WO2015122658A1 - 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법 - Google Patents

비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법 Download PDF

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WO2015122658A1
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image
database
distance
feature
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PCT/KR2015/001261
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English (en)
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박용완
허수정
송진선
최창환
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영남대학교 산학협력단
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Publication date
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    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/026—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by measuring distance between sensor and object
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C3/00—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/75—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving models

Definitions

  • the present invention relates to a method for calculating a distance from a target by comparing an image acquired using a vision sensor with a database as a method for determining a user's position. Using this, the position estimation can be performed without using GPS, and the depth value of the target object can be derived by comparing the 2D cross-sectional image with the database information.
  • a method for determining a user's position includes a conventional positioning method using a global positioning system (GPS) and a triangulation method based on a mobile communication signal to determine a user's position.
  • GPS global positioning system
  • the distance to a target object is calculated by comparing images inputted through two vision sensors.
  • it is possible to develop various applications by calculating the distance from the target object to the user by comparing the ratio of specific objects in the cross-sectional image obtained from a single vision sensor.
  • devices that express video images as distance information by integrating infrared sensors and vision sensors are emerging.
  • the method of calculating the distance from a target object by comparing the ratio of a specific object in a single image is expected to be successful in a well-structured and fixed environment like a normalized space, but there are many unstandardized and unstructured changes.
  • the disadvantage is that it is not possible to use it because the environment cannot expect a successful result.
  • the image and distance information can be acquired simultaneously, compared to the stereo vision using binocular method, which requires less computation.
  • the advantage is that you can expect a successful outcome.
  • the reliability and accuracy of the distance information calculated by the infrared rays are sharply deteriorated, which can be used only in a limited space.
  • Stereo vision uses a large number of vision sensors instead of a single vision sensor, which is expensive and reduces processing performance due to increased computation for distance calculation.
  • the recognition distance of the object is limited for accurate distance calculation.
  • the present invention for solving this problem is to calculate the distance from the target object effectively and accurately while reducing the amount of computation by comparing the image feature extraction value of the database with the image feature extraction value acquired from the vision sensor It is done.
  • the distance measuring method using a vision sensor database according to the present invention for solving this problem is a real image acquisition step of acquiring a real image by capturing an external environment through a vision sensor, and a real value of calculating a feature component value of the real image A feature component having the highest similarity to the feature component value of the actual image by referring to an image feature calculation step and a database in which feature component values of reference images of the external environment and location information of the reference images are stored in advance.
  • a reference image selecting step of selecting a reference image having a value a position information obtaining step of obtaining position information of a point at which the actual image is photographed based on the position information of the selected reference image, and a position of the point at which the actual image is photographed Based on the location information and the location information of the target point
  • a distance measuring method using a vision sensor database further comprising the step of transmitting the obtained real image to a management server between the real image acquisition step and the real image feature calculation step.
  • the actual image feature calculation step, the reference image selection step, the location information acquisition step and the distance calculation step is performed in the management server do.
  • the distance measuring method using a vision sensor database after the distance calculation step, further comprising the step of providing information by processing the information including the obtained position information and the distance information to the user do.
  • the database is built through a database building step, the database building step is a reference image acquisition step of acquiring reference images by photographing the external environment for each section; And a reference image feature calculation step of calculating feature component values of the reference images, and a reference information storage step of matching and storing feature component values of the reference images and position information of points at which the reference images are obtained. do.
  • the database construction step further includes a feature change rule estimating step of estimating a change rule of feature component values of the reference images after the reference image feature calculation step. It is characterized by.
  • the database construction step after the step of storing the reference information, calculates the virtual feature component values in accordance with the change rule estimated in the feature change rule estimating step to the reference;
  • An interpolation step of iterating an interval between the points where the images are photographed, and an updating step of updating the database by matching the virtual feature component values with the position information of the points at which the virtual feature component values are interpolated. It characterized in that it further comprises.
  • Stereo vision uses a large number of vision sensors instead of a single vision sensor, which is expensive and reduces processing performance due to increased computation for distance calculation.
  • the recognition distance of the object is limited for accurate distance calculation.
  • the distance from the target object can be calculated effectively and accurately while reducing the amount of computation by comparing the image feature extraction value of the database with the image feature extraction value acquired from the vision sensor.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating a distance measuring method using a vision sensor database according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for building a database according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for describing an example of a method of calculating an actual distance of one pixel according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a reference image previously built in a database and distance information of the reference image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a similarity evaluation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information provided to a user in an information providing step according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating a distance measuring method using a vision sensor database according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for building a database according to an embodiment of the present invention. .
  • An embodiment of the present invention is to measure the distance from an object exposed on an image by comparing a single image photographed by the vision sensor with a database in which information on a reference image is built in advance.
  • An embodiment of the present invention is largely divided into two parts. That is, an example of a method of constructing a database is disclosed in FIG. 2, and an example of a method of measuring distance through a real-time comparison with a database is disclosed in FIG. 1.
