KR20140054922A - 전방 차량 인식 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량에 탑재된 카메라를 이용하여 획득된 전방 차량에 대한 영상을 분석하여 상기 전방 차량을 인식하는 전방 차량 인식 방법 및 장치에 대한 것이다.
본 발명은 차량에 탑재된 카메라로부터 영상을 입력받는 영상 입력부; 상기 영상을 처리하여 전방 차량의 광원에 해당하는 객체를 추출하는 광원 추출부; 상기 광원의 특성을 산출하는 특성 산출부; 복수의 상기 광원에 대한 상기 특성을 상호 비교하여 상기 광원간의 상관 관계를 산출하는 상관관계 산출부; 및 상기 상관 관계를 이용하여 광원의 쌍을 판별하는 광원 페어링부를 포함하는 전방 차량 인식 장치 및 이를 위한 전방 차량 인식 방법을 제공한다.

Description

전방 차량 인식 방법 및 장치 {Method and Device for Detecting Front Vehicle}
본 발명은 전방 차량 인식 방법 및 장치에 대한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 차량에 탑재된 카메라를 이용하여 획득된 전방 차량에 대한 영상을 분석하여 상기 전방 차량을 인식하는 전방 차량 인식 방법 및 장치에 대한 것이다.
자동차의 안전을 위하여 종래에는 에어백, 안전벨트 및 ABS(Anti-Lock Braking System)과 같은 기술이 수동 안전 시스템(passive safety system)이 많이 사용되어져 왔다. 이러한 수동 안전 시스템에 사전에 충돌을 방지하는 능동 안전 시스템의 결합은 충돌을 사전에 방지하여 운전자 및 승객의 안전을 도모할 수 있다. 대표적인 예로서, 전방 충돌 방지 시스템(Forward Collision Warning System : FCWS)은 전방 차량과의 추돌을 방지하는 기능을 한다.
FCWS, 주행차선 이탈방지 시스템(Lane Keeping Assist System : LKAS), 적응적 순항제어(Adaptive Cruise Control : ACC), 적응적 전조등 시스템(Adaptive Front Light System : AFLS)와 같은 기능은 첨단 안전 차량(Advanced Safety Vehicle)에 채용되고 있는 기술이다.
ASV 분야에서 차량에 구비되는 카메라는 다양한 목적을 위해 활용되는데, 차량에 선행하거나 대향하는 전방 차량의 인식을 위해 카메라로부터 획득된 전방 영상을 이용하기도 한다. 일례로서, 하이빔 자동제어(High Beam Assist : HBA) 기술은 야간에 선행 차량 또는 대향 차량의 후미등 또는 전조등을 인식하여 자기 차량의 상향등을 제어한다.
HBA와 같이 야간에 적용되는 기술의 경우에는, 카메라로부터 획득된 영상에서 전방 차량을 인식함에 있어 상대적인 조도가 높아 영상에서 판별이 용이한 전방 차량의 전조등 또는 후미등을 이용할 수 있다. 그런데, 전방에 복수의 차량이 존재하는 경우, 하나의 영상에 다수의 광원을 포함하게 된다. 통상적으로 하나의 차량은 광원을 쌍(pair)으로 구비하므로, 하나의 영상에 포함된 광원을 짝지어 개별 차량들을 인식하는 것이 요구된다. 예컨대, 차량의 후미등은 좌우측에 쌍을 이루어 구비되므로, 카메라에 의해 획득된 영상에 복수의 차량에 의한 광원 이미지들이 존재하는 경우 광원을 짝지어 하나의 차량에 해당하는 광원쌍으로 구별하는 페어링(pairing)이 필요하다.
본 발명은 영상을 이용하여 선행 또는 대향 차량을 인식하기 위한 광원 페어링을 수행함에 있어서 처리 속도를 향상시키고 오작동 또는 오인식 비율을 낮추기 위한 전방 차량 인식 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 차량에 탑재된 카메라로부터 영상을 입력받는 영상 입력부; 상기 영상을 처리하여 전방 차량의 광원에 해당하는 객체를 추출하는 광원 추출부; 상기 광원의 특성을 산출하는 특성 산출부; 복수의 상기 광원에 대한 상기 특성을 상호 비교하여 상기 광원간의 상관 관계를 산출하는 상관관계 산출부; 및 상기 상관 관계를 이용하여 광원의 쌍을 판별하는 광원 페어링부를 포함하는 전방 차량 인식 장치를 제공한다.
