KR20150055345A - Method to estimate the distance between vehicles using image alalysis and apparatus therefor - Google Patents
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Abstract
Description
본 명세서는 영상 분석을 이용한 차간 거리 추정 장치 및 영상 분석을 이용한 차간 거리 추정 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 차량에 설치된 카메라 설치 정보를 모르는 상황에서도 입력 영상과 차량의 속도만으로, 또는 입력 영상만으로 전방차량과의 거리를 추정하는 방법 및 그에 사용되는 장치에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to an inter-vehicle distance estimation apparatus and an inter-vehicle distance estimation method using image analysis, and more particularly, To a method for estimating a distance to a preceding vehicle and to an apparatus used therefor.
오늘날 자동차가 널리 보급되면서 운전자의 편의를 위한 관련기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 내비게이션, 차량용 블랙박스와 같이 운전자의 운전을 보조하는 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 기술이 증가하고 있다. 또한, 영상 기반의 운전자 보조장치가 그 범용성과 경제성으로 인해 점차 수요가 증가하고 있다.BACKGROUND OF THE INVENTION With the widespread use of automobiles today, related technologies for the convenience of drivers are rapidly developing. In particular, ADAS (Advanced Driver Assistance System) technology that assists drivers in driving, such as navigation and a vehicle black box, is increasing. In addition, demand for video-based driver assistance devices is increasing due to its versatility and economy.
종래의 차량의 후면을 촬영한 영상으로부터 주행 차량을 검출하는 연구는 학습된 데이터를 이용하는 방법과 차량의 엣지(edge), 명암, 대칭성 등의 특징들을 찾아내는 방법 등이 있다. 차량의 후면을 촬영한 영상을 이용하여 차량간 거리를 추정하는 기술은 차량을 촬영하는 카메라 설치정보 및 영상에서 검출된 전방 차량의 넓이 또는 차량의 위치를 이용한다. 그러나, 차량의 넓이를 이용한 차량간 거리 추정방법은 차량의 크기가 모두 동일하다는 가정한 상태에서 차량간 거리를 추정하므로 그 결과값의 신뢰도가 떨어지게 된다. Research on detecting a traveling vehicle from an image of a rear surface of a conventional vehicle includes a method of using learned data and a method of detecting characteristics such as edge, contrast, and symmetry of the vehicle. The technique for estimating the distance between vehicles using the image of the rear side of the vehicle uses the camera installation information for photographing the vehicle and the width of the front vehicle or the position of the vehicle detected from the image. However, the method of estimating the inter-vehicle distance using the vehicle width estimates the inter-vehicle distance under the assumption that the sizes of the vehicles are all the same.
또한, 종래의 연구는 영상차량에 설치된 카메라의 설치높이, 설치각도 등을 미리 알고 있어야만 차량간 거리를 추정할 수 있고, 만약 이러한 카메라 설치 정보를 모르는 경우는 촬영 영상만으로 차량간 거리를 추정할 수 없는 한계점이 있었다.In addition, according to the conventional research, the distance between the vehicles can be estimated only by knowing the installation height and the installation angle of the camera installed in the video vehicle. If the camera installation information is unknown, the distance between the vehicles can be estimated There was no limit.
본 명세서는 영상 분석을 이용한 차간 거리 추정 장치 및 영상 분석을 이용한 차간 거리 추정 방법을 제공하는 데에 그 목적이 있다. 보다 구체적으로는 차량에 설치된 카메라 정보(설치높이 및 설치각도 등)를 모르는 상황에서도 입력 영상 및 카메라가 설치된 차량의 속도를 이용하여, 또는 입력 영상과 주행중인 도로의 차선 정보를 이용하여 전방차량과의 거리를 추정하는 방법 및 그에 사용되는 장치를 제공하는 것에 목적이 있다.An object of the present invention is to provide an inter-vehicle distance estimation apparatus using image analysis and an inter-vehicle distance estimation method using image analysis. More specifically, even when the camera information (installation height, installation angle, and the like) installed on the vehicle is unknown, the speed of the vehicle equipped with the input image and the camera is used, or the lane information of the road, And a device used therefor.
본 명세서의 일 실시예에 따라 영상을 분석하여 차간 거리를 추정하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 차량 전방을 촬영한 영상으로부터 전방 차량 영역을 검출하는 단계; 상기 검출한 전방 차량 영역을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하는 단계; 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.There is provided a method of estimating a headway distance by analyzing an image according to an embodiment of the present invention. The method includes the steps of: detecting a forward vehicle zone from an image of a front of the vehicle; Converting the detected front vehicle area into positional information in the image; And calculating a headway distance from the forward vehicle using the function relationship between the position information and the forward distance in the image.
