KR101199959B1 - System for reconnizaing road sign board of image - Google Patents

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KR101199959B1
KR101199959B1 KR1020110091719A KR20110091719A KR101199959B1 KR 101199959 B1 KR101199959 B1 KR 101199959B1 KR 1020110091719 A KR1020110091719 A KR 1020110091719A KR 20110091719 A KR20110091719 A KR 20110091719A KR 101199959 B1 KR101199959 B1 KR 101199959B1
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traffic sign
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sign recognition
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KR1020110091719A
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Inventor
주영은
최준석
유강민
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이엔지정보기술 주식회사
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Abstract

PURPOSE: A system for recognizing a road sign board in an image is provided to automatically extract a road sign board using color and shape features, thereby recognizing road sign board information. CONSTITUTION: An input unit receives an operation signal from a user. An output unit displays processed data on a screen. A communication interface communicates with an external device through a communication network. A road sign board recognizing unit recognizes road sign board information by analyzing the generated image information. A road sign board information providing unit provides the recognized road sign board information to an image service device. [Reference numerals] (100) Image space information building device; (110) Central control unit; (120) Image information collection unit; (121) Camera; (122) IMU; (123) GPS; (130) Post processing unit; (131) Brightness control module; (132) Image enforcing module; (133) Image attribute information generation module; (140) Communication interface; (150) Database; (AA) Image file; (BB) Image attribute information

Description

영상 내 교통표지판 인식 시스템 {SYSTEM FOR RECONNIZAING ROAD SIGN BOARD OF IMAGE}Traffic Sign Recognition System in Image {SYSTEM FOR RECONNIZAING ROAD SIGN BOARD OF IMAGE}

본 발명은 교통표지판 인식 시스템에 관한 것으로, 특히 촬영을 통하여 획득되는 영상 내에서 교통표지판을 색상적 특성과 형태적 특성을 이용하여 자동으로 추출하여 인식할 수 있도록 하는 영상 내 교통표지판 인식 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a traffic sign recognition system, and more particularly, to a traffic sign recognition system in an image for automatically extracting and recognizing a traffic sign using color and morphological characteristics in an image acquired through photographing. will be.

근래에 들어 정보 처리 및 통신 기술이 비약적으로 발달함에 따라 지리 정보를 지도 정보 데이터로 구축하여 교통에 활용하는 방법이 많이 이용되고 있다. 이러한 지도 정보 데이터는 실제 촬영된 지리 정보를 바탕으로 제작되어 내비게이션을 통한 길 찾기나 안전 운행, 자동 운행 등에 활용되고 있다. In recent years, as information processing and communication technologies are rapidly developed, a method of constructing geographic information as map information data and using it for transportation has been widely used. The map information data is produced based on the geographic information that is actually photographed, and is used for navigation, safety driving, and automatic driving through navigation.

이러한 지도 데이터를 활용하는 내비게이션은 차량 자동항법장치로서, 위성을 이용해 현 위치를 파악하는 GPS를 이용해 목적지까지의 길안내를 음성 및 모니터 화면으로 제공하는 장치이다. 이러한 내비게이션 장치에는 GPS 위성으로부터 차량의 현재 위치 정보를 제공받는 GPS 수신기와, 교통표지판 등의 지도(Map) 정보가 등록되는 맵 DB와, 상기 GPS 수신기를 통하여 파악되는 현재 위치에 따라 지도 정보를 맵핑시켜 화면에 표시하는 운영 프로그램 등이 구비된다. Navigation using the map data is an automatic vehicle navigation device, which provides a voice and monitor screen to provide directions to a destination using a GPS that detects the current location using satellites. Such a navigation device includes a GPS receiver receiving the vehicle's current location information from a GPS satellite, a map DB in which map information such as a traffic sign is registered, and map information according to the current location identified through the GPS receiver. And an operating program for displaying on the screen.

상기 내비게이션의 맵 DB에 구축되는 지도 정보는 실제 지리 정보의 계측을 통하여 생성되는데, 이러한 지도 정보는 도로의 신설이나 교통 체계의 변경 등에 따라 변화하기 때문에 정기적 또는 비정기적으로 지도 정보를 갱신(Update) 하여야 한다. 이러한 내비게이션의 지도 정보 갱신은 통상적으로 수작업에 의해 진행되는데, 특히 교통표지판의 경우 지속적으로 변경되기 때문에 맵 관리자가 수시로 지도상 위치로 이동하면서 교통표지판을 일일이 확인한 후, 지도 정보에 포함되는 교통표지판의 정보를 갱신하여야 하는 번거로운 문제점이 있었다. Map information constructed in the map DB of the navigation is generated through measurement of actual geographic information. Since such map information changes according to the establishment of a road or a change of traffic system, the map information is updated regularly or irregularly. shall. The update of the map information of the navigation is usually performed by hand, especially since the traffic signs are constantly changing, the map manager frequently checks the traffic signs while moving to a location on the map, and then checks the traffic signs included in the map information. There was a cumbersome problem of updating information.

또한, 근래 차량에 적용되고 있는 안전운행 장치 및 자동 운전 시스템은 사람을 대신하여 자동으로 차량을 운행하는 시스템으로, 이러한 자동 운전 시스템은 안전운전에 필요한 각종 교통표지판을 자동으로 인식하여야 하고, 인식된 결과를 이용하여 각종 상황에 따른 대처를 수행할 수 있어야 한다. In addition, a safety driving device and an automatic driving system applied to a vehicle in recent years are a system for automatically driving a vehicle on behalf of a person. Such an automatic driving system should automatically recognize various traffic signs required for safe driving. The results should be used to cope with various situations.

이와 같이, 내비게이션이나 차량의 안전운행 장치 및 자동 운전 시스템 등에서는 영상 내에서 교통표지판을 자동으로 추출하여 신속하고 정확하게 인식할 수 있도록 하는 시스템이 요구되고 있는 실정이었다.
As such, there has been a demand for a system that automatically extracts traffic signs from images and recognizes them quickly and accurately in navigation, vehicle safety devices, and automatic driving systems.

본 발명은 이러한 내비게이션 맵의 자동 갱신이나 자동 운전 시스템의 안전 운행 등에 적용할 수 있도록 영상 내에 포함된 교통표지판을 자동으로 추출하여 인식하기 위해 제안된 것으로서, 본 발명의 목적은 도로를 이동하면서 촬영하여 획득되는 영상 내에 포함된 교통표지판을 색상적 특성과 형태적 특성을 이용하여 자동으로 추출하여 인식할 수 있도록 하는 영상 내 교통표지판 인식 시스템을 제공하는 데 있다.
The present invention has been proposed for automatically extracting and recognizing a traffic sign included in an image so that it can be applied to the automatic updating of a navigation map or the safe driving of an automatic driving system. The present invention provides a traffic sign recognition system for automatically extracting and recognizing a traffic sign included in an acquired image using color and shape characteristics.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 내 교통표지판 인식 시스템은 영상 내에 포함된 교통표지판을 인식하는 교통표지판 인식 시스템에 있어서, 영상 정보를 수집하여 영상 공간정보 데이터를 제작하는 영상 공간정보 구축장치와; 상기 영상 공간정보 구축장치를 통하여 제작되는 영상 공간정보 데이터에 포함된 영상 내 객체의 색상적 특성과 형태적 특성에 따라 색상 및 형태를 분리하고, 분리되는 객체의 색상 및 형태 정보를 통하여 교통표지판을 식별하여 인식하는 교통표지판 인식장치;를 포함하여 이루어진다. In order to achieve the above object, a traffic sign recognition system in an image according to the present invention is a traffic sign recognition system for recognizing a traffic sign included in an image. Wow; Color and shape are separated according to the color and shape characteristics of objects in the image included in the image space information data produced by the image space information construction device, and traffic signs are separated through the color and shape information of the separated objects. It comprises a; traffic sign recognition device for identifying and recognizing.

상기 교통표지판 인식장치에는 상기 영상 공간정보 구축장치를 통하여 제작된 영상 공간정보 데이터 중 교통표지판 인식 대상 영상을 선택하여 화면에 표시하는 영상 뷰어모듈과, 상기 선택 영상에 포함된 객체의 색상적 특성에 따라 색상을 분리하고 상기 색상이 분리된 객체의 형태적 특성에 따라 형태를 분리하며 상기 분리된 객체의 색상 및 형태 정보를 통하여 객체를 교통표지판으로 인식하는 표지판 추출/인식모듈과, 상기 표지판 추출/인식모듈을 통하여 인식되는 교통표지판 정보를 화면에 표시하는 결과 표출모듈을 포함하는 교통표지판 인식부가 구비된다.The apparatus for recognizing a traffic sign includes an image viewer module for selecting a target image of a traffic sign recognition image from the image space information data produced by the image space information building device and displaying the image on the screen, and the color characteristics of the objects included in the selected image. And a sign extraction / recognition module for separating colors according to the shape characteristics of the object in which the color is separated and recognizing the object as a traffic sign through color and shape information of the separated object, and extracting the sign / A traffic sign recognition unit including a result display module for displaying the traffic sign information recognized through the recognition module on the screen is provided.

여기에서, 상기 표지판 추출/인식모듈은 HSV 색 공간 모형을 이용하여 각 교통표지판의 테두리 및 내부 배경 색상에 대응하는 HSV 값을 설정한 후, 상기 설정된 HSV 값에 따라 인식 대상 영상으로부터 객체의 색상을 분리하게 되는데, 상기 교통표지판의 테두리 및 내부 배경 색상에 대응하는 HSV 값은 카메라 설정을 기본 값으로 한 Point Grey Research사의 Ladybug3 카메라로 촬영된 인식 대상 영상에 대하여 각 색상별로 다음의 표와 같이 설정되는 것이 바람직하다.Here, the sign extraction / recognition module sets an HSV value corresponding to the border and the inner background color of each traffic sign using an HSV color space model, and then uses the HSV value to determine the color of the object from the image to be recognized according to the set HSV value. HSV values corresponding to the border and the inner background color of the traffic sign are set as shown in the following table for each color of the image to be recognized by the Ladybug3 camera of Point Gray Research Co., Ltd. It is preferable.