  • the database building step includes a reference image acquisition step S100, a reference image feature calculation step S110, a reference information storage step S130, a feature change rule estimation step S120, and an interpolation step S140. And an update step (S150).
  • the reference image acquisition step (S100) a process of acquiring reference images by capturing an external environment for each section is performed.
  • the reference image is obtained in advance, that is, the reference image, that is, a reference image for comparison with the image image acquired in real time through the vision sensor. Since it is difficult for a user to directly construct a video image for all trafficable regions and areas, a comparison standard is prepared in advance in a database by acquiring a video image for each section at a predetermined distance in advance. Thereafter, the user may compare the actual image acquired through the vision sensor with the reference image stored in the database to obtain his location information.
  • the reference image feature calculation step S110 a process of calculating feature component values of the reference images acquired through the reference image acquisition step S100 is performed.
  • the feature component values of each reference image are calculated with respect to the reference image acquired in the reference image acquisition step S100.
  • various methods may be used as a method of calculating the feature component value according to the judgment of the system designer.
  • the reference image feature calculation step S110 is a step for extracting feature components for constructing a database from the acquired image.
  • the feature extraction algorithm used can be applied to the general methodologies by the system designer.
  • a process of estimating the feature change rule of the reference image is performed by deriving a rule in which the feature component values of the consecutive reference images change.
  • a process of matching reference images, feature component values of the reference images, and position information of points at which the reference images are obtained with each other is stored in a database. That is, the content stored in the database stores distance values, images, and feature components.
  • interpolation step S140 a process of interpolating an interval between points where reference images are taken by calculating virtual feature component values is performed according to the change rule estimated in the feature change rule estimating step S120. .
  • the interpolation step S140 a process for filling empty location information between reference images acquired at a predetermined distance in the reference image acquisition step S100 is performed.
  • the interval for filling the position information is determined, which affects the distance accuracy in determining the distance value by comparing the feature component values.
  • the virtual feature component value corresponding to the empty section is calculated using the change rule of the feature component values derived in the feature change rule estimating step S120, and the obtained reference is obtained.
  • a preliminary process is performed to fill empty position information between images.
  • the calculation is performed based on the change rule between the feature components of the image as a method for filling the information about the midpoints of the information of the database having a wide distance.
  • the image interpolation interval is determined, which affects the distance error to determine the performance of the system.
  • step S150 a process of updating a database by matching virtual feature component values with position information of points at which the virtual feature component values are interpolated and calculated is performed.
  • update step S150 a process of updating a database by matching virtual feature component values generated in the interpolation step S140 with position information of an empty section is performed.
  • the information on the database is newly updated based on the image feature components newly generated through interpolation to expand the information on the distance.
  • FIG. 1 is a flowchart illustrating a distance measuring method using a vision sensor database according to an embodiment of the present invention.
  • an actual image acquisition step S10 an actual image feature calculation step S30, a reference image selection step S40, and location information It comprises the acquisition step (S50), the distance calculation step (S60) and the information providing step (S70).
  • the actual image acquisition step (S10) a process for acquiring a real image by photographing an external environment through a vision sensor is performed by a user for obtaining his location information or distance information with a specific point.
  • the vision sensor may be installed in a vehicle in which the user boards, or may be installed in a pedestrian navigation device carried by a user who is walking.
  • the actual image acquisition step (S10) to obtain a video image in real time through all the image input and output devices that can read the image in the same way as the reference image acquisition step (S100) for obtaining the reference images to build a database It is composed.
  • the actual image acquired in the actual image acquisition step S10 is transmitted to a management server located at a remote location, and the subsequent calculation step, that is, the actual image feature calculation step S30, the reference image selection step S40, and location information acquisition Step S50 and distance calculation step S60 may be configured to be performed at the management server.
  • a process of calculating a feature component value of the real image is performed.
  • the method of calculating the feature component value is the same as the method of calculating the feature component value applied to the reference image when constructing the database described above.
  • the actual image feature calculation step (S30) a process of extracting feature components of the actual image is performed to be able to compare the information already stored in the database, and the feature extraction algorithm used is the same as the methodology used in the database. Should be set.
  • a process of selecting a reference image having a feature component value having the highest similarity with the feature component value of the actual image is performed by referring to a database.
  • a database feature component values of reference images of the external environment and location information of the reference images are stored in advance.
  • the feature component values of the actual image calculated in the actual image feature calculation step S30 are compared with previously constructed database information.
  • the comparison determines the information with the highest similarity.
  • the similarity determination method is applied by the system designer.
  • a process of finding information with high similarity is performed by comparing with database information by using the image feature components performed in the previous step, and the comparison with the database sequentially measures the distance values in the database.
  • the search may proceed in a comparable manner.
  • the input image is compared with reference image information including distance information previously constructed in the database.
  • reference image information including distance information previously constructed in the database.
  • an existing general purpose image comparison algorithm may be selectively used.
  • FIG. 4 in an embodiment of the present disclosure, an example of a reference image previously built in a database and distance information of the reference image is disclosed. Similarity evaluation through the comparison of the video image proceeds as disclosed in FIG. 5.
