KR102060113B1 - System and method for performing calibration - Google Patents

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KR102060113B1
KR102060113B1 KR1020190011834A KR20190011834A KR102060113B1 KR 102060113 B1 KR102060113 B1 KR 102060113B1 KR 1020190011834 A KR1020190011834 A KR 1020190011834A KR 20190011834 A KR20190011834 A KR 20190011834A KR 102060113 B1 KR102060113 B1 KR 102060113B1
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Abstract

According to the present invention, a calibration system comprises: at least four patches placed on a roadway; a camera filming a road footage; and a calibration device which detects the patches included in the road footage, performs calibration on preset location information of each patch and pixel coordinate information of each patch in the road footage to generate a homography matrix.

Description

캘리브레이션 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PERFORMING CALIBRATION}Calibration system and method {SYSTEM AND METHOD FOR PERFORMING CALIBRATION}

본 발명은 캘리브레이션을 수행하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for performing calibration.

카메라 기반의 과속 단속 시스템은 카메라를 통해 차량의 위치정보를 얻고, 이를 통해 시간 및 이동한 거리를 계산하여 차량 속도를 검출한다. 이러한 과속 단속 시스템은 카메라를 통해 수집된 영상의 좌표와 거리 센서를 통해 획득되는 차량의 실제 물리적 위치를 정합해야 차량의 위치정보를 정의할 수 있으므로, 카메라와 거리 센서의 캘리브레이션 과정이 필수적으로 수반된다.The camera-based speed control system obtains the vehicle's location information through the camera, and detects the vehicle speed by calculating the time and the distance traveled. Since the speed control system can define the location information of the vehicle by matching the coordinates of the image collected by the camera and the actual physical location of the vehicle obtained by the distance sensor, the calibration process of the camera and the distance sensor is essential. .

한편, 기존에는 수집된 영상에서 대략적인 거리 영역을 선정하여 캘리브레이션을 수행하였다. 그러나, 기존의 방법은 중간 거리의 경우 보간 기법을 이용하여 보간 기법에 의한 오차 발생하고, 정확도가 저하되는 문제가 있었다. 또한, 과속 단속 시스템은 도로 상에 설치되므로, 외부 환경에 의해 시간이 경과함에 따라 검지 환경이 변화하게 되어 캘리브레이션을 다시 수행해야하는 문제가 있었다. 또한, 기존의 방법은 캘리브레이션을 수행하기 위해 영상에서 기준 픽셀들을 사람이 직접 선택하여야 하는바 과정이 복잡하고, 체스보드 모양의 매우 커다란 캘리브레이션 보드를 사용해야 하기 때문에 작업이 매우 번거로울뿐더러 정확성이 낮다는 한계가 있었다.On the other hand, the calibration was performed by selecting the approximate distance area from the collected image. However, the conventional method has a problem that an error occurs due to the interpolation technique using the interpolation technique in the case of an intermediate distance, and the accuracy is lowered. In addition, since the speed regulation system is installed on the road, the detection environment changes over time due to the external environment, and there is a problem that calibration must be performed again. In addition, the conventional method is complicated by the process of manually selecting the reference pixels in the image to perform the calibration, and requires a very large calibration board in the shape of a chessboard. There was.

따라서, 본 발명은 카메라에 의해 수집된 영상에서 기준 픽셀들을 자동으로 결정하여 캘리브레이션을 수행하고, 검지 환경이 변화하는 경우에도 캘리브레이션에 의해 생성된 호모그래피 매트릭스를 자동으로 갱신하여 적응형 캘리브레이션을 수행하는 기술을 제공한다.Therefore, the present invention performs calibration by automatically determining the reference pixels in the image collected by the camera, and automatically updates the homography matrix generated by the calibration to perform adaptive calibration even when the detection environment changes. Provide technology.

본 발명의 일 실시예에 따른 캘리브레이션 시스템은 도로 상에 배치된 적어도 4개의 패치들, 도로 영상을 촬영하는 카메라, 그리고 상기 도로 영상에 포함된 상기 패치들을 검출하고, 각 패치들의 미리 설정된 위치 정보 및 상기 도로 영상에서 각 패치들의 픽셀 좌표 정보에 캘리브레이션을 수행하여 호모그래피 매트릭스를 생성하는 캘리브레이션 장치를 포함한다.The calibration system according to an embodiment of the present invention detects at least four patches disposed on a road, a camera for photographing a road image, and the patches included in the road image, preset position information of each patch, and And a calibration device that generates a homography matrix by calibrating pixel coordinate information of each patch in the road image.

상기 패치들은 도로 상에서 상기 카메라를 기준으로 미리 설정된 서로 다른 위치에 각각 배치된다.The patches are respectively disposed at different preset positions on the road with respect to the camera.

상기 패치들은 각각 서로 다른 내부 패턴을 갖는 동일한 크기의 원형 모양이다.The patches are circular shapes of the same size, each with a different internal pattern.

상기 캘리브레이션 장치는 상기 도로 영상의 물리 공간 상의 무한 원점(point at infinity)을 이용하여 제1 소실점(vanishing point)을 결정하고, 상기 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 제2 소실점을 결정하고, 상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점 사이의 차이를 이용하여 상기 호모그래피 매트릭스를 보정한다.The calibration apparatus determines a first vanishing point by using a point at infinity on the physical space of the road image, and performs a second image processing on the road image to determine a second vanishing point. The homography matrix is corrected using the difference between the first vanishing point and the second vanishing point.

상기 캘리브레이션 장치는 상기 호모그래피 매트릭스를 이용하여 상기 무한 원점을 상기 도로 영상으로 사영하여 상기 도로 영상에서 지평선을 결정하고, 상기 지평선을 상기 제1 소실점으로 결정한다.The calibration apparatus determines the horizon in the road image by projecting the infinite origin into the road image using the homography matrix, and determines the horizon as the first vanishing point.

상기 캘리브레이션 장치는 상기 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 상기 도로 영상에 존재하는 복수의 차선들을 식별하고, 상기 복수의 차선들이 만나는 교차점을 상기 제2 소실점으로 결정한다.The calibration apparatus performs image processing on the road image to identify a plurality of lanes existing in the road image, and determines an intersection point where the plurality of lanes meet as the second vanishing point.

상기 캘리브레이션 장치는 상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점을 비교하여 상기 카메라의 피치 각도 변위를 결정하고, 상기 피치 각도 변위를 이용하여 상기 호모그래피 매트릭스를 보정한다.The calibration apparatus compares the first vanishing point and the second vanishing point to determine a pitch angular displacement of the camera, and corrects the homography matrix using the pitch angular displacement.

본 발명의 다른 실시예에 따른 캘리브레이션 시스템은 도로 상에 배치된 적어도 4개의 패치들, 각 패치들 상에 위치한 거리 센서들, 도로 영상을 촬영하는 카메라, 그리고 상기 도로 영상에 포함된 상기 패치들을 검출하고, 상기 거리 센서들을 통해 측정된 각 패치들의 위치 정보를 획득하고, 상기 위치 정보 및 상기 도로 영상에서 각 패치들의 픽셀 좌표 정보에 대해 캘리브레이션을 수행하여 호모그래피 매트릭스를 생성하는 캘리브레이션 장치를 포함한다.According to another embodiment of the present invention, a calibration system detects at least four patches disposed on a road, distance sensors located on each patch, a camera photographing a road image, and the patches included in the road image. And a calibration device for obtaining location information of each patch measured by the distance sensors, and performing a calibration on the pixel information of each patch in the location information and the road image to generate a homography matrix.

상기 패치들은 도로 상에서 상기 카메라를 기준으로 미리 설정된 서로 다른 위치에 각각 배치된다.The patches are respectively disposed at different preset positions on the road with respect to the camera.

상기 패치들은 동일한 크기의 직사각형 모양이다.The patches are rectangular in shape of equal size.