Figure 112011070704936-pat00001
Figure 112011070704936-pat00001

(여기에서, 0≤색상(H)≤360, 0≤채도(S)≤255, 0≤명도(V)≤255)(0≤color (H) ≤360, 0≤saturation (S) ≤255, 0≤brightness (V) ≤255)

한편, 상기 표지판 추출/인식모듈은 상기 색상이 분리된 객체의 Top/Bottom Component 및 Top Line과 Bottom Line을 검출하고, 검출된 Top/Bottom Line의 수평 상태를 파악하여, 수평 상태로 파악되는 Top/Bottom Line의 개수에 따라 객체의 형태를 분류하여 교통표지판의 형태를 추출하게 되는데, 상기 Top/Bottom Line는, Top/Bottom Line이 수평선을 기준으로 ±30°를 초과하지 않는 경우 수평 상태인 것으로 파악되는 것이 바람직하다. 여기에서 상기 교통표지판은 상기 수평 상태로 파악되는 Top/Bottom Line의 개수가 0개인 경우 원형 형태로, 수평 상태로 파악되는 Top/Bottom Line의 개수가 2개인 경우 사각형 형태로, 상기 수평 상태로 파악되는 Bottom Line의 개수가 1개인 경우 삼각형 형태로, 수평 상태로 파악되는 Top Line의 개수가 1개인 경우 역삼각형 형태로 분류되어 추출된다. Meanwhile, the sign extraction / recognition module detects the Top / Bottom Component and the Top Line and the Bottom Line of the object whose color is separated, identifies the horizontal state of the detected Top / Bottom Line, and identifies the top / bottom as the horizontal state. The shape of the traffic sign is extracted by classifying the shape of the object according to the number of bottom lines. The top / bottom line is considered to be horizontal when the top / bottom line does not exceed ± 30 ° from the horizontal line. It is preferable to be. Here, the traffic sign is in the form of a circle when the number of Top / Bottom Lines identified as the horizontal state is 0, and in the form of a rectangle when the number of the Top / Bottom Lines identified as the horizontal state is 2, it is identified as the horizontal state. If the number of bottom lines is 1, it is classified as a triangle and if the number of top lines that are recognized as horizontal is 1, it is classified into an inverted triangle and extracted.

또한, 상기 표지판 추출/인식모듈은 인식 대상 영상에 포함된 객체의 Top/Bottom Component 및 Top Line과 Bottom Line을 검출하고, 검출된 Top/Bottom Line의 개수와 평행 상태를 파악하여, Top/Bottom Line의 개수와 평행 상태에 따라 객체의 형태를 분류하여 교통표지판의 형태를 추출할 수 있다. 여기에서, 상기 교통표지판은 1개의 Bottom Line만이 존재하며 이와 평행하는 Top Line이 존재하지 않는 경우 삼각형 형태로, 1개의 Top Line만이 존재하며 이와 평행하는 Bottom Line이 존재하지 않는 경우 역삼각형 형태로, Top Line과 Bottom Line이 쌍으로 존재하며 서로 평행한 경우 사각형 형태로, Top/Bottom Line이 존재하지 않는 경우 원형 형태로 분류되어 추출되게 된다.In addition, the sign extraction / recognition module detects the Top / Bottom Component and the Top Line and the Bottom Line of the object included in the image to be recognized, and identifies the number and the parallel state of the detected Top / Bottom Line, thereby determining the Top / Bottom Line. The shape of the traffic sign can be extracted by classifying the shape of the object according to the number and parallel state. Here, the traffic sign is in the form of a triangle when there is only one bottom line and no parallel top line exists, and in the form of an inverted triangle when only one top line exists and there is no bottom line parallel thereto. If Top Line and Bottom Line exist in pairs and are parallel to each other, they are classified into a rectangular form and if there is no Top / Bottom Line, they are classified and extracted.

한편, 상기 교통표지판 인식장치에는 상기 교통표지판 인식부를 통하여 인식되는 교통표지판 정보를 안전 운전을 위하여 교통표지판 정보를 필요로 하는 영상 서비스 장치에 제공하는 교통표지판 정보 제공부가 구비되는데, 상기 교통표지판 정보 제공부로부터 교통표지판 정보를 제공받는 영상 서비스 장치는 내비게이션 맵 정보가 저장되는 맵 DB 또는 자동 운전을 수행하는 안전 운전 장치가 될 수 있다. On the other hand, the traffic sign recognition device is provided with a traffic sign information providing unit for providing the traffic sign information recognized through the traffic sign recognition unit to the video service device that requires the traffic sign information for safe driving. The image service device that receives the traffic sign information from the study may be a map DB in which the navigation map information is stored or a safe driving device that performs automatic driving.

한편, 상기 영상 공간정보 구축장치는 영상 수집 동선에 따라 이동하면서 카메라를 통하여 영상을 촬영하여 영상 정보를 수집하는 영상정보 수집부와, 상기 영상정보 수집부를 통하여 수집되는 영상의 밝기를 조절하고 영상 내의 객체를 구분하는 후처리부를 포함하여 이루어진다.Meanwhile, the apparatus for constructing image space information includes an image information collecting unit which collects image information by capturing an image through a camera while moving along an image collecting copper line, and adjusts the brightness of the image collected through the image information collecting unit and adjusts the brightness within the image. It includes a post-processing unit for classifying objects.

여기에서, 상기 영상정보 수집부에는 카메라를 촬영되는 영상의 자세 정보 및 위치 정보를 측정하는 IMU(Inertial Measurement Unit)와 GPS(Global Positioning System)가 구비되고, 상기 후처리부에는 상기 밝기가 조절되고 객체가 구분되는 영상 정보에 상기 IMU 및 GPS를 통하여 측정된 자세 정보 및 위치 정보를 매칭하여 영상 속성정보를 생성하는 영상 속성정보 생성모듈이 구비되는 것이 바람직하다.
Here, the image information collecting unit includes an IMU (Inertial Measurement Unit) and a GPS (Global Positioning System) for measuring posture information and position information of an image photographing a camera, and the post-processing unit adjusts the brightness and the object It is preferable that an image attribute information generation module is provided to generate image attribute information by matching posture information and position information measured through the IMU and GPS with the image information divided by the IMU and the GPS.

본 발명에 따른 교통표지판 인식 시스템은 영상 내에 포함된 객체의 색상적 특성 및 형태적 특성을 이용하여 교통표지판을 자동으로 추출하여 인식할 수 있도록 함으로써 영상 내의 신속하고 정확한 교통표지판 인식이 가능하여, 내비게이션의 맵의 자동 갱신이나 차량의 안전운행 장치 및 자동 운전 시스템에 적용될 수 있는 효과가 있다.
In the traffic sign recognition system according to the present invention, it is possible to automatically recognize and recognize the traffic sign by using the color characteristics and the morphological characteristics of the objects included in the image, thereby enabling rapid and accurate traffic sign recognition in the image. There is an effect that can be applied to the automatic update of the map of the vehicle or the vehicle's safe driving system and automatic driving system.

도 1은 본 발명에 따른 영상 내 교통표지판 인식 시스템의 전체적인 네트워크 연결도,
도 2는 본 발명에 따른 영상 공간정보 구축장치의 블록 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 교통표지판 인식장치의 블록 구성도,
도 4는 본 발명에 따른 교통표지판 인식장치를 통하여 인식되는 교통표지판의 종류 일례,
도 5는 본 발명에 따른 교통표지판 인식장치를 통하여 인식되는 교통표지판이 있는 영상 일례,
도 6은 본 발명에 적용된 원기둥 모형의 HSV 색 공간 모형 일례,
도 7은 본 발명에 따라 영상으로부터 색상을 분리해낸 화면 일례,
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 교통표지판 분류 기준 및 조건을 통하여 객체의 형태적인 특성을 분류하는 과정을 나타낸 흐름도,
도 9 내지 도 12는 본 발명의 실시예에 따라 추출되는 객체의 형태적인 특성이 삼각형, 역삼각형, 사각형, 원형인 경우의 일례,
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 교통표지판 분류 기준 및 조건을 통하여 객체의 형태적인 특성을 분류하는 과정을 나타낸 흐름도,
도 14 내지 도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따라 추출되는 객체의 형태적인 특성이 삼각형, 역삼각형, 사각형, 원형인 경우의 일례,
도 18은 본 발명에 따른 영상 공간정보 구축장치를 통하여 영상 공간정보가 생성되는 과정을 나타낸 흐름도,
도 19는 본 발명에 따른 교통표지판 인식장치를 통하여 영상 내의 교통표지판이 추출되어 인식되는 과정을 나타낸 흐름도,
도 20은 본 발명에 따른 교통표지판 인식부의 영상 뷰어모듈을 통하여 화면에 표시되는 인식 대상 영상 일례를 나타낸 것이다.
1 is an overall network connection diagram of a traffic sign recognition system in an image according to the present invention;
FIG. 2 is a block diagram of a video spatial information construction apparatus according to the present invention.
3 is a block diagram of a traffic sign recognition apparatus according to the present invention;
Figure 4 is an example of the type of traffic signs recognized through the traffic sign recognition apparatus according to the present invention,
5 is an example of an image having a traffic sign recognized through the traffic sign recognition apparatus according to the present invention,
Figure 6 is an example HSV color space model of the cylinder model applied to the present invention,
7 illustrates an example of a screen in which colors are separated from an image according to the present invention;
8 is a flowchart illustrating a process of classifying a morphological characteristic of an object through traffic sign classification criteria and conditions according to an embodiment of the present invention;
9 to 12 are examples of a case in which the morphological characteristics of the objects extracted according to the embodiment of the present invention are triangles, inverted triangles, rectangles, and circles;
FIG. 13 is a flowchart illustrating a process of classifying a characteristic of an object through traffic sign classification criteria and conditions according to another embodiment of the present invention; FIG.
14 to 17 illustrate an example in which the morphological characteristics of an object extracted according to another embodiment of the present invention are triangles, inverted triangles, rectangles, and circles;
18 is a flowchart illustrating a process of generating image space information through the apparatus for constructing image space information according to the present invention;
19 is a flowchart illustrating a process of extracting and recognizing a traffic sign in an image through the traffic sign recognition apparatus according to the present invention;
20 illustrates an example of a recognition target image displayed on a screen through the image viewer module of the traffic sign recognition unit according to the present invention.