본 명세서의 다른 실시예에 따라 차간 거리 추정 장치가 제공된다. 상기 장치는 차량 전방을 촬영한 영상을 수신하는 영상 수신부; 상기 수신한 영상으로부터 전방 차량 영역을 검출하는 검출부; 상기 검출한 전방 차량 영역을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하고, 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산하는 거리 계산부를 포함할 수 있다.According to another embodiment of the present invention, an inter-vehicle distance estimating apparatus is provided. The apparatus includes: an image receiving unit that receives an image of a front of a vehicle; A detecting unit detecting a forward vehicle area from the received image; And a distance calculation unit which converts the detected front vehicle area into positional information in the image and calculates an inter-vehicle distance from the preceding vehicle by using a function relation between the positional information and the forward distance in the image have.
본 명세서의 실시예들은 차량 전방을 촬영한 영상을 분석하여 차간 거리를 추정 수 있는 효과가 있다. 특히 차량에 설치된 카메라 정보(설치높이 및 설치각도 등)를 모르는 상황에서도 입력영상과 카메라가 설치된 차량의 속도만으로 전방차량과의 거리를 추정할 수 있는 효과가 있다.The embodiments of the present invention have an effect of being able to estimate an inter-vehicle distance by analyzing an image photographed in front of the vehicle. In particular, even when the camera information (installation height, installation angle, and the like) installed in the vehicle is not known, the distance to the vehicle ahead can be estimated based only on the speed of the vehicle equipped with the input image.
도 1은 본 명세서의 일 실시예에 따른 차간 거리 측정을 나타낸 개념도이다.
도 2 내지 도 4는 본 명세서의 실시예에 따른 영상 분석을 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 명세서의 일 실시예에 따른 차간 거리 측정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 명세서의 일 실시예에 따른 차간 거리 측정 장치를 나타낸 블록도이다.1 is a conceptual diagram illustrating inter-vehicle distance measurement according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 2 through 4 illustrate image analysis according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a headway distance measurement method according to an embodiment of the present invention.
6 is a block diagram illustrating an apparatus for measuring an inter-vehicle distance according to an embodiment of the present invention.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.It is noted that the technical terms used herein are used only to describe specific embodiments and are not intended to limit the invention. It is also to be understood that the technical terms used herein are to be interpreted in a sense generally understood by a person skilled in the art to which the present invention belongs, Should not be construed to mean, or be interpreted in an excessively reduced sense. Further, when a technical term used herein is an erroneous technical term that does not accurately express the spirit of the present invention, it should be understood that technical terms that can be understood by a person skilled in the art are replaced. In addition, the general terms used in the present invention should be interpreted according to a predefined or prior context, and should not be construed as being excessively reduced.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니됨을 유의해야 한다. 본 발명의 사상은 첨부된 도면 외에 모든 변경, 균등물 내지 대체물에 까지도 확장되는 것으로 해석되어야 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, wherein like reference numerals designate like or similar elements throughout, and redundant description thereof will be omitted. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. It is to be noted that the accompanying drawings are only for the purpose of facilitating understanding of the present invention, and should not be construed as limiting the scope of the present invention with reference to the accompanying drawings. The spirit of the present invention should be construed as extending to all modifications, equivalents, and alternatives in addition to the appended drawings.
도 1은 본 명세서의 일 실시예에 따른 차간 거리 측정을 나타낸 개념도이다.1 is a conceptual diagram illustrating inter-vehicle distance measurement according to an embodiment of the present invention.
상기 차간 거리 측정 방법은 본 명세서에서 제안하는 차간 거리 측정 장치에 의하여 수행될 수 있다. 상기 차간 거리 측정 장치는 영상 분석에 기반한 차간 거리 추정 장치로서, 도 1의 (a)와 같이 운행 중인 차량의 전방을 촬영하고, 도 1의 (b)와 같이 촬영된 영상을 분석하고, 촬영 영상에서 전방 차량 및/또는 특징점들을 추출하고, 추출한 오브젝트들의 영상 내서의 위치를 거리로 환산함으로써 전방 차량과의 거리를 계산할 수 있다. 상기 차간 거리 측정 장치는 네비게이션, 블랙박스 등의 차량 장치에 포함되어 동작하거나, 상기 차량 장치와 연동하여 동작할 수 있다. 또는 상기 차간 거리 측정 장치는 스마트 폰의 앱(application) 형태로 제작되어 활용이 가능하다.The inter-vehicle distance measuring method may be performed by the inter-vehicle distance measuring apparatus proposed in this specification. The inter-vehicle distance measuring apparatus is an apparatus for estimating an inter-vehicle distance based on image analysis. The apparatus measures the front of the vehicle in operation as shown in FIG. 1 (a), analyzes the captured image as shown in FIG. 1 (b) The distance to the preceding vehicle can be calculated by extracting forward vehicles and / or minutiae points and converting the position of the in-view of the extracted objects into distance. The inter-vehicle distance measuring apparatus may be included in a vehicle apparatus such as a navigation system or a black box, or may operate in conjunction with the vehicle apparatus. Alternatively, the inter-vehicle distance measuring device may be manufactured in the form of an application of a smart phone.