  • a process of acquiring the location information of the point where the actual image is photographed is performed based on the location information of the selected reference image.
  • a process of calculating a distance between the point where the actual image is captured and the target point is performed based on the position information of the point where the actual image is captured and the position information of the target point.
  • FIG. 3 is a diagram for describing an example of a method of determining an actual distance of one pixel.
  • the actual distance of one pixel is input after feature extraction from a reference image of a database, and the actual distance per pixel is calculated based on FIG. 3 after feature extraction in real time image input. This is compared with the database to determine the distance.
  • d is a distance between the camera angle of view and the actual recognition area, and the size of the recognition area is calculated based on Equations 1 and 2 based on d.
  • Equations 1 and 2 the actual recognition distance in the horizontal direction of one pixel according to the distance d is w / horizontal resolution, and the actual recognition distance in the vertical direction is h / vertical resolution.
  • the distance is proportionally calculated if the actual distance of the pixel in the real-time image is 18cm. The distance is determined by about 7.8m.
  • the information providing step S70 a process of processing information including the acquired location information and distance information and providing the same to the user is performed.
  • information in which the distance information and the acquired image image match is finally output to the user.
  • the output format is determined by the system designer, and various output formats such as letters, numbers, figures, and marks may exist.
  • the database and the comparison results are combined with the image read in real time to finally output the results to the user.
  • the output form may be configured in various ways by the system designer configuring the system.
  • the result may vary depending on the user device. 6 shows the output result in the user console. As shown in the result of FIG. 6, in the process of outputting results, various results output forms such as an image, a console, and a text are possible.
  • the stereo vision method uses a large number of vision sensors instead of a single vision sensor, which is expensive and reduces processing performance due to an increase in the amount of computation for distance calculation.
  • the recognition distance of the object is limited for accurate distance calculation.
  • the distance from the target object can be efficiently calculated by comparing the image feature extraction value of the database with the image feature extraction value acquired and transmitted from the vision sensor.
  • the present invention can be used as a method for correcting the GPS initial position. It can be used as a method of determining the exact position of a pedestrian by correcting the GPS initial position error.
  • the image may be used as a method of estimating a user's position using the image acquired by the mobile terminal.

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Abstract

본 발명은 비전 센서로부터 획득된 영상 및 이미지를 기 구축된 데이터베이스와 비교 분석 후 최초 이미지 획득 지점과 목표 지점의 거리를 산출할 수 있는 방법이다. 데이터베이스는 비전 센서를 이용하여 각 공간의 영상 및 이미지 정보를 저장하고 있다. 거리 산출 방법은 사용자가 전송한 영상 및 이미지 내의 물체 특징들을 추출 후 분석하여 데이터베이스와 비교를 통해 해당 이미지와 가장 유사한 이미지를 데이터베이스에서 확인하여 사용자 간의 거리를 계산할 수 있다.

Description

비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법
본 발명은 사용자의 위치를 결정하기 위한 방법으로 비전 센서를 이용하여 획득한 이미지를 데이터베이스와 비교하여 해당 목표와의 거리를 산출하는 방법에 관한 것이다. 이를 이용하여 GPS를 이용하지 않고서도 위치 추정이 가능하고, 2D 단면이미지와 데이터베이스 정보와의 비교를 통해 목표 물체에 대한 깊이 값을 도출할 수 있다.
일반적으로 사용자의 위치를 결정하기 위한 방법으로는 기존의 GPS(Global Positioning System)을 통한 위치 결정 방법과 이동통신 신호를 기반으로 삼각측량 방법을 적용하여 사용자의 위치를 결정하는 방법이 있다.
하지만, 이러한 종래의 기술들은 많은 문제점을 가지고 있다. GPS의 경우 실외에서는 위치 결정을 높은 정확도로 수행을 하게 되지만 GPS 신호가 차단되는 실내, 지하, 도심 등의 특수한 환경에서는 사용이 불가능하다. 그리고 이동통신 신호와 삼각측량 방법을 기반으로 하는 위치 결정 방법은 GPS보다 낮은 위치 정확도를 가지고 있으며 사용자가 위치하는 주변 환경에 의해 영향을 많이 받는 단점이 존재한다. 이 외에도 Wi-Fi, RFID 등의 다양한 기술들을 기반으로 하는 사용자 위치 결정 방법들이 제안되고 있다.
한편, 최근 광학 기술의 발달로 비전 센서를 이용한 다양한 거리 계산 방법들이 제안되고 있다. 대표적으로 양안 방식을 사용하는 스테레오 비전의 경우 두 개의 비전 센서를 통해 입력된 이미지의 비교를 통해 목표 물체에 대한 거리를 계산한다. 다른 방법으로는 단일 비전 센서로부터 획득된 단면 이미지에서 특정 물체의 비율 비교를 통해 목표 물체와의 거리를 계산하여 사용자에게 제공함으로써 다양한 어플리케이션 개발이 가능하게 되었다. 이 외에도 적외선 센서와 비전 센서를 융합하여 영상 이미지를 거리 정보로 표현하는 장비들이 등장하고 있다.