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

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 내 교통표지판 인식 시스템의 전체적인 네트워크 연결도를 나타낸 것이다. 1 is a diagram illustrating an overall network connection of a traffic sign recognition system in an image according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 교통표지판 인식 시스템은 교통표지판이 포함된 영상 공간정보 데이터를 구축하는 영상 공간정보 구축장치(100)와, 상기 영상 공간정보 구축장치(100)를 통하여 구축되는 영상 공간정보에 포함된 교통표지판 영상을 추출하여 인식하는 교통표지판 인식장치(200)를 포함하여 이루어진다. 한편, 상기 교통표지판 인식장치(200)에 의해 인식되는 교통표지판 정보는 교통표지판 정보를 필요로 하는 영상 서비스 장치(300)에 제공될 수 있다. As shown in FIG. 1, the traffic sign recognition system according to the present invention uses an image space information construction device 100 for constructing image space information data including a traffic sign and the image space information construction device 100. And a traffic sign recognition apparatus 200 which extracts and recognizes a traffic sign image included in the constructed image spatial information. Meanwhile, the traffic sign information recognized by the traffic sign recognition apparatus 200 may be provided to the image service apparatus 300 requiring the traffic sign information.

상기 영상 공간정보 구축장치(100)는 카메라 등의 영상 촬영장치를 통하여 영상을 촬영하여 파일로 저장하며, 촬영된 영상에 따른 자세 정보 및 위치 정보 등의 속성 정보를 파악하여 데이터베이스에 등록하는 영상공간정보 획득장치이다. The image space information construction device 100 captures an image through an image capturing device such as a camera and stores the image as a file, and captures and registers attribute information such as posture information and position information according to the captured image in a database. Information acquisition device.

상기 교통표지판 인식장치(200)는 영상 공간정보 구축장치(100)로부터 영상 정보를 전송받아 영상 정보에 포함된 교통표지판을 색상적 특성 및 형태적 특성으로 분류하여 자동으로 추출하고 인식하는 장치로서, 이 교통표지판 인식장치(200)는 독립된 서버 컴퓨터로 운영되거나, 영상 서비스 장치(300)에 종속되게 설치되어 운영될 수도 있다. The traffic sign recognition apparatus 200 receives image information from the image space information construction apparatus 100 and automatically extracts and recognizes traffic signs included in the image information by classifying them into color characteristics and morphological characteristics. The traffic sign recognition apparatus 200 may be operated as an independent server computer, or may be installed and operated subordinately to the image service apparatus 300.

상기 영상 서비스 장치(300)는 교통표지판 인식장치(200)로부터 인식되는 교통표지판 정보를 제공받아 이를 활용하는 장치로서, 이 영상 서비스 장치(300)의 일례로는 내비게이션 맵 정보가 저장되는 맵 DB(310)와, 자동 운전 시스템과 같은 안전 운행 장치(320) 등이 있다. 상기 맵 DB(310)에 등록되는 맵 정보는 교통표지판 인식장치(200)에 의해 인식된 교통표지판 정보로 자동으로 갱신되어 관리되며, 상기 안전 운행 장치(320)는 교통표지판 정보를 참조하여 운행에 따라 발생하는 각종 상황에 대처하게 된다.
The video service device 300 is a device that receives the traffic sign information recognized from the traffic sign recognition device 200 and utilizes it. An example of the video service device 300 includes a map DB in which navigation map information is stored. 310, a safety driving device 320 such as an automatic driving system, and the like. The map information registered in the map DB 310 is automatically updated and managed with the traffic sign information recognized by the traffic sign recognition device 200, and the safe driving device 320 is operated by referring to the traffic sign information. It will cope with various situations that occur.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 공간정보 구축장치의 블록 구성도이다.2 is a block diagram of an apparatus for constructing image spatial information according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 영상 공간정보 구축장치(100)는 영상 정보를 수집하는 영상정보 수집부(120)와, 상기 영상정보 수집부(120)를 통하여 수집된 영상 정보를 후처리하는 후처리부(130)와, 교통표지판 인식장치(200)와 통신을 설정하여 상기 후처리부(130)를 통하여 처리된 영상 정보를 교통표지판 인식장치(200)에 전송하는 통신 인터페이스(140)와, 상기 후처리부(130)를 통하여 처리된 영상 정보를 저장하는 데이터베이스(150)와, 상기 각 구성부의 동작을 제어하는 중앙제어부(110)를 포함하여 이루어진다. As shown in FIG. 2, the apparatus 100 for constructing image space information according to the present invention includes an image information collecting unit 120 for collecting image information, and image information collected through the image information collecting unit 120. The communication interface 140 sets up communication with the post-processing unit 130 and the traffic sign recognition device 200 to post-process and transmits the image information processed through the post-processing unit 130 to the traffic sign recognition device 200. And a database 150 for storing the image information processed by the post processor 130 and a central controller 110 for controlling the operation of each component.

상기 영상정보 수집부(120)에는 차량에 설치되어 차량의 이동에 따라 영상을 촬영하는 카메라(121)와, 영상이 저장되는 시점에 차량의 자세 정보를 파악하는 IMU(Inertial Measurement Unit)(122)와, 영상이 저장되는 시점에 차량의 위치 정보를 파악하는 GPS(Global Positioning System)(123)가 구비되어 있다. 상기 카메라(121)와 IMU(122) 및 GPS(123)를 탑재하는 수집 차량은 계획된 수집 동선에 따라 이동하게 되며, 차량의 이동에 따라 카메라(121)와 IMU(122) 및 GPS(123)는 영상과 자세 정보 및 위치 정보를 수집하여 후처리부(130)로 전송하게 된다. 본 발명의 실시예에서 상기 카메라(121)는 Point Grey Research사의 Ladybug3 카메라가 적용되었는데, 이 Ladybug3 카메라를 통하여 촬영되는 영상은 후처리부(130)를 통하여 영상 처리된 후 교통표지판 인식장치(200)로 전송된다. 한편, 상기 영상정보 수집부(120)에 구비되는 IMU(122) 및 GPS(123)는 카메라(121)를 통하여 촬영되는 영상에 자세 정보 및 위치 정보가 포함되어야 하는 경우(예를 들면, 내비게이션 맵을 갱신하기 위한 영상 정보 등)에는 필요하나, 단순히 실시간으로 영상의 내용만 파악하면 되는 경우(예를 들면, 안전 운전을 위해 실시간으로 교통표지판 내용을 파악하여 경고하기 위한 영상 정보 등)에는 필요하지 않을 수 있다. 따라서, 이러한, IMU(122) 및 GPS(123)는 카메라(121)에 의해 촬영되어 활용되는 영상의 종류에 따라 영상정보 수집부(120)에 구비되거나 생략될 수 있다.The image information collecting unit 120 is installed in a vehicle to photograph an image according to the movement of the vehicle 121 and an IMU (Inertial Measurement Unit) 122 to grasp the attitude information of the vehicle at the time the image is stored. And a GPS (Global Positioning System) 123 for detecting position information of the vehicle at the time when the image is stored. The collection vehicle equipped with the camera 121, the IMU 122, and the GPS 123 is moved according to the planned collection line, and the camera 121, the IMU 122, and the GPS 123 are moved according to the movement of the vehicle. The image and posture information and position information are collected and transmitted to the post processor 130. In the embodiment of the present invention, the ladybug3 camera of Point Gray Research Co., Ltd. is applied to the camera 121, and the image captured by the ladybug3 camera is processed through the post-processing unit 130 and then to the traffic sign recognition apparatus 200. Is sent. On the other hand, the IMU 122 and the GPS 123 provided in the image information collecting unit 120 should include posture information and location information in the image captured by the camera 121 (for example, a navigation map Image information to update the video, etc.), but not in the case of simply grasping the contents of the image in real time (e.g., image information to detect and warn the traffic sign in real time for safe driving). You may not. Accordingly, the IMU 122 and the GPS 123 may be provided or omitted in the image information collecting unit 120 according to the type of the image captured and utilized by the camera 121.

본 발명에서는 촬영되어 획득되는 영상 내에서 교통표지판을 자동으로 추출하여 인식하기 때문에 영상의 퀄리티(Quality)가 매우 중요한 요소가 된다. 이를 위하여 상기 후처리부(130)는 영상정보 수집부(120)를 통하여 수집되는 영상 정보를 후처리하여 영상의 퀼리티를 향상시킨 후 데이터베이스(150)에 저장하게 되는데, 이 후처리부(130)에는 영상의 밝기를 조절하는 밝기 조절모듈(131)과, 영상에 포함된 객체를 구분하기 위한 영상 강화모듈(132)과, 영상의 속성정보를 생성하는 영상 속성정보 생성모듈(133)이 구비되어 있다. 상기 밝기 조절모듈(131)은 영상정보 수집부(120)의 카메라(121)로부터 촬영되어 획득되는 영상 내에서 교통표지판을 정확하게 추출하고 인식할 수 있도록 영상의 밝기를 조절하는 프로그램 모듈이고, 영상 강화모듈(132)은 획득된 영상 내에서 각 객체 간을 구분하는 프로그램 모듈이다. 또한, 영상 속성정보 생성모듈(133)은 밝기가 조절되고 객체가 구분되는 후처리 과정을 거치는 영상 정보에 IMU(122)의 자세 정보 및 GPS(123)의 위치 정보를 1대 1로 매칭하여 영상 속성정보를 생성하는 프로그램 모듈이다. 상기 후처리부(130)를 통하여 영상 파일 및 영상 속성 정보가 생성되며, 생성된 영상 파일 및 영상 속성 정보는 데이터베이스(150)에 최종 등록되는데, 다음의 표 1은 상기 후처리부를 통하여 생성되는 영상 속성 정보를 표로 나타낸 것이다. In the present invention, since the traffic sign is automatically extracted and recognized in the captured image, the quality of the image becomes a very important factor. To this end, the post-processing unit 130 post-processes the image information collected through the image information collecting unit 120 to improve the quality of the image and store it in the database 150. The post-processing unit 130 includes an image A brightness control module 131 for adjusting the brightness of the image, an image enhancement module 132 for distinguishing the objects included in the image, and an image property information generation module 133 for generating the property information of the image. The brightness control module 131 is a program module for adjusting the brightness of the image to accurately extract and recognize the traffic sign in the image obtained by the camera 121 of the image information collecting unit 120, image enhancement The module 132 is a program module for distinguishing between objects in the acquired image. In addition, the image attribute information generation module 133 matches the posture information of the IMU 122 and the position information of the GPS 123 one-to-one with the image information undergoing a post-processing process in which the brightness is adjusted and the objects are separated. Program module for generating attribute information. The image file and the image property information are generated through the post-processing unit 130, and the generated image file and the image property information are finally registered in the database 150. Table 1 below shows the image property generated through the post-processing unit. The information is presented in a table.

