KR102416117B1 - 차량 및 차량 제어 방법 - Google Patents

차량 및 차량 제어 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 및 차량 제어 방법에 관한 것으로, 타 차량이 당해 차량을 인식하는 차량 인식률을 미리 계산하고, 계산된 차량 인식률을 고려한 당해 차량의 안전 운전 제어가 이루어질 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 발명에 따른 차량 제어 방법은, 차량이 주행 중인 장소의 주행 환경을 검출하는 단계와; 복수의 서로 다른 주행 환경 하에서 미리 촬영된 상기 차량의 복수의 차량 이미지들 중에서 상기 검출된 주행 환경에 매칭되는 차량 이미지를 검색하는 단계와; 상기 차량의 주변을 촬영하여 얻은 영상에 검색된 상기 차량 이미지를 합성하는 단계와; 합성된 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량 인식률을 계산하는 단계와; 계산된 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮으면 상기 차량의 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 수행하는 단계를 포함한다.

Description

차량 및 차량 제어 방법{VEHICLE AND METHOD OF CONTROLLING THE SAME}
본 발명은 차량에 관한 것으로, 차량 인식 시스템을 구비한 차량 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
비전 기술과 센서 기술의 발달에 따라 당해 차량의 주변에 위치한 타 차량들과 보행자, 시설물 등을 검출하여 안전 운전 제어 또는 자율 주행 제어에 적극 활용하는 추세이다.
이와 같은 종래의 안전 운전 제어 또는 자율 주행 제어는 당해 차량이 타 차량들과 보행자, 시설물 등을 인지하여 당해 차량을 제어하는 것으로 제한되어 있을 뿐이어서, 더욱 적극적으로 안전을 고려한 차량 및 차량의 제어 방법이 요구된다.
일 측면에 따르면, 타 차량이 당해 차량을 인식하는 차량 인식률을 미리 계산하고, 계산된 차량 인식률을 고려한 당해 차량의 안전 운전 제어가 이루어질 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
상술한 목적의 본 발명에 따른 차량 제어 방법은, 차량이 주행 중인 장소의 주행 환경을 검출하는 단계와; 복수의 서로 다른 주행 환경 하에서 미리 촬영된 상기 차량의 복수의 차량 이미지들 중에서 상기 검출된 주행 환경에 매칭되는 차량 이미지를 검색하는 단계와; 상기 차량의 주변을 촬영하여 얻은 영상에 검색된 상기 차량 이미지를 합성하는 단계와; 합성된 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량 인식률을 계산하는 단계와; 계산된 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮으면 상기 차량의 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 수행하는 단계를 포함한다.
상술한 차량 제어 방법에서, 상기 차량의 복수의 차량 이미지들은 상기 차량과 동일 차종 및 동일 색상의 차량을 대상으로 미리 촬영해 둔 것이다.
상술한 차량 제어 방법에서, 상기 주행 환경의 검출은 상기 차량이 주행하고 있는 장소의 주변을 촬영하여 얻은 영상의 분석을 통해 검출하는 것이다.
상술한 차량 제어 방법에서, 상기 안전 운전 제어는 상기 차량의 등화류를 점등하는 것이다.
상술한 차량 제어 방법에서, 상기 등화류의 점등은 상기 등화류의 점멸을 포함한다.
상술한 차량 제어 방법에서, 상기 안전 운전 제어는 상기 차량의 조향과 감속, 가속 가운데 적어도 하나를 제어하는 것이다.
상술한 차량 제어 방법에서, 상기 주행 환경은 상기 차량이 주행 중인 장소의 조도를 포함한다.
상술한 차량 제어 방법에서, 상기 주행 환경은 상기 차량이 주행 중인 장소의 날씨를 포함한다.
상술한 목적의 본 발명에 따른 차량은, 차량이 주행 중인 장소의 주행 환경을 검출하는 검출부와; 복수의 서로 다른 주행 환경 하에서 미리 촬영된 상기 차량의 복수의 차량 이미지들을 저장하는 저장부와; 상기 저장부에 저장되어 있는 상기 차량의 복수의 차량 이미지들 중에서 상기 검출된 주행 환경에 매칭되는 차량 이미지를 검색하고, 상기 차량의 주변을 촬영하여 얻은 영상에 검색된 상기 차량 이미지를 합성한 합성 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량 인식률을 계산하며, 계산된 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮으면 상기 차량의 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 수행하는 제어부를 포함한다.
