KR100819047B1 - 교차로 중심선 예측 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량에 장착된 카메라를 통해 입력된 도로상의 횡단 보도를 실시간으로 인식하여 교차로 중심선을 예측하기 위한 장치 및 방법에 관한 것으로, 주행 차량의 위치 정보를 기초로 주행하고 있는 도로의 정보를 제공하는 도로 정보 제공부; 입력되는 교차로의 영상과 상기 도로 정보를 기초로 횡단 보도를 인식하고,상기 주행 차량으로부터 상기 횡단 보도까지의 거리를 얻는 횡단 보도 인식부; 및 상기 제공된 도로 정보와 상기 얻어진 횡단 보도까지의 거리를 기초로 상기 교차로의 중심선을 예측하는 교차로 예측부;를 포함하여 구성된다.
교차로 중심선을 예측함으로써 교차로 주변의 빈번한 교통사고 예방에 큰 효과가 있을 뿐 아니라, 미래의 차량 네비게이션의 흐름 가운데 하나인 실감 차량 네이비게이션에서의 방향 정보 표시에도 큰 도움을 줄 수 있다.
횡단보도 인식, 교차로 예측

Description

교차로 중심선 예측 장치 및 방법{Apparatus and method for estimating a center line of intersection}
도 1 은 본 발명에 따른 횡단 보도 인식에 의한 교차로 중심선 예측 장치의 내부 구성도를 보여주는 도면이다.
도 2 는 본 발명에 따른 횡단 보도 인식부의 내부 구성도를 보여주는 도면이다.
도 3 은 본 발명에 따른 횡단 보도 인식부에서 횡단 보도를 인식하는 과정을 보여주는 도면이다.
도 4 는 본 발명에 따른 횡단 보도 인식을 기반으로 교차로 중심선을 예측하는 일 실시예를 보여주는 도면이다.
도 5 는 본 발명에 따른 교차로 중심선을 예측하는 과정을 보여주는 순서도이다.
본 발명은 교차로 중심선 예측 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 도로 표식의 하나인 횡단 보도를 인식하여 교차로 중심선을 예측하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
교차로를 인식하는 방법은 크게 두 분야로 나눌 수 있다.
센서를 이용한 하드웨어 기반의 인식 방법과 컴퓨터 비전 기반의 소프트웨어 방법이다.
첫째, 센서 기반 방식은 교차로 주변에 통신이 가능한 센서를 내장하여 교차로 주위를 지나는 차량에게 정보를 전달하는 방식으로서 정확한 정보 제공이 가능하지만, 설치 비용이 크다는 단점이 있다.
둘째, 컴퓨터 비전에 의한 방식은 최근 자동차 안전운행 기술과 관련하여 보편화 되고 있는 차량내 카메라를 이용하여 도로 영상에서의 중요 시설을 인식하는 방식으로서 비용이 비교적 작지만 주변 환경에 민감한 특성을 보이고 있다.
교차로 인식을 위해 기존 제안된 방식에는 정지선을 인식하여 교차로 근접을 운전자에게 알림으로서 안전 운전을 유도하는 방안이 제시되었지만, 정지선은 단일 선으로 구성되어 있기 때문에 도로에 드리워진 그늘 혹은 정지선 부근에 다른 차량이 놓일 경우 오인식 확률이 높다는 문제점이 있다.
또한 기존에 제안된 횡단 보도 인식은 자동차에 장착된 카메라를 통한 인식보다는 맹인을 위한 길 안내시 횡단 보도 위치를 확인시켜주기 위한 목적으로 제안된 바 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상기 컴퓨터 비전 기반의 소프트웨어 방식의 문제점을 해결하기 위한 것으로 규칙적인 패턴과 특징이 뚜렷한 횡단 보 도를 인식함으로서 오인식률을 낮추고 이를 기반으로 교차로 특히 교차로의 중앙을 가로지르는 교차로 중심선을 예측하는 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 교차로 중심선 예측 장치의 일 실시예는, 주행 차량의 위치 정보를 기초로 주행하고 있는 도로의 정보를 제공하는 도로 정보 제공부; 입력되는 교차로의 영상과 상기 도로 정보를 기초로 횡단 보도를 인식하고,상기 주행 차량으로부터 상기 횡단 보도까지의 거리를 얻는 횡단 보도 인식부; 및 상기 제공된 도로 정보와 상기 얻어진 횡단 보도까지의 거리를 기초로 상기 교차로의 중심선을 예측하는 교차로 예측부;를 포함한다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 교차로 중심선 예측 방법의 일 실시예는, 주행 차량의 위치 정보를 기초로 주행하고 있는 도로의 정보를 얻는 단계; 입력받은 교차로의 영상과 상기 도로 정보를 기초로 횡단 보도를 인식하는 단계; 상기 주행 차량으로부터 상기 횡단 보도까지의 거리를 얻는 단계; 및 상기 얻어진 도로 정보와 상기 횡단 보도까지의 거리를 기초로 상기 교차로의 중심선을 예측하는 단계;를 포함한다.