Figure 112011070704936-pat00002
Figure 112011070704936-pat00002

상기 통신 인터페이스(140)는 교통표지판 인식장치(200)와 통신을 설정하여, 데이터베이스(150)에 등록된 영상 파일 및 영상 속성 정보를 교통표지판 인식장치(200)에 전송하는 통신 장치이다. The communication interface 140 establishes communication with the traffic sign recognition apparatus 200 and transmits the image file and image property information registered in the database 150 to the traffic sign recognition apparatus 200.

상기 데이터베이스(150)는 영상정보 수집부(120) 및 후처리부(130)를 통하여 생성되는 정보를 저장하는 기억장치로서, 이 데이터베이스(150)에는 후처리부(130)를 통하여 생성된 영상 파일 및 영상 속성 정보 등이 저장되어 관리된다.
The database 150 is a storage device for storing information generated by the image information collecting unit 120 and the post-processing unit 130. The database 150 includes image files and images generated by the post-processing unit 130. Attribute information and the like are stored and managed.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 교통표지판 인식장치의 블록 구성도를 나타낸 것이다. 3 is a block diagram of a traffic sign recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 교통표지판 인식장치(200)는 사용자로부터 조작 신호를 입력받는 입력부(220)와, 교통표지판 인식장치(200)를 통하여 처리되는 데이터를 화면에 표시하는 출력부(230)와, 통신망을 통하여 외부 장치와 통신을 수행하는 통신 인터페이스(240)와, 영상 공간정보 구축장치(100)를 통하여 생성된 영상 정보를 분석하여 교통표지판 정보를 추출하고 인식하는 교통표지판 인식부(250)와, 상기 교통표지판 인식부(250)를 통하여 인식되는 교통표지판 정보를 영상 서비스 장치(300)에 제공하는 교통표지판 정보 제공부(260)와, 상기 교통표지판 인식장치(200)를 통하여 처리되는 데이터가 저장되어 있는 데이터베이스(270)와, 상기 각 구성부의 동작을 제어하는 중앙제어부(210)를 포함하여 이루어진다. As shown in FIG. 3, the traffic sign recognition apparatus 200 according to the present invention displays an input unit 220 for receiving an operation signal from a user and data processed through the traffic sign recognition device 200 on a screen. Traffic to extract and recognize traffic sign information by analyzing the image information generated through the output unit 230, the communication interface 240 for communicating with the external device through the communication network, and the image space information construction device 100 A traffic sign information providing unit 260 for providing the image service device 300 with traffic sign information recognized through the sign recognition unit 250, the traffic sign recognition unit 250, and the traffic sign recognition device 200. It includes a database 270 that stores the data to be processed through the) and the central control unit 210 for controlling the operation of each component.

상기 입력부(220)는 사용자로부터 조작 데이터를 입력받는 마우스나 키보드 등의 데이터 입력장치이고, 출력부(230)는 교통표지판 인식장치(200)에 의해 처리되는 데이터를 화면에 표시하는 모니터나 프린터 등의 출력장치이다. 또한, 상기 통신 인터페이스(240)는 영상 공간정보 구축장치(100)와 영상 서비스 장치(300) 등의 외부 장치와 통신을 설정하여 데이터를 송수신하는 통신 장치이다. The input unit 220 is a data input device such as a mouse or a keyboard that receives operation data from a user, and the output unit 230 is a monitor or a printer that displays data processed by the traffic sign recognition device 200 on a screen. Output device. In addition, the communication interface 240 is a communication device that establishes communication with external devices such as the image space information construction apparatus 100 and the image service apparatus 300 to transmit and receive data.

상기 교통표지판 인식부(250)는 영상 공간정보 구축장치(100)로부터 영상 정보를 제공받아 이 영상 정보에 포함된 교통표지판 정보를 추출하여 인식하는 프로그램이다. 이 교통표지판 인식부(250)에는 교통표지판 인식 대상 영상을 선택하여 화면에 표시하는 영상 뷰어모듈(251)과, 인식 대상 영상 내에 포함된 교통표지판을 자동으로 추출하고 인식하는 표지판 추출/인식모듈(252)과, 상기 표지판 추출/인식모듈(252)에 의해 인식되는 교통표지판 정보를 화면에 표시하는 결과 표출모듈(253)이 구비되어 있다. 본 발명의 실시예에서 상기 표지판 추출/인식모듈(252)은 영상 뷰어모듈(251)에 의해 화면에 표시되는 인식 대상 영상 내에 포함된 객체의 색상적 특성과 형태적 특성을 분석하여 교통표지판 영상을 추출하고 인식하게 되며, 인식되는 교통표지판 정보를 결과 표출모듈(253)을 통하여 화면에 표시하여 사용자가 이를 확인할 수 있도록 한다. The traffic sign recognition unit 250 receives image information from the image space information construction apparatus 100 and extracts and recognizes traffic sign information included in the image information. The traffic sign recognition unit 250 includes an image viewer module 251 for selecting a traffic sign recognition target image and displaying it on a screen, and a sign extraction / recognition module for automatically extracting and recognizing a traffic sign included in the recognition target image ( 252 and a result display module 253 for displaying traffic sign information recognized by the sign extraction / recognition module 252 on the screen. In the embodiment of the present invention, the sign extraction / recognition module 252 analyzes the color characteristics and the morphological characteristics of the objects included in the recognition target image displayed on the screen by the image viewer module 251 to analyze the traffic sign image. The extracted traffic sign information is displayed and displayed on the screen through the result display module 253 so that the user can check it.

상기 교통표지판 정보 제공부(260)는 교통표지판 인식부(250)를 통하여 인식되는 교통표지판 정보를 활용할 수 있도록 영상 서비스 장치(300)에 제공하는 프로그램이다. 이 교통표지판 정보 제공부(260)에는 상기 표지판 추출/인식모듈(252)을 통하여 인식되는 교통표지판 정보를 맵 정보로 변환하여 영상 서비스 장치(300)의 맵 DB(310)에 전송하여 맵 정보를 갱신하는 맵 DB 갱신모듈(261)과, 교통표지판 정보를 안전 운행 장치(320)에 전송하는 안전운전 제공모듈(262)이 구비되어 있다.The traffic sign information providing unit 260 is a program provided to the image service device 300 to utilize the traffic sign information recognized by the traffic sign recognition unit 250. The traffic sign information providing unit 260 converts the traffic sign information recognized through the sign extraction / recognition module 252 into map information and transmits the map information to the map DB 310 of the image service apparatus 300 to transmit map information. The map DB updating module 261 to update and the safe driving provision module 262 which transmits traffic sign information to the safe driving device 320 are provided.

한편, 상기 교통표지판 인식부(250)에 의해 추출 및 인식되어 교통표지판 정보 제공부(260)를 통하여 영상 서비스 장치(300)에 제공되는 교통표지판 정보는 데이터베이스(270)에 등록되어 관리된다.
Meanwhile, the traffic sign information extracted and recognized by the traffic sign recognition unit 250 and provided to the image service apparatus 300 through the traffic sign information providing unit 260 is registered and managed in the database 270.

이하에서는 상기 교통표지판 인식부(250)의 표지판 추출/인식모듈(252)을 통하여 영상 내에 포함된 교통표지판을 추출하여 인식하는 방법에 대하여 설명한다. Hereinafter, a method of extracting and recognizing a traffic sign included in an image through the sign extraction / recognition module 252 of the traffic sign recognition unit 250 will be described.

일반적으로 교통표지판은 주의표지, 규제표지, 지시표지로 구분되는데, 도 4는 이러한 교통표지판의 종류 일례를 나타낸 것이고, 도 5는 교통표지판이 있는 영상 일례를 나타낸 것이다. 상기 교통표지판 인식부(250)는 영상 내에서 교통표지판을 인식하기 위해 영상에서 표현되는 교통표지판과 교통표지판이 아닌 정보를 구분할 필요가 있다. In general, traffic signs are classified into caution signs, regulatory signs, and indication signs. FIG. 4 shows an example of a type of such traffic signs, and FIG. 5 shows an image with a traffic sign. The traffic sign recognition unit 250 needs to distinguish between the traffic sign represented in the image and information other than the traffic sign in order to recognize the traffic sign in the image.

본 발명의 실시예에서 상기 교통표지판 인식부(250)는 영상 내 교통표지판을 형태적(Shape) 특성 및 색상적(color) 특성으로 구분하여 인식하게 되는데, 이러한 각 표지판의 특성은 다음의 표 2와 같다. In the embodiment of the present invention, the traffic sign recognition unit 250 recognizes the traffic signs in the image by separating them into shape and color characteristics, and the characteristics of each sign are shown in Table 2 below. Same as

Figure 112011070704936-pat00003
Figure 112011070704936-pat00003

상기 표 2에서와 같이, 상기 교통표지판 인식부(250)의 표지판 추출/인식모듈(252)은 영상 내에서 교통표지판의 형태적, 색상적 특징을 이용하여 교통표지판 영상을 추출하여 추출된 교통표지판 영상을 인식하게 된다. As shown in Table 2, the sign extraction / recognition module 252 of the traffic sign recognition unit 250 extracts the traffic sign image by using the shape and color characteristics of the traffic sign in the image. The image is recognized.

본 발명의 실시예에서는 영상 내 교통표지판을 추출하고 인식하기 위해, 영상 내 HSV 색공간을 이용하여 색상의 특성을 분리하게 되고, 이후 형태적인 특성을 이용하여 각 색상에서 추출 가능한 교통표지판의 형태적 특성을 분리하게 된다. 이 후, 신경망이나 SVM 등과 같은 인식기에 색상 및 형태적 특성을 이용해 추출한 인식 대상 영상을 입력하여 인식기에 의해 미리 학습된 패턴에 따라 대상 영역을 인식하게 된다.
In the embodiment of the present invention, in order to extract and recognize the traffic signs in the image, the characteristics of the color are separated using the HSV color space in the image, and then the shape of the traffic signs that can be extracted from each color using the morphological characteristics. It will separate the characteristics. Thereafter, a recognition target image extracted by using color and morphological characteristics is input to a recognizer such as a neural network or SVM, and the target region is recognized according to a pattern previously learned by the recognizer.

