KR101259159B1 - 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

신호등 인식을 통한 차량 경고 장치 및 그 방법이 제공된다. 상기 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치는 카메라에 의해 촬영된 교통 신호 정보를 분석하는 영상 분석부; 차량의 방향 전환 신호를 감지하는 방향 전환 신호 감지부; 상기 차량의 속도를 감지하는 속도 감지부; 및 상기 분석된 교통 신호 정보, 상기 차량의 방향 전환 신호, 및 상기 차량의 속도를 근거하여 경고 신호 발생 여부를 판단하는 경고 조건 판단부를 포함한다.

Description

신호등 인식을 통한 차량 경고 장치 및 그 방법{Vehicle warning apparatus by recognizing traffic light and method thereof}
본 발명은 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는, 카메라를 통해 촬영 및 감지된 차량 전방의 신호등 색상 종류, 차량의 방향 전환 신호, 및 차량의 속도를 논리 조건으로 하여 경고 신호를 출력하는 운전자 경고 시스템 및 그 방법에 대한 것이다.
차량 운전의 숙련도에 상관 없이 대부분의 차량 운전자는 운행 도중 주변의 상황에 대한 적절한 주의를 하지 않거나 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 그리고 이러한 상황은 대부분 자동차 대 자동차 간 또는 자동차 대 사람 간의 사고 발생 가능성을 높인다.
이러한 상황은 특히 횡단보도 또는 교차로에서 발생할 수 있다. 차량의 운전자가 교차로 및/또는 횡단보도의 신호를 의도적 또는 비의도적으로 무시 또는 간과한다면 이는 당연히 차량 및 인명 사고로 이어진다.
만약, 운행하는 차량 외부에 대한 정보에 대해 차량에 장착된 시스템이 감지하여 이를 운전자에게 고지 또는 경고해줄 수 있다면 운전자는 자신의 주의력 이외에 사고를 예방할 수 있는 다른 수단을 더 가지게 됨으로써 사고 발생의 가능성을 줄이고 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있게 될 것이다.
특히 단순히 차량 외부의 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 차량 자체의 운행에 대한 정보까지 결합하여 이를 논리 조건의 전제로 활용함으로써 운행하는 차량 주변의 상황 변동에 대해 운전자에게 보다 정확한 알림을 수행할 수 있게 될 것이다.
본 발명이 해결하려는 과제는, 차량에 장착된 카메라를 이용하여 차량 주변의 운행 정보에 대해 감지 및 분석하여 사용자에게 경고하는 차량 경고 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하려는 다른 과제는, 카메라를 이용한 차량 전방의 영상 정보에 더하여 차량의 방향 전환 신호 및 속도 정보를 모두 사용하여 차량 주변 상황의 변동에 따라 사용자에게 적절한 시점에 적절한 정보 및 경고를 제공하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하려는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치의 일 태양은 카메라에 의해 촬영된 교통 신호 정보를 분석하는 영상 분석부; 차량의 방향 전환 신호를 감지하는 방향 전환 신호 감지부; 상기 차량의 속도를 감지하는 속도 감지부; 및 상기 분석된 교통 신호 정보, 상기 차량의 방향 전환 신호, 및 상기 차량의 속도를 근거하여 경고 신호 발생 여부를 판단하는 경고 조건 판단부를 포함할 수 있다.