상술한 차량에서, 상기 차량의 복수의 차량 이미지들은 상기 차량과 동일 차종 및 동일 색상의 차량을 대상으로 미리 촬영해 둔 것이다.
상술한 차량에서, 상기 제어부는, 상기 차량이 주행하고 있는 장소의 주변을 촬영하여 얻은 영상의 분석을 통해 상기 주행 환경을 검출한다.
상술한 차량에서, 상기 제어부는, 상기 안전 운전 제어를 위해 상기 차량의 등화류를 점등한다.
상술한 차량에서, 상기 등화류의 점등은 상기 등화류의 점멸을 포함한다.
상술한 차량에서, 상기 제어부는, 상기 안전 운전 제어를 위해 상기 차량의 조향과 감속, 가속 가운데 적어도 하나를 제어한다.
상술한 차량에서, 상기 주행 환경은 상기 차량이 주행 중인 장소의 조도를 포함한다.
상술한 차량에서, 상기 주행 환경은 상기 차량이 주행 중인 장소의 날씨를 포함한다.
상술한 목적의 본 발명에 따른 또 다른 차량 제어 방법은, 차량의 주변을 촬영하여 주변 영상을 획득하는 단계와; 상기 주변 영상의 분석을 통해 상기 차량이 주행 중인 장소의 조도 및 날씨를 검출하는 단계와; 복수의 서로 다른 조도 및 날씨 하에서 미리 촬영된 상기 차량의 복수의 차량 이미지들 중에서 상기 검출된 조도 및 날씨에 매칭되는 차량 이미지를 검색하는 단계와; 검색된 상기 차량 이미지를 상기 주변 영상에 합성하는 단계와; 합성된 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량 인식률을 계산하는 단계와; 계산된 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮으면 상기 차량의 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 위해 상기 차량의 등화류와 조향, 감속, 가속 가운데 적어도 하나를 제어하는 단계를 포함한다.
상술한 차량 제어 방법에서, 상기 차량의 복수의 차량 이미지들은 상기 차량과 동일 차종 및 동일 색상의 차량을 대상으로 미리 촬영해 둔 것이다.
상술한 목적의 본 발명에 따른 또 다른 차량은, 차량의 주변을 촬영하여 주변 영상을 획득하도록 마련되는 카메라와; 상기 주변 영상의 분석을 통해 상기 차량이 주행 중인 장소의 조도 및 날씨를 검출하는 검출부와; 복수의 서로 다른 조도 및 날씨 하에서 미리 촬영된 상기 차량의 복수의 차량 이미지들을 저장하는 저장부와; 상기 저장부에 저장되어 있는 상기 차량의 복수의 차량 이미지들 중에서 상기 검출된 조도 및 날씨에 매칭되는 차량 이미지를 검색하고, 상기 차량의 주변을 촬영하여 얻은 영상에 검색된 상기 차량 이미지를 합성한 합성 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량 인식률을 계산하며, 계산된 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮으면 상기 차량의 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 수행하는 제어부를 포함한다.
상술한 차량에서, 상기 차량의 복수의 차량 이미지들은 상기 차량과 동일 차종 및 동일 색상의 차량을 대상으로 미리 촬영해 둔 것이다.
일 측면에 따르면, 타 차량이 당해 차량을 인식하는 차량 인식률을 미리 계산하고, 계산된 차량 인식률을 고려한 당해 차량의 안전 운전 제어가 이루어질 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 제어 계통을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 데이터베이스에 저장되는 이미지들의 생성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 제어 방법을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 인식률 판단의 다양한 예시를 나타낸 도면이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량을 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량(100)에는 카메라(104)가 설치된다. 이 카메라(104)는 차량(100)의 전방의 영상을 획득하도록 마련된다. 또 다른 카메라(106)가 사이드미러(108)에 설치될 수 있다. 카메라(106)는 차량(100)의 좌우 방향의 영상을 획득하도록 마련된다. 또는 카메라(106)는 차량(100)의 어라운드 뷰(Around View)를 촬영하도록 마련될 수 있다. 도 1에는 도시되어 있지 않으나, 차량(100)의 후면에는 차량(100)의 후방의 영상을 촬영하도록 후방 카메라(미도시)가 설치될 수 있다. 도 1에 나타낸 카메라(104)(108)를 통해 촬영된 영상은 차량(100)의 인식률을 미리 확인하기 위한 용도로 활용된다. 이에 대해서는 후술하는 도면을 통해 상세히 설명하고자 한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 제어 계통을 나타낸 도면이다.
