KR20130031713A - Device for guiding safty distance for vehicle and method therefor - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: An apparatus and method for safety distance are provided to obtain safety distance to other vehicles or obstacles by using an existing apparatus in the vehicle. CONSTITUTION: An apparatus and method for safety distance comprises an image input part; an image treatment part(120) analyzing the movement path information of an object in surrounding images by using the movement information extraction algorism; and a use guide part displaying the movement path information. The image input part is a black box apparatus for vehicles. The image treatment part comprises an image correcting part(122) correcting the surrounding images based on the driving information of a vehicle; an object tracing part(124) tracing the movement path of an object by using the movement information extraction algorism; and a safety distance detecting part(128) calculating the safety distance to the object based on the movement path. [Reference numerals] (122) Image correcting part; (124) Object tracing part; (126) Object learning data processing part; (128) Safety distance detecting part; (AA) From (110); (BB) Driving information; (CC) To (130)

Description

차량용 안전 거리를 안내하는 장치 및 그 방법{DEVICE FOR GUIDING SAFTY DISTANCE FOR VEHICLE AND METHOD THEREFOR} DEVICE FOR GUIDING SAFTY DISTANCE FOR VEHICLE AND METHOD THEREFOR}

본 발명은 차량용 안전 거리를 안내하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량용 블랙박스를 이용하여 영상처리 기술을 통해 장애물 및 다른 차량과의 안전거리를 파악하고, 이를 운전자에게 안내하는 차량의 안전 거리를 안내하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a device for guiding a safety distance for a vehicle and a method thereof, and more particularly, a vehicle for identifying a safety distance from an obstacle and another vehicle through an image processing technology using a vehicle black box, and guiding the same to a driver. The present invention relates to a device for guiding a safe distance and a method thereof.

최근 차량에는 차량 주변의 장애물과의 안전 거리를 자동을 안내하는 안전 거리 안내 장치가 탑재되어, 운전자의 안전 운전을 도모하고 있다. Recently, a vehicle is equipped with a safety distance guide device for automatically guiding a safety distance from obstacles around the vehicle, and seeks to drive a driver safely.

종래의 안전 거리를 안내하는 방법에서는, 자동차의 좌측과 우측과 전방 및 후방에 제1내지 제4 거리감지 센서를 설치하여 각 방향에서 물체와의 거리를 측정하도록 하고, 상기의 제1 내지 제4 거리감지 센서에서 각각 검출된 거리에 따른 신호는 각각 제1 내지 제4 증폭기를 거쳐 입력받는 연산부 에서는 각각의 거리를 계산하도록 하고, 상기의 연산부로부터 거리에 해당하는 연산 값의 신호를 입력받은 마이크로 프로세서에서는 도로의 종류에 따른 안전거리의 값을 입력시킨 프로그램 메모리의 값과 비교하면서 액정 구동부를 통하여 안전 거리 이내에 근접된 물체의 위치를 알려주는 디스플레이를 하면서 안전거리의 확보를 위한 경보문구와 경보음을 출력한다.In the conventional method of guiding the safety distance, the first to fourth distance detection sensors are installed on the left, right, front and rear of the vehicle to measure the distance to the object in each direction, and the first to fourth described above. The microprocessor, which receives the signal of the operation value corresponding to the distance from the operation unit, calculates the respective distances from the operation unit that receives the signals according to the distances detected by the distance detection sensors, respectively, through the first to fourth amplifiers. In the display, while comparing the value of the program memory that inputs the value of the safety distance according to the type of the road, the display shows the position of the object within the safety distance through the liquid crystal drive unit, and an alarm sentence and an alarm sound for securing the safety distance Output

다른 종래의 안전 거리를 안내하는 방법에서는, 위성으로부터 받은 좌표를 이용하여 본인 차량의 위치데이터를 생성하고 근거리 통신망을 이용하여 주변에 존재하는 무선 통신 장치를 검색하여 네트워크를 형성하고 상기 생성된 본인차량의 위치데이터를 전송하고 타 차량의 위치 데이터를 수신하고 상기 수신된 타 차량의 위치 데이터를 분석하여 차간 거리를 계산하는 단계를 포함하는 것으로서, 차간 거리 정보를 이용하여 차량 접근시 경고 메시지를 출력함으로써, 안전 거리를 유지한다.In another conventional method of guiding the safety distance, the position data of the vehicle is generated using the coordinates received from the satellite, and the wireless network is searched for by using a local area network to form a network and the generated vehicle is generated. Calculating the distance between the vehicle by transmitting the location data of the vehicle, receiving the location data of another vehicle, and analyzing the received location data of the other vehicle, by outputting a warning message when the vehicle approaches by using the distance information of the vehicle. Keep a safe distance.

