KR102465335B1 - 헤드램프 인식 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 카메라로부터 획득되는 이미지에서 일정 크기 이하의 두 블랍(Blobs)을 인식하는 블랍인식부 및 두 개의 블랍의 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제1로직 및 두 개의 블랍의 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제2로직을 포함하는 페어링테스트(Pairing Test)를 실시하고, 페어링테스트의 결과에 따라 두 개의 블랍의 헤드램프 대응여부를 판단하는 헤드램프판단부를 포함하는 헤드램프인식장치를 제공한다.

Description

헤드램프 인식 장치 및 방법{HEADLAMP DETECTING APPARATUS AND METHOD}
본 발명은 상대 차량의 헤드램프를 인식하는 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 맞은 편에서 주행하는 차량의 헤드램프를 인식하는 기술에 관한 것이다.
헤드램프는 차량이 안전하게 주행할 수 있도록 전방을 조명하는 장치이다. 이러한 헤드램프는 경우에 따라 헤드라이트 혹은 전조등이라고 불리기도 한다.
헤드램프는 전방으로 빛을 주사하여 운전자가 도로 혹은 사물을 인식할 수 있도록 지원한다. 하지만, 주사 방향에 따라서는 헤드램프의 빛이 맞은 편 주행 차량의 운전을 방해하기도 한다.
최근에는 헤드램프의 빛이 맞은 편 주행 차량의 운전을 방해하지 않도록 맞은 편 차량을 인식하고 상향등을 자동으로 소등하는 HBA(High Beam Assist) 시스템이 개발되었지만, 이러한 시스템은 원거리에 있는 차량을 정확하게 인식하지 못하는 문제가 있다.
원거리 차량의 불빛을 전방 카메라로 촬영할 경우, 해상도 등의 문제로 촬영 이미지 상에서 그 크기가 작게 나타나는데, 이러한 이유로 종래 HBA 시스템에서 원거리 차량의 불빛은 다른 광원 혹은 반사체, 예를 들어, 주행표지판, 경계표지판 등과 구별되지 않는 문제가 있었다.
이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 원거리에 위치하는 차량의 헤드램프를 인식하는 기술을 제공하는 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 측면에서, 본 발명은, 카메라로부터 획득되는 이미지에서 일정 크기 이하의 두 개의 블랍(Blobs)을 인식하는 블랍인식부 및 상기 두 개의 블랍의 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제1로직 및 상기 두 개의 블랍의 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제2로직을 포함하는 페어링테스트(Pairing Test)를 실시하고 상기 페어링테스트의 결과에 따라 상기 두 개의 블랍의 헤드램프 대응여부를 판단하는 헤드램프판단부를 포함하는 헤드램프인식장치를 제공한다.
다른 측면에서, 본 발명은, 카메라로부터 획득되는 이미지에서 일정 크기 이하의 두 개의 블랍(Blobs)을 인식하는 단계, 상기 두 개의 블랍의 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 단계, 상기 두 개의 블랍의 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 단계 및 상기 두 개의 블랍에 대하여 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되고 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되면 상기 두 개의 블랍이 헤드램프에 대응되는 것으로 판단하는 단계를 포함하는 헤드램프인식방법을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 원거리 차량의 헤드램프에 대한 인식의 정확도를 향상시키는 효과가 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 헤드램프 제어시스템의 구성도이다.
도 2는 두 개의 블랍(Blobs)을 이용하여 헤드램프를 인식하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 헤드램프 인식장치의 구성도이다.
도 4는 두 개의 블랍이 인식되는 전방 카메라 이미지를 나타내는 도면이다.
도 5는 오인식 가능성이 있는 두 개의 블랍(Blobs)을 나타내는 도면이다.
도 6은 오인식 제거 로직을 포함하고 있는 헤드램프 인식 방법의 흐름도이다.
도 7은 오인식 제거 로직의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 골마루 테스트를 포함하고 있는 헤드램프 인식 방법의 흐름도이다.
도 9는 골마루 테스트의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
헤드램프 인식장치는 카메라로부터 획득되는 이미지를 분석하여 전방에 차량이 있는지 여부를 판단한다.