본 명세서의 일 실시예에 따른 차간 거리 측정 장치는 차량의 일 부분에 설치된 카메라 모듈로부터 차량 전방을 촬영한 영상을 수신할 수 있다. 상기 촬영 영상은 다수의 시간에 촬영된 복수 개의 영상일 수 있으며, 상기 차간 거리 측정 장치는 수신한 영상에서 차간 거리 측정에 필요한 물체(object)를 검출(추출)할 수 있다. 상기 물체(object)는 차량, 차선(실선, 파선 등), 기타 물체일 수 있다. 예컨대 상기 차간 거리 측정 장치는 수신한 영상에 포함된 대상이 차량인지 아닌지를 판단하기 위해 전방 차량에 의해 나타나는 그림자 특성, 뒷바퀴의 명암 특징 등을 이용할 수 있고, 또는 방향성 엣지를 활용하여 전방 차량에 관한 영상에 가로 방향의 엣지가 많은지 세로 방향의 엣지가 많은지를 판별하여 대상이 차량인지 여부 및 차량의 후면부인지 여부를 판단할 수도 있다. 이외에도 상기 차간 거리 측정 장치는 영상의 일정 검색 영역에서 차량임을 나타내는 특징점들을 추출하고, 상기 추출된 특징점들을 차량 일부의 특징 데이터와 비교하여 상기 판단을 할 수도 있다. 이때 차량 특징 데이터는 미리 학습된 차량 특징 데이터 중에서 선택된 차량 일부의 특징 데이터일 수 있으며, 여기에서 상기 선택된 차량 일부의 특징 데이터는, 차량의 상단 부분의 텍스쳐 또는 윤곽을 나타내는 특징일 수 있다.The apparatus for measuring an inter-vehicle distance according to an embodiment of the present invention may receive an image of a vehicle ahead taken from a camera module installed in a part of the vehicle. The photographed image may be a plurality of images photographed at a plurality of times, and the vehicle-to-vehicle distance measuring apparatus may detect (extract) an object necessary for the measurement of the inter-vehicle distance from the received image. The object may be a vehicle, a lane (solid line, broken line, etc.), or other object. For example, the inter-vehicle distance measuring device may use a shadow characteristic indicated by a preceding vehicle, a contrast characteristic of a rear wheel, or the like to determine whether an object included in the received image is a vehicle or not, It is possible to judge whether the object is a vehicle or whether it is a rear part of the vehicle by discriminating whether the image has many edge in the horizontal direction or edge in the vertical direction. In addition, the inter-vehicle distance measuring apparatus may extract feature points indicating that the vehicle is a certain search area of the image, and compare the extracted feature points with the feature data of the vehicle. In this case, the vehicle characteristic data may be characteristic data of a part of the vehicle selected from among the learned vehicle characteristic data, wherein the characteristic data of the selected part of the vehicle may be a characteristic indicative of a texture or an outline of the upper part of the vehicle.
상기 차간 거리 측정 장치는 여러 모델링 기법들을 이용하여 다양한 차량의 특징점들을 학습할 수 있다. 상기 학습 후, 특정 검색 영역(또는 차량 후보 영역)들을 검색하여 상기 차량 특징점들이 어느 정도 발견되는지에 따라 영상의 물체가 차량인지 여부를 판단하게 된다.The inter-vehicle distance measuring apparatus can learn minutiae points of various vehicles by using various modeling techniques. After the learning, a specific search area (or a candidate area for a vehicle) is searched to determine whether the object of the image is a vehicle according to how much the vehicle feature points are found.
상기 차간 거리 측정 장치는 획득된 영상에서 추출한 특징점(차량, 차선 등)들의 영상 내 위치 정보에 기반하여, 전방 차량과의 차간 거리를 계산할 수 있다.The inter-vehicle distance measuring apparatus can calculate the inter-vehicle distance from the preceding vehicle based on the intra-image location information of the feature points (vehicle, lane, etc.) extracted from the acquired image.
일 예로, 상기 차간 거리 측정 장치는 주행차량의 속도와 입력 영상의 특징점 추적을 통해 차간거리를 계산할 수 있다. 도 2를 참조하여 설명하면, 먼저 상기 차간 거리 측정 장치는, 도 2의 (a)와 같이, 차량 전방을 촬영한 영상으로부터 전방 차량 영역을 검출한다. 다음으로, 상기 차간 거리 측정 장치는 상기 검출한 전방 차량 영역을 상기 영상 내에서의 위치 정보(좌표 값, 화소(pixel) 위치 등)로 변환한다. 예를 들어, 상기 차간 거리 측정 장치는 상기 검출한 전방 차량 영역을 세로축(y축) 좌표(y1, y2, y3 또는 y4)로 환산한다. 이때 y축 좌표 값은 영상 최하단이 0, 영상의 최상단이 최대값일 수 있다. 이후 상기 차간 거리 측정 장치는 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산한다. 예를 들어, 도 2의 (b)에 예시한 y축 좌표 값에 따른 거리함수를 사용하여 전방 차량과의 차간 거리를 계산할 수 있다.For example, the inter-vehicle distance measuring apparatus can calculate the inter-vehicle distance by tracking the speed of the traveling vehicle and the minutiae point of the input image. Referring to Fig. 2, first, the inter-vehicle distance measuring apparatus detects a front vehicle area from an image of the front of the vehicle as shown in Fig. Next, the headway distance measuring apparatus converts the detected forward vehicle region into positional information (coordinate value, pixel position, etc.) in the image. For example, the inter-vehicle distance measuring apparatus converts the detected front vehicle area into a vertical axis (y-axis) coordinate (y 1 , y 2 , y 3 or y 4 ). At this time, the y-axis coordinate value can be 0 at the bottom of the image and the maximum value at the top of the image. Then, the inter-vehicle distance measuring apparatus calculates the inter-vehicle distance from the preceding vehicle using the function relation between the position information and the forward distance in the image. For example, the distance between the vehicle and the preceding vehicle can be calculated using the distance function according to the y-axis coordinate value illustrated in FIG. 2 (b).