또 다른 종래의 안전 거리를 안내하는 방법에서는, 본체부와, 상기 본체부에 연결된 표시부; 도로 측에 구비되어 통행 차량을 감지하는 센서와, 상기 센서로부터 차량 감지신호가 전달될 경우 제어신호를 인가하여 상기 표시부를 구동하여 후행 차량에 선행차량의 통과 상황을 알려 안전거리를 확보하도록 유도하는 제어부 및 상기 표시부와 연결된 전원부를 포함하여, 도로의 내리막 구간이나 곡선 구간에서 야간에 선행차량이 통과하고 일정 시간 후, 후행 차량이 통과하면서 선행차량이 보이지 않는 사각지대에서 후행 차량에 선행차량통과를 알려 주행속도 감속이나 주의를 환기시키는 역할을 하는 안전 거리 확보를 위한 안내장치에 관한 것이다.In another conventional method of guiding a safety distance, a body portion and a display portion connected to the body portion; A sensor provided on the side of the road to detect a traffic vehicle and, when the vehicle detection signal is transmitted from the sensor, applies a control signal to drive the display unit to inform a trailing vehicle of the passage of the preceding vehicle to secure a safety distance. Including a control unit and a power unit connected to the display unit, the preceding vehicle passes at night on a downhill section or a curved section of the road, and after a predetermined time, the preceding vehicle passes through the trailing vehicle in a blind spot where the preceding vehicle is not visible while the trailing vehicle passes. The present invention relates to a guide device for securing a safe distance that serves to reduce driving speed or to call attention.

그런데, 상술한 종래의 안전 거리를 안내하는 방법들은, 거리 인식 센서나 무선 네트워크 장치 등과 같은 안전 거리 유지 안내를 위한 별도의 장치 설계가 요구된다. However, the above-described methods for guiding the safety distance require a separate device design for guiding the safety distance maintenance such as a distance recognition sensor or a wireless network device.

즉, 차량 간에 센서를 이용하여 서로 통신하여, 안전 거리를 안내하는 종래의 방법에서는, 두 차량 모두 센서가 부착되어 있어야 한다. 또한 무선 네트워크나 도로에 설치된 센서를 이용한 종래의 안전 거리를 안내하는 방법에서도 무선 네트워크나 센서의 추가 장비가 요구되어, 비용 상승을 초래한다.
That is, in the conventional method of communicating the safety distances between the vehicles by using the sensors, the vehicles must be attached to the sensors. In addition, the conventional method of guiding a safe distance using a sensor installed in a wireless network or a road requires additional equipment of the wireless network or a sensor, resulting in an increase in cost.

본 발명의 목적은 추가적인 장치 설계 없이 차량 내에 구비된 기존의 장치를 이용하여 다른 차량 또는 장애물과의 안전 거리를 획득하고, 이를 운전자에게 제공하는 차량용 안전 거리를 안내하는 장치를 제공하는 데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a device for guiding a safety distance for a vehicle that obtains a safety distance from another vehicle or an obstacle and provides the driver a safety distance by using an existing device provided in the vehicle without additional device design.

본 발명의 다른 목적은 추가적인 장치 설계 없이 차량 내에 구비된 기존의 장치를 이용하여 다른 차량 또는 장애물과의 안전 거리를 획득하고, 이를 운전자에게 제공하는 차량용 안전 거리를 안내하는 방법을 제공하는 데 있다.
It is another object of the present invention to provide a method for acquiring a safety distance from another vehicle or an obstacle and using the existing device provided in the vehicle to guide the safety distance for the vehicle to provide the driver without additional device design.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 차량용 안전 거리를 안내하는 장치는, 차량 주변 상황을 촬영한 주변 영상을 출력하는 영상 입력부와, 상기 주변 영상을 입력받아서, 움직임 정보 추출 알고리즘을 이용하여 상기 주변 영상에 포함된 객체의 이동 경로 정보를 분석하는 영상 처리부 및 상기 이동 경로 정보를 표시하는 사용자 안내부를 포함한다. The apparatus for guiding the safety distance for a vehicle of the present invention for achieving the above object includes an image input unit for outputting a surrounding image photographing a situation around a vehicle, and receiving the surrounding image by using a motion information extraction algorithm. And an image processor analyzing the moving path information of the object included in the surrounding image and a user guide displaying the moving path information.