이러한 기술들은 각각의 장점과 단점을 가지고 있다. 양안 방식을 사용하는 스테레오 비전의 경우 두 개의 비전 센서를 통해 영상 이미지를 읽어 들이고 두 개의 영상 이미지를 결합하여 거리를 산출하는 방법을 사용하고 있다. 스테레오 비전의 경우에는 영상정보의 시각차를 이용해 거리 차이를 나타낼 수 있으므로 상대적 거리를 나타내는 위치 측위에서 높은 정확도를 가진다. 하지만 표현할 수 있는 거리 범위가 제한적이고 두 개의 영상 이미지를 동시에 처리하기 때문에 높은 연산량으로 인하여 실시간으로 처리하기 어렵다는 단점이 존재한다.
단일 이미지에서 특정 물체가 차지하는 비율 비교를 통해 목표 물체와의 거리를 산출하는 방법은 규격화된 공간처럼 잘 구조화되어 있고 고정된 환경에서는 성공적인 결과물을 기대할 수 있지만, 규격화되지 않고 구조화되어 있지 못한 변화가 큰 환경에서는 성공적인 결과물을 기대할 수 없어 시용이 불가하다는 단점이 있다.
적외선 센서와 비전 센서를 융합하여 영상 이미지와 거리 정보를 동시에 획득 가능한 방법은 양안 방식을 사용하는 스테레오 비전에 비하여 연산량이 적고, 단일 이미지에서 특정 물체에 대한 비율 비교를 통한 방법보다 변화가 큰 환경에서도 성공적인 결과물을 기대할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 사물과의 거리가 일정 범위를 넘어가게 되면 적외선을 통해 산출한 거리 정보에 대한 신뢰성과 정확성이 급격하게 떨어지게 되어 거리상 한정된 공간에서만 사용될 수 있다는 단점이 있다.
스테레오 비전의 경우 단일 비전 센서가 아닌 다수 개의 비전 센서를 사용하므로 비용 소모가 크고 거리 산출을 위한 연산량의 증가로 인하여 처리 성능이 떨어진다. 또한, 정확한 거리 산출을 위해서는 물체의 인식 거리가 제한적이다.
단일 이미지에서 특정 물체 비율을 통한 거리 산출 방법의 경우 특정 물체에 대한 비율 비교를 하기 때문에 설정해 놓은 목표 물체가 없을 경우 거리 산출이 불가능하며 제한적인 상황에서만 사용이 가능하다.
이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 데이터베이스의 기 구축된 이미지 특징 추출 값과 비전 센서로부터 획득되어 전송된 이미지 특징 추출값을 비교하여 연산량을 줄이면서도 효과적이고 정확하게 목표 물체와의 거리를 산출하는 것을 목적으로 한다.
이러한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법은 비전 센서를 통해 외부 환경을 촬영하여 실제 이미지를 획득하는 실제 이미지 획득 단계와, 상기 실제 이미지의 특징 성분 값을 계산하는 실제 이미지 특징 계산 단계와, 상기 외부 환경에 대한 기준 이미지들의 특징 성분 값과 상기 기준 이미지들에 대한 위치 정보가 미리 저장되어 있는 데이터베이스를 참조하여, 상기 실제 이미지의 특징 성분 값과 유사도가 가장 높은 특징 성분 값을 갖는 기준 이미지를 선택하는 기준 이미지 선택 단계와, 상기 선택된 기준 이미지의 위치 정보를 기초로 상기 실제 이미지가 촬영된 지점의 위치 정보를 획득하는 위치 정보 획득 단계 및 상기 실제 이미지가 촬영된 지점의 위치 정보와 목표 지점의 위치 정보를 기초로 상기 실제 이미지가 촬영된 지점과 상기 목표 지점 간의 거리를 계산하는 거리 계산 단계를 포함하여 구성된다.