제어부(202)는 차량(100)이 동작 전반 또는 동작의 일부를 제어하도록 마련되는 전자 제어 유닛(Electronic Control Unit, ECU)일 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따른 차량(100)에서, 제어부(202)는 차량(100)의 주변의 영상과 미리 확보되어 있는 차량(100)의 영상을 합성하여 인식률을 산출하고, 산출한 인식률이 미리 설정된 값보다 낮을 때 안전을 고려한 적절한 안전 운전 제어가 이루어지도록 한다.
카메라(104)(106)는 차량(100)의 전방 및/또는 주변을 촬영하여 영상을 생성하도록 마련된다. 카메라(104)(106)를 통해 생성된 영상은 데이터베이스(222)에 확보되어 있는 차량(100)의 주행 환경 별 이미지와의 합성을 통해 현재 주행 환경에서 차량(100)의 인식률을 판단하는데 활용된다.
센서부(212)는 독립적으로 또는 카메라(104)(106)와 협업하여 현재의 주행 환경을 판단하는데 사용될 수 있다. 예를 들면 센서부(212)는 조도 센서를 포함할 수 있으며, 이 조도 센서는 차량(100)의 주변의 조도(밝기)를 검출하는데 사용될 수 있다. 또한 센서부(212)는 레인 센서를 포함할 수 있으며, 이 온도 센서는 차량(100)이 주행하고 있는 위치의 기상 상태(우천 여부)를 검출하는데 사용될 수 있다. 이와 같은 센서부(212)를 통해 검출된 조도(밝기) 및/또는 기상 상태를 통해 현재의 주행 환경을 판단할 수 있다. 또는 센서부(212)를 통해 검출된 조도(밝기) 및/또는 기상 상태의 정보를 카메라(104)(106)를 통해 획득한 영상의 분석 결과에 반영하여 더욱 정확한 주행 환경을 판단할 수 있다.
데이터베이스(222)에는 다양한 종류의 주행 환경에서 촬영된 차량(100)의 이미지들이 미리 확보된다. 즉, 차량(100)의 개발 단계에서(적어도 출고 전에) 차량(100)과 동일한 모델(동일 차종 및 동일 색상)의 차량을 다양한 주행 환경에서 촬영한 후 해당 주행 환경에서의 해당 차량(100)의 이미지들을 획득하여 확보해 두고, 이를 해당 차량(100)의 출고 시 데이터베이스(222)에 저장하여 구축한다. 데이트베이스(222)의 이미지들은 차량(100)의 출고 이후 차량(100)이 주행하고 있는 주행 환경에서 당해 차량(100)의 인식률이 어느 정도인지를 판단하는데 활용된다. 즉, 데이터베이스(222)의 이미지들은 차량(100)의 개발 단계에서(적어도 출고 전에) 미리 확보되는 것일 수 있다. 또는, 차량(100)의 출고 이후에도 제조사의 서버로부터 새로운 이미지들을 제공받아 데이터베이스(222)의 업데이트가 이루어질 수도 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량(100)에서는 차량 인식률이 미리 설정된 값보다 낮을 때 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 수행한다. 즉, 차량(100)의 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮을 때에는 차량(100) 및 탑승자의 안전을 위해 차량(100)의 등화류(232)를 점등하거나 또는 구동부(234)를 제어하여 차량(100)의 움직임을 안전하게 제어할 수 있다. 등화류(232)는 전조등이나 차폭등, 비상등, 안개등, 실내 등 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구동부(234)는 조향 계통과 구동 계통, 제동 계통 가운데 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 데이터베이스에 저장되는 이미지들의 생성을 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량(100)의 데이터베이스(222)에 저장되는 이미지들은 차량(100)의 개발 단계에서(적어도 출고 전에) 차량(100)과 동일한 모델(동일 차종 및 동일 색상)의 차량을 다양한 주행 환경에서 촬영한 후 해당 주행 환경에서의 해당 차량(100)의 이미지들을 획득하여 확보해 두고, 이를 해당 차량(100)의 출고 시 데이터베이스(222)에 저장하여 구축한다.