본 발명의 차량용 안전 거리를 안내하는 방법은, 차량용 블랙 박스 기기로부터 차량 주변 영상을 수신하는 단계와, 사전에 데이터베이스(DB)화된 객체 학습 데이터를 참조하여 수신된 상기 주변 영상에 포함된 객체를 인식하는 단계와, 움직임 정보 추출 알고리즘을 이용하여 상기 인식된 객체의 이동 경로를 파악하는 단계와, 상기 파악된 이동 경로에 근거하여 차량의 현재 속도 및 핸들 방향이 고려된 가중치가 적용된 안전 거리를 계산하는 단계 및 상기 계산된 안전 거리를 표시하는 단계를 포함한다.
The method for guiding a vehicle safety distance according to the present invention may include receiving a surrounding image of a vehicle from a vehicle black box device, and recognizing an object included in the received surrounding image by referring to object learning data that has been previously databased. Determining a moving path of the recognized object by using a motion information extraction algorithm, and calculating a safety distance to which the weight of the vehicle considering the current speed and the steering direction of the vehicle is calculated based on the identified moving path. And displaying the calculated safety distance.

본 발명에 의하면, 차량 주행 중 차량용 블랙박스를 이용한 영상처리 기술을 통해 차량 및 장애물과의 안전거리를 파악하고 이를 운전자에게 알려주어 운전자의 안전 및 주행 편의가 향상되는데 기여한다.According to the present invention, through the image processing technology using the vehicle black box while driving the vehicle to determine the safety distance between the vehicle and obstacles and informs the driver contributes to the improvement of the driver's safety and driving convenience.

또한 안전 거리 등을 파악하기 위해서 추가적인 장치의 탑재가 필요한 기존과는 달리 차량 사고 기록 등의 목적으로 쓰이는 차량용 블랙박스를 이용하고 재사용한다는 점에서 부품 수 감수 및 이를 통한 비용 절감 효과를 얻을 수 있다.
In addition, unlike existing systems that require the installation of additional devices to determine safety distances, the use of vehicle black boxes used for vehicle accident records and the like can be used and reused, thereby reducing the number of parts and reducing costs.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차량용 안전 거리를 안내하는 장치의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 영상 처리부의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 영사 보정부에서 수행되는 보정과정을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 차량용 안전 거리를 안내하는 방법을 나타내는 순서도이다.1 is a block diagram showing the internal configuration of a device for guiding a safety distance for a vehicle according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating an internal configuration of the image processor shown in FIG. 1.
FIG. 3 is a diagram illustrating a correction process performed by the projection correction unit shown in FIG. 2.
4 is a flowchart illustrating a method of guiding a safety distance for a vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명은 무선 네트워크나 센서와 같은 장치를 이용하여 차량 간의 안전거리를 파악하는 것이 아니라 차량의 진행 방향을 동영상으로 촬영하여 저장하여, 사고 등을 기록하기 위하여 차량 내에 장착된 차량용 블랙박스를 이용한 영상처리 기술을 통해 다른 차량 및 장애물과의 안전거리를 파악하여, 이를 운전자에게 알려주어 운전자의 안전을 도모할 수 있게 한다. 따라서, 추가적인 장치 설계가 요구되지 않으므로, 큰 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. The present invention does not grasp the safety distance between vehicles by using a device such as a wireless network or a sensor, but captures and stores the moving direction of the vehicle as a video, and records the accident by recording an image using a vehicle black box mounted in the vehicle. Processing technology identifies safety distances from other vehicles and obstacles and informs the driver so that the driver can be safe. Therefore, no additional device design is required, so a large cost reduction effect can be expected.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 차량용 안전 거리를 안내하는 장치의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram showing the internal configuration of a device for guiding a safety distance for a vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 차량용 안전 거리를 안내하는 장치(100)는 크게, 영상 입력부(110), 영상 처리부(120) 및 사용자 안내부(130)를 포함한다. Referring to FIG. 1, an apparatus 100 for guiding a safety distance for a vehicle according to an exemplary embodiment of the present disclosure may include an image input unit 110, an image processor 120, and a user guide 130.