상기 패치들은 각 패치들에 대응하는 거리 센서가 측정한 위치 정보를 수치화하여 표시하는 디스플레이 패널을 각각 포함하고, 상기 캘리브레이션 장치는 상기 디스플레이 패널에 포함된 수치를 인식하여 상기 위치 정보를 획득한다.The patches each include a display panel for digitizing and displaying position information measured by a distance sensor corresponding to each patch, and the calibration device recognizes a numerical value included in the display panel to obtain the position information.

상기 캘리브레이션 장치는 상기 도로 영상의 물리 공간 상의 무한 원점을 이용하여 제1 소실점을 결정하고, 상기 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 제2 소실점을 결정하고, 상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점 사이의 차이를 이용하여 상기 호모그래피 매트릭스를 보정한다.The calibration device determines a first vanishing point by using an infinite zero point in the physical space of the road image, and performs image processing on the road image to determine a second vanishing point, and between the first vanishing point and the second vanishing point. The homography matrix is corrected using the difference of.

상기 캘리브레이션 장치는 상기 호모그래피 매트릭스를 이용하여 상기 무한 원점을 상기 도로 영상으로 사영하여 상기 도로 영상에서 지평선을 결정하고, 상기 지평선을 상기 제1 소실점으로 결정한다.The calibration apparatus determines the horizon in the road image by projecting the infinite origin into the road image using the homography matrix, and determines the horizon as the first vanishing point.

상기 캘리브레이션 장치는 상기 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 상기 도로 영상에 존재하는 복수의 차선들을 식별하고, 상기 복수의 차선들이 만나는 교차점을 상기 제2 소실점으로 결정한다.The calibration apparatus performs image processing on the road image to identify a plurality of lanes existing in the road image, and determines an intersection point where the plurality of lanes meet as the second vanishing point.

상기 캘리브레이션 장치는 상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점을 비교하여 상기 카메라의 피치 각도 변위를 결정하고, 상기 피치 각도 변위를 이용하여 상기 호모그래피 매트릭스를 보정한다.The calibration apparatus compares the first vanishing point and the second vanishing point to determine a pitch angular displacement of the camera, and corrects the homography matrix using the pitch angular displacement.

본 발명에 따르면, 자동으로 기준 픽셀들을 결정하여 캘리브레이션을 수행하는바, 캘리브레이션을 위한 사용자 조작을 요구하지 않고 매우 커다란 캘리브레이션 보드를 사용할 필요가 없어, 캘리브레이션 과정을 간소화시킬 수 있고 사용상 편의성을 향상시킬 수 있다.According to the present invention, calibration is performed by automatically determining the reference pixels, eliminating the need for a user operation for calibration and using a very large calibration board, which simplifies the calibration process and improves ease of use. have.

또한, 본 발명에 따르면, 검지 환경 변화에 따라 호모그래피 매트릭스를 자동으로 갱신하는바, 본 발명을 이용하는 과속 단속 시스템의 성능을 지속적으로 유지할 수 있다.In addition, according to the present invention, the homography matrix is automatically updated in accordance with the change of detection environment, so that the performance of the speed regulation system using the present invention can be continuously maintained.

도 1은 캘리브레이션 과정을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 캘리브레이션 시스템을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 예시적인 패치들을 도시하는 도면이다.
도 4는 한 실시예에 따른 예시적인 패치들이 도로 상에 배치되는 방법을 설명하는 도면이다.
도 5는 한 실시예에 따른 캘리브레이션 장치가 도로 영상을 이용하여 캘리브레이션을 통해 호모그래피 매트릭스를 생성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 6은 생성된 호모그래피 매트릭스를 이용하여 도로 영상을 변환하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 7은 보정이 필요한 호모그래피 매트릭스에 의해 변환된 도로 영상을 정상적으로 변환된 도로 영상과 비교하는 도면이다.
도 8은 한 실시예에 따른 캘리브레이션 장치가 호모그래피 매트릭스를 보정하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 캘리브레이션 시스템을 설명하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 예시적인 패치들 및 거리 센서들을 도시하는 도면이다.
도 11은 다른 실시예에 따른 예시적인 패치들이 도로 상에 배치되는 방법을 설명하는 도면이다.
도 12는 다른 실시예에 따른 캘리브레이션 장치가 도로 영상을 이용하여 캘리브레이션을 통해 호모그래피 매트릭스를 생성하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 13은 캘리브레이션 시스템이 수신된 도로 영상에 대해 캘리브레이션을 수행하는 방법을 설명하는 도면이다.
1 is a diagram illustrating a calibration process.
2 is a diagram illustrating a calibration system according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating exemplary patches in accordance with one embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating how exemplary patches are disposed on a road according to one embodiment.
FIG. 5 is a diagram for describing a method of generating, by a calibration apparatus, a homography matrix through calibration using a road image, according to an exemplary embodiment.
FIG. 6 is a diagram for explaining a method of converting a road image using a generated homography matrix.
FIG. 7 is a diagram comparing a road image converted by a homography matrix requiring correction with a road image normally converted.
8 is a diagram for describing a method of calibrating a homography matrix by a calibration apparatus according to an exemplary embodiment.
9 is a view for explaining a calibration system according to another embodiment of the present invention.
10 is a diagram illustrating exemplary patches and distance sensors in accordance with another embodiment of the present invention.
11 is a diagram illustrating how exemplary patches are disposed on a road according to another embodiment.
FIG. 12 is a diagram for describing a method of generating, by a calibration device, a homography matrix through calibration using a road image, according to another exemplary embodiment.
FIG. 13 is a diagram for describing a method of calibrating a received road image by a calibration system.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention. As those skilled in the art would realize, the described embodiments may be modified in various different ways, all without departing from the spirit or scope of the present invention. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and like reference numerals designate like parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is said to "include" a certain component, it means that it can further include other components, without excluding other components unless specifically stated otherwise.

본 명세서에서, "캘리브레이션"은 카메라에 의해 수집된 영상과 실제 물리 공간과의 관계, 즉 기하 정보를 파악하는 과정을 지칭한다.In the present specification, "calibration" refers to a process of grasping geometric information, that is, a relationship between an image collected by a camera and a real physical space.

도 1은 캘리브레이션 과정을 설명하는 도면이다.1 is a diagram illustrating a calibration process.

도 1을 참고하면, 수집된 영상(10)에서의 점들(x1, x2, x3 및 x4)은 초점(c)을 지나는 광선들(l1, l2, l3 및 l4)에 의해 실제 물리 공간(20) 상의 점들(X1, X2, X3 및 X4)로 대응된다. 이 경우, 실제 물리 공간(20) 상의 점들이 동일 평면(30) 상에 있다는 조건으로 정의하면, 수집된 영상(10)에서의 점들(x1, x2, x3 및 x4)과 동일 평면(30) 상의 점들(X'1, X'2, X'3 및 X'4)을 대응시킬 수 있다. 이러한 대응 과정을 캘리브레이션이라고 하며, 캘리브레이션을 수행하면 수집된 영상(10)에서의 점들(x1, x2, x3 및 x4)과 동일 평면(30) 상의 점들(X'1, X'2, X'3 및 X'4)의 관계를 나타내는 호모그래피 매트릭스(40)가 생성된다.Referring to FIG. 1, the points x 1 , x 2 , x 3 and x 4 in the collected image 10 correspond to rays l 1 , l 2 , l 3 and l 4 passing through the focus c. Correspond to points X 1 , X 2 , X 3 and X 4 on the actual physical space 20. In this case, defined by the condition that the points on the real physical space 20 are on the same plane 30, the same plane as the points (x 1 , x 2 , x 3 and x 4 ) in the collected image 10. Points X ' 1 , X' 2 , X ' 3 and X' 4 on 30 may correspond. This correspondence process is called calibration, and when calibration is performed, the points X 1 , x 2 , x 3 and x 4 in the collected image 10 and the points X ' 1 , X' 2 on the same plane 30 are obtained. , A homography matrix 40 is created that represents the relationship of X ' 3 and X' 4 .