일 실시예에 있어서, 상기 특성은 상기 광원의 수평 정렬도, 광원 면적, 평균 조도 및 체인 코드를 포함한다.
또한, 상기 상관 관계는 비교되는 상기 광원 간의 상기 수평 정렬도의 차이, 상기 광원 면적의 차이, 상기 평균 조도의 차이, 및 상기 체인 코드의 차이 각각을 비율로 나타내어 평균함으로써 얻어질 수 있다.
또한, 상기 광원 페어링부는 상기 상관 관계가 가장 높은 광원의 쌍을 하나의 상기 전방 차량의 광원으로 페어링할 수 있다.
또한, 상기 전방 차량 인식 장치는, 상기 광원의 쌍을 이용하여 상기 전방 차량의 위치를 트래킹하는 전방차량 트래킹부를 추가로 포함할 수 있다.
본 발명은, (a) 영상 입력부가 차량에 탑재된 카메라로부터 영상을 입력받는 단계; (b) 광원 추출부가 상기 영상을 전달받아 상기 영상 중에 광원에 해당하는 객체를 추출하는 단계; (c) 특성 산출부가 상기 광원의 수평 정렬도, 광원 면적, 평균 조도, 및 체인 코드를 포함하는 특성을 산출하는 단계; (d) 상관관계 산출부가 복수의 상기 광원을 상호 대비하여 상기 광원의 상기 특성간의 상관관계를 산출하는 단계; 및 (e) 광원 페어링부가 상기 상관 관계를 이용하여 상기 상관 관계의 값이 최대가 되는 상기 광원의 쌍을 페어링하는 단계를 포함하는 전방 차량 인식 방법을 제공한다.
바람직하게, 상기 전방 차량 인식 방법은, 전방차량 트래킹부가 페어링된 상기 광원의 쌍을 이용하여 상기 전방 차량의 위치를 트래킹하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 전방 차량 광원의 페어링을 효율적으로 수행하여 야간에 전방 차량을 효과적으로 수행할 수 있다.
또한, 본 발명은 HBA 등 전방 차량을 인식하여 차량 안전을 도모하는 차량 안전 시스템과 결합하여 차량 안전 시스템의 제어 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치에 있어서 체인 코드를 산출하는 것을 도시한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치에 있어서 어느 두 광원의 수평 정렬도의 차이를 산출하는 것을 도시한다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치에 있어서 어느 두 광원의 평균 조도를 대비하는 것을 도시한다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치에 있어서 광원 페어링부에서 광원의 쌍을 찾는 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 방법을 도시한 순서도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
본 발명에 따른 전방 차량 인식 방법 및 장치는 차량에 탑재된 카메라에 의해 획득된 차량 전방의 영상에서 전방 차량의 광원을 페어링(paring)함으로써 전방 차량을 인식하는 것을 특징으로 한다. 기존의 광원 페어링 기술은 존의 Pairing 기술에서는 Location of center gravity, width, height, coordinate, intensity, color, 및 composition의 특성을 이용하여 유사성을 판단하였다. 그러나, 그 특성수가 많아 처리시간에 영향을 미치며, 또한 모양의 유사성을 판단할 수 있는 특성값이 존재하지 않는다.
본 발명에서는 수평 정렬도(horizontal allignment), 광원 면적(Area of Pixels), 평균 조도(Average Pixel Value), 체인 코드(Chain Code)의 4가지 특성을 이용하여 광원간의 유사성을 판단하여 광원 페어링을 수행한다. 상기 특성 중 체인 코드는 광원의 모양을 비교할 수 있는 특성이 된다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 다른 전방 차량 인식 장치(10)는, 차량에 탑재된 카메라(1)로부터 영상을 입력받는 영상 입력부(12), 영상을 처리하여 광원에 해당하는 객체를 추출하는 광원 추출부(14), 광원의 특성을 산출하는 특성 산출부(16), 복수의 광원에 대한 상기 특성을 상호 비교하는 상관관계 산출부(18), 및 상기 상관관계 산출부(18)에서 산출된 결과값을 이용하여 광원의 쌍을 판별하는 광원 페어링부(20)를 포함한다. 또한, 상기 전방 차량 인식 장치(10)는 페어링(pairing)된 광원을 이용하여 전방 차량을 트래킹하는 전방차량 트래킹부(22)를 추가로 포함할 수 있다.