영상 입력부(110)는 차량의 주변상황을 촬영한 주변 영상을 생성하는 구성으로서, 차량용 블랙박스 기기가 이용될 수 있다. 차량용 블랙박스 기기는 차량의 진행 방향을 동영상으로 촬영하는 카메라를 구비하고, 이 카메라를 통해 획득한 영상을 저장하는 메모리 등을 구비할 수 있다. 이러한 차량용 블랙박스 기기는 사고 등을 기록하기 위하여 최근 차량 내에 많이 설치되고 있다. 즉, 본 발명에서는 다른 차량 또는 장애물과의 안전 거리를 파악하기 위한 수단으로 추가 설계되는 무선 네트워크나 센서와 같은 장치 없이 차량 내에 구비된 차량용 블랙박스 기기를 통해 획득한 영상을 이용하여 다른 차량 또는 장애물과의 안전 거리를 파악한다. 따라서, 추가적인 장치 설계 없이 안전 거리를 파악할 수 있다.The image input unit 110 is a configuration for generating a surrounding image photographing the surrounding situation of the vehicle, and a vehicle black box device may be used. The vehicle black box device may include a camera for capturing a moving direction of the vehicle as a video, and a memory for storing an image acquired through the camera. Such vehicle black box devices have been installed in vehicles in recent years to record an accident or the like. That is, in the present invention, another vehicle or obstacle using an image acquired through the vehicle black box device provided in the vehicle without a device such as a wireless network or a sensor additionally designed as a means for determining a safety distance from another vehicle or an obstacle. Find a safe distance from your family. Thus, the safety distance can be determined without additional device design.

영상 처리부(120)는 상기 차량용 블랙박스 기기로 구현된 상기 영상 입력부(110)를 통해 상기 차량의 주변 영상을 입력받는다. 영상 처리부(120)는 차량 내에 설치된 네트워크 시스템 예컨대 CAN 네트워크를 통해 상기 차량용 블랙박스 기기로 구현된 상기 영상 입력부(110)와 통신할 수 있다. 따라서, 상기 CAN 네트워크를 통해 상기 차량의 주변 영상을 상기 영상 입력부(110)로부터 입력받을 수 있다.The image processor 120 receives the surrounding image of the vehicle through the image input unit 110 implemented as the vehicle black box device. The image processor 120 may communicate with the image input unit 110 implemented as the vehicle black box device through a network system installed in a vehicle, for example, a CAN network. Therefore, the surrounding image of the vehicle may be received from the image input unit 110 through the CAN network.

영상 처리부(120)는 상기 영상 입력부(110)로부터 차량의 주변 영상을 입력받고, 입력받은 주변영상에 포함된 다른 차량 또는 장애물과 같은 객체를 분석한다. 이때, 사전에 저장된 객체 학습 데이터를 참조하여 객체를 분석할 수 있다. 또한 영상 처리부(120)는 객체 분석의 정확도를 높이기 위해, 차량 내에 설치된 각종 센서 장비를 통해 차량의 주행 정보를 입력받고, 이에 기초하여 상기 주변 영상을 보정하고, 보정된 주변 영상으로부터 객체를 분석할 수 있다. 또한 영상 처리부(120)는 분석된 상기 객체를 실시간으로 추적계산하고, 추적계산된 객체의 이동 경로를 분석한다. 또한 영상 처리부(120)는 분석된 상기 이동 경로에 기초하여 상기 객체가 본인 차량에 줄 수 있는 위험 정도를 판단하고, 이에 근거하여 안전 거리를 계산한다. 이에 대한 구체적인 설명은 아래의 도 2를 참조하여 상세히 설명하기로 한다. The image processor 120 receives the surrounding image of the vehicle from the image input unit 110 and analyzes an object such as another vehicle or an obstacle included in the received surrounding image. In this case, the object may be analyzed with reference to the object learning data stored in advance. In addition, the image processor 120 may receive driving information of the vehicle through various sensor devices installed in the vehicle, and correct the surrounding image based on the sensor information installed in the vehicle to analyze the object from the corrected surrounding image. Can be. In addition, the image processor 120 tracks the analyzed object in real time and analyzes a movement path of the tracked object. In addition, the image processor 120 determines a degree of danger that the object can give to the vehicle based on the analyzed moving path, and calculates a safety distance based on this. A detailed description thereof will be described in detail with reference to FIG. 2 below.