그런데, 전방 차량이 원거리에 위치하는 경우, 카메라 이미지 상에 전방 차량의 불빛은 매우 작은 크기로 나타나게 된다. 이러한 작은 크기의 불빛은 해상도가 낮기 때문에 그 특성, 예를 들어, 형상적인 특성이 명확하게 분석되지 않는데, 이에 따라, 전방 차량의 불빛과 다른 광원 혹은 반사체, 예를 들어, 주행표지판, 경계표지판 등이 잘 구별되지 않는 문제가 발생하게 된다.
아래에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 전방 차량의 헤드램프를 두 개의 광원으로 인식하고 그 두 광원의 특징을 분석함으로써 전방 차량에 대한 인식도를 향상시키는 기술의 실시예에 대해 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 헤드램프 제어시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 헤드램프 인식장치(120)는 전방카메라(110)로부터 촬영된 이미지를 획득한다. 그리고, 헤드램프 인식장치(120)는 이러한 이미지를 분석함으로써 전방 차량의 유무를 판단하게 되고, 그 결과값을 헤드램프 제어장치(130)로 전송하게 된다.
헤드램프 제어장치(130)는 헤드램프 인식장치(120)가 전송해 주는 그 결과값에 따라 전방에 차량이 없는 경우, 헤드램프(140)의 상향등을 점등하고, 전방에 차량이 있는 경우, 헤드램프(140)의 상향등을 소등함으로써 맞은 편 차량의 운전을 방해하지 않고 상향등을 운전할 수 있게 된다.
이러한, 헤드램프 제어시스템(100)에 포함되어 사용될 수 있고, 또한, 이러한 헤드램프 제어시스템(100)에서 핵심적인 역할을 수행하게 된다. 물론, 헤드램프 인식장치(120)가 이러한 헤드램프 제어시스템(100)에만 적용될 수 있는 것은 아니며, 전방 차량의 유무에 대한 판단 결과를 사용하는 다른 시스템에도 적용될 수 있다.
한편, 앞서 설명한 바와 같이 전방 차량이 원거리에 위치하는 경우, 카메라(110)의 촬영 이미지 상에서 전방 차량의 불빛이 작게 나타나기 때문에 헤드램프 인식장치(120)가 이러한 이미지를 통해 전방 차량을 정확하게 인식하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 예를 들어, 맞은 편 차량이 500m 정도 떨어져 있는 경우, 카메라(110)의 촬영 이미지 상에서 맞은 편 차량의 헤드램프는 10픽셀 이하로 나타날 수 있는데, 이러한 픽셀 크기의 이미지는 해상도가 낮기 때문에 형상적인 특성이 명확하게 나타나지 않기 때문에 이러한 형상적인 특성으로 맞은 편 차량의 헤드램프와 다른 광원 혹은 반사체를 구별하기 어렵게 된다.
이에 따라, 일 실시예에 따른 헤드램프 인식장치(120)는 전방 차량의 헤드램프를 두 개의 광원으로 인식하여 전방 차량에 대한 인식도를 향상시킨다. 구체적으로, 다른 광원들은 카메라(110)의 이미지 상에서 단독 광원으로 나타나고, 전방 차량의 헤드램프는 두 개의 광원으로 나타나게 되는데, 인식장치(120)는 이렇게 전방 차량의 헤드램프에 의한 광원 개수가 다른 광원과 차이가 나는 것을 이용하여 전방 차량에 대한 인식도를 향상시킬 수 있다.
한편, 카메라(110)의 촬영 이미지 상에 나타나는 광원의 형상을 블랍(Blob)이라고 하는데, 일 실시예에 따른 헤드램프 인식장치(120, 이하 '인식장치')가 인식하는 것은 광원이 아니고 이미지 상에 나타나는 광원의 형상임으로 아래의 설명에서는 블랍이라는 용어를 사용하여 인식장치(120)가 전방 차량의 헤드램프를 인식하는 것에 대해 설명한다. 다만, 본 발명이 이러한 용어로 제한되는 것은 아니다.
도 2는 두 개의 블랍(Blobs)을 이용하여 헤드램프를 인식하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 2의 상단에 나타난 이미지들은 카메라(110)가 촬영한 이미지에서 한 블랍이 인식될 때, 이러한 한 블랍의 주변을 제거한 이미지이다.
이러한 상단 이미지들은 각각 경계표시판(Delineator)에 대한 이미지(210a), 헤드램프(Head Lamp)의 한 쪽에 대한 이미지(220a) 및 가로등(Street Light)에 대한 이미지(230a)이다.