이하 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예에 따른 캘리브레이션 시스템 및 방법에 대해 설명한다.Hereinafter, a calibration system and method according to an exemplary embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 캘리브레이션 시스템을 설명하는 도면이고, 도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 예시적인 패치들을 도시하는 도면이고, 도 4는 한 실시예에 따른 예시적인 패치들이 도로 상에 배치되는 방법을 설명하는 도면이고, 도 5는 한 실시예에 따른 캘리브레이션 장치가 도로 영상을 이용하여 캘리브레이션을 통해 호모그래피 매트릭스를 생성하는 방법을 설명하는 도면이고, 도 6은 생성된 호모그래피 매트릭스를 이용하여 도로 영상을 변환하는 방법을 설명하는 도면이다.2 is a diagram illustrating a calibration system according to one embodiment of the invention, FIG. 3 is a diagram illustrating exemplary patches in accordance with one embodiment of the present invention, and FIG. 4 is an exemplary patch according to one embodiment. And FIG. 5 is a diagram illustrating a method of generating a homography matrix through calibration using a road image according to an embodiment, and FIG. 6 is a diagram illustrating a method in which a calibration apparatus is arranged on a road. A diagram for describing a method of converting a road image using a homography matrix.

도 2를 참고하면, 캘리브레이션 시스템(100)은 패치들(110), 카메라(120) 및 캘리브레이션 장치(130)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the calibration system 100 includes patches 110, a camera 120, and a calibration device 130.

패치들(110)은 적어도 4개로 구성되며, 각각 서로 다른 내부 패턴을 갖는 동일한 크기의 원형 모양을 갖는다.The patches 110 are composed of at least four, each having a circular shape of the same size having a different internal pattern.

예를 들면, 도 3을 참고하면, 제1 패치(111), 제2 패치(112), 제3 패치(113) 및 제4 패치(114)는 동일한 직경을 갖는 동심원 모양을 가질 수 있으며, 제1 패치(111), 제2 패치(112), 제3 패치(113) 및 제4 패치(114)의 내부 패턴은 서로 다를 수 있다. 한편, 도 3에 도시된 제1 패치(111), 제2 패치(112), 제3 패치(113) 및 제4 패치(114)의 내부 패턴은 단지 예시이며, 제1 패치(111), 제2 패치(112), 제3 패치(113) 및 제4 패치(114)가 서로 다른 내부 패턴을 가질 수 있으면 구체적인 내부 패턴의 형태는 어느 하나에 한정되지 않는다.For example, referring to FIG. 3, the first patch 111, the second patch 112, the third patch 113 and the fourth patch 114 may have concentric shapes having the same diameter. Internal patterns of the first patch 111, the second patch 112, the third patch 113, and the fourth patch 114 may be different from each other. Meanwhile, internal patterns of the first patch 111, the second patch 112, the third patch 113, and the fourth patch 114 shown in FIG. 3 are merely exemplary, and the first patch 111 and the first patch 111 may be formed. As long as the second patch 112, the third patch 113, and the fourth patch 114 may have different inner patterns, the shape of the specific inner pattern is not limited to any one.

또한, 패치들(110)은 도로 상에서 카메라(120)를 기준으로 미리 설정된 서로 다른 위치에 각각 배치된다.In addition, the patches 110 are respectively disposed at different positions preset based on the camera 120 on the road.

예를 들면, 도 4를 참고하면, 제1 패치(111)는 카메라(120)의 위치를 기준으로 좌측 방향으로 20m, 상측 방향으로 20m 떨어져서 배치되고, 제2 패치(112)는 카메라(120)의 위치를 기준으로 좌측 방향으로 20m, 상측 방향으로 40m 떨어져서 배치되고, 제3 패치(113)는 카메라(120)의 위치를 기준으로 우측 방향으로 20m, 상측 방향으로 40m 떨어져서 배치되고, 제4 패치(114)는 카메라(120)의 위치를 기준으로 우측 방향으로 20m, 상측 방향으로 20m 떨어져서 배치될 수 있다.For example, referring to FIG. 4, the first patch 111 is disposed 20m in the left direction and 20m in the upward direction based on the position of the camera 120, and the second patch 112 is disposed in the camera 120. 20 m in the left direction and 40 m in the upward direction based on the position of the third patch 113 is disposed 20 m in the right direction and 40 m in the upward direction based on the position of the camera 120, the fourth patch The 114 may be disposed 20 m in the right direction and 20 m in the upward direction based on the position of the camera 120.

상기 예시에서, 만일 카메라(120)의 위치가 (0m, 0m)인 경우, 제1 패치(111)의 미리 설정된 위치 정보는 (-20m, 20m)이고, 제2 패치(112)의 미리 설정된 위치 정보는 (-20m, 40m)이고, 제3 패치(113)의 미리 설정된 위치 정보는 (20m, 40m)이고, 제4 패치(114)의 미리 설정된 위치 정보는 (20m, 20m)에 해당될 수 있다.In the above example, if the position of the camera 120 is (0m, 0m), the preset position information of the first patch 111 is (-20m, 20m), and the preset position of the second patch 112 The information is (-20m, 40m), the preset position information of the third patch 113 is (20m, 40m), and the preset position information of the fourth patch 114 may correspond to (20m, 20m). have.

카메라(120)는 도로 영상을 촬영한다.The camera 120 photographs a road image.

구체적으로, 카메라(120)는 도 4와 같이 패치들(110)이 배치된 도로에 대한 영상을 촬영한다. 이 경우, 카메라(120)는 과속 단속 시스템에 구비된 카메라로서, 도로를 촬영한 영상을 수집하는 장치일 수 있다.In detail, the camera 120 captures an image of the road where the patches 110 are arranged as shown in FIG. 4. In this case, the camera 120 is a camera provided in the speed regulation system, and may be an apparatus for collecting an image of a road.

캘리브레이션 장치(130)는 도로 영상에 포함된 패치들(110)을 검출한다.The calibration device 130 detects the patches 110 included in the road image.

구체적으로, 도 5를 참고하면, 캘리브레이션 장치(130)는 카메라(120)로부터 도로 영상을 수신하고, 수신된 도로 영상에 이미지 프로세싱 기법을 수행하여 도로 영상에 포함된 패치들(110)을 검출한다.Specifically, referring to FIG. 5, the calibration device 130 receives a road image from the camera 120 and performs an image processing technique on the received road image to detect patches 110 included in the road image. .

이를 위해, 캘리브레이션 장치(130)는 패치들(110)에 대한 이미지를 기 저장하고, 기 저장된 이미지를 이용하여 도로 영상에서 패치들(110)을 검출할 수 있다. 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 영상에서 특정 이미지를 검출하는 방법은 이미 공지된 사항으로 본 명세서에서는 자세한 설명을 생략한다.To this end, the calibration device 130 may pre-store an image of the patches 110 and detect the patches 110 in the road image using the pre-stored image. A method of detecting a specific image in an image using an image processing technique is well known and thus a detailed description thereof will be omitted.

캘리브레이션 장치(130)는 패치들(110)의 위치 정보를 결정한다.The calibration device 130 determines the location information of the patches 110.

구체적으로, 도 5를 참고하면, 캘리브레이션 장치(130)는 패치들(110)을 검출한 경우, 검출된 각 패치들에 대응하는 위치 정보를 결정한다. 이를 위해, 캘리브레이션 장치(130)는 패치들(110)에 대한 이미지뿐만 아니라, 각 이미지에 대응하는 위치 정보를 추가적으로 저장할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 5, when the calibration apparatus 130 detects the patches 110, the calibration apparatus 130 determines location information corresponding to each of the detected patches. To this end, the calibration device 130 may additionally store location information corresponding to each image, as well as an image of the patches 110.