본 발명에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법에 있어서, 상기 실제 이미지 획득 단계와 상기 실제 이미지 특징 계산 단계 사이에, 상기 획득된 실제 이미지를 관리 서버로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법에 있어서, 상기 실제 이미지 특징 계산 단계와, 상기 기준 이미지 선택 단계와, 상기 위치 정보 획득 단계 및 상기 거리 계산 단계는 상기 관리 서버에서 수행되는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법에 있어서, 상기 거리 계산 단계 이후, 상기 획득된 위치 정보와 거리 정보를 포함하는 정보를 가공하여 사용자에게 제공하는 정보 제공 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법에 있어서, 상기 데이터베이스는 데이터베이스 구축 단계를 통해 구축되고, 상기 데이터베이스 구축 단계는 상기 외부 환경을 구간별로 촬영하여 기준 이미지들을 획득하는 기준 이미지 획득 단계와, 상기 기준 이미지들의 특징 성분 값을 계산하는 기준 이미지 특징 계산 단계 및 상기 기준 이미지들의 특징 성분 값과 상기 기준 이미지들이 획득된 지점들의 위치 정보를 서로 매칭시켜 저장하는 기준 정보 저장 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법에 있어서, 상기 데이터베이스 구축 단계는 상기 기준 이미지 특징 계산 단계 이후, 상기 기준 이미지들의 특징 성분 값들의 변화 규칙을 추정하는 특징 변화 규칙 추정 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법에 있어서, 상기 데이터베이스 구축 단계는 상기 기준 정보 저장 단계 이후, 상기 특징 변화 규칙 추정 단계에서 추정된 변화 규칙에 따라 가상의 특징 성분 값들을 연산하여 상기 기준 이미지들이 촬영된 지점들 사이의 구간을 보간(iteration)하는 보간 단계 및 상기 가상의 특징 성분 값들과 상기 가상의 특징 성분 값들이 보간 연산된 지점들의 위치 정보를 서로 매칭시켜 상기 데이터베이스를 업데이트하는 업데이트 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
스테레오 비전의 경우 단일 비전 센서가 아닌 다수 개의 비전 센서를 사용하므로 비용 소모가 크고 거리 산출을 위한 연산량의 증가로 인하여 처리 성능이 떨어진다. 또한, 정확한 거리 산출을 위해서는 물체의 인식 거리가 제한적이다.
단일 이미지에서 특정 물체 비율을 통한 거리 산출 방법의 경우 특정 물체에 대한 비율 비교를 하기 때문에 설정해 놓은 목표 물체가 없을 경우 거리 산출이 불가능하며 제한적인 상황에서만 사용이 가능하다는 단점이 있다.
그러나 본 발명에 따르면, 데이터베이스의 기 구축된 이미지 특징 추출 값과 비전 센서로부터 획득되어 전송된 이미지 특징 추출값을 비교하여 연산량을 줄이면서도 효과적이고 정확하게 목표 물체와의 거리를 산출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 데이터베이스를 구축하기 위한 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 하나의 픽셀이 가지는 실제 거리를 계산하는 방법의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 데이터베이스에 사전에 구축되어 있는 기준 이미지와 이 기준 이미지의 거리 정보의 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 유사도 평가 방법의 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 정보 제공 단계에서 사용자에게 제공되는 정보의 예를 나타낸 도면이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법을 설명하기 위한 순서도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 데이터베이스를 구축하기 위한 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명의 일 실시 예는 비전 센서를 통해 촬영한 단일 이미지를 기준 이미지에 대한 정보가 사전에 구축되어 있는 데이터베이스와 비교를 통해 이미지 상에 노출된 물체와의 거리를 측정하기 위한 것이다. 본 발명의 일 실시 예는 크게 두 가지 부분으로 구분된다. 즉, 데이터베이스를 구성하는 방법의 예가 도 2에 개시되어 있고, 데이터베이스와 실시간 비교를 통해 거리를 측정하는 방법의 예가 도 1에 개시되어 있다.
먼저 도 2를 참조하면, 데이터베이스 구축 단계는 기준 이미지 획득 단계(S100), 기준 이미지 특징 계산 단계(S110), 기준 정보 저장 단계(S130), 특징 변화 규칙 추정 단계(S120), 보간 단계(S140) 및 업데이트 단계(S150)를 더 포함하여 구성된다.
기준 이미지 획득 단계(S100)에서는, 외부 환경을 구간별로 촬영하여 기준 이미지들을 획득하는 과정이 수행된다.
보다 구체적으로, 기준 이미지 획득 단계(S100)에서는, 사용자가 비전 센서를 통해 실시간으로 획득하는 영상 이미지와 비교하기 위한 기준이 되는 영상 이미지 즉, 기준 이미지를 미리 획득하는 단계이다. 통행 가능한 모든 지역 및 영역에 대하여 영상 이미지를 사용자가 직접 구축하기 어렵기 때문에, 사전에 일정한 거리를 두고 구간별로 영상 이미지를 획득하여 비교 기준을 데이터베이스 상에 미리 준비하는 것이다. 이후, 사용자는 비전 센서를 통해 획득한 실제 이미지와 데이터베이스에 저장되어 있는 기준 이미지를 비교하여, 자신의 위치 정보를 획득할 수 있다.
기준 이미지 특징 계산 단계(S110)에서는, 기준 이미지 획득 단계(S100)를 통해 획득한 기준 이미지들의 특징 성분 값을 계산하는 과정이 수행된다.
보다 구체적으로, 기준 이미지 특징 계산 단계(S110)에서는, 기준 이미지 획득 단계(S100)에서 획득한 기준 이미지에 대하여 각각의 기준 이미지가 가지는 특징 성분 값들을 계산한다. 이때, 특징 성분 값을 계산하는 방법은 시스템 설계자의 판단에 따라 다양한 방법이 사용될 수 있다.
이러한 기준 이미지 특징 계산 단계(S110)는 획득한 이미지에서 데이터베이스를 구축하기 위한 특징 성분을 추출하기 위한 단계이다. 이때 사용하는 특징 추출 알고리즘은 시스템 설계자에 의하여 보편적인 방법론들이 적용될 수 있다.