사용자 안내부(130)는 상기 영상 처리부로부터 계산된 상기 안전 거리에 대한 정보를 입력받아서 이를 운전자에게 제공하는 구성으로서, 차량 내에 구비된 LCD 또는 모니터를 구비한 AVN 장치일 수 있다. 사용자 안내부(130)는 상기 안전 거리에 대한 정보를 다양하 형태의 정보로 운전자에게 제공할 수 있다. 예컨대, 안전 거리에 대한 정보는 그래픽 형태, 문자 형태, 숫자 형태 또는 이들을 조합한 다양한 형태로 데이터 가공되어 운전자에게 제공될 수 있다.The user guide unit 130 receives the information on the safety distance calculated from the image processing unit and provides the information to the driver. The user guide unit 130 may be an AVN device having an LCD or a monitor provided in the vehicle. The user guide unit 130 may provide the driver with the information on the safety distance in various forms of information. For example, the information on the safety distance may be provided to the driver by data processing in various forms in graphic form, character form, numeric form, or a combination thereof.

이하, 도 1의 영상 처리부에 대해 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, the image processor of FIG. 1 will be described in detail.

도 2는 도 1에 도시된 영상 처리부의 내부 구성을 나타내는 블록도이고, 도 3은 도 2에 도시된 영상 보정부에서 수행되는 영상 보정 과정을 나타내는 도면이다.2 is a block diagram illustrating an internal configuration of the image processor illustrated in FIG. 1, and FIG. 3 is a diagram illustrating an image correction process performed by the image corrector illustrated in FIG. 2.

도 2를 참조하면, 영상 처리부(120)는 영상 보정부(122), 객체 추적부(124), 객체 학습데이터 처리부(126) 및 안전거리 판단부(128)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the image processor 120 includes an image corrector 122, an object tracker 124, an object learning data processor 126, and a safety distance determiner 128.

영상 보정부(122)는 객체 추적부(124)에서의 객체 분석 정확도를 높이기 위해, 차량 내 각종 센서 장비로부터 제공되는 주행 정보에 기초하여 영상 입력부(110)로부터 제공된 차량의 주변 영상을 보정 한다. The image corrector 122 corrects the surrounding image of the vehicle provided from the image input unit 110 based on driving information provided from various sensor devices in the vehicle in order to increase the object analysis accuracy of the object tracker 124.

구체적으로, 도 3을 참조하면, 상기 주행 정보는 차량의 속도/핸들의 방향 정보, 헤드 램프 켜짐/꺼짐 정보 및 와이퍼 동작 유무 정보를 포함한다. 영상 보정부(122)는 차량의 속도/핸들의 방향 정보에 기초하여 상기 차량의 주변 영상의 흔들림을 보정하는 1차 보정 과정을 수행한다. 또한, 영상 보정부(122)는 상기 헤드 램프 켜짐/꺼짐 정보에 기초하여 상기 1차 보정된 주변 영상의 밝기(또는 휘도)를 보정하는 2차 보정 과정을 더 수행한다. 또한 영상 보정부(122)는 상기 와이퍼 동작 유무 정보에 기초하여 객체 분석에 방해요소로 작용하는 상기 2차 보정된 주변 영상에 나타나는 눈(snow) 영상 정보 또는 비(rain) 영상 정보를 필터링는 3차 보정 과정을 더 수행할 수 있고, 3차 보정된 영상을 최종 보정 영상으로서 출력하게 된다. 이와 같이, 주행 환경이라는 특수한 상황에서 촬영된 영상에 포함된 각종 노이즈를 보정함으로써, 상기 객체 추적부(124)에서의 객체 분석 및 추적 성능을 향상시킬 수 있게 된다.Specifically, referring to FIG. 3, the driving information includes speed / handle direction information, head lamp on / off information, and wiper operation information of the vehicle. The image corrector 122 performs a first correction process of correcting a shake of the surrounding image of the vehicle based on the speed / handle direction information of the vehicle. In addition, the image corrector 122 further performs a second correction process of correcting the brightness (or luminance) of the first corrected surrounding image based on the head lamp on / off information. In addition, the image corrector 122 filters the snow image information or the rain image information appearing in the second corrected peripheral image that acts as an obstacle to object analysis based on the wiper operation information. The correction process may be further performed, and the third-corrected image is output as the final corrected image. As such, by correcting various noises included in the captured image in a special situation such as a driving environment, it is possible to improve the object analysis and tracking performance in the object tracking unit 124.