예를 들면, 캘리브레이션 장치(130)는 도로 영상에서 제1 패치(111), 제2 패치(112), 제3 패치(113) 및 제4 패치(114)를 검출한 경우, 기 저장된 위치 정보에 기초하여, 제1 패치(111)의 위치 정보를 (-20m, 20m)로, 제2 패치(112)의 위치 정보를 (-20m, 40m)로, 제3 패치(113)의 위치 정보를 (20m, 40m)로, 제4 패치(114)의 위치 정보를 (20m, 20m)로 각각 결정할 수 있다.For example, when the calibration device 130 detects the first patch 111, the second patch 112, the third patch 113, and the fourth patch 114 from the road image, the calibration apparatus 130 may store the stored location information. Based on the position information of the first patch 111 as (-20m, 20m), the position information of the second patch 112 as (-20m, 40m), and the position information of the third patch 113 as ( 20 m and 40 m), the position information of the fourth patch 114 may be determined as (20 m and 20 m), respectively.

캘리브레이션 장치(130)는 각 패치들의 미리 설정된 위치 정보 및 상기 도로 영상에서 각 패치들의 픽셀 좌표 정보에 캘리브레이션을 수행하여 호모그래피 매트릭스를 생성한다.The calibration device 130 generates a homography matrix by performing calibration on preset position information of each patch and pixel coordinate information of each patch in the road image.

구체적으로, 도 5를 참고하면, 캘리브레이션 장치(130)는 도로 영상에서 검출된 패치들(110)의 픽셀 좌표 정보를 각각 결정하고, 패치들(110)의 위치 정보 및 픽셀 좌표 정보에 대해 캘리브레이션을 수행하여 패치들(110)의 위치 정보와 패치들(110)의 픽셀 좌표 정보가 대응되도록 하는 정칙 행렬(regular matrix)를 생성한다. 생성되는 정칙 행렬을 호모그래피 매트릭스라 하며, 호모그래피 매트릭스를 생성하는 과정이 캘리브레이션에 해당한다.Specifically, referring to FIG. 5, the calibration apparatus 130 determines pixel coordinate information of the patches 110 detected in the road image, and performs calibration on the position information and the pixel coordinate information of the patches 110, respectively. In this manner, a regular matrix is generated so that the position information of the patches 110 and the pixel coordinate information of the patches 110 correspond to each other. The generated regular matrix is called a homography matrix, and the process of generating a homography matrix corresponds to a calibration.

호모그래피 매트릭스가 생성되면, 캘리브레이션 장치(130)는 생성된 호모그래피 매트릭스를 이용하여 수신된 도로 영상을 변환하여 조감도와 같은 과속 단속 시스템에 적합한 변환 영상을 생성할 수 있다. 예를 들면, 도 6을 참고하면, 캘리브레이션 장치(130)는 수신된 도로 영상을 호모그래피 매트릭스를 이용하여 조감도로 변환할 수 있고, 캘리브레이션 장치(130)가 탑재된 과속 단속 시스템은 조감도를 이용하여 차량의 과속 여부를 단속할 수 있다.When the homography matrix is generated, the calibration device 130 may convert the received road image using the generated homography matrix to generate a converted image suitable for a speed control system such as a bird's eye view. For example, referring to FIG. 6, the calibration device 130 may convert the received road image into a bird's eye view using a homography matrix, and the speed control system equipped with the calibration device 130 may use a bird's eye view. It is possible to control whether the vehicle is overspeed.

캘리브레이션 시스템(100)은 도로 상에서 미리 정의한 위치에 패치들(110)을 위치시키고 도로 영상에서 패치들(110)을 자동으로 검출함으로써, 기존의 방법과 달리 사람이 도로 영상에서 수동으로 패치들(110)의 위치를 선정하는 과정이 불필요하다. 또한, 패치들(110)은 기존의 체스보드 모양의 캘리브레이션 보드가 아닌 원형의 형태로 구성되는바, 기존의 캘리브레이션 보드에 비해 매우 작게 만들 수 있고, 배치가 쉽다는 장점이 있다.The calibration system 100 locates the patches 110 at predefined locations on the road and automatically detects the patches 110 in the road image, so that, unlike the conventional method, a person manually changes the patches 110 in the road image. It is not necessary to select the position of). In addition, the patches 110 is configured in the form of a circular rather than the conventional chessboard calibration board, it can be made very small compared to the existing calibration board, there is an advantage that the arrangement is easy.

따라서, 본 발명에 따르면, 캘리브레이션을 위한 사용자 조작을 요구하지 않고 매우 커다란 캘리브레이션 보드를 사용할 필요가 없어, 캘리브레이션 과정을 간소화시킬 수 있고 사용상 편의성을 향상시킬 수 있다.Therefore, according to the present invention, it is not necessary to use a very large calibration board without requiring a user operation for calibration, so that the calibration process can be simplified and the convenience for use can be improved.

도 7은 보정이 필요한 호모그래피 매트릭스에 의해 변환된 도로 영상을 정상적으로 변환된 도로 영상과 비교하는 도면이다.7 is a diagram comparing a road image converted by a homography matrix requiring correction with a road image normally converted.

도 7을 참고하면, 카메라(120)의 초기 위치에 따라 캘리브레이션을 수행하여 호모그래피 매트릭스를 생성하였다고 하더라도, 외부 환경에 의한 카메라(120)의 위치 변화에 따라 호모그래피 매트릭스에 오차가 발생할 수 있다. 구체적으로, 카메라(120)가 과속 시스템에 구현된 경우, 바람과 같은 외부 요인에 의해 상하 방향으로 흔들릴 수 있다. 이 경우, 카메라(120)의 피치(pitch) 각도가 변할 수 있는데, 이를 반영하여 호모그래피 매트릭스를 보정해줄 필요가 있다.Referring to FIG. 7, even if a homography matrix is generated by performing calibration according to the initial position of the camera 120, an error may occur in the homography matrix according to a change in the position of the camera 120 due to an external environment. In detail, when the camera 120 is implemented in the speeding system, the camera 120 may be shaken in the vertical direction by external factors such as wind. In this case, the pitch angle of the camera 120 may change, and it is necessary to correct the homography matrix by reflecting this.

예를 들면, 카메라(120)로부터 수신된 도로 영상을 정상적인 호모그래피 매트릭스로 변환하는 경우 제1 변환 영상과 같이 올바른 조감도가 생성될 수 있으나, 보정이 필요한 호모그래피 매트릭스로 변환하는 경우 제2 변환 영상과 같이 차량의 위치 및 차선의 상대적인 위치 정보가 잘못된 조감도가 생성될 수 있다.For example, when the road image received from the camera 120 is converted into a normal homography matrix, a correct bird's eye view may be generated as in the first converted image, but when the road image received from the camera 120 is converted into a homography matrix requiring correction, the second converted image may be generated. As described above, the bird's eye view may be generated in which the position of the vehicle and the relative position information of the lane are incorrect.

따라서, 캘리브레이션 장치(130)는 도로 영상의 물리 공간 상의 무한 원점(point at infinity)을 이용하여 제1 소실점을 결정하고, 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 제2 소실점을 결정하고, 제1 소실점과 제2 소실점 사이의 차이를 이용하여 호모그래피 매트릭스를 보정한다.Accordingly, the calibration device 130 determines a first vanishing point using a point at infinity on the physical space of the road image, performs image processing on the road image, and determines a second vanishing point. The homography matrix is corrected using the difference between and the second vanishing point.

도 8은 한 실시예에 따른 캘리브레이션 장치가 호모그래피 매트릭스를 보정하는 방법을 설명하는 도면이다.8 is a diagram for describing a method of calibrating a homography matrix by a calibration apparatus according to an embodiment.

도 8을 참고하면, 캘리브레이션 장치(130)는 호모그래피 매트릭스를 이용하여 무한 원점을 도로 영상으로 사영하여 도로 영상에서 지평선을 결정하고, 지평선을 제1 소실점으로 결정한다.Referring to FIG. 8, the calibration apparatus 130 determines a horizon from a road image by projecting an infinite origin into a road image using a homography matrix, and determines the horizon as a first vanishing point.