이러한 상단 이미지를 참조하면, 각각의 이미지들에 대해 구별되는 특징이 약하기 때문에 인식장치(120)가 각각의 이미지들이 어떤 광원 혹은 반사체에 해당되는지 판단하기가 어렵다.
도 2의 하단에 나타난 이미지들은 카메라(110)가 촬영한 이미지에서 한 블랍 및 그 주변을 함께 표시한 이미지이다.
이러한 하단 이미지들은 각각 경계표시판(Delineator)에 대한 이미지(210b), 헤드램프(Head Lamp)의 양 쪽에 대한 이미지(220b) 및 가로등(Street Light)에 대한 이미지(230b)이다. 이러한 하단 이미지들에서 경계표지판 및 가로등은 하나의 광원 혹은 반사체만 포함하고 있기 때문에 이미지 상에서 단일 블랍으로 나타난다. 하지만, 헤드램프는 두 개의 광원을 포함하고 있기 때문에 한 블랍의 주변을 제거하지 않게 되면 도 2의 하단 이미지(220b)와 같이 이미지 상에 두 개의 블랍이 나타나게 된다.
이러한 하단 이미지를 참조하면, 헤드램프에 대한 이미지(220b)와 다른 광원에 대한 이미지(230b) 혹은 반사체에 대한 이미지(210b)가 명확하게 구별된다. 이에 따라, 인식장치(120)는 두 개의 블랍으로 나타나는 광원은 맞은 편 차량의 헤드램프로 판단할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 헤드램프 인식장치의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 인식장치(120)는 카메라(110)로부터 획득되는 이미지에서 두 블랍(Blobs)을 인식하는 블랍인식부(310) 및 이러한 두 블랍에 대해 페어링테스트(Pairing Test)를 실시하고, 이러한 페어링테스트의 결과에 따라 두 블랍이 헤드램프에 대응하는지 여부를 판단하는 헤드램프판단부(320)를 포함할 수 있다.
블랍인식부(310) 및 헤드램프판단부(320)의 상세한 실시예는 도 4 내지 도 9를 참조하여 설명한다.
도 4는 두 개의 블랍이 인식되는 전방 카메라 이미지를 나타내는 도면이다.
블랍인식부(310)는 도 4에 도시된 것과 같은 카메라(110) 이미지(400) 상에서 두 개의 블랍을 인식한다. 도 4에서 이렇게 인식되는 두 개의 블랍은 각각 참조번호 410 및 412로 나타나고 있다.
블랍인식부(310)는 충분히 작은 크기의 블랍들만 인식할 수 있다. 예를 들어, 10픽셀 이하의 블랍만 인식할 수 있다.
블랍이 크면 인식장치(120)는 형상적인 특성에 의해 해당 블랍의 소스를 파악할 수도 있다. 이에 따라, 블랍인식부(310)는 충분히 작은 크기의 블랍들(일정 크기 이하의 블랍들)만 인식 대상으로 할 수 있다. 인식장치(120)는 블랍인식부(310)의 인식 대상이 아닌 큰 블랍들을 인식하는 다른 구성을 더 포함할 수 있다. 이러한 구성에서는 블랍의 형상적인 특성에 따라 블랍의 소스를 파악할 수도 있다.
블랍인식부(310)는 관심영역(430, region of interest)에서만 블랍들(410, 412)을 인식할 수 있다. 이미지(400) 상에서 차량은 특정 영역에만 존재할 수 있다. 예를 들어, 이미지(400)의 가장자리나 이미지(400)의 좌상단 및 우상단은 도로 밖으로 차량이 존재하지 않을 가능성이 높고, 그 외의 영역에만 차량들이 존재할 가능성이 높다. 이에 따라, 블랍인식부(310)는 차량이 존재할 가능성이 높은 영역을 관심영역(430)으로 설정하고 이러한 관심영역(430)에서만 블랍들(410, 412)을 인식할 수 있다.
특히, 블랍인식부(310)는 원거리 차량에 대한 블랍들(410, 412)을 중심적으로 인식함으로 블랍인식부(310)는 이미지(400)의 상단부분을 관심영역(430)으로 설정하고 이러한 관심영역(430)을 중심으로 블랍들(410, 412)을 인식할 수 있다.
블랍들(410, 412)이 인식되면, 헤드램프인식부(320)는 이러한 블랍들(410, 412)에 대해 페어링테스트를 실시한다. 페어링테스트는 두 개의 블랍들(410, 412)이 전방 차량의 헤드램프에 해당되는지를 판단하는 테스트이다.