다시 도 2를 참조하면, 객체 추적부(124)는 상기 영상 보정부(122)에 의해 보정된 최종 보정 영상을 입력받고, 입력된 최종 보정 영상에 포함된 객체를 판단하여 판단된 객체 정보를 인식하여 추출한다. 이러한 객체의 인식과정은 차량이나 장애물로 인식될 수 있는 객체들을 사전에 일반화(normalization)하고, 일반화된 객체 학습 데이터는 특정 항목단위로 분류되어 데이터베이스(DB)로 구축된다. 구축된 데이터베이스(DB)에 저장된 객체 학습 데이터를 참조하여 객체를 인식한다. 이에, 데이터베이스(DB)의 전반적인 동작을 관리하는 객체 학습 데이터 처리부(126)가 구비되어, 실시간으로 입력되는 차량 또는 장애물에 대한 데이터를 실시간으로 데이터베이스에 저장함으로써, 새로운 형태이 차량 또는 장애물로 인식될 수 있는 객체들을 학습하고, 또한 객체 추적부(124)의 요청에 따라 데이터베이스에 저장된 객체를 읽어와 상기 객체 추적부(124)에 제공하는 기능을 수행하게 된다. Referring back to FIG. 2, the object tracking unit 124 receives the final corrected image corrected by the image corrector 122, determines the object included in the input final corrected image, and recognizes the determined object information. To extract. In the object recognition process, objects that can be recognized as vehicles or obstacles are normalized in advance, and the generalized object learning data is classified into specific item units and constructed as a database. The object is recognized by referring to the object learning data stored in the built database. Thus, the object learning data processing unit 126 is provided to manage the overall operation of the database DB, and by storing the data about the vehicle or obstacle input in real time in the database in real time, a new form can be recognized as a vehicle or obstacle. Learning the objects that are present, and also in accordance with the request of the object tracking unit 124 reads the object stored in the database and provides the function to the object tracking unit 124.

객체 추적부(124)는 상기 객체 학습 데이터 처리부(126)로부터 제공된 객체 학습 데이터를 기반으로 최종 보정된 영상으로부터 객체를 인식하면, 인식된 객체의 이동 경로를 실시간으로 계산한다. 객체 추적부(124)에 의한 이동 경로를 계산하는 과정은 이전 영상 현재 영상 간의 픽셀 차이값을 토대로 객체의 움직임 정보를 추출하는 움직임 정보 추출 알고리즘이 이용될 수 있다. 객체 추적부(124)는 상기 움직임 추출 알고리즘에 따라 계산된 이동 경로 정보를 안전 거리 판단부(128)로 제공한다.When the object tracking unit 124 recognizes the object from the final corrected image based on the object learning data provided from the object learning data processing unit 126, the object tracking unit 124 calculates the movement path of the recognized object in real time. In the process of calculating the moving path by the object tracking unit 124, a motion information extraction algorithm that extracts motion information of an object based on a pixel difference value between the current image and the previous image may be used. The object tracker 124 provides the moving distance information calculated according to the motion extraction algorithm to the safety distance determiner 128.

안전거리 판단부(126)는 상기 객체 추적부를 통해 전달받은 이동 경로 정보에 근거하여 객체가 자신의 차량에 줄 위험을 판단하여 안전거리를 계산한다. 이때, 상기 안전거리 판단부(126)에 의해 계산된 안전거리는 차량의 현재 속도 정보 및 핸들의 방향 정보에 근거하여 가중치가 적용되어, 안전거리를 계산하는 데 있어, 오차를 최소화할 수 있다. The safety distance determination unit 126 calculates a safety distance by determining a risk that an object is given to a vehicle based on the movement path information received through the object tracking unit. In this case, the safety distance calculated by the safety distance determination unit 126 is weighted based on the current speed information of the vehicle and the direction information of the steering wheel, so that the error may be minimized in calculating the safety distance.