전방 차량 인식 장치(10)에서 인식된 전방 차량의 정보는 ASV 제어부(30)로 전달될 수 있다. 상기 ASV 제어부(30)는 AFLS(32), HBA(34), FCWS(36) 등의 차량 안전 시스템을 제어할 수 있다. 일례로서, ASV 제어부(30)는 전방 차량의 정보를 바탕으로 HBA(34)를 제어하여 차량의 하이빔의 작동을 제어할 수 있다.
영상 입력부(12)는 차량에 탑재된 카메라(1)로부터 차량 전방의 영상을 입력받는다. 상기 카메라(1)는 CMOS 또는 CCD와 같은 이미지 센서를 구비한 카메라이거나 적외선 카메라일 수 있다. 카메라(1)에서 획득된 영상은 AD 컨버터(미도시)를 통해 디지털 신호로 변환된 후 영상 입력부(12)로 입력될 수 있다. 물론 경우에 따라서는 영상 입력부(12)가 AD 컨버터를 함께 구비하는 것도 가능하다.
광원 추출부(14)는 영상 입력부(12)에 입력된 영상에서 광원에 해당되는 객체를 추출한다. 즉, 광원 추출부(14)는 카메라(1)로부터 획득된 영상에서 광원에 해당하는 객체를 선별한다. 야간 영상의 경우 광원에 해당하는 부분은 다른 부분에 비해 더 밝게 나타난다. 따라서 영상 중 밝기가 소정값 이상의 객체는 광원으로 인식하도록 처리될 수 있다. 또는 객체의 색상을 이용하여 광원을 인식하는 것도 가능하다. 예컨대, 전방 차량이 선행 차량인 경우 광원 추출부(14)는 후미등(tail lamp)을 인식할 것이며 후미등은 적색 계열이므로 영상을 필터링하여 밝기가 소정값 이상이고 적색 계열이면 후미등으로 인식할 수 있다. 만약 전방 차량이 대향 차량인 경우에는 광원 추출부(14)는 헤드램프를 인식할 것이며 헤드램프는 백색 계열이므로 영상을 필터링하여 밝기가 소정값 이상이고 백색 계열이면 헤드램프를 인식할 수 있다.
일 실시예에 있어서, 광원 추출부(14)는 입력된 영상을 분할하고, 입력된 영상 중 광원에 해당하지 않는 부분은 제거하고, 광원에 해당하는 영역, 즉 광원에 해당하는 픽셀만을 선별한 후, 각 픽셀의 조도(밝기)나 색상을 기반으로 광원을 분류한다.
특성 산출부(16)는, 광원 추출부(14)에서 추출된 복수의 광원 각각에 대한 수평 정렬도(horizontal allignment), 광원 면적(Area of Pixels), 평균 조도(Average Pixel Value), 및 체인 코드(Chain Code)를 산출한다.
수평 정렬도(horizontal allignment)는 광원이 얼마만큼 수평선상에 정렬되어 있는지를 나타내는 값이다. 수평 정렬도는 특정 광원의 픽셀 좌표(x, y)에서 y값으로 표시될 수 있다.
광원 면적(Area of Pixels)은 광원이 영상에서 차지하고 있는 면적을 의미하며, 일 실시예에 있어서 광원 면적은 광원에 의한 이미지가 영상에서 차지하는 픽셀의 개수로 나타낼 수 있다.
평균 조도(Average Pixel Value)는 광원의 밝기값을 나타낸다. 이는 영상에서 광원이 차지하는 픽셀의 밝기값을 평균하여 산출할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 상기 평균 조도는 영상에서 광원이 차지하는 픽셀을 분할하여 산출할 수 있다.
체인 코드(Chain Code)는 영상내의 특정 객체의 경계 정보를 저장함에 있어서 경계의 최초 픽셀의 위치부터 시작하여 인접한 픽셀의 위치는 이전 픽셀에 대하여 상대적인 방향 정보로 표현한 것을 의미한다. 본 발명에 있어서 광원에 해당하는 영상 객체에 대해 체인 코드를 산출하는 이유는 체인 코드를 비교함으로써 광원의 모양을 대비할 수 있기 때문이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치에 있어서 체인 코드를 산출하는 것을 도시한다.