페어링테스트의 일 로직으로서 헤드램프인식부(320)는 두 블랍(410, 412)의 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제1로직을 포함할 수 있다. 제1로직은 제1블랍(410)의 Y좌표 범위와 제2블랍(412)의 Y좌표 범위가 어느 정도 중첩되는지 판단하고 중첩되는 부분이 기준중첩범위 이내에 해당되는지 판단하고 그 가부를 결과값으로 산출하게 된다. 예를 들어, 제1블랍(410)의 Y좌표 범위와 제2블랍(420)의 Y좌표 범위가 하나도 중첩되지 않는 경우, 제1로직의 결과값은 NO가 될 수 있다. 일반적으로 차량의 두 헤드램프는 X방향으로 나란하게 위치하기 때문에 Y좌표가 거의 유사하게 나온다. 다만, 카메라의 촬영각도에 따라 두 헤드램프가 다소 틀어지게 위치할 수 있기 때문에 제1로직은 일정한 범위 이내에서 제1블랍(410)의 Y좌표 범위와 제2블랍(420)의 Y좌표 범위가 중첩되면 YES의 결과값을 도출할 수 있다.
페어링테스트의 다른 로직으로서 헤드램프인식부(320)는 두 블랍(410, 412)의 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제2로직을 포함할 수 있다. 제2로직은 제1블랍(410)의 크기와 제2블랍(412)의 크기의 유사 여부를 판단하고 그 가부를 결과값으로 산출하게 된다. 예를 들어, 제1블랍(410)의 크기를 제2블랍(412)의 크기로 나눈 값이 1 근처인 경우(예를 들어, 0,9보다 크고 1.1보다 작은 경우), 제2로직의 결과값은 YES가 될 수 있다. 일반적으로 차량의 두 헤드램프의 광도는 유사하기 때문에 이미지(400) 상에서 두 블랍(410, 412)의 크기는 유사하게 나온다. 다만, 카메라의 촬영각도에 따라 두 헤드램프의 방향이 다소 다를 수 있음으로 제2로직은 두 블랍(410, 412)의 크기 차이가 일정한 범위 이내에 해당되면 YES의 결과값을 도출할 수 있다.
페어링테스트의 또 다른 로직으로서 헤드램프인식부(320)는 두 블랍(410, 412)의 밝기 차이가 기준밝기차이범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제3로직을 포함할 수 있다. 제3로직은 제1블랍(410)의 밝기와 제2블랍(412)의 밝기의 유사 여부를 판단하고 그 가부를 결과값으로 산출하게 된다. 예를 들어, 제1블랍(410)의 밝기를 제2블랍(412)의 밝기로 나눈 값이 1 근처인 경우(예를 들어, 0,9보다 크고 1.1보다 작은 경우), 제3로직의 결과값은 YES가 될 수 있다. 일반적으로 차량의 두 헤드램프의 광도는 유사하기 때문에 이미지(400) 상에서 두 블랍(410, 412)의 밝기는 유사하게 나온다. 다만, 카메라의 촬영각도에 따라 두 헤드램프의 방향이 다소 다를 수 있음으로 제3로직은 두 블랍(410, 412)의 밝기 차이가 일정한 범위 이내에 해당되면 YES의 결과값을 도출할 수 있다.
헤드램프판단부(320)는 이러한 제1 내지 제3로직을 적절히 조합하여 페어링테스트를 구성하고 이러한 페어링테스트의 결과에 따라 두 블랍(410, 412)의 헤드램프 대응여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 헤드램프판단부(320)는 페어링테스트로서 제1로직 및 제2로직을 모두 포함하고, 이러한 두 로직의 결과값이 모두 YES에 해당될 때만 두 블랍(410, 412)을 헤드램프로 인식할 수 있다.
실시예에 따라서 헤드램프판단부(320)는 페어링테스트로서 제1 내지 제3로직을 모두 포함하고, 이 로직 중 적어도 두 개의 로직 결과값이 YES에 해당되는 경우 두 블랍(410, 412)을 헤드램프로 인식할 수 있다.
한편, 헤드램프판단부(320)는 두 블랍(410, 412)을 둘러싸는 페어박스(420, Pair Box)를 설정하고 이러한 페어박스(420)를 이용하여 페어링테스트를 실시할 수 있다.