'다양한 주행 환경'은 다양한 조도 및 기상 상태 등의 조건을 포함할 수 있다. 예를 들면, 조도를 기준으로 주간과 야간, 터널 내부, 흐린 날씨 등을 구분할 수 있다. 또한, 예를 들면 기상 상태를 기준으로 맑음과 흐림, 안개, 우천, 강설, 석양 등을 구분할 수 있다. 이와 같은 다양한 주행 환경 하에서 차량(100)과 동일한 모델의 차량을 촬영한다. 이 때 차량(100)과 동일한 모델의 차량의 정면과 후면, 좌측면, 우측면 각각의 이미지들을 촬영하는 것이 바람직하다.
이와 같이 다양한 주행 환경에서 차량(100)과 동일한 모델의 차량을 촬영한 이미지들이 확보되면, 해당 이미지에서 배경을 제거하고 차량 부분만을 취한 새로운 이미지들을 생성한다. 즉, 이 새로운 이미지들은 차량(100)이 다양한 주행 환경 각각에서 타 차량의 카메라에 의해 어떻게 인식(식별)되는지를 알 수 있는 판단의 근거가 될 수 있다. 예를 들면 검정색 차량(100)이 야간에 주행할 때 타 차량의 카메라에 어떤 모습으로 촬영되는지를 도 3에 나타낸 이미지들(332)(334)(336)을 통해 알 수 있다. 또 다른 예를 들면 붉은색 차량(100)이 석양이 지는 시점에서 타 차량의 카메라에 어떤 모습으로 촬영되는지를 도 3에 나타낸 이미지들(332)(334)(336)을 통해 알 수 있다.
도 3에 나타낸 이미지들(332)(334)(336)은 향후 차량(100)의 실제 운행 시 타 차량에 의한 차량(100)의 인식률을 판단하는데 활용된다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 제어 방법을 나타낸 도면이다. 도 4에 나타낸 제어 방법에서는 현재의 주행 환경에서 타 차량에 의한 당해 차량(100)의 인식률을 미리 평가해보고, 평가된 인식률에 따라 당해 차량(100)의 안전을 위한 제어를 수행한다.
제어부(202)는 차량(100)에 마련되어 있는 주행 안전 모드가 활성화되는지를 확인한다(402). 주행 안전 모드의 활성화는 운전자의 선택에 응답하여 이루어질 수 있다. 또는, 주행 안전 모드의 활성화는 차량(100)의 시동과 함께 자동으로 이루어질 수도 있다.
주행 안전 모드가 활성화되면, 제어부(202)는 카메라(104)(106)를 동작시켜서 차량(100) 주변의 영상을 획득한다(404). 이 때 제어부(202)는 카메라(104)만을 동작시켜서 차량(100)의 전방의 영상만을 획득할 수도 있다.
카메라(104)(106)를 통해 차량(100)의 주변의 영상을 획득하면, 제어부(202)는 획득한 주변 영상으로부터 차량(100)이 현재 주행하고 있는 도로의 환경(조도/날씨 등)을 검출한다(406). 이 때 주변 영상과 함께 센서부(212)의 검출 결과도 함께 이용하여 도로의 환경(조도/날씨 등)을 검출할 수도 있다. 주행 환경은, 조도를 기준으로 주간과 야간, 터널 내부, 흐린 날씨 등을 구분하는 것과, 기상 상태를 기준으로 맑음과 흐림, 안개, 우천, 강설, 석양 등을 구분하는 것을 예로 들 수 있다.
차량(100)이 주행하고 있는 현재 위치의 주행 환경의 검출이 완료되면, 제어부(202)는 해당 주행 환경에 매칭되는 차량의 이미지를 데이터베이스(222)에서 검색한다(408). 예를 들면, 차량(100)이 주행하고 있는 현재 위치의 주행 환경이 '주간의 맑은 날씨'일 때 제어부(202)는 데이터베이스(222)에서 '주간의 맑은 날씨'에서 촬영된 동일 모델 차량의 이미지를 검색한다. 만약 현재의 주행 환경(조도/날씨 등)에 완벽하게 매칭되는 차량 이미지가 존재하지 않으면, 제어부(202)는 현재의 주행 환경(조도/날씨 등)에 가장 가깝게 매칭되는 차량 이미지를 검색할 수도 있다.
제어부(202)는 검색된 차량 이미지를 현재 촬영되고 있는 차량(100)의 주변 영상에 합성한다(410).