도 2의 (a)를 참조하면, 중앙의 픽셀을 중심으로 주위의 픽셀의 위치는 8개의 방향 정보를 이용하여 나타낼 수 있다. 도 2의 (b)를 참조하면, 기준점이 되는 픽셀로부터 특정 객체의 경계 정보를 체인 코드로 나타낸 것을 확인할 수 있다.
특성 산출부(16)는 영상에서 선별된 광원에 대하여 각각 상기한 바와 같은 수평 정렬도, 광원 면적, 광원 조도 및 체인 코드를 산출한다. N개의 광원에 대한 상기값들은 다음의 수학식 1과 같은 "객체 특성 행렬(Object Feature Matrix)"로 표현될 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에서, Fi1은 i번째 광원의 수평 정렬도, Fi2는 i번째 광원의 광원 면적, Fi3는 i번째 광원의 광원 조도, 및 Fi4는 i번째 광원의 체인 코드를 나타낸다.
상관관계 산출부(18)는 각 광원의 특성 정보를 서로 대비하여 광원의 상기 특성들간의 상관관계를 산출한다. 일 실시예에 있어서, 상기 상관관계는 상기 수학식 1과 같은 "객체 특성 행렬(Object Feature Matrix)"을 "특성 상관 행렬(Feature Correlation Matrix)"로 변환함으로써 이루어질 수 있다. 만약, 영상에서 추출된 광원 객체가 N개 존재하는 경우, 특성 상관 행렬은 N×N 크기의 행렬로 변환된다.
특성 상관 행렬은 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00002
수학식 2에서, Cij는 i번째 Object와 j번째 Object의 Correlation을 의미하며, 이 값은 두 물체간의 유사도를 나타낸다. Cij의 값은 0과 1사이의 값이며, 1에 가까울수록 유사도가 높은 것이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치에 있어서 어느 두 광원의 수평 정렬도의 차이를 산출하는 것을 도시한다. 도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치에 있어서 어느 두 광원의 평균 조도를 대비하는 것을 도시한다.
도 3을 참고하면, 수평 정렬도의 차이는 두 물체간 수직 위치인 y좌표의 차이값을 계산한다. 수평적으로 동일선상에 있다면 차이값은 0이 되며, 수평적으로 멀어질수록 그 차이값은 점점 커지게 된다. 그 후, 차이값이 0일 때는 1, 차이값이 점점 커지면 0에 가깝도록 변환한다.
광원 면적, 평균 조도 및 체인 코드도 차이값을 계산하며, 수평 정렬도와 마찬가지로 차이값이 0일 때는 1, 차이값이 점점 커질수록 0에 가깝도록 변환한다.
한편, 평균 조도의 대비는, 도 4와 같이 광원을 4등분하여 각 영역에 대한 평균값의 차이를 계산하여 이루어질 수 있다. 광원을 4등분하여 비교하는 이유는, 서로 다른 광원이지만 평균값이 비슷하여 유사도가 높게 계산되는 것을 최대한 방지하기 위해서이다. 다만, 도 4의 경우에는 광원을 4등분하는 것을 도시하였으나, 본 발명의 실시에 있어서는 광원을 2분할 또는 3분할하거나 5분할 이상하여 상호 대비하는 것도 가능함은 물론이다.
일 실시예에 있어서 상기 Cij는 위에서 산출된 수평 정렬도, 광원 면적, 평균 조도 및 체인 코드의 차이값을 평균하여 구해질 수 있다.
광원 페어링부(20)는 상관관계 산출부에서 산출된 광원 간의 상관관계를 이용하여 광원을 페어링한다. 광원의 페어링은 상관관계의 값이 최대가 되는 광원의 쌍을 찾는 것으로 이해될 수 있다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 장치에 있어서 광원 페어링부에서 광원의 쌍을 찾는 예를 도시한 도면이다.
광원 페어링부(20)에는 상관관계가 최대가 되는 광원의 쌍을 찾아 하나의 차량의 광원으로 페어링한다.
도 5를 참조하면, 4개의 광원에 대해 특성 상관 행렬을 비교함으로써 쌍이 되는 광원을 찾는 예가 설명된다. 우선 행을 검색하여 가장 큰 값을 찾은 후 그 값이 존재하는 열을 다시 검색하여 그 열에서의 최대값인지를 판단한다. 만약 그 값이 최대값이라면 그때의 i번째 광원과 j번째 광원이 쌍으로 확정된다. 즉 가장 유사한 광원의 쌍을 찾아 동일한 차량의 광원으로 확정하는 것이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 전방 차량 인식 방법을 도시한 순서도이다.