예를 들어, 페어링테스트는 페어박스(420)의 폭(W)이 헤드램프기준폭 범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제4로직을 포함할 수 있다. 또는, 페어박스(420)의 폭(W) 대비 높이(H) 비율이 헤드램프기준폭대비높이 범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제5로직을 포함할 수 있다. 여기서, 헤드램프기준폭 범위 및 헤드램프기준폭대비높이 범위는 인식장치(120) 내에 미리 저장되어 있거나 다른 장치로부터 인식장치(120)가 획득할 수 있는 값이다.
차량의 폭이 대체로 일정하기 때문에 차량의 양 사이드에 위치하는 두 개의 헤드램프의 폭 또한 일정한 크기를 갖는다. 또한, 헤드램프의 밝기 또한 규격 혹은 규정에 의해 일정한 밝기를 갖게 되는데, 이에 따라 헤드램프의 밝기에 비례하는 페어박스(420)의 높이도 일정한 값을 가지게 된다. 제4로직 및 제5로직은 헤드램프가 가지는 이러한 특성을 이용하여 페어박스(420)가 헤드램프에 대응되는지 여부를 판단한다.
페어박스(420)를 이용하는 다른 예로서, 페어링테스트는 페어박스(420)의 XY좌표가 헤드램프기준위치 범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제5로직을 포함할 수 있다. 여기서, 헤드램프기준위치 범위는 인식장치(120) 내에 미리 저장되어 있거나 다른 장치로부터 인식장치(120)가 획득할 수 있는 값이다.
이미지(400) 상에서 차량은 특정 영역에만 존재할 수 있다. 예를 들어, 이미지(400)의 가장자리나 이미지(400)의 좌상단 및 우상단은 도로 밖으로 차량이 존재하지 않을 가능성이 높고, 그 외의 영역에만 차량들이 존재할 가능성이 높다. 이에 따라, 헤드램프에 대응되는 페어박스(420)도 일정 범위 내에만 위치할 가능성이 높다. 제6로직은 헤드램프의 이러한 위치 특성을 이용하여 페어박스(420)가 헤드램프에 대응되는지 여부를 판단한다.
페어박스(420)를 이용하는 또 다른 예로서, 페어링테스트는 페어박스(420) 내의 최대 밝기가 헤드램프기준밝기 범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제7로직을 포함할 수 있다. 여기서, 헤드램프기준밝기 범위는 인식장치(120) 내에 미리 저장되어 있거나 다른 장치로부터 인식장치(120)가 획득할 수 있는 값이다.
헤드램프의 밝기는 규정에 의해 일정한 밝기를 갖게 되는데, 제7로직은 헤드램프의 이러한 밝기 특성을 이용하여 페어박스(420)가 헤드램프에 대응되는지 여부를 판단한다.
인식장치(120)는 이러한 로직들을 적절히 조합하여 페어링테스트를 구성할 수 있다.
이미지(400)를 분석하여 헤드램프를 인식하는 기술은 확률에 바탕을 두고 있다. 예를 들어, 전술한 제7로직에서 페어박스(420) 내의 최대 밝기가 헤드램프기준밝기 범위 내에 해당되면 페어박스(420)가 헤드램프에 대응될 가능성이 높다는 것이지 100% 헤드램프라는 것은 아니다. 인식장치(120)가 전술한 페어링테스트의 로직들을 모두 실시한다고 하여도 오인식이 발생할 가능성이 있다.
아래에서는 오인식 가능성을 더 줄여줄 수 있는 로직들에 대해 설명한다.
도 5는 오인식 가능성이 있는 두 개의 블랍(Blobs)을 나타내는 도면이다.
도 5의 (a)는 화살표표지판을 촬영한 이미지에서 나타나는 두 개의 블랍을 표시하고 있다. 도 5의 (b)는 차량 후미등을 촬영한 이미지에서 나타나는 두 개의 블랍을 표시하고 있다. 도 5의 (c)는 경계표지를 촬영한 이미지에서 나타나는 두 개의 블랍을 표시하고 있다. 도 5에 도시된 이러한 두 블랍들은 전술한페어링을 통과하여 헤드램프로 오인식될 가능성이 있다.
인식장치(120)는 이러한 오인식 가능성을 낮추기 위해 페어링테스트 내에 오인식제거로직을 더 포함할 수 있다.