상기 차간 거리 측정 장치는 상기 함수 관계를 산출하는 과정을 더 수행할 수 있다. 일 예로서 도 3을 참조하여 설명하면, 상기 차간 거리 측정 장치는 다수의 시점(time point)에서 촬영된 영상에서 특정 특징점을 추적하여 상기 함수 관계를 산출할 수 있다. 도 3은 다수의 시점(time point)에서 촬영된 영상을 나타낸 것으로서, tn은 촬영 시각, yn은 특징점의 위치값, vn은 각 영상 촬영 시각에서의 차량 속도를 나타낸다. 도 3에서 t1은 특징점 추적을 시작한 시각이고, tn은 특징점 추적을 종료한 시각, 즉 특징점이 영상의 최하단에 위치하는 시각이다.The inter-vehicle distance measuring apparatus may further calculate the functional relationship. For example, referring to FIG. 3, the headway distance measuring apparatus may track a specific feature point in an image photographed at a plurality of time points to calculate the functional relationship. Fig. 3 shows an image taken at a plurality of time points, t n is a photographing time, y n is a position value of a feature point, and v n is a vehicle speed at each image taking time. In Fig. 3, t 1 is the time at which the feature point tracking starts, and t n is the time at which the feature point tracking ends, that is, the time at which the feature point is located at the bottom of the image.
추적 특징점(y1)과의 거리 d1은 {시간 * 평균 속도}로 구할 수 있다. 즉, 영상에서 y1 위치값을 가진 점과의 거리 
추적 시작 시각에서의 추적 특징점이 y2라면, 마찬가지로, 추적 특징점(y2)과의 거리 d2은 {시간 X 평균 속도}로 구할 수 있다. 즉, 영상에서 y2 위치값을 가진 점과의 거리 
이때 상기 평균 속도는 위 수식과 같이 복수 개의 영상을 촬영한 각각의 시각에서의 순간 속도를 평균하여 산출될 수 있다. 또는 평균 속도는 차량의 다른 장치(예: 네비게이션 등)로부터 획득할 수도 있다.In this case, the average speed can be calculated by averaging the instantaneous velocities at the respective time points at which a plurality of images are captured as in the above formula. Alternatively, the average speed may be obtained from other devices in the vehicle (e.g., navigation, etc.).
추적 시작시점에서 특징점의 위치값을 다르게 하여 위 과정을 반복 수행하거나, 또는 동시에 여러 특징점을 추적하면 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 얻을 수 있다. 또한, 특징점 추적이 이루어지지 않은 점의 거리는 다양한 보간법(interpolation) 등의 방법으로 추정이 가능하다.The above procedure can be repeated by varying the position of the feature points at the start of the tracing, or simultaneously tracking multiple feature points, thereby obtaining a functional relationship between the position information and the forward distance in the image. In addition, the distance of a point where the feature point tracking is not performed can be estimated by various interpolation methods.
이러한 함수 관계 산출(calibration)은 차간 거리 측정 동작에 앞서 1회 수행될 수도 있고, 특정 주기(예: N분)나 사용자의 산출 명령에 따라 수행될 수도 있다. 일 구현 예에서는 차간 거리 측정 시 마다 수행될 수도 있다.This function relationship calibration may be performed once before the inter-vehicle distance measurement operation, or may be performed according to a specific cycle (for example, N minutes) or a user's calculation instruction. In one embodiment, it may be performed at each inter-vehicle distance measurement.
이하에서는 도 4를 참조하여 상기 차간 거리 측정 장치가 전방 차량과의 차간 거리를 계산하는 또 다른 실시예를 설명한다.Hereinafter, another embodiment in which the inter-vehicle distance measuring apparatus calculates the inter-vehicle distance from the preceding vehicle will be described with reference to FIG.