이와 같이, 가중치가 적용된 안전 거리는 사용자 안내부(130)로 제공되어, 운전자에게 다양한 형태의 데이터로 가공되어 제공된다. As such, the weighted safety distance is provided to the user guide unit 130 and processed and provided to the driver in various forms of data.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 차량용 안전 거리를 안내하는 방법을 나타내는 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a method of guiding a safety distance for a vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 먼저 다른 차량 또는 장애물과의 안전 거리를 계산하는 영상 처리부가 차량에 구비되고, 상기 영상 처리부가 차량에 설치된 차량용 블락 박스로부터 차량 주변 영상을 제공받는다(S310).Referring to FIG. 4, first, an image processor for calculating a safety distance from another vehicle or an obstacle is provided in a vehicle, and the image processor receives a vehicle surrounding image from a vehicle block box installed in the vehicle (S310).

이어, 상기 영상 처리부에 의해 데이터베이스(DB)화된 객체 학습 데이터를 참조하여 수신된 영상에 포함된 객체를 인식한다(S320).Subsequently, the object included in the received image is recognized with reference to the object learning data databased by the image processor (S320).

이어, 상기 영상 처리부에 의해 움직임 정보 추출 알고리즘을 이용하여 상기 인식된 객체의 이동 경로를 계산한다(S330).In operation S330, the image processing unit calculates a movement path of the recognized object by using a motion information extraction algorithm.

이어, 상기 영상 처리부에 의해 계산된 상기 이동 경로에 근거하여 안전 거리가 계산된다(S340).Subsequently, a safety distance is calculated based on the movement path calculated by the image processor (S340).

이어, 상기 영상 처리부에 의해 계산된 이동 경로를 LCD와 같은 표시 유닛을 통해 다양한 형태의 데이터로 가공하여 이를 운전자에게 제공한다(S350).Subsequently, the movement path calculated by the image processor is processed into various types of data through a display unit such as an LCD and provided to the driver (S350).

이상 설명한 바와 같이, 본 발명은 무선 네트워크나 센서와 같은 장치를 이용하여 차량 간의 안전거리를 파악하는 것이 아니라 차량의 진행 방향을 동영상으로 촬영하여 저장하여, 사고 등을 기록하기 위하여 차량 내에 장착된 차량용 블랙박스를 이용한 영상처리 기술을 통해 다른 차량 및 장애물과의 안전거리를 파악하여, 이를 운전자에게 알려주어 운전자의 안전을 도모할 수 있게 한다. 따라서, 추가적인 장치 설계가 요구되지 않으므로, 큰 비용 절감 효과를 기대할 수 있다.
As described above, the present invention uses a device such as a wireless network or a sensor to determine the safety distance between vehicles, rather than capturing and storing the moving direction of the vehicle as a video, for recording the accident, etc. The image processing technology using the black box identifies the safety distance from other vehicles and obstacles, and informs the driver so that the driver's safety can be promoted. Therefore, no additional device design is required, so a large cost reduction effect can be expected.

Claims (8)

