시된 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형실시가 가능함을 물론이고 이러한 변형실시들은 개시된 발명으로부터 개별적으로 이해될 수 없다.

1: 보행자 인식 시스템
2: 차량

Claims (10)

1. 차량의 외부 영상을 촬영하는 단계;
   상기 촬영된 영상의 관심 영역(Region Of Interest) 내 보행자 후보를 감지하는 단계;
   상기 감지된 보행자 후보를 정지 상태 또는 움직이는 상태로 구분하는 단계;
   상기 감지된 보행자 후보를 미리 저장된 하나 이상의 기본 보행자 모델과 일치되는 정도를 산출한 스코어(Score)를 산출하는 단계;
   상기 스코어가 미리 설정한 임계값보다 크면 보행자로 판단하는 단계; 및
   상기 보행자로 판단된 보행자 후보가 상기 정지 상태로 구분되면 정지 상태의 기본 보행자 모델을 트레이닝하고, 상기 보행자로 판단된 보행자 후보가 움직이는 상태로 구분되면 움직이는 상태의 기본 보행자 모델을 트레이닝 하는 단계;를 포함하는 보행자 인식 방법.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 스코어가 미리 설정한 임계값 이상인 경우 보행자로 판단하는 것은
   보행자 영상의 크기가 상기 관심 영역에 따라 설정된 크기(Height)를 초과하지 않는 경우에 보행자로 판단하는 단계;를 더 포함하는 보행자 인식 방법.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 감지된 보행자 후보를 미리 저장된 하나 이상의 기본 보행자 모델을 기초로 스코어로 산출하는 단계는 미리 저장된 하나 이상의 보행자 모델과 일치되는 정도를 산출한 스코어의 평균값을 미리 설정한 임계값과 비교하는 단계를 포함하는 보행자 인식 방법.
4. 제 3항에 있어서,
   상기 스코어가 미리 설정된 임계값 이상이면, 상기 보행자와 상기 차량의 거리에 따라 경고하는 단계;를 더 포함하는 보행자 인식 방법.
   
5. 삭제
6. 차량의 외부 영상을 촬영하는 영상 촬영부;
   상기 촬영된 영상의 관심 영역(Region Of interest) 내 보행자 후보를 감지하는 영상 처리부; 및
   상기 감지된 보행자 후보를 정지 상태 또는 움직이는 상태로 구분하고, 상기 감지된 보행자 후보를 미리 저장된 기본 보행자 모델을 기초로 스코어(Score)로 산출하고, 상기 스코어가 미리 설정한 임계값 이상이면 보행자로 판단하고,
   상기 보행자로 판단된 보행자 후보가 상기 정지 상태로 구분되면 정지 상태의 기본 보행자 모델을 트레이닝하고, 상기 보행자로 판단된 보행자 후보가 움직이는 상태로 구분되면 움직이는 상태의 기본 보행자 모델을 트레이닝하는 제어부;를 포함하는 보행자 인식 시스템.
7. 제 6항에 있어서,
   상기 제어부는 보행자 영상의 크기가 상기 관심 영역에 따라 설정된 크기(Height)를 초과하지 않는 경우에 보행자로 판단하는 보행자 인식 시스템.
8. 제 6항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 감지된 보행자 후보를 미리 저장된 하나 이상의 기본 보행자 모델과 일치하는 정도를 산출한 스코어의 평균값을 미리 설정한 임계값과 비교하는 보행자 인식 시스템.
9. 제 8항에 있어서,
   상기 보행자의 상기 차량과의 거리에 따라 경고하는 경고부;를 더 포함하는 보행자 인식 시스템.
   
   
10. 삭제

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