특징 변화 규칙 추정 단계(S120)에서는, 연속되는 기준 이미지들의 각각의 특징 성분 값들이 변화하는 규칙을 도출함으로써, 기준 이미지의 특징 변화 규칙을 추정하는 과정이 수행된다.
기준 정보 저장 단계(S130)에서는, 기준 이미지들, 이 기준 이미지들의 특징 성분 값 및 이 기준 이미지들이 획득된 지점들의 위치 정보를 서로 매칭시켜 데이터베이스에 저장하는 과정이 수행된다. 즉, 데이터베이스에 저장되는 형식으로는 거리값, 이미지, 특징 성분에 대한 내용이 저장된다.
보간 단계(S140)에서는, 특징 변화 규칙 추정 단계(S120)에서 추정된 변화 규칙에 따라 가상의 특징 성분 값들을 연산하여 기준 이미지들이 촬영된 지점들 사이의 구간을 보간(iteration)하는 과정이 수행된다.
이러한 보간 단계(S140)는 기준 이미지 획득 단계(S100)에서 일정 거리를 두고 획득한 기준 이미지 간의 비어있는 위치 정보를 채워 넣기 위한 과정이 수행된다. 우선 위치 정보를 채워 넣기 위한 간격을 결정하게 되는데, 이는 특징 성분 값의 비교를 통해 거리 값을 결정함에 있어서 거리 정확도에 영향을 미치게 된다. 거리 정확도를 향상시키기 위하여 보간 단계(S140)에서, 특징 변화 규칙 추정 단계(S120)에서 도출한 특징 성분 값들의 변화 규칙을 이용하여 비어있는 구간에 해당하는 가상의 특징 성분 값을 계산하고 획득된 기준 이미지 간의 비어 있는 위치 정보를 채우기 위한 사전 과정이 수행되는 것이다. 다시 말해, 이미지 중간 지점 보간 알고리즘 적용 단계의 경우, 띄엄띄엄 거리가 벌어져 있는 데이터베이스의 정보들의 중간 지점들에 대한 정보를 채워주기 위한 방법으로 이미지의 특징 성분 간의 변화 규칙을 바탕으로 계산하게 된다. 이때, 이미지 보간 간격을 결정하기 되는데 이는 거리 오차에 영향을 미치게 되어 시스템의 성능을 결정하게 된다.
업데이트 단계(S150)에서는, 가상의 특징 성분 값들과 이 가상의 특징 성분 값들이 보간 연산된 지점들의 위치 정보를 서로 매칭시켜 데이터베이스를 업데이트하는 과정이 수행된다.
이러한 업데이트 단계(S150)는 보간 단계(S140)에서 생성된 가상의 특징 성분 값들을 비어있는 구간의 위치 정보와 매칭하여 데이터베이스를 갱신하는 과정이 수행된다.
즉, 업데이트 단계(S150)에서는, 보간을 통해 새롭게 생성된 이미지 특징 성분들을 바탕으로 데이터베이스의 정보를 새롭게 갱신하여 거리에 대한 정보들을 확장시키게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법은 실제 이미지 획득 단계(S10), 실제 이미지 특징 계산 단계(S30), 기준 이미지 선택 단계(S40), 위치 정보 획득 단계(S50), 거리 계산 단계(S60) 및 정보 제공 단계(S70)를 포함하여 구성된다.
실제 이미지 획득 단계(S10)에서는, 자신의 위치 정보 또는 특정 지점과의 거리 정보를 획득하기 위한 사용자가 비전 센서를 통해 외부 환경을 촬영하여 실제 이미지를 획득하는 과정이 수행된다. 여기서, 비전 센서는 사용자가 탑승한 차량에 설치되거나, 도보로 이동 중인 사용자가 휴대한 보행자 네비게이션 장치에 설치되도록 구성될 수 있다. 이러한 실제 이미지 획득 단계(S10)의 경우, 데이터베이스를 구축하기 위하여 기준 이미지들을 획득하는 기준 이미지 획득 단계(S100)와 동일하게 이미지를 읽어 들일 수 있는 모든 영상 입출력 장치를 통하여 실시간으로 영상 이미지를 획득하도록 구성된다.
실제 이미지 획득 단계(S10)에서 획득된 실제 이미지는 원격에 위치한 관리 서버로 전송되며, 이후의 연산 단계 즉, 실제 이미지 특징 계산 단계(S30)와, 기준 이미지 선택 단계(S40)와, 위치 정보 획득 단계(S50) 및 거리 계산 단계(S60)는 관리 서버에서 수행되도록 구성될 수 있다.
실제 이미지 특징 계산 단계(S30)에서는, 실제 이미지의 특징 성분 값을 계산하는 과정이 수행된다. 특징 성분 값을 계산하는 방법은 앞서 설명한 데이터베이스를 구축할 때, 기준 이미지에 적용한 특징 성분 값 계산 방법을 동일하게 적용한다.