더 나아가, 상기 경고 조건 판단부의 경고 신호 발생 여부 판단 결과에 따라 경고 신호를 발생하는 경고 신호 발생부 및 상기 경고 조건 판단부의 경고 신호 발생 여부 판단 결과에 따라 경고 신호를 표시하거나, 상기 계산된 거리 및 도달 시간을 표시하는 디스플레이부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 상기 영상 분석부는, 상기 영상이 촬영된 시점에서의 상기 차량 주변의 광량에 따라, 상기 영상을 분석하는 방식을 결정하는 영상 분석 방식 결정부; 상기 결정된 분석 방식에 따라 상기 촬영된 영상으로부터 교통 신호 정보를 추출하여 상기 차량 전방의 교통 신호 정보를 취득하는 교통 신호 정보 취득부; 및 차량 전방의 신호등의 위치와 크기 및 상기 신호등이 점등한 램프의 위치 및 크기를 통해 상기 차량으로부터 상기 신호등까지의 거리 및 도달 시간을 계산하는 거리/도달시간 계산부를 포함할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 카메라를 이용한 차량 경고 방법의 일 태양은 차량 전방을 촬영하는 단계; 상기 촬영된 영상 내의 교통 신호 정보를 분석하는 단계; 상기 차량의 방향 전환 신호 및 상기 차량의 속도를 감지하는 단계; 및 상기 교통 신호 정보, 차량의 방향 전환 신호, 및 상기 차량의 속도에 대한 정보를 토대로 경고 신호 발생 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있고, 더 나아가, 상기 경고 신호 발생 여부 판단 결과에 따라 경고 신호를 발생하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한 상기 상기 촬영된 영상을 분석하는 단계는, 차량 전방의 신호등의 위치와 크기 및 상기 신호등이 점등한 램프의 위치 및 크기를 통해 상기 차량으로부터 상기 신호등까지의 거리 및 도달 시간을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따른 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치 및 방법에 따르면, 차량에 장착된 카메라를 이용하여 차량 주변의 운행 정보에 대해 감지 및 분석하여 취득한 차량 전방의 영상 정보, 차량의 방향 전환 신호 및 속도 정보를 사용하여 차량 주변 상황의 변동에 따라 사용자에게 적절한 시점에 적절한 운행 정보와 경고를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치의 블록도이다.
도 2와 도 3은 동일한 상황에 대해 각각 주간과 야간의 모습을 예로 든 개략도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치가 촬영 및 감지할 교통 신호의 종류들이다.
도 5 내지 도 7은 차량이 신호등에 가까워지는 동안에 활영된 영상 내에서의 신호등이 존재하는 위치 변화 및 신호등의 크기 변화 판단하는 일 예를 설명하기 위한 개략도이다.
도 8 내지 도 10은 신호등에 가까워지는 동안에 활영된 영상 내에서의 점등된 신호등 램프의 크기를 판단하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 개략도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 차량 경고 방법의 순서도이다.
도 12는 도 11의 S1200 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 13은 도 11의 S1400 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치의 블록도이고, 도 2와 도 3은 동일한 상황에 대해 각각 주간과 야간의 모습을 예로 든 개략도이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치가 촬영 및 감지할 교통 신호의 종류들의 예이다.
우선, 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예들에 따른 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치는 영상 분석부(120), 방향 전환 신호 감지부(130), 속도 감지부(140), 및 경고 조건 판단부(150)를 포함한다.
이에 더하여, 카메라(110), 디스플레이부(170), 및 경고 신호 발생부(180)을 더 포함할 수 있으며, 상기 영상 분석부(120)는 영상 분석 방식 결정부(121)와 교통 신호 정보 취득부(123) 및 거리/도달시간 계산부(160)를 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따른 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치는 차량(1)에 설치된다.
우선 카메라(110)는 전방을 위주로 차량의 주변에 대한 영상을 촬영하여 영산 분석부(120)로 전달한다.
영상 분석부는 카메라(110)에 의해 촬영된 영상을 분석한다. 영상 분석부(120)는 영상 분석 방식 결정부(121)와 교통 신호 정보 취득부(123)를 포함한다.
영상 분석 방식 결정부(121)는 촬영된 영상을 분석하는 방식을 결정하는데, 이는 동일한 촬영 대상에 대해서도 촬영이 이루어진 시점에서의 차량 주변의 광량에 따라 촬영되는 영상의 모습이 다르기 때문이다. 예를 들어 동일한 촬영 대상에 대해 도 2는 주간에서의 모습에 대한 일 예를, 도 3은 야간에서의 모습에 대한 일 예를 보여준다.