이하에서는 이러한 교통표지판의 색상 및 형태적 특징을 이용하여 교통표지판을 인식하는 과정에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a process of recognizing the traffic sign using the color and the morphological features of the traffic sign will be described in detail.

먼저, 영상 내 HSV 색공간을 이용하여 색상적 특성을 분리하는 방법에 대하여 설명한다. First, a method of separating color characteristics using the HSV color space in an image will be described.

일반적으로 영상 내 HSV 색 공간은 카메라의 특성에 따라 조금씩 다르게 표현되므로, HSV 색 공간에서 각 색상 분리를 위한 범위를 한정 짓기는 어렵다. 따라서, 본 발명에서는 특정 카메라를 통하여 획득되는 영상 내의 HSV 색 공간을 정의한 후, 정의된 HSV 색 공간에서 색상 분리를 위한 색 범위를 설정하여 이를 통하여 색상적 특성을 분리하게 된다. 본 발명의 실시예에서는 이러한 특정 카메라로 Point Grey Research사의 Ladybug3 카메라가 적용되었는데, 이하에서는 이 Point Grey Research사의 Ladybug3 카메라를 이용하여 취득되어지는 디지털 영상으로부터 교통표지판의 영역을 검출해 낼 수 있는 HSV 색 공간을 정의하는 것으로부터 설명한다. In general, since the HSV color space in the image is slightly different according to the characteristics of the camera, it is difficult to limit the range for each color separation in the HSV color space. Therefore, in the present invention, after defining the HSV color space in the image obtained through a specific camera, it sets the color range for color separation in the defined HSV color space to separate the color characteristics through this. In the embodiment of the present invention, the Ladybug3 camera of Point Gray Research Co., Ltd. is used as the specific camera. Hereinafter, HSV color capable of detecting the area of the traffic sign from the digital image acquired using the Ladybug3 camera of Point Gray Research Co. It explains from defining space.

일반적으로 HSV 색 공간은 색을 표현하는 하나의 방법이자, 그 방법에 따라 색을 배치하는 방식으로, 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value, Brightness)의 좌표를 써서 특정한 색을 지정하게 된다. 상기 HSV는 HSB로도 불리는데, 이러한 HSV 색 공간은 다음과 같이 구성된다. In general, the HSV color space is a way of expressing color, and by arranging colors according to the method, a specific color is designated by using coordinates of Hue, Saturation, and Brightness. Done. The HSV is also called HSB, and this HSV color space is constructed as follows.

- 색상(Hue) : 색상값 H는 가시광선 스펙트럼을 고리모양으로 배치한 색상환에서 가장 파장이 긴 파랑을 0°로 하였을 때 상대적인 배치 각도를 의미한다. 때문에 H 값은 0°~360°의 범위를 갖고 360°와 0°는 같은 색상 파랑을 가리킨다. -Hue: The color value H means the relative placement angle when the longest blue wave is 0 ° in the color wheel where the visible light spectrum is arranged in a ring shape. Therefore, the H value ranges from 0 ° to 360 ° and 360 ° and 0 ° refer to the same color blue.

- 채도(Saturation) : 채도값 S는 특정한 색상의 가장 진한 상태를 255로 하였을 때 진하기의 정도를 나타낸다. 채도값 0은 같은 명도의 무채색을 나타낸다. -Saturation: The saturation value S represents the degree of concentration when the darkest state of a specific color is 255. A saturation value of 0 represents achromatic colors of the same brightness.

- 명도(Value, Brightness) : 명도값 V 또는 B는 흰색을 255, 검정을 0으로 하였을 때 밝기의 정도를 나타낸다. -Brightness (Value, Brightness): Brightness value V or B indicates the degree of brightness when white is set to 255 and black is set to 0.

이러한 값들은 필요에 따라 다른 범위의 값으로 사상될 수도 있다.
These values may be mapped to other ranges of values as necessary.

이러한 HSV 색 공간을 표현하는 모형으로는 원기둥 또는 거꾸로 선 원뿔 모양의 입체 도형이 있는데, 본 발명의 실시예에서는 원기둥 모형을 사용하여 범위를 설정하게 된다. 도 6은 본 발명에 적용된 원기둥 모형의 HSV 색 공간 모형 일례를 나타낸 것이다. The model representing the HSV color space includes a three-dimensional shape of a cylinder or an inverted conical shape. In an embodiment of the present invention, a range is set using a cylindrical model. Figure 6 shows an example of the HSV color space model of the cylinder model applied to the present invention.

도 6에 도시된 바와 같이, HSV 색 공간 원기둥 모형 구성 요소의 정의에 따라 HSV 색 공간이 원기둥으로 표현되는데, 원기둥의 표면과 내부의 한 점은 하나의 색을 나타낸다. 여기에서 색상값은 각도로 표현되며 지정한 색이 원기둥의 수평 단면의 어느 방향에 위치하는지를 지정하게 된다. 또한, 채도는 반지름에 해당하는데 정 중앙에 무채색이 위치하며 원기둥의 겉면은 가장 진한 채도를 갖는다. 명도는 높이에 해당하며 위로 갈수록 밝게 된다. As shown in FIG. 6, the HSV color space is represented by a cylinder according to the definition of the HSV color space cylinder model component. One point on the surface and the inside of the cylinder represents one color. Here, the color value is expressed in degrees and specifies in which direction the specified color is located in the horizontal cross section of the cylinder. In addition, the saturation corresponds to the radius, the achromatic color is located in the center and the outer surface of the cylinder has the darkest saturation. Brightness corresponds to height and becomes brighter up.

이러한 원기둥 모형에서의 각 RGB 값은 0에서 1의 범위로 조정(scale)되어 다음의 수학식 1에 의해 H,S,V 값으로 변환된다.Each RGB value in the cylindrical model is scaled in a range of 0 to 1 and converted into H, S, and V values by the following equation (1).

Figure 112011070704936-pat00004
Figure 112011070704936-pat00004

상기의 수학식 1을 통하여 0≤V≤1, 0≤S≤1, 0≤H≤360 과 같은 범위의 H,S,V 값을 얻을 수 있게 된다. 본 발명의 실시예에서는 계산적인 편의를 위해 상기 H,S,V 값의 범위를 V←255V, S←255S, H←H/2 와 같은 범위로 조정(scale)하여 사용하였다. Through Equation 1, H, S, and V values in the range of 0 ≦ V ≦ 1, 0 ≦ S ≦ 1, and 0 ≦ H ≦ 360 can be obtained. In the embodiment of the present invention, the range of the H, S, V values is scaled to a range such as V ← 255 V, S ← 255 S, and H ← H / 2.

디지털 영상에서 국내의 교통표지판을 객체를 검출하기 위하여 교통표지판이 가질 수 있는 테두리 색상과 내부 배경 색상으로 HSV 색 공간을 이용할 수 있는데, 국내 교통표지판의 종류와 형태 및 색상은 상기 표 2에서 설명한 바 있다. 상기 표 2에 분류된 교통표지판에 따라, 5종류(삼각형, 원형, 역삼각형, 팔각형, 사각형)의 교통표지판 테두리 및 내부 배경 색상이 선정되고, 실험을 통하여 유의미한 4종의 색상(백색, 빨강, 파랑, 노랑)이 최종 선정되어 각 색상에 대응하는 최적의 HSV 값들이 결정된다. 다음의 표 3은 본 발명의 실시예에 따라 최종 선정된 HSV 값들의 일례를 나타낸 것이다.The HSV color space can be used as a border color and an internal background color that a traffic sign can have in order to detect an object from a domestic traffic sign in a digital image. The types, shapes, and colors of the traffic signs are described in Table 2 have. According to the traffic signs classified in Table 2, five types (triangle, circle, inverted triangle, octagon, square) of the traffic sign frame and the interior background color are selected, and four kinds of colors (white, red, Blue, yellow) is finally selected to determine the optimal HSV values corresponding to each color. Table 3 below shows an example of HSV values finally selected according to the embodiment of the present invention.

Figure 112011070704936-pat00005
Figure 112011070704936-pat00005

상기 표 3에 표시되는 HSV 값들을 이용하여 주어진 영상으로부터 색상을 분리하게 되는데, 도 7은 영상으로부터 색상을 분리해낸 화면 일례를 나타낸 것이다.
Colors are separated from a given image using the HSV values shown in Table 3, and FIG. 7 illustrates an example of a screen from which colors are separated from an image.

상기와 같이 HSV 색 공간을 이용하여 영상 내에서 색상이 분리되면, 표지판 추출/인식모듈(252)은 분리된 각 색상 채널에서 교통표지판을 추출하기 위하여 교통표지판의 형태적 특성을 이용하게 된다. When colors are separated in the image using the HSV color space as described above, the sign extraction / recognition module 252 uses the morphological characteristics of the traffic signs to extract traffic signs from each of the separated color channels.

상기 표 2에서 분류되었던 바와 같이, 교통표지판은 삼각형(역삼각형 포함), 원형(팔각형 포함), 사각형의 형태를 보이고 있는데, 형태적 특성을 이용하여 영상 내의 색상 채널에서 교통표지판을 추출하는 방법은, 영상으로부터 사용자의 목적에 따라 색상 또는 엣지(edge) 기반으로 분할된 객체(Object) 또는 관심영역(Region Of Interest)을 삼각형, 역삼각형, 사각형, 원형의 단순한 형태로 분류하는 것으로, 이러한 방법은 디지털 영상에서 도로표지판, 도로시설물 등의 단순한 형태를 가진 객체를 안전하고 효율적으로 구분해 낼 수 있게 된다.As classified in Table 2, the traffic signs have the form of triangles (including inverted triangles), circles (including octagons), and quadrangles. A method of extracting traffic signs from color channels using image features By classifying objects or regions of interest divided into colors or edges based on the user's purpose from the image, triangular, inverted triangle, square, and circular forms are simple. In digital images, objects with simple shapes such as road signs and road facilities can be safely and efficiently identified.