즉, 실제 이미지 특징 계산 단계(S30)에서는, 데이터베이스에 이미 저장되어 있는 정보와 비교가 가능하도록 실제 이미지의 특징 성분을 추출하는 과정이 수행되며, 사용되는 특징 추출 알고리즘은 데이터베이스에서 사용된 방법론과 동일하게 설정되어야 한다.
기준 이미지 선택 단계(S40)에서는, 데이터베이스를 참조하여, 실제 이미지의 특징 성분 값과 유사도가 가장 높은 특징 성분 값을 갖는 기준 이미지를 선택하는 과정이 수행된다. 앞서 설명한 바 있지만, 데이터베이스에는 외부 환경에 대한 기준 이미지들의 특징 성분 값과 이 기준 이미지들에 대한 위치 정보가 미리 저장되어 있다.
보다 구체적으로, 기준 이미지 선택 단계(S40)에서는, 실제 이미지 특징 계산 단계(S30)에서 계산된 실제 이미지의 특징 성분 값과 사전에 구축된 데이터베이스 정보와 비교를 하게 된다. 비교를 통해 유사도가 가장 높은 정보를 결정하게 되는데 이때, 유사도를 결정하는 방법은 시스템 설계자의 판단에 의하여 유사도 결정 방법이 적용된다.
즉, 기준 이미지 선택 단계(S40)에서는, 전 단계에서 수행한 이미지 특징 성분들을 이용하여 데이터베이스 정보와 비교하여 유사도가 높은 정보를 찾아내는 과정이 수행되며, 데이터베이스와의 비교는 데이터베이스 내의 거리 값을 순차적으로 비교하는 방식으로 검색이 진행될 수 있다.
이러한 기준 이미지 선택 단계(S40)에서는, 입력된 실제 이미지와 데이터베이스에 사전에 구축해놓은 거리 정보를 포함한 기준 이미지 정보를 비교하여 진행하게 된다. 이때, 영상 이미지를 비교하는 방법의 경우 기존의 범용적으로 사용되는 이미지 비교 알고리즘을 선택적으로 사용할 수 있다. 도 4에 본 발명의 일 실시 예에 있어서, 데이터베이스에 사전에 구축되어 있는 기준 이미지와 이 기준 이미지의 거리 정보의 예가 개시되어 있다. 영상 이미지의 비교를 통한 유사도 평가는 도 5에서 개시된 바와 같이 진행이 된다.
위치 정보 획득 단계(S50)에서는, 선택된 기준 이미지의 위치 정보를 기초로 실제 이미지가 촬영된 지점의 위치 정보를 획득하는 과정이 수행된다.
거리 계산 단계(S60)에서는, 실제 이미지가 촬영된 지점의 위치 정보와 목표 지점의 위치 정보를 기초로 실제 이미지가 촬영된 지점과 목표 지점 간의 거리를 계산하는 과정이 수행된다.
도 3은 하나의 픽셀이 가지는 실제 거리를 결정하는 방법의 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 데이터베이스의 기준 이미지에서 특징 추출 후 하나의 픽셀이 가지는 실제 거리를 입력해 놓고 실시간 이미지 입력 시에 특징 추출 후 도 3을 바탕으로 픽셀 당 실제 거리를 계산하게 된다. 이를 데이터베이스와 비교를 하여 거리를 결정하게 된다.
도 3에서 d는 카메라 화각과 실제 인식 영역과의 거리이고, d를 기준으로 인식 영역의 크기는 다음 수학식 1과 2를 통해 계산된다.
수학식 1
Figure PCTKR2015001261-appb-M000001
수학식 2
Figure PCTKR2015001261-appb-M000002
수학식 1과 2에서, 거리 d에 따른 한 픽셀이 가지는 가로 방향의 실제 인식거리는 w/가로해상도이고, 세로 방향의 실제 인식거리는 h/세로해상도이다.
예를 들어, 데이터베이스에서 7m에 해당하는 이미지의 픽셀이 가지는 실제 거리는 10cm이고 8m에 해당하는 이미지의 픽셀이 가지는 실제거리는 20cm일 때, 실시간 이미지에서 픽셀이 가지는 실제거리가 18cm이면 거리를 비율적 계산을 통해 약 7.8m로 거리를 결정하게 되는 것이다.
정보 제공 단계(S70)에서는, 획득된 위치 정보와 거리 정보를 포함하는 정보를 가공하여 사용자에게 제공하는 과정이 수행된다. 이 단계에서 거리 정보와 획득 영상 이미지가 매칭된 정보가 사용자에게 최종적으로 출력된다. 출력 형태는 시스템 설계자에 의해 결정이 되며 문자, 숫자, 그림, 마크 등 다양한 출력 형태가 존재할 수 있다.