또한 제어부(202)는 합성 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량의 인식률을 계산한다(412). 즉, 차량(100)의 카메라(104)(106)를 통해 촬영되고 있는 영상에 데이터베이스(222)에서 검색한 차량 이미지를 합성하고 이 합성 영상을 대상으로 당해 차량(100)의 차량 인식률을 시뮬레이션 해보면, 제어부(202)는 당해 차량(100)이 현재의 주행 환경(조도/날씨 등)에서 타 차량에 의해 어느 정도로 뚜렷하게 인식(식별)되고 있는지를 알 수 있다. 물론 차종과 제조사에 따라 차량 인식 알고리즘이 서로 상이할 수 있겠으나, 현재 주로 사용되고 있는 차량 인식 알고리즘의 인식률에 큰 차이가 없으므로, 당해 차량(100)의 차량 인식 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션 하더라도 타 차량에서의 당해 차량(100)의 인식 결과와 큰 차이가 없는 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있다.
만약 당해 차량(100)에서 자체적으로 실시한 당해 차량(100)의 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 작으면(414의 '예'), 제어부(202)는 차량(100)의 안전 운전을 고려한 제어를 수행한다(416). 제어부(202)가 수행하는 안전 운전을 고려한 제어는 차량(100)의 등화류(232)를 점등하거나 또는 구동부(234)를 제어하여 차량(100)의 움직임을 안전하게 제어하는 것을 포함할 수 있다. 즉, 제어부(202)는 전조등이나 차폭등, 비상등, 안개등, 실내 등 가운데 적어도 하나를 점등하거나 점멸하여 타 차량으로 하여금 당해 차량(100)을 좀 더 뚜렷하게 인식(식별)할 수 있도록 한다. 또는 제어부(202)는 조향 계통과 구동 계통, 제동 계통 가운데 적어도 하나를 제어하여 안전한 위치로 이동하거나 저속으로 주행함으로써 당해 차량(100)의 안전을 확보한다.
반대로, 만약 당해 차량(100)에서 자체적으로 실시한 당해 차량(100)의 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 크거나 같으면(414의 '아니오'), 제어부(202)는 404 단계로 복귀하여 자체적인 차량 인식률 시뮬레이션을 반복한다. 이 경우는 당해 차량(100)의 차량 인식률이 충분히 높아서 별도의 안전을 고려한 제어가 필요치 않은 경우이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 차량 인식률 판단의 다양한 예시를 나타낸 도면이다.
도 5의 532에 나타낸 바와 같이, 주행 환경이 맑은 날씨이고 당해 차량(100)의 색상이 빨간색인 경우에는 배경과 차량(100)의 대비(contrast)가 커서 차량 인식률이 충분히 높다. 이 경우 제어부(202)는 별도의 안전을 고려한 제어는 필요치 않다고 판단할 수 있다.
이와는 다르게, 도 5의 534에 나타낸 바와 같이, 주행 환경이 야간이고 당해 차량(100)의 색상이 검정색인 경우에는 배경과 차량(100)의 대비(contrast)가 크지 않아서 차량 인식률이 높지 않다. 이 경우 제어부(202)는 별도의 안전을 고려한 제어가 필요하다고 판단할 수 있다.
또한, 도 5의 536에 나타낸 바와 같이, 주행 환경이 강설로 인해 흰색인 부분이 많고 당해 차량(100)의 색상이 흰색인 경우에도 배경과 차량(100)의 대비(contrast)가 크지 않아서 차량 인식률이 높지 않다. 이 경우에도 제어부(202)는 별도의 안전을 고려한 제어가 필요하다고 판단할 수 있다.
위의 설명은 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서 위에 개시된 실시 예 및 첨부된 도면들은 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예 및 첨부된 도면에 의하여 기술적 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 차량
104, 106 : 카메라(검출부)
108 : 사이드미러
202 : 제어부(ECU)
212 : 센서부(검출부)
222 : 데이터베이스(저장부)
232 : 등화류
234 : 구동부

Claims (20)

  1. 차량이 주행 중인 장소의 주행 환경을 검출하는 단계와;
    복수의 서로 다른 주행 환경 하에서 미리 촬영된 상기 차량의 복수의 차량 이미지들 중에서 상기 검출된 주행 환경에 매칭되는 차량 이미지를 검색하는 단계와;
    상기 차량의 주변을 촬영하여 얻은 영상에 검색된 상기 차량 이미지를 합성하는 단계와;
    합성된 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량 인식률을 계산하는 단계와;
    계산된 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮으면 상기 차량의 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 수행하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량의 복수의 차량 이미지들은 상기 차량과 동일 차종 및 동일 색상의 차량을 대상으로 미리 촬영해 둔 것인 차량 제어 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 주행 환경의 검출은 상기 차량이 주행하고 있는 장소의 주변을 촬영하여 얻은 영상의 분석을 통해 검출하는 것인 차량 제어 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 안전 운전 제어는 상기 차량의 등화류를 점등하는 것인 차량 제어 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 등화류의 점등은 상기 등화류의 점멸을 포함하는 것인 차량 제어 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 안전 운전 제어는 상기 차량의 조향과 감속, 가속 가운데 적어도 하나를 제어하는 것인 차량 제어 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 주행 환경은 상기 차량이 주행 중인 장소의 조도를 포함하는 차량 제어 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 주행 환경은 상기 차량이 주행 중인 장소의 날씨를 포함하는 차량 제어 방법.