도 6은 오인식 제거 로직을 포함하고 있는 헤드램프 인식 방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 인식장치(120)는 카메라(110)로부터 획득되는 이미지에서 일정 크기 이하의 두 블랍을 인식한다(S600).
그리고, 인식장치(120)는 페어링테스트를 실시하여 두 블랍이 헤드램프에 대응되는지 판단하는데(S610), 이러한 페어링테스트에서 인식장치(120)는 페어링 기본 조건 만족 여부를 먼저 판단한다(S612).
구체적으로, 기본 조건 만족 여부는 전술한 제1로직 및 제2로직을 조합하여 구성될 수 있다. 예를 들어, 인식장치(120)는 두 블랍의 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되는지 여부를 판단(제1로직 부분)하고 두 블랍의 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되는지 여부를 판단(제2로직 부분)하여 두 블랍에 대하여 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되고 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되면 페어링 기본 조건을 만족하는 것(S612d에서 YES)으로 판단할 수 있다.
인식장치(120)는 이러한 기본 조건을 통과한(S612에서 YES) 두 블랍에 대해 오인식제거로직을 실시한다(S614).
도 7은 오인식 제거 로직의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 인식장치(120)는 오인식 제거를 위해 페어박스(420) 주변으로 미드에어영역(710, Midair Area), 리플렉션영역(730, Reflection Area) 및 로드영역(740, Road Area)을 설정할 수 있다.
구체적으로, 인식장치(120)는 페어박스(420)의 상측으로 페어박스(420) 크기만큼의 영역을 미드에어영역(710)으로 설정하고, 페어박스(420)의 하측으로 페어박스(420) 크기만큼의 영역을 리플렉션영역(730)으로 설정할 수 있다. 또한, 로드영역(740)은 리플렉션영역(730)의 하측으로 페어박스(420)의 크기만큼으로 설정될 수 있다. 다만, 각각의 영역의 크기 값은 일 예로서 다른 크기로 설정될 수 있다.
인식장치(120)는 오인식제거로직으로서, 페어박스(420)의 밝기가 미드에어영역(710)의 밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 제1오인식제거로직, 페어박스(420)의 밝기가 리플렉션영역(730)의 밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 제2오인식제거로직 및 리플렉션영역(730)의 밝기가 미드에어영역(710)의 밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 제3오인식제거로직 중 적어도 하나의 로직을 포함할 수 있다.
헤드램프의 불빛은 통상적으로 로드에 반사되어 반사광을 형성하게 되는데, 전술한 오인식제거로직은 이러한 반사광의 특성을 이용하는 측면이 있다. 또한, 반사광 및 주변광은 헤드램프의 불빛보다 밝기가 낮다는 특성을 이용하는 측면도 있다.
한편, 인식장치(120)는 리플렉션영역(730)의 평균 밝기가 리플렉션기준밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 제4오인식제거로직을 포함할 수 있다. 여기서, 리플렉션기준밝기는 인식장치(120) 내에 미리 저장되어 있거나 다른 장치로부터 인식장치(120)가 획득할 수 있는 값이다. 또한, 리플렉션기분밝기는 한 값으로 고정되지 않고 페어박스(420)의 폭에 비례하여 증감할 수도 있다.
헤드램프는 리플렉션영역(730)과 더불어 로드영역(740)을 동반할 수 있는데, 이에 따라, 인식장치(120)는 리플렉션영역(730)의 밝기가 로드영역(740)의 밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 제5오인식제거로직을 포함할 수 있다.
인식장치(120)는 각 영역 사이의 거리를 이용하여 오인식제거로직을 구성할 수도 있는데, 예를 들어, 인식장치(120)는 페어박스(420)로부터 리플렉션영역(730)까지의 거리가 일정한 범위 내에 해당되는지를 판단하는 제6오인식제거로직을 더 포함할 수 있다. 이때, 거리는 페어박스(420)로부터 리플렉션영역과 로드영역의 무게 중심까지의 수직 거리로 계산할 수 있다.
인식장치(120)는 이러한 오인식제거로직들 중 적어도 하나의 오인식제거로직을 더 포함함으로써 페어링테스트의 오인식 가능성을 낮출 수 있다.