차량 주변 상황을 촬영한 주변 영상을 출력하는 영상 입력부;
상기 주변 영상을 입력받아서, 움직임 정보 추출 알고리즘을 이용하여 상기 주변 영상에 포함된 객체의 이동 경로 정보를 분석하는 영상 처리부; 및
상기 이동 경로 정보를 표시하는 사용자 안내부
를 포함하는 차량용 안전 거리를 안내하는 장치.
An image input unit configured to output a surrounding image photographing a situation around the vehicle;
An image processor which receives the surrounding image and analyzes movement path information of an object included in the surrounding image by using a motion information extraction algorithm; And
User guide to display the movement path information
Device for guiding the safety distance for a vehicle comprising a.
제1항에 있어서, 상기 영상 입력부는,
차량용 블랙박스 기기인 것을 특징으로 하는 차량용 안전 거리를 안내하는 장치.
The method of claim 1, wherein the image input unit,
Device for guiding the safety distance for a vehicle, characterized in that the vehicle black box device.
제1하에 있어서, 상기 영상 처리부는,
차량의 주행정보에 기초하여 상기 주변영상을 보정하는 영상 보정부;
보정된 주변 영상에 포함된 객체를 인식하고, 상기 움직임 정보 추출 알고리즘을 이용하여 인식된 상기 객체의 이동 경로를 추적하는 객체 추적부;
상기 객체 추적부에 의해 추적된 이동 경로에 근거하여 상기 객체와의 안전거리를 계산하는 안전거리 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량용 안전 거리를 안내하는 장치.
The image processor of claim 1,
An image corrector configured to correct the surrounding image based on driving information of the vehicle;
An object tracking unit recognizing an object included in the corrected surrounding image and tracking a movement path of the object recognized using the motion information extraction algorithm;
And a safety distance determining unit configured to calculate a safety distance from the object based on the movement path tracked by the object tracking unit.
제3항에 있어서, 상기 영상 보정부는,
상기 객체 추적부에서의 객체 인식 정확도를 높이기 위해, 차량의 속도 정보/핸들의 방향 정보, 헤드 램프의 켜짐/꺼짐 정보 및 와이퍼 동작 유무 정보를 포함하는 상기 차량의 주행정보에 기초하여 상기 주변영상을 보정하는 것을 특징으로 하는 차량용 안전 거리를 안내하는 장치.
The method of claim 3, wherein the image corrector,
In order to increase the object recognition accuracy in the object tracking unit, the peripheral image is based on driving information of the vehicle including vehicle speed information / handle direction information, head lamp on / off information, and wiper operation information. Device for guiding the safety distance for a vehicle, characterized in that for correcting.
제4항에 있어서, 상기 영상 보정부는,
차량의 속도 정보/핸들의 방향 정보에 기초하여 상기 주변 영상의 흔들림을 보정하고, 헤드 램프의 켜짐/꺼짐 정보에 기초하여 상기 주변 영상의 밝기를 보정하고, 상기 와이퍼 동작 유무 정보에 기초하여 눈 또는 비에 의한 상기 주변 영상의 선명도를 보정하는 것을 특징으로 하는 차량용 안전 거리를 안내하는 장치.
The image processing apparatus according to claim 4,
Correct the shake of the surrounding image based on the speed information of the vehicle / the direction information of the handle, correct the brightness of the surrounding image based on the on / off information of the head lamp, and eyes or based on the wiper operation information Device for guiding the safety distance for a vehicle, characterized in that for correcting the sharpness of the surrounding image by the rain.
제3항에 있어서, 상기 객체 추적부는,
사전에 일반화된 객체 학습 데이터를 참조하여 보정된 주변 영상에 포함된 객체를 인식하는 것을 특징으로 하는 차량용 안전 거리를 안내하는 장치.
The method of claim 3, wherein the object tracking unit,
And an object included in the corrected surrounding image by referring to the object learning data generalized in advance.
제3항에 있어서, 상기 안전거리 판단부는,
차량의 현재 속도 정보 및 핸들의 방향 정보에 근거하여 가중치가 적용된 안전거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 차량용 안전 거리를 안내하는 장치.
The method of claim 3, wherein the safety distance determining unit,
Device for guiding the safety distance for the vehicle, characterized in that for calculating the weighted safety distance based on the current speed information of the vehicle and the direction information of the steering wheel.
차량용 블랙 박스 기기로부터 차량 주변 영상을 수신하는 단계;
사전에 데이터베이스(DB)화된 객체 학습 데이터를 참조하여 수신된 상기 주변 영상에 포함된 객체를 인식하는 단계;
움직임 정보 추출 알고리즘을 이용하여 상기 인식된 객체의 이동 경로를 파악하는 단계;
상기 파악된 이동 경로에 근거하여 차량의 현재 속도 및 핸들 방향이 고려된 가중치가 적용된 안전 거리를 계산하는 단계; 및
이어, 상기 계산된 안전 거리를 표시하는 단계;
를 포함하는 차량용 안전 거리를 안내하는 방법.




Receiving a vehicle surrounding image from a vehicle black box device;
Recognizing an object included in the received surrounding image by referring to the object learning data previously made into a database;
Identifying a movement path of the recognized object using a motion information extraction algorithm;
Calculating a safety distance to which a weight considering a current speed of the vehicle and a steering wheel direction is applied based on the identified movement path; And
Then displaying the calculated safety distance;
How to guide the safety distance for a vehicle comprising a.




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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20160133257A (en) * 2015-05-12 2016-11-22 주식회사 엠브레인 Avoiding Collision Systemn using Blackbox Rear Camera for vehicle and Method thereof
KR101715001B1 (en) * 2015-12-30 2017-03-23 연세대학교 산학협력단 Display system for safety evaluation in construction sites using of wearable device, and thereof method
KR20230001801A (en) * 2021-06-29 2023-01-05 주식회사 모토모 Obstacle recognition system using black box

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