구체적으로, 무한 원점은 물리 공간에서 평행선들이 만나는 가상의 점을 의미한다. 물리 공간인 도로 상에 존재하는 무한 원점을 호모그래피 매트릭스를 이용하여 도로 영상에 사영하는 경우, 무한 원점은 도로 영상에서 평행선들이 만나는 소실점 또는 지평선에 대응하게 된다. 따라서, 캘리브레이션 장치(130)는 지평선 자체를 제1 소실점으로 결정할 수 있다.Specifically, the infinite origin refers to a virtual point where parallel lines meet in physical space. When the infinite origin existing on the road, which is a physical space, is projected on the road image using a homography matrix, the infinite origin corresponds to a vanishing point or a horizon where parallel lines meet in the road image. Therefore, the calibration device 130 may determine the horizon itself as the first vanishing point.

한편, 캘리브레이션 장치(130)는 지평선을 결정하는데 있어, 물리 공간 상의 모든 무한 원점들을 호모그래피 매트릭스와 연산하지 않고, 도로 영상에의 양 가로 끝 두 점을 사영하여 선으로 연결하고, 연결된 선을 지평선으로 결정할 수도 있다.Meanwhile, in determining the horizon, the calibration device 130 does not calculate all the infinite origins in the physical space with the homography matrix, but connects the two horizontal ends to the road image by a line, and connects the connected lines to the horizon. You can also decide.

또한, 캘리브레이션 장치(130)는 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 도로 영상에 존재하는 복수의 차선들을 식별하고, 복수의 차선들이 만나는 교차점을 제2 소실점으로 결정한다. 이 경우, 캘리브레이션 장치(130)는 칼만 필터(Kalman Filter)와 같은 추적을 통한 필터링 기법을 수행할 수 있다. 필터링을 수반한 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 차선과 같은 직선 성분들을 식별하고, 직선 성분들의 교차점을 구하는 방법은 이미 공지된 사항으로 본 명세서에서는 자세한 설명을 생략한다.In addition, the calibration device 130 performs image processing on the road image to identify a plurality of lanes existing in the road image, and determines an intersection point where the plurality of lanes meet as a second vanishing point. In this case, the calibration device 130 may perform a filtering technique through tracking, such as a Kalman filter. A method of identifying linear components such as lanes and obtaining intersection points of the linear components by using an image processing technique with filtering is well known and thus detailed description thereof will be omitted.

이후, 캘리브레이션 장치(130)는 제1 소실점과 제2 소실점을 비교하여 카메라(120) 피치 각도 변위를 결정하고, 피치 각도 변위를 이용하여 호모그래피 매트릭스를 보정한다.Thereafter, the calibration device 130 compares the first vanishing point and the second vanishing point to determine the pitch angle displacement of the camera 120, and corrects the homography matrix using the pitch angle displacement.

구체적으로, 호모그래피 매트릭스는 내부 매트릭스(Intrinsic matrix)와 외부 매트릭스(Extrinsic matrix)의 곱으로 구성된다, 이를 정의하면 수학식 1과 같다.Specifically, the homography matrix is composed of a product of an inner matrix and an outer matrix, which are defined in Equation 1 below.

Figure 112019010944349-pat00001
Figure 112019010944349-pat00001

수학식 1에서, H0는 호모그래피 매트릭스이고, K는 내부 매트릭스이고, S는 외부 매트릭스를 의미한다.In Equation 1, H 0 is a homography matrix, K is an inner matrix, and S means an outer matrix.

수학식 1에 따라, 외부 매트릭스는 내부 매트릭스의 역행렬과 호모그래피 매트릭스의 곱으로 나타낼 수 있으며, 외부 매트릭스의 행렬값들은 회전 변환에 따른 열벡터 및 평행 이동에 따른 열벡터를 의미한다. 이를 정의하면 수학식 2와 같다.According to Equation 1, the outer matrix may be represented by the product of the inverse matrix of the inner matrix and the homography matrix, and the matrix values of the outer matrix mean a column vector according to rotation transformation and a column vector according to parallel movement. This is defined as in Equation 2.

Figure 112019010944349-pat00002
Figure 112019010944349-pat00002

수학식 2에서, t는 평행 이동 성분을 의미한다. 또한, r1 및 r2는 회전 변환 성분이며, 구체적으로 물리계의 2차원 축에 대한 회전 변환을 의미한다. 여기서 3차원축을 모두 복원하기 위해 r1와 r2의 외적을 이용하여 3차원 축의 회전 성분 매트릭스를 구할 수 있다. 이를 정의하면 수학식 3과 같다.In Equation 2, t means a parallel shift component. In addition, r 1 and r 2 are rotation transformation components, and specifically, means rotation transformation about a two-dimensional axis of the physical system. Here, in order to recover all three-dimensional axes, the rotation component matrix of the three-dimensional axis can be obtained using the cross products of r 1 and r 2 . This is defined as in Equation 3.

Figure 112019010944349-pat00003
Figure 112019010944349-pat00003

수학식 3에서, RW는 3차원 축의 회전 성분 매트릭스를 의미한다.In Equation 3, R W means the rotational component matrix of the three-dimensional axis.

또한, 물리계에서 카메라로 축 회전을 수행하는 TC W를 정의하면 수학식 4와 같다.In addition, if T C W that performs the axis rotation from the physical system to the camera is defined as Equation 4.

Figure 112019010944349-pat00004
Figure 112019010944349-pat00004

또한, TC W와 RW를 곱하여 카메라 상에서의 회전 성분인 RC를 구할 수 있다. 이를 정의하면 수학식 5와 같다.In addition, T C W and R W can be multiplied to obtain R C , which is a rotation component on the camera. This is defined as in Equation 5.

Figure 112019010944349-pat00005
Figure 112019010944349-pat00005

RC의 성분들을 통해 피치 각도는 수학식 6과 같이 정의될 수 있고, 피치 각도 변위는 수학식 7과 같이 정의될 수 있다.Through the components of R C , the pitch angle may be defined as shown in Equation 6, and the pitch angle displacement may be defined as shown in Equation 7.

Figure 112019010944349-pat00006
Figure 112019010944349-pat00006

Figure 112019010944349-pat00007
Figure 112019010944349-pat00007

수학식 7에서,

Figure 112019010944349-pat00008
는 제1 소실점과 제2 소실점의 y축 좌표의 차이이고,
Figure 112019010944349-pat00009
는 보상될 피치 각도 변위를 의미한다.In Equation 7,
Figure 112019010944349-pat00008
Is the difference between the y-axis coordinates of the first vanishing point and the second vanishing point,
Figure 112019010944349-pat00009
Means the pitch angular displacement to be compensated for.

수학식 7에서 정의된

Figure 112019010944349-pat00010
를 이용하여 피치 각도 보상 회전 행렬 R'을 정의하면, 수학식 8과 같다.Defined in Equation 7
Figure 112019010944349-pat00010
If the pitch angle compensation rotation matrix R 'is defined using Equation (8).

Figure 112019010944349-pat00011
Figure 112019010944349-pat00011

또한, R'과 RW를 곱하여 새로운 피치 각도 보상 회전 행렬 Rnew를 구할 수 있으며, 이를 정의하면 수학식 9와 같다.In addition, a new pitch angle compensation rotation matrix R new may be obtained by multiplying R 'and R W , which is defined by Equation 9 below.

Figure 112019010944349-pat00012
Figure 112019010944349-pat00012

또한, 내부 매트릭스와 Rnew의 곱으로 H'를 구할 수 있으며, 이를 정의하면 수학식 10과 같다.In addition, H 'can be obtained by multiplying an internal matrix and R new , which is defined by Equation 10.