한편, 카메라(110)가 촬영하는 이미지는 카메라의 자동노출에 의한 AE(Auto Exposure) 이미지 혹은 단기노출에 의한 SE(Short Exposure) 이미지 중 하나 혹은 둘 다 일 수 있다. 이에 따라, 인식장치(120)는 이러한 AE 이미지를 이용하여 페어링테스트를 실시할 수도 있고, SE 이미지를 이용하여 페어링테스트를 실시할 수도 있다.
AE 이미지에서 광원의 밝기가 세츄레이션(saturation)된다고 하더라도 SE 이미지에서는 세츄레이션 되지 않기 때문에 경우에 따라서는 SE 이미지를 분석하는 것이 페어링테스트의 정확도를 높일 수 있다. 예를 들어, 두 광원에 대해서 광원 1은 AE 이미지에서 밝기 255, SE 이미지에서 밝기 20이고, 광원 2는 AE 이미지에서 밝기 255, SE 이미지에서 밝기 50이라면 AE 이미지에서는 광원 1, 2를 구분하기 어려울 수 있지만 SE 이미지에서는 구분 가능하다.
한편, 인식장치(120)은 헤드램프의 인식 정확도를 높이기 위해 골마루테스트를 더 포함할 수 있다.
도 8은 골마루 테스트를 포함하고 있는 헤드램프 인식 방법의 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 인식장치(120)는 도 6을 참조하여 설명한 오인식제거단계(S614) 이후에, 골마루테스트 단계(S816)를 더 실시한다.
도 9는 골마루 테스트의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9의 (a)는 페어박스(420) 및 그 주변 영역을 표시하는 이미지이다. 이미지에서 페어박스(420)의 좌우 두 블랍은 서로 대칭성을 가지고 있다. 인식장치(120)는 이러한 대칭성을 먼저 판단하여 두 블랍이 헤드램프에 대응되는지를 판단할 수도 있다.
도 9의 (b)는 페어박스(420) 및 페어박스(420)이 두 블랍의 중심을 X방향으로 가로지르는 선에 따라 인식되는 밝기프로파일을 나타내는 도면이다. 도 9의 (b)를 참조하면, 밝기프로파일은 페어박스(420)의 X1 및 X2를 가로지르는 선을 따라 인식되고 있다.
또한, 도 9의 (b)를 참조하면, 밝기프로파일에는 두 개의 마루와 한 개의 골이 나타나고 있다. 인식장치(120)는 밝기프로파일에서 두 개의 마루와 한 개의 골이 나타나는지를 판단하여 두 블랍이 헤드램프에 대응되는지를 판단할 수도 있다. 또한, 인식장치(120)는 골마루폭이 기준골마루폭 이상에 해당되는지 여부를 판단하는 로직을 더 포함하고 이를 통해 두 블랍이 헤드램프에 대응되는지를 판단할 수도 있다.
전방 차량이 원거리에 위치하는 경우, 카메라 이미지 상에 전방 차량의 불빛은 매우 작은 크기로 나타나게 된다. 이러한 작은 크기의 불빛은 해상도가 낮기 때문에 그 특성, 예를 들어, 형상적인 특성이 명확하게 분석되지 않는데, 이에 따라, 전방 차량의 불빛과 다른 광원 혹은 반사체, 예를 들어, 주행표지판, 경계표지판 등이 잘 구별되지 않는 문제가 발생하게 된다.
이를 극복하기 위해 본 발명의 실시예에서는 이미지 상의 두 개의 블랍을 분석하여 헤드램프를 인식한다. 또한, 실시예들은 이러한 헤드램프 인식의 정확도를 높이기 위해 오인식제거로직을 더 포함하거나 기타 다른 로직들을 더 포함할 수 있다. 이를 통해, 원거리 차량의 헤드램프에 대한 인식의 정확도가 향상되는 효과가 있다.