주간에는 점등된 신호(4)는 물론이고, 신호등(3) 자체의 외곽선, 차선(8, 9), 점등되지 않은 신호들(5, 6) 등이 모두 식별 가능하게 영상 내에 촬영된다. 이에 따라 촬영된 영상 내의 피사체들을 식별하기 위한 수단이 상대적으로 다양해질 수 있다.
그러나, 도 3에서와 같은 야간 운행시에는, 촬영된 결과 영상들 중 적지 않은 피사체들에 대한 식별 가능성이 적어지게 된다. 예를 들어 운행중인 차량(1) 주변의 차선(11, 12), 점등된 신호(4), 마주보며 달려오는 차량(2)의 헤드 라이트, 운행중인 차량(1) 전방에서 같은 방향으로 운행중인 차량(미도시)의 후미등 정도가 식별이 용이할 정도로 촬영될 것이다.
또한, 신호등의 램프는 동일하더라도 주간과 야간에 각각 촬영된 색 특성이 다를 수도 있고, 야간에는 블루밍(빛의 번짐) 현상이 발생할 수도 있다.
이처럼, 운행 중인 차량(1) 주변의 광량에 따라, 즉 주간과 야간에 따라 촬영된 영상의 결과물이 큰 차이가 나기 때문에 차량(1) 전방에 있는 신호등(3)이 현재 점등한 신호(4)를 식별하기 위한 방법도 차이를 둘 필요가 있다.
이를 위해 영상 분석 방식 결정부(121)는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 경고 장치가 장착된 차량(1) 주변의 광량을 감지하고, 이를 통해 촬영 시점이 주간인지 또는 야간인지에 대한 판단을 통해, 교통 신호 정보 취득부(123)의 영상 분석 방식을 서로 다른 방식으로 수행할 수 있도록 영상 분석 방식을 결정한다.
영상 분석 방식 결정부(121)가 차량(1) 주변의 광량의 정도를 파악하는 방식으로는 여러 가지 방식이 사용될 수 있겠으나, 본 발명의 실시예에서는 카메라(110)의 자동 노출 제어(Automatic Exposure Control, AEC) 정보 또는 자동 이득 제어(Automatic Gain Control, AGC) 정보를 통해 파악하는 실시예를 설명한다.
자동 노출 제어 정보 및 자동 이득 제어 정보에 대해 설명하자면, 일반적으로 CCD의 고화소 카메라의 경우 CMOS 카메라 보다 노출시간이 긴 것이 보통이며, 그로 인하여 Frame Rate이 느려지게 된다. 알맞은 노출시간의 결정은 보통 카메라 Module에 부착된 DSP(Digital Signal Processor)에 의한 Feedback Control에 의해서 이루어지는데, 자동으로 밝은 곳에서는 노출시간을 줄이고 어두운 곳에서는 노출시간을 늘리게 된다. 이러한 DSP의 기능을 바로 자동 노출 제어(AEC)라고 한다.
한편, DSP의 AEC기능을 이용할 경우, 어두운 곳에서는 노출시간이 길어져 전체적으로 Frame Rate이 느려지게 되고, 이는 카메라의 미리보기 기능에서 동화상 촬영시 Frame Rate을 저하시켜 미리보기 기능을 어색하게 만드는데, 이 경우 대부분 Frame Rate을 일정 이하로 저하되지 않도록 고정시킨다. 그런데, 노출시간이 부족한 상태에서 Frame Rate을 고정시키면 전체 화면이 어둡게 되며 이를 보정하기 위해서 Color Gain을 DSP에 의하여 자동으로 적절히 보정한다. 이를 자동 이득 제어(AGC)라고 한다.
영상 분석 방식 결정부(121)는 바로 이러한 자동 노출 제어 정보 및/또는 자동 이득 제어 정보를 카메라(110)로부터 수신하여 이를 토대로 차량(1) 외부의 광량의 정도를 파악한다.