Figure 112019010944349-pat00013
Figure 112019010944349-pat00013

또한, H'의 1열, H'의 2열 및 호모그래피 매트릭스의 3열을 이용하여 보정된 호모그래피 매트릭스를 구할 수 있으며, 이를 정의하면 수학식 11과 같다.In addition, a corrected homography matrix can be obtained using the first column of H ', the second column of H', and the third column of the homography matrix, which are defined by Equation (11).

Figure 112019010944349-pat00014
Figure 112019010944349-pat00014

위와 같이, 수학식 1 내지 수학식 11을 통해 캘리브레이션 장치(130)는 제1 소실점과 제2 소실점의 피치 각도 변위를 결정하고, 결정된 피치 각도 변위를 이용하여 호모그래피 매트릭스를 보정할 수 있다.As described above, the calibration apparatus 130 may determine the pitch angular displacement of the first vanishing point and the second vanishing point through Equations 1 to 11, and correct the homography matrix using the determined pitch angular displacement.

한편, 캘리브레이션 장치(130)는 프레임 단위로 호모그래피 매트릭스를 보정할 수 있다.The calibration device 130 may correct the homography matrix on a frame basis.

본 발명에 따르면, 검지 환경 변화에 따라 호모그래피 매트릭스를 자동으로 갱신하는바, 본 발명을 이용하는 과속 단속 시스템의 성능을 지속적으로 유지할 수 있다.According to the present invention, the homography matrix is automatically updated as the detection environment changes, so that the performance of the speed regulation system using the present invention can be continuously maintained.

도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 캘리브레이션 시스템을 설명하는 도면이고, 도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 예시적인 패치들 및 거리 센서들을 도시하는 도면이고, 도 11은 다른 실시예에 따른 예시적인 패치들이 도로 상에 배치되는 방법을 설명하는 도면이고, 도 12는 다른 실시예에 따른 캘리브레이션 장치가 도로 영상을 이용하여 캘리브레이션을 통해 호모그래피 매트릭스를 생성하는 방법을 설명하는 도면이다.9 is a diagram illustrating a calibration system according to another embodiment of the present invention, FIG. 10 is a diagram illustrating exemplary patches and distance sensors according to another embodiment of the present invention, and FIG. FIG. 12 is a diagram illustrating a method of arranging exemplary patches on a road, and FIG. 12 is a diagram illustrating a method of generating a homography matrix through calibration using a road image according to another exemplary embodiment.

도 9를 참고하면, 캘리브레이션 시스템(200)은 패치들(210), 거리 센서들(220), 카메라(230) 및 캘리브레이션 장치(240)를 포함한다.Referring to FIG. 9, the calibration system 200 includes patches 210, distance sensors 220, a camera 230, and a calibration device 240.

패치들(210)은 적어도 4개로 구성되며, 동일한 크기의 직사각형 모양을 갖는다.The patches 210 consist of at least four and have a rectangular shape of the same size.

예를 들면, 도 10을 참고하면, 제1 패치(211), 제2 패치(212), 제3 패치(213) 및 제4 패치(214)는 자동차 번호판 모양의 직사각형 모양을 가질 수 있고, 모두 동일한 크기일 수 있다.For example, referring to FIG. 10, the first patch 211, the second patch 212, the third patch 213 and the fourth patch 214 may have a rectangular shape in the shape of a license plate, and all of them. It may be the same size.

거리 센서들(220)은 각 패치들 상에 위치한다. 이 경우, 거리 센서들(220)은 카메라(230)로부터 각 거리 센서가 위치한 각 패치들까지의 거리를 측정한다.Distance sensors 220 are located on each of the patches. In this case, the distance sensors 220 measure a distance from the camera 230 to each of the patches where the distance sensors are located.

예를 들면, 도 10을 참고하면, 제1 거리 센서(221)는 제1 패치(211) 상단에 위치하고, 제2 거리 센서(222)는 제2 패치(212) 상단에 위치하고, 제3 거리 센서(223)는 제3 패치(213) 상단에 위치하고, 제4 거리 센서(224)는 제4 패치(214) 상단에 위치할 수 있다. 또한, 거리 센서들(220)은 패치들(210) 상에 회전 가능하게 위치하여 카메라(230)로부터 각 거리 센서가 위치한 각 패치들까지의 거리를 측정할 수 있다.For example, referring to FIG. 10, the first distance sensor 221 is located on the top of the first patch 211, the second distance sensor 222 is located on the top of the second patch 212, and the third distance sensor The 223 may be located on the top of the third patch 213, and the fourth distance sensor 224 may be located on the top of the fourth patch 214. In addition, the distance sensors 220 may be rotatably positioned on the patches 210 to measure a distance from the camera 230 to each of the patches where the distance sensors are located.

한편, 패치들(210)은 도로 상에서 카메라(230)를 기준으로 미리 설정된 서로 다른 위치에 각각 배치되고, 각 패치들에 대응하는 거리 센서가 측정한 위치 정보를 수치화하여 표시하는 디스플레이 패널을 각각 포함한다.On the other hand, the patches 210 are each disposed in a different position previously set with respect to the camera 230 on the road, and each includes a display panel for digitizing and displaying the position information measured by the distance sensor corresponding to each patch do.

예를 들면, 도 11을 참고하면, 제1 패치(211)가 카메라(230)의 위치를 기준으로 좌측 방향으로 20m, 상측 방향으로 20m 떨어져서 배치되고, 제2 패치(212)가 카메라(230)의 위치를 기준으로 좌측 방향으로 20m, 상측 방향으로 40m 떨어져서 배치되고, 제3 패치(213)가 카메라(230)의 위치를 기준으로 우측 방향으로 10m, 상측 방향으로 40m 떨어져서 배치되고, 제4 패치(214)가 카메라(230)의 위치를 기준으로 우측 방향으로 20m, 상측 방향으로 20m 떨어져서 배치된 경우, 제1 거리 센서(221)는 LED 패널을 이용하여 (20, 20)을, 제2 거리 센서(222)는 LED 패널을 이용하여 (20, 40)을, 제3 거리 센서(223)는 LED 패널을 이용하여 (10, 40)을, 제4 거리 센서(224)는 LED 패널을 이용하여 (20, 20)을 표시할 수도 있다. 이 경우, 카메라(230)의 위치를 기준으로 좌측 방향의 패치들의 디스플레이 패널과 우측 방향의 패치들의 디스플레이 패널의 색상을 서로 달리 구성하였으므로, 부호를 표시하지 않고 수치만을 디스플레이 패널에 표시할 수 있다.For example, referring to FIG. 11, the first patch 211 is disposed 20m in the left direction and 20m in the upper direction based on the position of the camera 230, and the second patch 212 is the camera 230. The third patch 213 is disposed at a distance of 20m in the left direction and 40m in the upward direction based on the position of the camera, and the third patch 213 is disposed at a distance of 10m in the right direction and 40m in the upper direction based on the position of the camera 230 and the fourth patch. When the 214 is disposed 20 m in the right direction and 20 m in the upward direction based on the position of the camera 230, the first distance sensor 221 uses the LED panel to make the (20, 20) a second distance. The sensor 222 uses the LED panel (20, 40), the third distance sensor 223 using the LED panel (10, 40), the fourth distance sensor 224 using the LED panel (20, 20) may be displayed. In this case, since the display panel of the patches in the left direction and the display panel of the patches in the right direction are configured differently based on the position of the camera 230, only numerical values may be displayed on the display panel without displaying a sign.

만일 카메라(230)의 위치를 기준으로 좌측 방향의 패치들의 디스플레이 패널과 우측 방향의 패치들의 디스플레이 패널의 색상을 서로 달리 구성하지 않은 경우, 제1 거리 센서(221)는 LED 패널을 이용하여 (-20, 20)을, 제2 거리 센서(222)는 LED 패널을 이용하여 (-20, 40)을, 제3 거리 센서(223)는 LED 패널을 이용하여 (10, 40)을, 제4 거리 센서(224)는 LED 패널을 이용하여 (20, 20)을 표시할 수 있다. If the display panel of the patches in the left direction and the display panel of the patches in the right direction are not configured differently based on the position of the camera 230, the first distance sensor 221 uses the LED panel (−). 20, 20, the second distance sensor 222 using the LED panel (-20, 40), the third distance sensor 223 using the LED panel (10, 40), the fourth distance The sensor 224 may display 20, 20 using an LED panel.