먼저, 영상 입력부(12)는 카메라(1)로부터 영상을 입력받는다(S100).
광원 추출부(14)는 영상 입력부(12)로부터 영상을 전달받아 영상 중에 광원에 해당하는 객체를 추출한다(S102).
특성 산출부(16)는 광원의 특성, 즉 수평 정렬도, 광원 면적, 평균 조도, 및 체인 코드를 산출한다(S104).
상관관계 산출부(18)는, 복수 광원을 상호 대비하여 광원의 특성간의 상관관계를 산출한다(S106).
광원 페어링부(20)는 산출된 상관관계를 이용하여 상관관계의 값이 최대가 되는 광원의 쌍을 페어링한다(S108).
전방 차량 트래킹부(22)는 하나의 차량의 광원에 해당하는 광원 쌍을 이용하여 전방 차량을 트래킹한다. 이 때, 전방 차량 트래킹부(22)는 하나의 쌍을 이루는 광원의 거리를 이용하여 자기 차량과 전방 차량의 거리를 산출할 수 있다. 또한, 전방 차량 트래킹부(22)는 하나의 쌍을 이루는 광원의 위치에 기반하여 자기 차량과 전방 차량간의 각도를 산출할 수 있다.
이러한 본 발명에 따르면, 전방 차량 광원의 페어링을 효율적으로 수행하여 야간에 전방 차량을 효과적으로 수행할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 : 카메라 10 : 전방 차량 인식 장치
12 : 영상 입력부 14 : 광원 추출부
16 : 특성 산출부 18 : 상관관계 산출부
20 : 광원 페어링부 22 : 전방차량 트래킹부
30 : ASV 제어부

Claims (7)

  1. 차량에 탑재된 카메라로부터 영상을 입력받는 영상 입력부;
    상기 영상을 처리하여 전방 차량의 광원에 해당하는 객체를 추출하는 광원 추출부;
    상기 광원의 특성을 산출하는 특성 산출부;
    복수의 상기 광원에 대한 상기 특성을 상호 비교하여 상기 광원간의 상관 관계를 산출하는 상관관계 산출부; 및
    상기 상관 관계를 이용하여 광원의 쌍을 판별하는 광원 페어링부
    를 포함하는 전방 차량 인식 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 특성은 상기 광원의 수평 정렬도, 광원 면적, 평균 조도 및 체인 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 전방 차량 인식 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 상관 관계는 비교되는 상기 광원 간의 상기 수평 정렬도의 차이, 상기 광원 면적의 차이, 상기 평균 조도의 차이, 및 상기 체인 코드의 차이 각각을 비율로 나타내어 평균한 것을 특징으로 하는 전방 차량 인식 장치.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 광원 페어링부는 상기 상관 관계가 가장 높은 광원의 쌍을 하나의 상기 전방 차량의 광원으로 페어링하는 것을 특징으로 하는 전방 차량 인식 장치.
  5. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 광원의 쌍을 이용하여 상기 전방 차량의 위치를 트래킹하는 전방차량 트래킹부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전방 차량 인식 장치.
  6. (a) 영상 입력부가 차량에 탑재된 카메라로부터 영상을 입력받는 단계;
    (b) 광원 추출부가 상기 영상을 전달받아 상기 영상 중에 광원에 해당하는 객체를 추출하는 단계;
    (c) 특성 산출부가 상기 광원의 수평 정렬도, 광원 면적, 평균 조도, 및 체인 코드를 포함하는 특성을 산출하는 단계;
    (d) 상관관계 산출부가 복수의 상기 광원을 상호 대비하여 상기 광원의 상기 특성간의 상관관계를 산출하는 단계; 및
    (e) 광원 페어링부가 상기 상관 관계를 이용하여 상기 상관 관계의 값이 최대가 되는 상기 광원의 쌍을 페어링하는 단계
    를 포함하는 전방 차량 인식 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    (f) 전방차량 트래킹부가 페어링된 상기 광원의 쌍을 이용하여 상기 전방 차량의 위치를 트래킹하는 단계를 추가로 포함하는 전방 차량 인식 방법.
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