일반적으로 분류하고자 하는 삼각형, 역삼삭형, 사각형, 원형의 단순한 형태는 각 도형을 구성하는 요소인 선분 또는 꼭지점의 개수를 이용하여 판단할 수 있는데, 각 형태의 선분, 꼭지점의 수는 다음의 표 4와 같다. In general, the simple shapes of triangles, inverted triangular shapes, squares, and circles to be classified can be determined by using the number of line segments or vertices that constitute each figure. Same as

Figure 112011070704936-pat00006
Figure 112011070704936-pat00006

하지만, 이러한 접근 방법은 영상으로부터 색상 또는 엣지 정보를 기반으로 객체를 추출하고 허프 변환(Hough Transform), 최소자승법 등의 기법을 이용해 선분과 꼭지점 같은 요소들을 찾는 과정이 항상 명확하게 이루어지지는 않는다는 문제점이 있다. 즉, 카메라의 성능에 의해 객체의 엣지는 선명해 질 수도 불분명해 질 수도 있으며 심지어는 부분적인 차이도 나타나게 된다. 또한, 색상이나 엣지로부터 선분이나 꼭지점을 찾는 과정에서도 임계값(threshold)의 설정, 환경적인 요인에 따라 결과는 다르게 나타날 수 있다. 이는 영상에서 추출된 객체로부터 영상처리 기법을 이용하여 직선 또는 꼭지점 등의 성분을 검출하는 과정이 근본적으로 불안정성을 내포하고 있다는 것을 의미한다.However, this approach does not always clarify the process of extracting objects based on color or edge information from images and finding elements such as segments and vertices using Hough Transform and least-squares techniques. There is this. In other words, the edge of an object may be sharpened or unclear due to the camera's performance, or even partial differences may appear. In addition, in the process of finding a line segment or a vertex from a color or an edge, the result may be different depending on the threshold setting and environmental factors. This means that a process of detecting a component such as a straight line or a vertex by using an image processing technique from an object extracted from an image includes instability.

따라서 본 발명에서는 이러한 일반적인 접근방법의 불안정성을 최소화하기 위하여 객체의 형태를 분류하는데 사용되는 기준을 도형을 구성하는 요소의 개수에 두지 않고, 객체의 형태적인 특성을 대표할 수 있는 새로운 기준인 Top/Bottom Component 및 Top/Bottom Line을 정의하여 사용하게 된다. Therefore, in the present invention, in order to minimize the instability of the general approach, the criteria used to classify the shape of the object are not based on the number of elements constituting the figure, but a new standard that can represent the morphological characteristics of the object Top / Bottom Component and Top / Bottom Line are defined and used.

다음의 표 5는 이러한 Top/Bottom Component 및 Top/Bottom Line을 정의한 도표이다.Table 5 below is a diagram defining these Top / Bottom Component and Top / Bottom Line.

Figure 112011070704936-pat00007
Figure 112011070704936-pat00007

본 발명의 실시예에서는 상기 표 5의 정의를 만족하는 객체의 형태적인 특성을 분류하는 방법 중 하나로, Top/Bottom Components 중에서 수평 또는 수평에 가깝다고 판단되는 선분만을 이용하여 형태를 분류하는 방법을 이용한다. 이러한 분류 기준과 조건은 다음의 표 6과 같다. In an embodiment of the present invention, one of a method of classifying the morphological characteristics of an object that satisfies the definition of Table 5 is to use a method of classifying shapes using only line segments determined to be horizontal or close to horizontal among Top / Bottom Components. These classification criteria and conditions are shown in Table 6 below.

Figure 112011070704936-pat00008
Figure 112011070704936-pat00008

도 8은 상기 표 6에 표시된 분류 기준 및 조건을 통하여 객체의 형태적인 특성을 분류하는 과정을 나타낸 흐름도이고, 도 9는 객체의 형태적인 특성이 삼각형인 경우, 도 10은 객체의 형태적인 특성이 역삼각형인 경우, 도 11은 객체의 형태적인 특성이 사각형인 경우, 도 12는 객체의 형태적인 특성이 원형인 경우의 일례를 나타낸 것이다. 8 is a flowchart illustrating a process of classifying the morphological characteristics of an object through the classification criteria and conditions shown in Table 6, and FIG. 9 is a triangular characteristic of the object. In the case of an inverted triangle, FIG. 11 illustrates an example in which a shape characteristic of an object is a rectangle, and FIG. 12 illustrates an example in which a shape characteristic of an object is a circular shape.

상기 표 6과 도 8 내지 도 12에 도시된 바와 같이, 객체의 Top/Bottom Components 구성에서 수평 또는 수평에 가깝다고 판단되는 라인(예를 들면, 수평선 기준으로 ±30°이내, 이하 수평 라인이라 명칭함)의 개수를 파악하여, 수평 라인의 개수가 0이면 원형으로, 수평 라인의 개수가 2개면 사각형으로 분류하게 된다. 또한, 수평라인의 개수가 1개인 경우, Bottom line을 파악하여 수평라인이 존재하면 삼각형으로, 수평라인이 존재하지 않으면 역삼각형으로 분류하게 된다. 이와 같이 본 발명의 실시예에서는 상기 Top/Bottom Line 개수를 통하여 객체의 형태적인 특성이 분류되게 된다.
As shown in Table 6 and FIGS. 8 to 12, a line which is determined to be horizontal or close to horizontal in a Top / Bottom Components configuration of an object (for example, within ± 30 ° based on a horizontal line, hereinafter referred to as a horizontal line) The number of horizontal lines is classified into a circle if the number of horizontal lines is 0, and a rectangle if the number of horizontal lines is two. In addition, when the number of horizontal lines is 1, the bottom line is identified, and if there is a horizontal line, it is classified as a triangle, and if there is no horizontal line, it is classified as an inverted triangle. As described above, according to the exemplary embodiment of the present invention, the morphological characteristics of the object are classified through the number of Top / Bottom Lines.

한편, 상기 표 6과 도 8 내지 도 12에서 상술한 방법은 Top/Bottom Line을 생성하고 존재 여부를 결정하는데 그 조건을 두고 있다. 이러한 방법의 경우 분류 대상 객체가 일정 범위 이상으로 회전되어 있을 경우 Top/Bottom Line을 생성하지 못하는 문제가 발생한다. 즉, 대상 객체가 사각형이며 30도 이상 회전되어 있을 경우 상기 방법으로는 Top/Bottom Line을 생성하지 못하기 때문에 사각형을 원형으로 분류하게 된다. Meanwhile, the method described above in Table 6 and FIGS. 8 to 12 has a condition for generating a Top / Bottom Line and determining whether there is one. In this method, when the object to be classified is rotated more than a certain range, a problem arises in that Top / Bottom Line cannot be generated. That is, when the target object is a rectangle and is rotated more than 30 degrees, the rectangle is classified as a circle because the method cannot generate a top / bottom line.

따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에서는 각도와 관계없이 Top/Bottom Line을 구성하고 선분의 개수 정보와 평행 정보를 동시에 평가하여 형태를 분류하는 방식을 취하여 객체의 형태를 구분하게 되는데, 이러한 분류 기준은 다음의 표 7과 같다. Therefore, in order to solve this problem, in another embodiment of the present invention, a top / bottom line is formed regardless of an angle, and the shape is classified by evaluating the number of line segments and the parallel information at the same time. These classification criteria are shown in Table 7 below.

Figure 112011070704936-pat00009
Figure 112011070704936-pat00009

도 13은 상기 표 7에 표시된 분류 기준 및 조건을 통하여 객체의 형태적인 특성을 분류하는 과정을 나타낸 흐름도이고, 도 14는 객체의 형태적인 특성이 삼각형인 경우, 도 15는 객체의 형태적인 특성이 역삼각형인 경우, 도 16은 객체의 형태적인 특성이 사각형인 경우, 도 17은 객체의 형태적인 특성이 원형인 경우의 일례를 나타낸 것이다. FIG. 13 is a flowchart illustrating a process of classifying the morphological characteristics of an object through the classification criteria and conditions shown in Table 7; FIG. 14 is a triangular characteristic of the object; FIG. In the case of an inverted triangle, FIG. 16 illustrates an example in which the object has a circular characteristic shape, and FIG. 17 illustrates an example in which the object has a circular shape.

상기 표 7과 도 13 내지 도 17에 도시된 바와 같이, 객체의 Top/Bottom Components 구성에서 평행 라인의 개수를 파악하여, 평행 라인의 개수가 0이면 원형으로, 평행 라인의 개수가 2개면 사각형으로 분류하게 된다. 또한, 평행 라인의 개수가 1개인 경우, Bottom line이 평행 라인이면 삼각형으로, Bottom line이 평행라인이 아니면 역삼각형으로 분류하게 된다. As shown in Table 7 and FIGS. 13 to 17, the number of parallel lines is determined in the configuration of the Top / Bottom Components of the object. Will be classified. In addition, when the number of parallel lines is one, if the bottom line is a parallel line, it is classified as a triangle, and if the bottom line is not a parallel line, it is classified as an inverted triangle.

이와 같이, 본 발명의 다른 실시예에서는 상기 Top/Bottom Line 개수 및 평행 정보를 통하여 객체의 형태적인 특성이 분류되게 된다.
As described above, in another embodiment of the present invention, the morphological characteristics of the object are classified through the number of top / bottom lines and parallel information.

상기의 과정을 통하여 영상 내에서 색상이 분리되고 분리된 색상 채널에 대한 객체의 형태적 특성이 분류되면, 표지판 추출/인식모듈(252)은 색상적 특성 및 형태적 특성이 분류된 객체 정보를 인식기에 입력하여 교통표지판을 인식하는 과정을 수행하게 된다. 즉, 표지판 추출/인식모듈(252)은 색상 및 형태적 특성이 분류된 인식 대상 영상을 인식기에 입력하게 되고, 이에 따라 표지판 추출/인식모듈(252)에 구비된 인식기는 학습된 패턴에 따라 입력된 대상 영역을 교통표지판으로 인식하게 된다. 본 발명의 실시예에서는 표지판 추출/인식모듈(252)에 신경망(Neural Network) 또는 SVM(Support Vector Machine) 등의 인식기가 적용된다. When the color characteristics are separated in the image through the above process and the morphological characteristics of the object for the separated color channel are classified, the sign extraction / recognition module 252 recognizes the object information in which the color characteristics and the morphological characteristics are classified. The process of recognizing traffic signs is performed by typing in. That is, the sign extraction / recognition module 252 inputs a recognition target image classified with color and form characteristics into the recognizer. Accordingly, the recognizer provided in the sign extraction / recognition module 252 is input according to the learned pattern. The target area is recognized as a traffic sign. In an embodiment of the present invention, a recognizer such as a neural network or a support vector machine (SVM) is applied to the sign extraction / recognition module 252.