카메라(230)는 도로 영상을 촬영한다.The camera 230 photographs a road image.

도 12를 참고하면, 캘리브레이션 장치(240)는 도로 영상에 포함된 패치들(210)을 검출하고, 거리 센서들(220)을 통해 측정된 각 패치들의 위치 정보를 획득한다.Referring to FIG. 12, the calibration device 240 detects the patches 210 included in the road image, and obtains location information of each patch measured through the distance sensors 220.

구체적으로, 캘리브레이션 장치(240)는 자동차 번호판 인식 알고리즘과 같은 수치인식 알고리즘을 이용하여 패치들(210)의 디스플레이 패널에 포함된 수치를 인식하여 각 패치들(210)의 위치 정보를 획득한다.In detail, the calibration apparatus 240 acquires position information of each patch 210 by recognizing a numerical value included in the display panel of the patches 210 using a numerical recognition algorithm such as a license plate recognition algorithm.

캘리브레이션 장치(240)는 도로 영상에서 검출된 패치들(210)의 픽셀 좌표 정보를 각각 결정한다. 이 경우, 캘리브레이션 장치(240)는 패치들(210)의 하단 중심부의 픽셀을 기준으로 패치들(210)의 픽셀 좌표 정보를 각각 결정할 수 있다.The calibration device 240 determines pixel coordinate information of the patches 210 detected in the road image, respectively. In this case, the calibration device 240 may determine the pixel coordinate information of the patches 210 based on the pixels of the lower centers of the patches 210, respectively.

캘리브레이션 장치(240)는 위치 정보 및 도로 영상에서 패치들의 픽셀 좌표 정보들에 대해 캘리브레이션을 수행하여 호모그래피 매트릭스를 생성한다.The calibration device 240 generates a homography matrix by calibrating the pixel coordinate information of the patches in the location information and the road image.

구체적으로, 캘리브레이션 장치(240)는 패치들(110)의 위치 정보와 패치들(110)의 픽셀 정보가 대응되도록 하는 호모그래피 매트릭스를 생성한다.In detail, the calibration device 240 generates a homography matrix that allows the position information of the patches 110 and the pixel information of the patches 110 to correspond to each other.

캘리브레이션 시스템(200)은 거리 센서들(220)을 통해 도로 상에 임의로 위치한 패치들(210)의 위치 정보를 자동으로 결정할 수 있어 기존의 방법과 달리 사람이 도로 영상에서 수동으로 패치들(210)의 위치를 선정하는 과정이 불필요하다. 또한, 패치들(210)은 기존의 체스보드 모양의 캘리브레이션 보드가 아닌 자동차 번호판 형태로 구성되는바, 기존의 캘리브레이션 보드에 비해 매우 작게 만들 수 있고, 배치가 쉽다는 장점이 있다.The calibration system 200 may automatically determine the location information of the patches 210 randomly located on the road through the distance sensors 220 so that a human may manually patch the patches 210 in the road image unlike the conventional method. The process of selecting a location is unnecessary. In addition, the patches 210 are configured in the form of a license plate rather than a conventional chessboard-shaped calibration board, it can be made very small compared to the existing calibration board, there is an advantage that it is easy to deploy.

따라서, 본 발명에 따르면, 캘리브레이션을 위한 사용자 조작을 요구하지 않고 매우 커다란 캘리브레이션 보드를 사용할 필요가 없어, 캘리브레이션 과정을 간소화시킬 수 있고 사용상 편의성을 향상시킬 수 있다.Therefore, according to the present invention, it is not necessary to use a very large calibration board without requiring a user operation for calibration, so that the calibration process can be simplified and the convenience for use can be improved.

또한, 캘리브레이션 장치(240)는 도 7 및 도 8에서 설명한 방법과 동일한 방법으로 호모그래피 매트릭스를 보정한다.In addition, the calibration device 240 corrects the homography matrix in the same manner as described with reference to FIGS. 7 and 8.

도 13은 캘리브레이션 시스템이 수신된 도로 영상에 대해 캘리브레이션을 수행하는 방법을 설명하는 도면이다.FIG. 13 is a diagram illustrating a method of performing calibration on a received road image by a calibration system.

도 13을 참고하면, 캘리브레이션 시스템은 카메라를 통해 도로 영상을 수신한다(S100).Referring to FIG. 13, the calibration system receives a road image through a camera (S100).

캘리브레이션 시스템은 수신된 도로 영상에 포함된 적어도 4개의 패치들을 검출한다(S110).The calibration system detects at least four patches included in the received road image (S110).

캘리브레이션 시스템은 각 패치들에 대응하는 위치 정보들을 획득한다(S120).The calibration system acquires location information corresponding to each patch (S120).

이 경우, 캘리브레이션 시스템은 각 패치들에 대해 미리 설정된 위치 정보를 이용하여 각 패치들에 대응하는 위치 정보들을 획득할 수 있고, 각 패치들 상에 위치한 거리 센서들을 통해 측정된 위치 정보들을 획득하여 각 패치들에 대응하는 위치 정보들을 획득할 수도 있다.In this case, the calibration system may obtain location information corresponding to each patch by using the preset location information for each patch, and obtain the location information measured by the distance sensors located on the respective patches. Location information corresponding to the patches may be obtained.

캘리브레이션 시스템은 도로 영상에서 각 패치들의 픽셀 좌표 정보들을 획득한다(S130).The calibration system obtains pixel coordinate information of each patch in the road image (S130).

캘리브레이션 시스템은 각 패치들의 위치 정보 및 픽셀 좌표 정보에 대해 캘리브레이션을 수행하여 각 패치들의 위치 정보와 픽셀 좌표 정보가 대응되도록 하는 호모그래피 매트릭스를 생성한다(S140). 이 경우, 생성된 호모그래피 매트릭스는 카메라의 초기 위치에 따라 생성된 호모그래피 매트릭스에 해당한다.The calibration system performs calibration on the location information and the pixel coordinate information of each patch to generate a homography matrix that allows the location information and the pixel coordinate information of each patch to correspond (S140). In this case, the generated homography matrix corresponds to the homography matrix generated according to the initial position of the camera.

캘리브레이션 시스템은 도로 영상의 물리 공간 상의 무한 원점을 이용하여 제1 소실점을 결정하고, 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 제2 소실점을 결정하고, 제1 소실점과 제2 소실점 사이의 차이를 이용하여 호모그래피 매트릭스를 보정한다(S150).The calibration system determines the first vanishing point using the infinite origin in the physical space of the road image, performs image processing on the road image to determine the second vanishing point, and uses the difference between the first vanishing point and the second vanishing point. The homography matrix is corrected (S150).

구체적으로, 캘리브레이션 시스템은 호모그래피 매트릭스를 이용하여 무한 원점을 도로 영상으로 사영하여 도로 영상에서 지평선을 결정하고, 지평선을 제1 소실점으로 결정한다.In detail, the calibration system uses a homography matrix to project the infinite origin into the road image to determine the horizon in the road image, and to determine the horizon as the first vanishing point.

또한, 캘리브레이션 시스템은 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 도로 영상에 존재하는 복수의 차선들을 식별하고, 복수의 차선들이 만나는 교차점을 제2 소실점으로 결정한다.In addition, the calibration system performs image processing on the road image to identify a plurality of lanes existing in the road image, and determines an intersection point where the plurality of lanes meet as a second vanishing point.

이후, 캘리브레이션 시스템은 제1 소실점과 제2 소실점을 비교하여 카메라의 피치 각도 변위를 결정하고, 피치 각도 변위를 이용하여 호모그래피 매트릭스를 보정한다.Then, the calibration system compares the first vanishing point and the second vanishing point to determine the pitch angle displacement of the camera, and corrects the homography matrix using the pitch angle displacement.