이하 첨부된 도면들을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하도록한다.
도 1 은 본 발명에 따른 횡단 보도 인식에 의한 교차로 중심선 예측 장치의 내부 구성도를 보여주는 도면이다.
본 발명에 따른 횡단 보도 인식에 의한 교차로 중심선 예측 장치는 자동차 전방에 내장된 카메라를 통하여 교차로 주변의 도로 영상을 실시간으로 입력 받는 영상 입력부(110), 자동차 위치 정보를 판단하기 위한 GPS(Global Positioning System)등의 측위부(130)를 포함한다.
영상 입력부(110)는 교차로 주변의 도로 영상을 실시간으로 일정한 영상 프레임 형태로 순차적으로 입력 받는다.
도로 정보 제공부(120)는 GPS등의 측위부(130)에서 얻어진 현재 자동차 위치 정보를 기초로 현재 주행중인 도로에 대한 정보를 기 저장된 데이터 베이스에서 검색하여 횡단보도 인식부(140)와 교차로 중심선 예측부(150)에 전달한다.
도로 정보 제공부(120)가 횡단보도 인식부(140)와 교차로 중심선 예측부(150)에 전달하는 정보에는 주행도로의 너비 및 차선 수, 교차로의 폭 및 형태,횡단 보도의 폭에 대한 것으로 2D 맵 정보이다.
횡단 보도 인식부(140)는 영상 입력부(110)에 실시간으로 입력된 영상 프레임에서 관심 영역을 추출하고 횡단 보도의 특징을 인식하여 그 정보를 교차로 중심선 예측부(150)로 전달한다.
교차로 중심선 예측부(150)는 도로 정보 제공부(120)및 횡단 보도 인식부(140)로부터 전달된 정보를 기초로 교차로의 중심선을 GPS등의 도로 정보 제공부에서 제공된 2D맵 정보 영상 위에 표시한다.
도 2 는 본 발명에 따른 횡단 보도 인식부의 내부 구성도를 보여주는 도면이다.
영상 입력부(110)에서 입력된 교차로 영상과 도로 정보 제공부(120)에서 제 공된 정보를 기초로 횡단 보도로 추측되는 관심영역의 영상을 확대 추출하는 추출부(210), 추출된 영상에서 횡단 보도의 특징이 되는 각 셀 경계와 상, 하단부 경계의 화소 변화를 조건 검사하여 횡단 보도를 인식하는 판정부(220) 및 도로를 주행하고 있는 차량으로부터 횡단 보도까지의 거리를 측정하는 측정부(230)를 포함한다.
도 3 은 본 발명에 따른 횡단 보도 인식부에서 횡단 보도를 인식하는 과정을 보여주는 도면이다.
영상 입력부(110)에서 실시간으로 입력된 영상에 대하여 관심영역이 존재할 부분만을 추출(S310)하여, 이 영역만을 대상으로 횡단 보도를 인식하게 된다. 관심영역의 추출은 인식 처리속도를 높여줄 수 있다.
횡단 보도는 실제적으로 직사각형 형태의 규칙적인 형태를 갖지만, 운전자의 눈높이에서 바라보면 횡단 보도를 구성하는 개개의 작은 셀의 경계면은 서로 다른 각도로 보여지게 된다.
따라서, 이러한 횡단보도의 특징이 되는 각 셀의 경계 화소에 대한 조건 검사가 수행되며(S320), 이 검사에는 에지의 부호 변화 및 운전자에게 보여지는 에지의 각도가 포함된다.
일단 이 조건이 만족되면, 횡단보도 후보에 포함 되어진다.
그러나, 이러한 특성은 노면의 다른 표식에서도 발견될 가능성이 있기 때문에, 횡단보도의 상.하단부 검출(S330)을 통해 이 특징이 도로 전반에 걸쳐 나타나는지 확인하게 된다.
상기 S320과 S330의 결과를 종합하여 최종적으로 횡단 보도 여부를 판정(S340)한다.
횡단 보도로 판정될 경우 횡단 보도까지의 거리를 측정(S350)하고 이 결과는 교차로 중심선 예측부(150)으로 전달된다.
횡단 보도까지의 거리를 측정하는 방식은 영상 입력부(110)에서 사용된 카메라의 캘리브레이션 파라미터에 의해 구할 수 있으며, 이 방식은 일반적으로 알려진 방식이다.
도 4 는 본 발명에 따른 횡단 보도 인식을 기반으로 교차로 중심선을 예측하는 일 실시예를 보여주는 도면이다.
도 4에서 d1은 교차로 좌우에 위치한 도로의 폭이며, d2는 횡단 보도와 주행차량간의 거리, d3는 횡단 보도의 폭, d4는 횡단 보도와 교차로 시작점까지의 거리이며 교차로 중심선은 교차로 시작점에서 d1 / 2 지점에 위치해 있음을 보여준다.