상기 표지판 추출/인식모듈(252)에 의해 영상 내에 포함된 객체의 색상적 특성 및 형태적 특성을 통하여 교통표지판 정보가 추출하여 인식되면, 결과 표출모듈(253)은 상기 표지판 추출/인식모듈(252)에 의해 인식된 교통표지판 정보를 화면에 표시되어 사용자가 확인할 수 있도록 제공한다. When the traffic sign information is extracted and recognized by the sign extraction / recognition module 252 through the color and shape characteristics of the object included in the image, the result display module 253 is the sign extraction / recognition module 252. Traffic sign information recognized by) is displayed on the screen so that the user can check it.

한편, 상기 교통표지판 인식부(250)를 통하여 인식되는 영상 내 교통표지판 정보는 교통표지판 정보 제공부(260)를 통하여 교통표지판 정보를 필요로 하는 장치로 제공되어 활용되게 된다.
On the other hand, the traffic sign information in the image recognized by the traffic sign recognition unit 250 is provided through the traffic sign information providing unit 260 as a device requiring the traffic sign information is utilized.

이하, 상기의 구성으로 이루어진 영상 공간정보 구축장치 및 교통표지판 인식장치를 통하여 교통표지판 인식이 이루어지는 과정에 대하여 설명하기로 한다.
Hereinafter, a process of recognizing a traffic sign through the image space information construction device and the traffic sign recognition device having the above configuration will be described.

도 18은 본 발명의 실시예에 따른 영상 공간정보 구축장치를 통하여 영상 공간정보가 생성되는 과정을 나타낸 흐름도이다.18 is a flowchart illustrating a process of generating image space information through the apparatus for constructing image space information according to an embodiment of the present invention.

도 18에 도시된 바와 같이, 먼저 영상 공간정보 구축을 위한 데이터 수집 동선이 계획되면(S110), 수집 동선에 따라 영상정보 수집부(120)가 이동하면서 영상 공간정보를 수집하게 되고(S120), 수집된 영상 공간정보는 후처리부(130)를 통하여 영상 밝기 조절과 영상 강화 및 영상 속성 정보 생성 등의 후처리 과정을 거치게 된다(S130). 상기 후처리부(130)를 통하여 후처리되는 영상 공간정보는 영상 파일 및 영상 속성 정보로 데이터베이스(150)에 저장됨으로써 최종적으로 영상 공간정보 데이터가 구축된다. As shown in FIG. 18, first, when data collection copper lines for constructing image space information are planned (S110), the image information collecting unit 120 moves along the collection lines to collect image spatial information (S120). The collected image spatial information is subjected to a post-processing process such as image brightness adjustment, image enhancement, and image property information generation through the post-processing unit 130 (S130). The image space information post-processed by the post processor 130 is stored in the database 150 as an image file and image property information, thereby finally constructing image space information data.

이러한 일련의 과정은 영상 공간정보 데이터에 자세 정보 및 위치 정보가 포함된 경우의 일례를 나타낸 것으로, 만약 영상 공간정보 데이터에 자세 정보 및 위치 정보가 불필요하다면 자세 정보 및 위치 정보를 수집하여 영상 속성 정보를 생성하는 과정은 생략될 수 있다.
This series of processes is an example of a case in which the posture information and the position information are included in the image spatial information data. If the posture information and the position information are unnecessary in the image spatial information data, the posture information and the position information are collected and the image attribute information is obtained. The process of generating can be omitted.

도 19는 본 발명의 실시예에 따른 교통표지판 인식장치를 통하여 영상 내의 교통표지판 정보가 추출되어 인식되는 과정을 나타낸 흐름도이다. 19 is a flowchart illustrating a process of extracting and recognizing traffic sign information in an image through a traffic sign recognition apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention.

단계 S210 : 먼저, 교통표지판 인식장치(200)에 구비된 교통표지판 인식부(250)는 영상 공간정보 구축장치(100)를 통하여 생성된 영상 정보 중 인식하고자 하는 영상을 선택하여 입력하게 되는데, 선택되어 입력되는 영상은 영상 뷰어모듈(251)을 통하여 화면에 표시된다. 도 20은 본 발명의 실시예에 따른 교통표지판 인식부의 영상 뷰어모듈을 통하여 화면에 표시되는 인식 대상 영상 일례를 나타낸 것이다. Step S210: First, the traffic sign recognition unit 250 provided in the traffic sign recognition apparatus 200 selects and inputs an image to be recognized from the image information generated through the image space information construction apparatus 100. The input image is displayed on the screen through the image viewer module 251. 20 illustrates an example of a recognition target image displayed on a screen through an image viewer module of a traffic sign recognition unit according to an exemplary embodiment of the present invention.

단계 S220, S230, S240 : 인식 대상 영상이 입력되면, 교통표지판 인식부(250)의 표지판 추출/인식모듈(252)은 먼저 영상 내에 포함된 객체의 색상 분리를 수행하게 되는데, 영상 내 객체의 색상 분리는 상술한 표 3의 HSV 값들을 이용하여 진행된다(S220). 또한, 영상 내 객체의 색상 분리가 이루어지면, 표지판 추출/인식모듈(252)은 분리된 각 색상 채널에서 객체의 형태를 분리하게 되는데, 객체의 형태 분리는 상술한 표 6 또는 표 7의 분류에 따른 교통표지판의 형태적 특성을 이용하여 분리하게 하게 된다(S230). 상기 과정을 통하여 영상 내 객체의 색상적 특성 및 형태적 특성이 분리되면, 표지판 추출/인식모듈(252)은 학습된 인식기를 통하여 색상 분리 및 형태 분리가 이루어진 객체 정보를 분석하여 교통표지판으로 인식하게 된다(S240). Steps S220, S230, and S240: When the recognition target image is input, the sign extraction / recognition module 252 of the traffic sign recognition unit 250 first performs color separation of the objects included in the image. Separation is performed using the HSV values of Table 3 described above (S220). In addition, when color separation of an object in the image is made, the sign extraction / recognition module 252 separates the shape of the object from each of the separated color channels, and the shape separation of the object is described in Table 6 or Table 7 above. It is separated using the morphological characteristics of the traffic sign according to (S230). When the color characteristics and the morphological characteristics of the objects in the image are separated through the above process, the sign extraction / recognition module 252 analyzes the object information that is color separation and shape separation through the learned recognizer and recognizes the information as traffic signs. It becomes (S240).

단계 250, S260 : 표지판 추출/인식모듈(252)에 의해 인식된 교통표지판 정보는 결과 표출모듈(253)을 통하여 화면에 표시되는데(S250), 이러한 교통표지판 인식 과정은 입력되는 영상이 없을 때까지 반복 수행된다(S260). Step 250, S260: traffic sign information recognized by the sign extraction / recognition module 252 is displayed on the screen through the result display module 253 (S250), such traffic sign recognition process until there is no image input It is repeated (S260).

한편, 상기 교통표지판 인식부(250)의 표지판 추출/인식모듈(252)을 통하여 인식되는 교통표지판 정보는 교통표지판 정보 제공부(260)를 통하여 영상 서비스 장치(300)의 맵 DB(310) 또는 안전 운행 장치(320)에 전송하게 된다.
Meanwhile, the traffic sign information recognized through the sign extraction / recognition module 252 of the traffic sign recognition unit 250 may be the map DB 310 of the image service apparatus 300 or the traffic sign information providing unit 260. It is transmitted to the safe driving device (320).

이와 같이, 본 발명에 따른 교통표지판 인식 시스템은 영상 공간정보 구축장치(100)를 통하여 영상 공간정보를 생성하고, 교통표지판 인식장치(200)를 통하여 영상 내에 포함된 교통표지판을 추출하여 인식하게 되며, 인식되는 교통표지판 정보는 해당 정보를 필요로 하는 영상 서비스 장치(300)에 제공하여 이용할 수 있도록 한다. As described above, the traffic sign recognition system according to the present invention generates the image space information through the image space information construction apparatus 100, and extracts and recognizes the traffic sign included in the image through the traffic sign recognition apparatus 200. The traffic sign information to be recognized may be provided to the video service apparatus 300 that needs the information to use the information.

이러한 본 발명은 상술한 실시예에 한정되는 것은 아니며 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 갖는 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구 범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.
The present invention is not limited to the above-described embodiments and various modifications and variations within the equivalent range of the technical spirit of the present invention and the claims to be described below by those skilled in the art to which the present invention pertains. Of course this can be done.