본 발명에 따르면, 자동으로 기준 픽셀들을 결정하여 캘리브레이션을 수행하는바, 캘리브레이션을 위한 사용자 조작을 요구하지 않고 매우 커다란 캘리브레이션 보드를 사용할 필요가 없어, 캘리브레이션 과정을 간소화시킬 수 있고 사용상 편의성을 향상시킬 수 있다.According to the present invention, calibration is performed by automatically determining the reference pixels, eliminating the need for a user operation for calibration and using a very large calibration board, which simplifies the calibration process and improves ease of use. have.

또한, 본 발명에 따르면, 검지 환경 변화에 따라 호모그래피 매트릭스를 자동으로 갱신하는바, 본 발명을 이용하는 과속 단속 시스템의 성능을 지속적으로 유지할 수 있다.In addition, according to the present invention, the homography matrix is automatically updated in accordance with the change of detection environment, so that the performance of the speed regulation system using the present invention can be continuously maintained.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements of those skilled in the art using the basic concepts of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of rights.

Claims (15)

캘리브레이션 시스템으로서,
도로 상에 배치된 적어도 4개의 패치들,
도로 영상을 촬영하는 카메라, 그리고
상기 도로 영상에 포함된 상기 패치들을 검출하고, 각 패치들의 미리 설정된 위치 정보 및 상기 도로 영상에서 각 패치들의 픽셀 좌표 정보에 캘리브레이션을 수행하여 호모그래피 매트릭스를 생성하는 캘리브레이션 장치를 포함하며,
상기 캘리브레이션 장치는
상기 도로 영상의 물리 공간 상의 무한 원점(point at infinity)을 이용하여 제1 소실점(vanishing point)을 결정하고, 상기 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 제2 소실점을 결정하고, 상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점 사이의 차이를 이용하여 상기 호모그래피 매트릭스를 보정하는, 캘리브레이션 시스템.
As a calibration system,
At least four patches placed on the roadway,
A camera that shoots road footage, and
And a calibration apparatus for detecting the patches included in the road image, and performing a calibration on preset position information of each patch and pixel coordinate information of each patch in the road image to generate a homography matrix.
The calibration device
A first vanishing point is determined using a point at infinity in the physical space of the road image, and a second vanishing point is determined by performing image processing on the road image. And calibrate the homography matrix using the difference between the second vanishing points.
제1항에 있어서,
상기 패치들은
도로 상에서 상기 카메라를 기준으로 미리 설정된 서로 다른 위치에 각각 배치되는 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 1,
The patches
And a calibration system each disposed at a different position preset on the road based on the camera.
제2항에 있어서,
상기 패치들은
각각 서로 다른 내부 패턴을 갖는 동일한 크기의 원형 모양인 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 2,
The patches
Calibration system of the same size circular shape, each with a different internal pattern.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 캘리브레이션 장치는
상기 호모그래피 매트릭스를 이용하여 상기 무한 원점을 상기 도로 영상으로 사영하여 상기 도로 영상에서 지평선을 결정하고, 상기 지평선을 상기 제1 소실점으로 결정하는 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 1,
The calibration device
And a horizon in the road image by projecting the infinite origin into the road image using the homography matrix, and determining the horizon as the first vanishing point.
제1항에 있어서,
상기 캘리브레이션 장치는
상기 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 상기 도로 영상에 존재하는 복수의 차선들을 식별하고, 상기 복수의 차선들이 만나는 교차점을 상기 제2 소실점으로 결정하는 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 1,
The calibration device
And performing image processing on the road image to identify a plurality of lanes existing in the road image, and to determine an intersection where the plurality of lanes meet as the second vanishing point.
제1항에 있어서,
상기 캘리브레이션 장치는
상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점을 비교하여 상기 카메라의 피치 각도 변위를 결정하고, 상기 피치 각도 변위를 이용하여 상기 호모그래피 매트릭스를 보정하는 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 1,
The calibration device
A calibration system for comparing the first vanishing point and the second vanishing point to determine a pitch angular displacement of the camera, and correcting the homography matrix using the pitch angular displacement.
캘리브레이션 시스템으로서,
도로 상에 배치된 적어도 4개의 패치들,
각 패치들 상에 위치한 거리 센서들,
도로 영상을 촬영하는 카메라, 그리고
상기 도로 영상에 포함된 상기 패치들을 검출하고, 상기 거리 센서들을 통해 측정된 각 패치들의 위치 정보를 획득하고, 상기 위치 정보 및 상기 도로 영상에서 각 패치들의 픽셀 좌표 정보에 대해 캘리브레이션을 수행하여 호모그래피 매트릭스를 생성하는 캘리브레이션 장치를 포함하며,
상기 캘리브레이션 장치는
상기 도로 영상의 물리 공간 상의 무한 원점을 이용하여 제1 소실점을 결정하고, 상기 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 제2 소실점을 결정하고, 상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점 사이의 차이를 이용하여 상기 호모그래피 매트릭스를 보정하는, 캘리브레이션 시스템.
As a calibration system,
At least four patches placed on the roadway,
Distance sensors located on each patch,
A camera that shoots road footage, and
Detects the patches included in the road image, obtains location information of each patch measured by the distance sensors, and performs calibration on the location information and pixel coordinate information of each patch in the road image. A calibration device for generating a matrix,
The calibration device
A first vanishing point is determined using an infinite original point on the physical space of the road image, an image processing is performed on the road image to determine a second vanishing point, and the difference between the first vanishing point and the second vanishing point is used. Calibrating the homography matrix.
제8항에 있어서,
상기 패치들은
도로 상에서 상기 카메라를 기준으로 미리 설정된 서로 다른 위치에 각각 배치되는 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 8,
The patches
And a calibration system arranged at different positions preset based on the camera on the road.
제9항에 있어서,
상기 패치들은
동일한 크기의 직사각형 모양인 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 9,
The patches
Calibration system of the same size rectangular shape.
제10항에 있어서,
상기 패치들은 각 패치들에 대응하는 거리 센서가 측정한 위치 정보를 수치화하여 표시하는 디스플레이 패널을 각각 포함하고,
상기 캘리브레이션 장치는 상기 디스플레이 패널에 포함된 수치를 인식하여 상기 위치 정보를 획득하는 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 10,
The patches each include a display panel for digitizing and displaying the position information measured by the distance sensor corresponding to each patch,
And a calibration device configured to acquire the location information by recognizing a numerical value included in the display panel.
삭제delete 제8항에 있어서,
상기 캘리브레이션 장치는
상기 호모그래피 매트릭스를 이용하여 상기 무한 원점을 상기 도로 영상으로 사영하여 상기 도로 영상에서 지평선을 결정하고, 상기 지평선을 상기 제1 소실점으로 결정하는 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 8,
The calibration device
And a horizon in the road image by projecting the infinite origin into the road image using the homography matrix, and determining the horizon as the first vanishing point.
제8항에 있어서,
상기 캘리브레이션 장치는
상기 도로 영상에 대해 이미지 프로세싱을 수행하여 상기 도로 영상에 존재하는 복수의 차선들을 식별하고, 상기 복수의 차선들이 만나는 교차점을 상기 제2 소실점으로 결정하는 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 8,
The calibration device
And performing image processing on the road image to identify a plurality of lanes existing in the road image, and to determine an intersection where the plurality of lanes meet as the second vanishing point.
제8항에 있어서,
상기 캘리브레이션 장치는
상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점을 비교하여 상기 카메라의 피치 각도 변위를 결정하고, 상기 피치 각도 변위를 이용하여 상기 호모그래피 매트릭스를 보정하는 캘리브레이션 시스템.
The method of claim 8,
The calibration device
A calibration system for comparing the first vanishing point and the second vanishing point to determine a pitch angular displacement of the camera, and correcting the homography matrix using the pitch angular displacement.
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