상기 차간 거리 측정 장치는 촬영 영상에서 추출한 차선의 영상 내 위치 정보에 기반하여 전방 차량과의 차간 거리를 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 차간 거리 측정 장치는 차량 전방을 촬영한 영상으로부터 전방 차량 및 점선(파선)으로 이루어진 차선을 검출한다. 다음으로 상기 차간 거리 측정 장치는 검출된 차선의 위치 정보를 거리 값으로 환산한다. 즉, 상기 검출된 전방 차량과 상기 영상 최하단 사이에 존재하는 점선(파선)을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하고, 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산한다. The inter-vehicle distance measuring apparatus can calculate the inter-vehicle distance from the preceding vehicle based on the intra-image location information of the lane extracted from the photographed image. For example, the inter-vehicle distance measuring apparatus detects a lane made up of a forward vehicle and a dotted line (broken line) from an image taken in front of the vehicle. Next, the headway distance measuring apparatus converts the position information of the detected lane into a distance value. That is, a dotted line (broken line) existing between the detected front vehicle and the bottom of the image is converted into positional information in the image, and the forward vehicle Lt; / RTI >
도 4의 (a)를 보면, 전방 거리를 계산하고자 하는 차량과 영상의 최하단 사이에는 복수 개의 차선(파선)이 있으며, 차선의 규격(선의 길이, 간격의 길이)를 알고 있으면, 영상 내에서의 차선의 위치 정보(y1, y2, y3.y4 또는 y5)로부터 거리 추산이 가능하다. 이와 같이 추산된 거리 관계 함수가 도 4의 (b)에 도시되어 있다.4A, there is a plurality of lanes (broken lines) between the lowest end of the vehicle and the image for which the front distance is to be calculated. If the lane specification (length of the line, length of the interval) is known, Distance estimation is possible from the position information of the lane (y 1 , y 2 , y 3 .y 4 or y 5 ). The distance relation function thus estimated is shown in Fig. 4 (b).
국내의 경우 차선의 규격은, 고속도로와 이와 유사한 도로는 흰선 10m/간격 10m, 지방도는 흰선 3m/5m 등과 같이 정해져 있다. 따라서 상기 차간 거리 측정 장치는 현재 주행하고 있는 도로 규격을 주변 장치(예: GPS, 네비게이션 등)으로부터 획득하여 차간 거리를 계산에 사용할 수 있다.
In the case of domestic roads, the standard of the lane is determined such as highways and similar roads such as 10m / 10m of white line and 3m / 5m of white line of local road. Therefore, the inter-vehicle distance measuring apparatus can acquire the road standard currently traveling from a peripheral device (e.g., GPS, navigation, etc.) and use the inter-vehicle distance for calculation.
도 5는 본 명세서의 일 실시예에 따른 차간 거리 측정 방법을 도시한 흐름도이다.FIG. 5 is a flowchart illustrating a headway distance measurement method according to an embodiment of the present invention.
상기 차간 거리 측정 방법은 도 1 내지 도 4에서 설명한 차간 거리 측정 장치에 의해 수행될 수 있다. 상기 차간 거리 측정 장치는 영상 분석에 기반한 차간 거리 추정 장치로서, 운행 중인 차량의 전방을 촬영한 영상을 분석하고, 촬영 영상에서 전방 차량 및/또는 특징점들을 추출하고, 추출한 오브젝트들의 영상 내에서의 위치를 거리로 환산함으로써 전방 차량과의 거리를 계산할 수 있다.The inter-vehicle distance measuring method may be performed by the inter-vehicle distance measuring apparatus described with reference to Figs. The inter-vehicle distance measuring apparatus is an apparatus for estimating an inter-vehicle distance based on an image analysis. The inter-vehicle distance measuring apparatus analyzes an image photographed in front of a running vehicle, extracts forward vehicles and / or minutiae points from the photographed image, The distance to the preceding vehicle can be calculated.
일 실시예로서, 상기 차간 거리 측정 장치는 차량 전방을 촬영한 영상으로부터 전방 차량 영역을 검출할 수 있다(S110). 이때 상기 차간 거리 측정 장치는 수신한 영상에 포함된 대상이 차량인지 아닌지를 판단하기 위해 전방 차량에 의해 나타나는 그림자 특성, 뒷바퀴의 명암 특징 등을 이용할 수 있고, 또는 방향성 엣지를 활용하여 전방 차량에 관한 영상에 가로 방향의 엣지가 많은지 세로 방향의 엣지가 많은지를 판별하여 대상이 차량인지 여부 및 차량의 후면부인지 여부를 판단할 수도 있다. 이외에도 상기 차간 거리 측정 장치는 영상의 일정 검색 영역에서 차량임을 나타내는 특징점들을 추출하고, 상기 추출된 특징점들을 차량 일부의 특징 데이터와 비교하여 상기 판단을 할 수도 있다.In one embodiment, the headway distance measuring apparatus may detect a forward vehicle region from an image of the front of the vehicle (S110). At this time, in order to determine whether the object included in the received image is a vehicle, the distance measurement apparatus can use a shadow characteristic indicated by a preceding vehicle, a contrast characteristic of a rear wheel, or the like, It is possible to judge whether the object is a vehicle or whether it is a rear part of the vehicle by discriminating whether the image has many edge in the horizontal direction or edge in the vertical direction. In addition, the inter-vehicle distance measuring apparatus may extract feature points indicating that the vehicle is a certain search area of the image, and compare the extracted feature points with the feature data of the vehicle.