따라서 차량에서 교차로 중심선까지의 거리는 d1/2 + d2 + d3 + d4가 된다.
이때 d1, d3는 도로정보 제공부(120)를 통해 얻을 수 있으며, d2는 횡단보도 인식부(140)에서 얻을 수 있다.
그러나, d4는 정의된 값은 아니지만 다음과 같은 규칙을 따른다. 편도 2차선 이하인 도로에서는 d4 = d3 / 3, 편도 2차선에서 4차선까지는 d4 = d3 / 2, 4차선 이상은 d4 = d3로 정의하여 사용한다.
따라서, 도로정보 제공부(120)와 횡단 보도 인식부(140)에서 제공된 데이터를 기반으로 영상 입력부(110)에서 얻어진 2D 영상 위에서 교차로 중심선을 예측할 수 있다.
도 5 는 본 발명에 따른 교차로 중심선을 예측하는 과정을 보여주는 순서도이다.
주행 차량의 위치 정보를 기초로 주행하고 있는 도로의 정보를 얻는다 (S510).
주행 차량의 위치 정보는 GPS등의 측위부(130)로부터 제공되며, 도로의 정보는 주행하고 있는 도로의 너비 및 차선 수, 교차로의 폭 및 형태, 횡단 보도의 폭을 포함한다.
영상 입력부(110)로부터 입력 받은 교차로의 실시간 영상과 도로정보 제공부(120)로부터 입력된 도로 정보를 기초로 횡단 보도를 인식한다(S520).
주행 차량으로부터 횡단 보도까지의 거리를 얻는다(S530).
얻어진 도로 정보와 횡단 보도까지의 거리를 기초로 교차로의 중심선을 예측한다(S540).
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀 질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브 (예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다.
본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허 청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의한 횡단 보도 인식에 의한 교차로 중심선 예측 장치 및 방법은 교차로 주변의 빈번한 교통사고 예방에 큰 효과가 있을 뿐 아니라, 미래의 차량 네비게이션의 흐름 가운데 하나인 실감 차량 네비게이션에서의 방향 정보 표시에도 큰 도움을 줄 수 있다.
즉, 실감 차량 네비게이션의 경우 교차로에서 방향 전환이 필요할 경우 실제 영상위에 증강현실 기술(AR 기술)을 이용하여 방향을 표시해 주게 되는데, 교차로 중심선이 불명확할 경우 오히려 운전자에게 혼돈을 줄 수 있다. 이러한 경우 본 발명에서 제시한 교차로 중심선 예측 장치는 이러한 분야에서 좋은 효과를 기대할 수 있을것이다.

Claims (8)

  1. 주행 차량의 위치 정보를 기초로 주행하고 있는 도로의 정보를 제공하는 도로 정보 제공부;
    입력되는 교차로의 영상과 상기 도로 정보를 기초로 횡단 보도를 인식하고,상기 주행 차량으로부터 상기 횡단 보도까지의 거리를 얻는 횡단 보도 인식부; 및
    상기 도로 정보 제공부에서 제공된 도로의 너비 및 차선 수, 상기 교차로의 폭 및 형태, 상기 횡단 보도의 폭과 상기 얻어진 횡단 보도까지의 거리를 기초로 상기 교차로의 중심선을 예측하는 교차로 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 교차로 중심선 예측 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 횡단 보도 인식부는
    상기 교차로의 영상을 실시간으로 얻는 영상 입력부;
    상기 얻어진 영상과 상기 도로 정보를 기초로 상기 횡단 보도 영상을 추출하고, 상기 횡단 보도 경계의 화소 변화로부터 횡단 보도를 인식하는 판정부; 및
    상기 주행 차량으로부터 상기 횡단 보도까지의 거리를 측정하는 측정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 교차로 중심선 예측 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 도로 정보 제공부는
    상기 주행 차량의 위치 정보를 얻는 측위부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 교차로 중심선 예측 장치.
  4. 삭제
  5. 주행 차량의 위치 정보를 기초로 주행하고 있는 도로의 정보를 얻는 단계;
    입력받은 교차로의 영상과 상기 도로 정보를 기초로 횡단 보도를 인식하는 단계;
    상기 주행 차량으로부터 상기 횡단 보도까지의 거리를 얻는 단계; 및
    상기 주행하고 있는 도로 정보에서의 도로 차선 수, 상기 교차로의 폭 및 형태, 상기 횡단 보도의 폭과 상기 횡단 보도까지의 거리를 기초로 상기 교차로의 중심선을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 교차로 중심선 예측 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 횡단 보도의 인식은 상기 횡단 보도 경계의 화소 변화를 기초로 이루어지는 것을 특징으로 하는 교차로 중심선 예측 방법.
  7. 삭제
  8. 삭제
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