100 : 영상 공간정보 구축장치 110 : 중앙제어부
120 : 영상정보 수집부 121 : 카메라
122 : IMU 123 : GPS
130 : 후처리부 131 : 밝기 조절모듈
132 : 영상 강화모듈 133 : 영상 속성정보 생성모듈
140 : 통신 인터페이스 150 : 데이터베이스
200 : 교통표지판 인식장치 210 : 중앙제어부
220 : 입력부 230 : 출력부
240 : 통신 인터페이스 250 : 교통표지판 인식부
251 : 영상 뷰어모듈 252 : 표지판 추출/인식모듈
253 : 결과 표출모듈 260 : 교통표지판 정보 제공부
261 : 맵 DB 갱신모듈 262 : 안전운전 제공모듈
270 : 데이터베이스 300 : 영상 서비스 장치
310 : 맵 DB 320 : 안전 운행 장치
100: image space information construction device 110: central control unit
120: image information collecting unit 121: camera
122: IMU 123: GPS
130: post-processing unit 131: brightness control module
132: image enhancement module 133: image attribute information generation module
140: Communication interface 150: Database
200: traffic sign recognition device 210: central control unit
220: input unit 230: output unit
240: communication interface 250: traffic sign recognition unit
251: Image viewer module 252: Sign extraction / recognition module
253: result display module 260: traffic sign information provider
261: map DB update module 262: module for providing safe operation
270: database 300: video service device
310: map DB 320: safe driving device

Claims (13)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 영상 공간정보 구축장치(100)를 통하여 제작된 영상 공간정보 데이터 중 교통표지판 인식 대상 영상을 선택하고, 상기 선택 영상에 포함된 객체의 색상적 특성에 따라 색상을 분리하며, 상기 색상이 분리된 객체의 형태적 특성에 따라 형태를 분리하고, 상기 분리된 객체의 색상 및 형태 정보를 통하여 객체를 교통표지판으로 인식하는 교통표지판 인식부(250)가 구비된 교통표지판 인식장치(200)를 포함하는 교통표지판 인식 시스템에 있어서,
상기 교통표지판 인식부(250)는 HSV 색 공간 모형을 이용하여 각 교통표지판의 테두리 및 내부 배경 색상에 대응하는 HSV 값을 설정한 후, 상기 설정된 HSV 값에 따라 인식 대상 영상으로부터 객체의 색상을 분리하되,
상기 교통표지판의 테두리 및 내부 배경 색상에 대응하는 HSV 값은, 카메라 설정을 기본 값으로 한 Point Grey Research사의 Ladybug3 카메라로 촬영된 영상에 대하여 각 색상별로 다음의 표와 같이 설정되는 것을 특징으로 하는 교통표지판 인식 시스템.
Figure 112012079399240-pat00010

여기에서, 0≤색상(H)≤360, 0≤채도(S)≤255, 0≤명도(V)≤255
Selects a traffic sign recognition target image from the image space information data produced by the image space information construction apparatus 100, separates colors according to the color characteristics of the objects included in the selected image, and the color separated object. Traffic comprising a traffic sign recognition device 200 is provided with a traffic sign recognition unit 250 for separating the form according to the morphological characteristics of the object, and recognizes the object as a traffic sign through the color and shape information of the separated object. In the sign recognition system,
The traffic sign recognition unit 250 sets an HSV value corresponding to the border and the inner background color of each traffic sign using an HSV color space model, and then separates the color of the object from the image to be recognized according to the set HSV value. But
The HSV value corresponding to the border and the inner background color of the traffic sign is set as shown in the following table for each color of an image captured by a Ladybug3 camera manufactured by Point Gray Research Co., Ltd. based on a camera setting. Sign Recognition System.
Figure 112012079399240-pat00010

Here, 0≤color (H) ≤360, 0≤saturation (S) ≤255, 0≤brightness (V) ≤255
영상 공간정보 구축장치(100)를 통하여 제작된 영상 공간정보 데이터 중 교통표지판 인식 대상 영상을 선택하고, 상기 선택 영상에 포함된 객체의 색상적 특성에 따라 색상을 분리하며, 상기 색상이 분리된 객체의 형태적 특성에 따라 형태를 분리하고, 상기 분리된 객체의 색상 및 형태 정보를 통하여 객체를 교통표지판으로 인식하는 교통표지판 인식부(250)가 구비된 교통표지판 인식장치(200)를 포함하는 교통표지판 인식 시스템에 있어서,
상기 교통표지판 인식부(250)는 상기 색상이 분리된 객체의 Top/Bottom Component 및 Top Line과 Bottom Line을 검출하고, 검출된 Top/Bottom Line의 수평 상태를 파악하여, 수평 상태로 파악되는 Top/Bottom Line의 개수에 따라 객체의 형태를 분류하여 교통표지판의 형태를 추출하되,
상기 수평 상태로 파악되는 Top/Bottom Line의 개수가 0개인 경우 원형 형태로, 수평 상태로 파악되는 Top/Bottom Line의 개수가 2개인 경우 사각형 형태로, 상기 수평 상태로 파악되는 Bottom Line의 개수가 1개인 경우 삼각형 형태로, 수평 상태로 파악되는 Top Line의 개수가 1개인 경우 역삼각형 형태로 분류되어 추출되는 것을 특징으로 하는 교통표지판 인식 시스템.
Selects a target image of a traffic sign recognition image from the image space information data produced by the image space information construction apparatus 100, separates colors according to the color characteristics of the objects included in the selected image, and the object of which the color is separated. Traffic comprising a traffic sign recognition device 200 is provided with a traffic sign recognition unit 250 for separating the form according to the morphological characteristics of the object, and recognizes the object as a traffic sign through the color and shape information of the separated object. In the sign recognition system,
The traffic sign recognition unit 250 detects the Top / Bottom Component and the Top Line and the Bottom Line of the object whose color is separated, identifies the horizontal state of the detected Top / Bottom Line, and identifies the top / bottom as the horizontal state. The shape of the traffic sign is extracted by classifying the shape of the object according to the number of bottom lines.
If the number of Top / Bottom Lines identified in the horizontal state is 0, it is in a circular form. If the number of Top / Bottom Lines identified in the horizontal state is 2, in a rectangle form, the number of Bottom Lines identified in the horizontal state is The traffic sign recognition system, characterized in that the triangular form in the case of one, the number of top lines to be identified in the horizontal state is classified into an inverted triangle form and extracted.
제 5항에 있어서,
상기 Top/Bottom Line는 Top/Bottom Line이 수평선을 기준으로 ±30°를 초과하지 않는 경우 수평 상태인 것으로 파악되는 것을 특징으로 하는 교통표지판 인식 시스템.
6. The method of claim 5,
The Top / Bottom Line is a traffic sign recognition system, characterized in that it is determined that the top / Bottom Line is in a horizontal state if it does not exceed ± 30 ° relative to the horizontal line.
삭제delete 삭제delete 영상 공간정보 구축장치(100)를 통하여 제작된 영상 공간정보 데이터 중 교통표지판 인식 대상 영상을 선택하고, 상기 선택 영상에 포함된 객체의 색상적 특성에 따라 색상을 분리하며, 상기 색상이 분리된 객체의 형태적 특성에 따라 형태를 분리하고, 상기 분리된 객체의 색상 및 형태 정보를 통하여 객체를 교통표지판으로 인식하는 교통표지판 인식부(250)가 구비된 교통표지판 인식장치(200)를 포함하는 교통표지판 인식 시스템에 있어서,
상기 교통표지판 인식부(250)는 인식 대상 영상에 포함된 객체의 Top/Bottom Component 및 Top Line과 Bottom Line을 검출하고, 검출된 Top/Bottom Line의 개수와 평행 상태를 파악하여, Top/Bottom Line의 개수와 평행 상태에 따라 객체의 형태를 분류하여 교통표지판의 형태를 추출하되,
상기 교통표지판은 1개의 Bottom Line만이 존재하며 이와 평행하는 Top Line이 존재하지 않는 경우 삼각형 형태로, 1개의 Top Line만이 존재하며 이와 평행하는 Bottom Line이 존재하지 않는 경우 역삼각형 형태로, Top Line과 Bottom Line이 쌍으로 존재하며 서로 평행한 경우 사각형 형태로, Top/Bottom Line이 존재하지 않는 경우 원형 형태로 분류되어 추출되는 것을 특징으로 하는 교통표지판 인식 시스템.
Selects a target image of a traffic sign recognition image from the image space information data produced by the image space information construction apparatus 100, separates colors according to the color characteristics of the objects included in the selected image, and the object of which the color is separated. Traffic comprising a traffic sign recognition device 200 is provided with a traffic sign recognition unit 250 for separating the form according to the morphological characteristics of the object, and recognizes the object as a traffic sign through the color and shape information of the separated object. In the sign recognition system,
The traffic sign recognition unit 250 detects the Top / Bottom Component, the Top Line and the Bottom Line of the object included in the recognition target image, grasps the number and the parallel state of the detected Top / Bottom Line, and determines the Top / Bottom Line. The shape of the traffic sign is extracted by classifying the shape of the object according to the number of and parallel state.
The traffic sign is triangular when there is only one bottom line and no parallel top line exists. In case of only one top line and there is no parallel bottom line, the traffic sign has an inverted triangle shape. A traffic sign recognition system, characterized in that the bottom line is present in pairs and parallel to each other in the form of a rectangle, if the Top / Bottom Line does not exist, classified into a circular form.
삭제delete 제 4항, 제 6항, 제 9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 교통표지판 인식장치(200)에는
상기 교통표지판 인식부(250)를 통하여 인식되는 교통표지판 정보를 안전 운전을 위하여 교통표지판 정보를 필요로 하는 맵 DB(310) 또는 안전 운전 장치(320)를 포함하는 영상 서비스 장치(300)에 제공하는 교통표지판 정보 제공부(260)가 구비된 것을 특징으로 하는 교통표지판 인식 시스템.
The method according to any one of claims 4, 6 and 9,
The traffic sign recognition device 200
Provide traffic sign information recognized through the traffic sign recognition unit 250 to the image service device 300 including a map DB 310 or a safety driving device 320 that requires traffic sign information for safe driving. Traffic sign recognition system characterized in that the traffic sign information providing unit 260 is provided.
삭제delete 제 4항, 제 6항, 제 9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 영상 공간정보 구축장치(100)는
영상 수집 동선에 따라 이동하면서 카메라(121)를 통하여 영상을 촬영하고, 상기 카메라(121)를 통하여 촬영되는 영상의 자세 정보 및 위치 정보를 측정하는 IMU(Inertial Measurement Unit)(122)와 GPS(Global Positioning System)(123)가 구비된 영상정보 수집부(120)와;
상기 영상정보 수집부(120)를 통하여 수집되는 영상의 밝기를 조절하고, 영상 내의 객체를 구분하며, 상기 밝기가 조절되고 객체가 구분되는 영상 정보에 상기 IMU(122) 및 GPS(123)를 통하여 측정된 자세 정보 및 위치 정보를 매칭하여 영상 속성정보를 생성하는 영상 속성정보 생성모듈(133)이 구비된 후처리부(130);를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 교통표지판 인식 시스템.
The method according to any one of claims 4, 6 and 9,
The video spatial information construction apparatus 100 includes:
An IMU (Inertial Measurement Unit) 122 and a GPS (Global) for capturing an image through a camera 121 while moving along an image collection copper line, and measuring posture information and position information of an image captured by the camera 121. An image information collecting unit 120 including a positioning system 123;
Through the IMU 122 and the GPS 123 to adjust the brightness of the image collected through the image information collecting unit 120, to classify the object in the image, the image information of the brightness is adjusted and the object is divided And a post-processing unit (130) having an image attribute information generation module (133) for generating image attribute information by matching the measured posture information and position information.
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