상기 차간 거리 측정 장치는 상기 검출한 전방 차량 영역을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환할 수 있다(S120). 예를 들어, 상기 차간 거리 측정 장치는 상기 검출한 전방 차량 영역을 세로축(y축) 좌표(y1, y2, y3 또는 y4)로 환산한다. 이때 y축 좌표 값은 영상 최하단이 0, 영상의 최상단이 최대값일 수 있다. 이후 상기 차간 거리 측정 장치는 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산할 수 있다.The headway distance measuring apparatus may convert the detected forward vehicle region into positional information in the image (S120). For example, the inter-vehicle distance measuring apparatus converts the detected front vehicle area into a vertical axis (y-axis) coordinate (y 1 , y 2 , y 3 or y 4 ). At this time, the y-axis coordinate value can be 0 at the bottom of the image and the maximum value at the top of the image. Then, the inter-vehicle distance measuring apparatus can calculate the inter-vehicle distance from the preceding vehicle using the function relation between the position information and the forward distance in the image.
상기 차간 거리 측정 장치는 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산할 수 있다(S130).The inter-vehicle distance measuring apparatus can calculate the inter-vehicle distance from the preceding vehicle using the functional relationship between the position information and the forward distance in the image (S130).
한편, 상기 차간 거리 측정 장치는 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 산출하는 단계를 더 수행할 수 있다(S140). 예를 들어 상기 차간 거리 측정 장치는 서로 다른 시간에 촬영된 복수 개의 영상을 수신하고, Meanwhile, the inter-vehicle distance measuring apparatus may further calculate a functional relationship between the position information and the forward distance in the image (S140). For example, the inter-vehicle distance measuring apparatus may receive a plurality of images photographed at different times,
최초 영상의 촬영 시각(t1)으로부터, 최초 영상에서 지정한 특정 특징점이 영상의 최하단에 위치하는 영상의 촬영 시각(tn)까지의 시간(T) 및 상기 시간(T) 동안의 차량 평균 속도에 기초하여 상기 최초 영상에서 지정한 임의의 특징점에 대응되는 위치까지의 전방 거리를 계산할 수 있다. 이때 상기 차량 평균 속도는 상기 복수 개의 영상을 촬영한 각각의 시각에서의 순간 속도를 평균하여 산출될 수 있다. 이러한 함수 관계 산출(calibration)은 차간 거리 측정 동작에 앞서 1회 수행될 수도 있고, 특정 주기(예: N분)나 사용자의 산출 명령에 따라 수행될 수도 있다. 일 구현 예에서는 차간 거리 측정 시 마다 수행될 수도 있다.The time T from the shooting time t 1 of the first image to the shooting time t n of the image in which the specific feature point designated in the first image is located at the bottom of the image and the average vehicle speed during the time T A forward distance to a position corresponding to an arbitrary feature point designated in the original image can be calculated based on the forward distance. In this case, the vehicle average speed may be calculated by averaging the instantaneous speeds at the respective time points at which the plurality of images are captured. This function relationship calibration may be performed once before the inter-vehicle distance measurement operation, or may be performed according to a specific cycle (for example, N minutes) or a user's calculation instruction. In one embodiment, it may be performed at each inter-vehicle distance measurement.
차량 전방을 촬영한 영상을 분석하여 차간 거리를 계산하는 다른 실시예는 이하와 같다.Another embodiment for calculating an inter-vehicle distance by analyzing an image taken in front of the vehicle is as follows.
상기 차간 거리 측정 장치는 차량 전방을 촬영한 영상으로부터 전방 차량 영역을 검출할 수 있다. 다음으로 상기 차간 거리 측정 장치는 차량 전방을 촬영한 영상으로부터 전방 차량 및 점선(파선)으로 이루어진 차선을 검출할 수 있다. 이후 상기 차간 거리 측정 장치는 상기 검출된 전방 차량과 상기 영상 최하단 사이에 존재하는 파선을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환할 수 있다. 다음으로 상기 차간 거리 측정 장치는 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산할 수 있다. 상기 차간 거리 측정 장치는 현재 주행하고 있는 도로 규격을 주변 장치(예: GPS, 네비게이션 등)으로부터 획득하여 차간 거리를 계산에 사용할 수 있다.
The inter-vehicle distance measuring device can detect the front vehicle area from the image photographed in front of the vehicle. Next, the headway distance measuring apparatus can detect a lane made up of the forward vehicle and the dotted line (broken line) from the image taken in front of the vehicle. Then, the inter-vehicle distance measuring apparatus may convert a broken line existing between the detected front vehicle and the bottom of the image into positional information in the image. Next, the inter-vehicle distance measuring apparatus can calculate the inter-vehicle distance from the preceding vehicle using the functional relationship between the position information and the forward distance in the image. The inter-vehicle distance measuring apparatus can acquire the current road standard from a peripheral device (e.g., GPS, navigation, etc.) and use the inter-vehicle distance for calculation.
도 6은 본 명세서의 일 실시예에 따른 차간 거리 측정 장치를 나타낸 블록도이다.6 is a block diagram illustrating an apparatus for measuring an inter-vehicle distance according to an embodiment of the present invention.