즉, 결과 출력의 경우 실시간으로 읽어 들인 이미지에 데이터베이스와 비교 결과를 결합하여 최종적으로 사용자에게 결과를 출력하게 된다. 출력 형태는 시스템을 구성하는 시스템 설계자에 의하여 출력 형태는 다양하게 구성될 수 있다. 결과 출력의 경우 사용자 디바이스에 따라 결과가 달라 질 수 있다. 도 6은 사용자 콘솔에서의 출력 결과를 보여주고 있는 것이다. 도 6에서의 결과와 같이 결과 출력의 과정에서는 이미지, 콘솔, 텍스트 등의 여러 결과 출력 형태가 가능하게 된다.
일반적으로 스테레오 비전 방식의 경우 단일 비전 센서가 아닌 다수 개의 비전 센서를 사용하므로 비용 소모가 크고 거리 산출을 위한 연산량의 증가로 인하여 처리 성능이 떨어진다. 또한, 정확한 거리 산출을 위해서는 물체의 인식 거리가 제한적이다.
또한 단일 이미지에서 특정 물체 비율을 통한 거리 산출 방법의 경우 특정 물체에 대한 비율 비교를 하기 때문에 설정해 놓은 목표 물체가 없을 경우 거리 산출이 불가능하며 제한적인 상황에서만 사용이 가능하다.
그러나 본 발명에 따르면, 데이터베이스의 기 구축된 이미지 특징 추출 값과 비전 센서로부터 획득되어 전송된 이미지 특징 추출값을 비교하여 효율적으로 목표 물체와의 거리를 산출할 수 있다.
또한 단일이미지와 DB를 이용하여 거리를 결정하는 본 발명에 따르면, 지능형 자동차에서 특정 물체와 차량 간의 거리를 효과적으로 결정할 수 있다.
또한 본 발명은 GPS 초기 위치를 보정하기 위한 방법으로 사용할 수 있다. GPS 초기 위치 오차를 보정하여 보행자의 정확한 위치를 결정하는 방법으로 사용될 수 있다. 마지막으로 휴대단말에서 획득한 이미지를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 방법으로 사용될 수 있다.
이상에서 본 발명에 대한 기술사상을 첨부된 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.

Claims (7)

  1. 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법에 있어서,
    비전 센서를 통해 외부 환경을 촬영하여 실제 이미지를 획득하는 실제 이미지 획득 단계;
    상기 실제 이미지의 특징 성분 값을 계산하는 실제 이미지 특징 계산 단계;
    상기 외부 환경에 대한 기준 이미지들의 특징 성분 값과 상기 기준 이미지들에 대한 위치 정보가 미리 저장되어 있는 데이터베이스를 참조하여, 상기 실제 이미지의 특징 성분 값과 유사도가 가장 높은 특징 성분 값을 갖는 기준 이미지를 선택하는 기준 이미지 선택 단계;
    상기 선택된 기준 이미지의 위치 정보를 기초로 상기 실제 이미지가 촬영된 지점의 위치 정보를 획득하는 위치 정보 획득 단계; 및
    상기 실제 이미지가 촬영된 지점의 위치 정보와 목표 지점의 위치 정보를 기초로 상기 실제 이미지가 촬영된 지점과 상기 목표 지점 간의 거리를 계산하는 거리 계산 단계를 포함하는, 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 실제 이미지 획득 단계와 상기 실제 이미지 특징 계산 단계 사이에, 상기 획득된 실제 이미지를 관리 서버로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 실제 이미지 특징 계산 단계와, 상기 기준 이미지 선택 단계와, 상기 위치 정보 획득 단계 및 상기 거리 계산 단계는 상기 관리 서버에서 수행되는 것을 특징으로 하는, 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 거리 계산 단계 이후,
    상기 획득된 위치 정보와 거리 정보를 포함하는 정보를 가공하여 사용자에게 제공하는 정보 제공 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스는 데이터베이스 구축 단계를 통해 구축되고,
    상기 데이터베이스 구축 단계는
    상기 외부 환경을 구간별로 촬영하여 기준 이미지들을 획득하는 기준 이미지 획득 단계;
    상기 기준 이미지들의 특징 성분 값을 계산하는 기준 이미지 특징 계산 단계; 및
    상기 기준 이미지들의 특징 성분 값과 상기 기준 이미지들이 획득된 지점들의 위치 정보를 서로 매칭시켜 저장하는 기준 정보 저장 단계를 포함하는, 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 데이터베이스 구축 단계는
    상기 기준 이미지 특징 계산 단계 이후, 상기 기준 이미지들의 특징 성분 값들의 변화 규칙을 추정하는 특징 변화 규칙 추정 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 데이터베이스 구축 단계는
    상기 기준 정보 저장 단계 이후, 상기 특징 변화 규칙 추정 단계에서 추정된 변화 규칙에 따라 가상의 특징 성분 값들을 연산하여 상기 기준 이미지들이 촬영된 지점들 사이의 구간을 보간(iteration)하는 보간 단계; 및
    상기 가상의 특징 성분 값들과 상기 가상의 특징 성분 값들이 보간 연산된 지점들의 위치 정보를 서로 매칭시켜 상기 데이터베이스를 업데이트하는 업데이트 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 비전 센서 데이터베이스를 이용한 거리 측정 방법.
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