Claims (12)

  1. 카메라로부터 획득되는 이미지에서 일정 크기 이하의 두 개의 블랍(Blobs)을 인식하는 블랍인식부; 및
    상기 이미지에서 상기 두 개의 블랍을 둘러싸는 페어박스, 상기 페어박스 상측의 주변광에 관한 미드에어 영역 및 상기 페어박스 하측의 반사광에 관한 리플렉션 영역을 설정하고,
    상기 페어박스 및 상기 각 블랍의 위치, 크기 및 밝기에 기초하여 미리 설정된 페어링 기본 조건의 만족 여부 판단을 포함하는 페어링테스트를 수행하며, 상기 페어링테스트의 결과에 따라 상기 두 개의 블랍의 헤드램프 대응 여부를 판단하고,
    상기 페어링 기본 조건이 만족된 것으로 판단되는 경우, 상기 페어박스, 미드에어 영역 및 리플렉션 영역 각각의 밝기 및 거리에 기초하여 미리 설정된 오인식 제거 로직을 수행하는 헤드램프판단부를 포함하되,
    상기 페어링 기본 조건은,
    상기 두 개의 블랍의 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제1로직 및 상기 두 개의 블랍의 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 제2로직을 포함하는 헤드램프인식장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 블랍인식부는,
    상기 이미지의 관심영역(region of interest)에서 상기 두 개의 블랍을 인식하는 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 헤드램프판단부는,
    상기 두 개의 블랍을 둘러싸는 페어박스(Pair Box)를 설정하고,
    상기 페어링테스트는,
    상기 페어박스의 폭이 헤드램프기준폭 범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 로직, 상기 페어박스의 폭 대비 높이 비율이 헤드램프기준폭대비높이 범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 로직, 상기 페어박스의 XY좌표가 헤드램프기준위치 범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 로직 및 상기 페어박스 내의 최대 밝기가 헤드램프기준밝기 범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 로직 중 적어도 하나의 로직을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 페어링테스트는,
    상기 두 개의 블랍 밝기 차이가 기준밝기차이범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 로직을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 페어링테스트는,
    상기 페어박스의 밝기가 상기 미드에어영역의 밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 로직, 상기 페어박스의 밝기가 상기 리플렉션영역의 밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 로직 및 상기 리플렉션영역의 밝기가 상기 미드에어영역의 밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 로직 중 적어도 하나의 로직을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 페어링테스트는,
    상기 리플렉션영역의 평균 밝기가 리플렉션기준밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 로직을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 리플렉션기준밝기는 상기 페어박스의 폭에 비례하는 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 헤드램프판단부는,
    상기 리플렉션영역 하측으로 로드영역(Road Area)을 더 설정하고,
    상기 페어링테스트는,
    상기 리플렉션영역의 밝기가 상기 로드영역의 밝기보다 밝은지 여부를 판단하는 로직을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 헤드램프판단부는,
    상기 페어박스의 상측으로 상기 페어박스 크기만큼의 영역을 상기 미드에어영역으로 설정하고, 상기 페어박스의 하측으로 상기 페어박스 크기만큼의 영역을 상기 리플렉션영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 카메라로부터 획득되는 상기 이미지는,
    상기 카메라의 자동노출에 의한 AE(Auto Exposure) 이미지 혹은 단기노출에 의한 SE(Short Exposure) 이미지 중 하나인 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 페어링 테스트는,
    상기 두 개의 블랍의 중심을 X방향으로 가로지르는 선에 따라 인식되는 밝기프로파일에서 골과 마루가 인식되고 상기 골과 마루의 폭이 기준골마루폭 이상에 해당되는지 여부를 판단하는 로직을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 헤드램프인식장치.
  12. 카메라로부터 획득되는 이미지에서 일정 크기 이하의 두 개의 블랍(Blobs)을 인식하는 단계;
    상기 이미지에서 상기 두 개의 블랍을 둘러싸는 페어박스(Pair Box), 상기 페어박스 상측의 주변광에 관한 미드에어 영역 및 상기 페어박스 하측의 반사광에 관한 리플렉션 영역을 설정하고, 상기 각 블랍 및 상기 페어박스의 위치, 크기 및 밝기에 기초하여 미리 설정된 페어링 기본 조건의 만족 여부를 판단하는 페어링 기본 조건 판단 단계;
    상기 페어링 기본 조건이 만족된 것으로 판단되는 경우, 상기 페어박스, 미드에어 영역 및 리플렉션 영역 각각의 밝기 및 거리에 기초하여 미리 설정된 오인식 제거 로직을 수행하는 오인식제거 단계를 포함하되,
    상기 페어링 기본 조건 판단 단계는,
    상기 두 개의 블랍의 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 두 개의 블랍의 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 두 개의 블랍에 대하여 Y좌표 중첩부분이 기준중첩범위 내에 해당되고 크기 차이가 기준크기차이범위 내에 해당되면 상기 두 개의 블랍이 헤드램프에 대응되는 것으로 판단하는 단계를 포함하는 헤드램프인식방법.
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