상기 차간 거리 측정 장치(100)는 영상 수신부(101), 검출부(102), 거리계산부(103)을 포함하여 구성될 수 있다. 상기 차간 거리 측정 장치(100)는 함수 계산부(104)를 더 포함할 수도 있다.The inter-vehicle
상기 차간 거리 측정 장치(100)는 도 1 내지 도 5를 통하여 설명한 차체 부품 검출 방법을 수행한다. 상기 차간 거리 측정 장치(100)는 영상 분석에 기반한 차간 거리 추정 장치로서, 운행 중인 차량의 전방을 촬영한 영상을 분석하고, 촬영 영상에서 전방 차량 및/또는 특징점들을 추출하고, 추출한 오브젝트들의 영상 내에서의 위치를 거리로 환산함으로써 전방 차량과의 거리를 계산할 수 있다. 상기 차간 거리 측정 장치(100)는 네비게이션, 블랙박스 등의 차량 장치에 포함되어 동작하거나, 상기 차량 장치와 연동하여 동작할 수 있다. 또는 상기 차간 거리 측정 장치(100)는 스마트 폰의 앱(application) 형태로 제작되어 활용이 가능하다.The inter-vehicle
상기 차간 거리 측정 장치(100)의 영상 수신부(101)는 차량 전방을 촬영한 영상을 수신할 수 있다. The
상기 검출부(102)는 상기 수신한 영상으로부터 전방 차량 영역을 검출할 수 있다. 이때 상기 검출부(102)는 수신한 영상에 포함된 대상이 차량인지 아닌지를 판단하기 위해 전방 차량에 의해 나타나는 그림자 특성, 뒷바퀴의 명암 특징 등을 이용할 수 있고, 또는 방향성 엣지를 활용하여 전방 차량에 관한 영상에 가로 방향의 엣지가 많은지 세로 방향의 엣지가 많은지를 판별하여 대상이 차량인지 여부 및 차량의 후면부인지 여부를 판단할 수도 있다. 이외에도 상기 차간 거리 측정 장치는 영상의 일정 검색 영역에서 차량임을 나타내는 특징점들을 추출하고, 상기 추출된 특징점들을 차량 일부의 특징 데이터와 비교하여 상기 판단을 할 수도 있다.The detecting
상기 거리계산부(103)는 상기 검출한 전방 차량 영역을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하고, 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 거리계산부(103)는 상기 검출한 전방 차량 영역을 세로축(y축) 좌표(y1, y2, y3 또는 y4)로 환산한다. 이때 y축 좌표 값은 영상 최하단이 0, 영상의 최상단이 최대값일 수 있다. 이후 상기 거리계산부(103)는 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산할 수 있다.The
상기 함수 계산부(104)는 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 산출할 수 있다. 예를 들어 상기 함수 계산부(104)는 서로 다른 시간에 촬영된 복수 개의 영상을 수신하고,The
최초 영상의 촬영 시각(t1)으로부터, 최초 영상에서 지정한 특정 특징점이 영상의 최하단에 위치하는 영상의 촬영 시각(tn)까지의 시간(T) 및 상기 시간(T) 동안의 차량 평균 속도에 기초하여 상기 최초 영상에서 지정한 임의의 특징점에 대응되는 위치까지의 전방 거리를 계산할 수 있다. 이때 상기 차량 평균 속도는 상기 복수 개의 영상을 촬영한 각각의 시각에서의 순간 속도를 평균하여 산출될 수 있다.The time T from the shooting time t 1 of the first image to the shooting time t n of the image in which the specific feature point designated in the first image is located at the bottom of the image and the average vehicle speed during the time T A forward distance to a position corresponding to an arbitrary feature point designated in the original image can be calculated based on the forward distance. In this case, the vehicle average speed may be calculated by averaging the instantaneous speeds at the respective time points at which the plurality of images are captured.
한편, 다른 실시예로서, 상기 차간 거리 측정 장치(100)는 촬영 영상에서 추출한 차선의 영상 내 위치 정보에 기반하여 전방 차량과의 차간 거리를 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 차간 거리 측정 장치의 거리계산부(103)는 차량 전방을 촬영한 영상으로부터 전방 차량 및 파선으로 이루어진 차선을 검출한다. 다음으로 상기 차간 거리 측정 장치의 거리계산부(103)는 검출된 차선의 위치 정보를 거리 값으로 환산한다. 즉, 상기 검출된 전방 차량과 상기 영상 최하단 사이에 존재하는 파선을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하고, 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산한다. Meanwhile, as another embodiment, the headway
이상, 본 발명의 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다고 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims.