  9. 차량이 주행 중인 장소의 주행 환경을 검출하는 검출부와;
    복수의 서로 다른 주행 환경 하에서 미리 촬영된 상기 차량의 복수의 차량 이미지들을 저장하는 저장부와;
    상기 저장부에 저장되어 있는 상기 차량의 복수의 차량 이미지들 중에서 상기 검출된 주행 환경에 매칭되는 차량 이미지를 검색하고, 상기 차량의 주변을 촬영하여 얻은 영상에 검색된 상기 차량 이미지를 합성한 합성 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량 인식률을 계산하며, 계산된 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮으면 상기 차량의 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 수행하는 제어부를 포함하는 차량.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 차량의 복수의 차량 이미지들은 상기 차량과 동일 차종 및 동일 색상의 차량을 대상으로 미리 촬영해 둔 것인 차량.
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 차량이 주행하고 있는 장소의 주변을 촬영하여 얻은 영상의 분석을 통해 상기 주행 환경을 검출하는 차량.
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 안전 운전 제어를 위해 상기 차량의 등화류를 점등하는 차량.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 등화류의 점등은 상기 등화류의 점멸을 포함하는 것인 차량.
  14. 제 9 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 안전 운전 제어를 위해 상기 차량의 조향과 감속, 가속 가운데 적어도 하나를 제어하는 차량.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 주행 환경은 상기 차량이 주행 중인 장소의 조도를 포함하는 차량.
  16. 제 9 항에 있어서,
    상기 주행 환경은 상기 차량이 주행 중인 장소의 날씨를 포함하는 차량.
  17. 차량의 주변을 촬영하여 주변 영상을 획득하는 단계와;
    상기 주변 영상의 분석을 통해 상기 차량이 주행 중인 장소의 조도 및 날씨를 검출하는 단계와;
    복수의 서로 다른 조도 및 날씨 하에서 미리 촬영된 상기 차량의 복수의 차량 이미지들 중에서 상기 검출된 조도 및 날씨에 매칭되는 차량 이미지를 검색하는 단계와;
    검색된 상기 차량 이미지를 상기 주변 영상에 합성하는 단계와;
    합성된 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량 인식률을 계산하는 단계와;
    계산된 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮으면 상기 차량의 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 위해 상기 차량의 등화류와 조향, 감속, 가속 가운데 적어도 하나를 제어하는 단계를 포함하는 차량 제어 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 차량의 복수의 차량 이미지들은 상기 차량과 동일 차종 및 동일 색상의 차량을 대상으로 미리 촬영해 둔 것인 차량 제어 방법.
  19. 차량의 주변을 촬영하여 주변 영상을 획득하도록 마련되는 카메라와;
    상기 주변 영상의 분석을 통해 상기 차량이 주행 중인 장소의 조도 및 날씨를 검출하는 검출부와;
    복수의 서로 다른 조도 및 날씨 하에서 미리 촬영된 상기 차량의 복수의 차량 이미지들을 저장하는 저장부와;
    상기 저장부에 저장되어 있는 상기 차량의 복수의 차량 이미지들 중에서 상기 검출된 조도 및 날씨에 매칭되는 차량 이미지를 검색하고, 상기 차량의 주변을 촬영하여 얻은 영상에 검색된 상기 차량 이미지를 합성한 합성 영상을 대상으로 차량 인식 알고리즘을 수행하여 차량 인식률을 계산하며, 계산된 차량 인식률이 미리 설정된 기준 값보다 낮으면 상기 차량의 낮은 차량 인식률을 고려한 안전 운전 제어를 수행하는 제어부를 포함하는 차량.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 차량의 복수의 차량 이미지들은 상기 차량과 동일 차종 및 동일 색상의 차량을 대상으로 미리 촬영해 둔 것인 차량.
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