100 : 차간 거리 측정 장치
101 : 영상 수신부
102 : 검출부
103 : 거리 계산부
104 : 함수 계산부100: Vehicle distance measuring device
101:
102:
103: Distance calculation unit
104: function calculation unit
Claims (10)
차량 전방을 촬영한 영상으로부터 전방 차량 영역을 검출하는 단계;
상기 검출한 전방 차량 영역을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하는 단계;
영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.A method of calculating an inter-vehicle distance by analyzing an image taken in front of a vehicle,
Detecting a front vehicle region from an image of the front of the vehicle;
Converting the detected front vehicle area into positional information in the image;
And calculating a headway distance from the forward vehicle using a functional relationship between the position information and the forward distance in the image.
상기 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.The method according to claim 1,
Further comprising calculating a functional relationship between the position information and the forward distance in the image.
상기 함수 관계를 산출하는 단계는,
서로 다른 시간에 촬영된 복수 개의 영상을 수신하는 단계;
최초 영상의 촬영 시각(t1)으로부터, 최초 영상에서 지정한 특정 특징점이 영상의 최하단에 위치하는 영상의 촬영 시각(tn)까지의 시간(T) 및 상기 시간(T) 동안의 차량 평균 속도에 기초하여
상기 최초 영상에서 지정한 임의의 특징점에 대응되는 위치까지의 전방 거리를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.3. The method of claim 2,
Wherein the step of calculating the functional relationship comprises:
Receiving a plurality of images photographed at different times;
The time T from the shooting time t 1 of the first image to the shooting time t n of the image in which the specific feature point designated in the first image is located at the bottom of the image and the average vehicle speed during the time T On the basis of
And calculating a forward distance to a position corresponding to any feature point designated in the original image.
상기 차량 평균 속도는
상기 복수 개의 영상을 촬영한 각각의 시각에서의 순간 속도를 평균하여 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.The method of claim 3,
The average vehicle speed
And calculating an instantaneous speed at each time of photographing the plurality of images.
차량 전방을 촬영한 영상으로부터 전방 차량 및 파선으로 이루어진 차선을 검출하는 단계;
상기 검출된 전방 차량과 상기 영상 최하단 사이에 존재하는 파선을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하는 단계;
영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.A method of calculating an inter-vehicle distance by analyzing an image taken in front of a vehicle,
Detecting a lane made up of a forward vehicle and a broken line from an image of the front of the vehicle;
Converting a dashed line existing between the detected front vehicle and the bottom of the image into positional information in the image;
And calculating a headway distance from the forward vehicle using a functional relationship between the position information and the forward distance in the image.
상기 수신한 영상으로부터 전방 차량 영역을 검출하는 검출부;
상기 검출한 전방 차량 영역을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하고,
영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산하는 거리 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차간 거리 측정 장치.An image receiving unit for receiving an image of the front of the vehicle;
A detecting unit detecting a forward vehicle area from the received image;
Converts the detected forward vehicle region into positional information in the image,
And a distance calculator for calculating an inter-vehicle distance from the preceding vehicle using a function relationship between the position information and the forward distance in the image.
상기 영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 산출하는 함수 계산부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차간 거리 측정 장치.The method according to claim 6,
Further comprising a function calculation unit for calculating a functional relationship between the position information and the forward distance in the image.
상기 함수 계산부는
서로 다른 시간에 촬영된 복수 개의 영상을 수신하고,
최초 영상의 촬영 시각(t1)으로부터, 최초 영상에서 지정한 특정 특징점이 영상의 최하단에 위치하는 영상의 촬영 시각(tn)까지의 시간(T) 및 상기 시간(T) 동안의 차량 평균 속도에 기초하여
상기 최초 영상에서 지정한 임의의 특징점에 대응되는 위치까지의 전방 거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 차간 거리 측정 장치.8. The method of claim 7,
The function calculation unit
A plurality of images photographed at different times are received,
The time T from the shooting time t 1 of the first image to the shooting time t n of the image in which the specific feature point designated in the first image is located at the bottom of the image and the average vehicle speed during the time T On the basis of
And calculates a front distance to a position corresponding to an arbitrary feature point designated in the original image.
상기 차량 평균 속도는
상기 복수 개의 영상을 촬영한 각각의 시각에서의 순간 속도를 평균하여 산출되는 것을 특징으로 하는 차간 거리 측정 장치.9. The method of claim 8,
The average vehicle speed
And the instantaneous velocity at each time of photographing the plurality of images is averaged.
상기 수신한 영상으로부터 전방 차량 및 파선으로 이루어진 차선을 검출하는 검출부;
상기 검출한 전방 차량 영역을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하고,
상기 검출된 전방 차량과 상기 영상 최하단 사이에 존재하는 파선을 상기 영상 내에서의 위치 정보로 변환하고,
영상 내에서의 위치 정보와 전방 거리 사이의 함수 관계를 이용하여 상기 전방 차량과의 차간 거리를 계산하는 거리 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차간 거리 측정 장치.An image receiving unit for receiving an image of the front of the vehicle;
A detector for detecting a lane made up of a forward vehicle and a broken line from the received image;
Converts the detected forward vehicle region into positional information in the image,
A dashed line existing between the detected front vehicle and the bottom of the image is converted into positional information in the image,
And a distance calculator for calculating an inter-vehicle distance from the preceding vehicle using a function relationship between the position information and the forward distance in the image.
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