예를 들어, 영상 분석 방식 결정부(121)는 AEC 정보를 통해 상기 노출 시간이 사전 설정된 시간 이상인 경우에는 야간으로, 사전 설정된 시간 미만인 경우에는 주간으로 판단할 수 있다. 또는 영상 분석 방식 결정부(121)는 AGC 정보를 통해 상기 보정되는 Color Gain 값이 소정 수치 이상인 경우에는 야간으로, 미만인 경우에는 주간으로 판단할 수 있다.
영상 분석 방식 결정부(121)는 이렇게 촬영 시점에 대해 주간인지 또는 야간인지에 대한 판단을 통해 적어도 두 가지 영상 분석 방식(주/야간) 중 어느 하나를 사용하기로 결정하고 이를 교통 신호 정보 취득부(123)에 전달한다.
교통 신호 정보 취득부(123)는 영상 분석 방식 결정부(121)에서 결정한 영상 분석 방식에 따라 카메라(110)가 촬영한 영상으로부터 교통 신호 정보를 추출하여 차량(1) 전방의 교통 신호 정보를 취득한다. 여기에서 교통 신호 정보란 차량(1) 전방에 존재하는 신호등이 점등한 신호(4)의 종류를 의미하고, 이는 적어도 도 4에서 볼 수 있는 네 가지 신호는 포함될 것이다.
교통 신호 정보 취득부(123)는 유효한 교통 신호 정보만을 취득할 필요가 있으며, 이를 위해 불필요한 노이즈는 제거해야 한다. 이를 위해 교통 신호 정보 취득부(123)는 카메라(110)가 촬영한 영상으로부터 지평선을 인식한다. 즉, 유효한 교통 신호 정보만을 취득하고, 불필요한 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 지평선을 인식하여 지평선의 하측에 위치하는 영상 정보들은 노이즈로서 무시할 수 있다.
도 2 및 도 3에서는 지평선을 기준으로 상기 지평선의 A 구역과 B 구역으로 구분하였다. 차량에 설치된 카메라(110)로 전방을 촬영하게 되면 교통 신호등은 상기 지평선의 상측에서 약간 우측으로 치우쳐 위치하고, 다른 차량들(2)의 헤드라이트나 후미등 등은 지평선의 하측에 위치된다. 따라서, 교통 신호 정보 취득부(123)는 상기 지평선의 상측에 위치하는 영상 정보만을 분석하고, 하측에 위치하는 영상 정보는 무시함으로써 차량(1)이 가장 중요하게 취득해야 할 정보인 교통 신호 정보만을 취득할 수 있다.
교통 신호 정보 취득부(123)는 카메라(110)가 촬영한 영상 내에 존재하는 신호등(3)에 의해 점등된 램프(4)의 색채를 읽어들인다. 즉, 신호등에 켜진 색상(적, 녹, 황)을 감지한다. 또한 녹색 신호의 경우, 그것이 좌회전 신호인지 여부도 녹색 신호의 모양을 감지하여 구별함으로써 차량(1) 전방의 신호등을 통해 교통 신호 정보를 취득한다. 이렇게 취득된 교통 신호 정보는 경고 조건 판단부(150)로 전달된다.
거리/도달시간 계산부(125)는 상기 신호등(3)과 차량(1) 간의 거리에 대한 정보 및 차량(1)이 신호등에 다다를 때까지 걸릴 도달 시간을 계산한다. 이는 도 5 내지 도 10을 통해 설명한다.
도 5 내지 도 7은 차량이 신호등에 가까워지는 동안에 활영된 영상 내에서의 신호등이 존재하는 위치 변화 및 신호등의 크기 변화 판단하는 일 예를 설명하기 위한 개략도이고, 도 8 내지 도 10은 신호등에 가까워지는 동안에 활영된 영상 내에서의 점등된 신호등 램프의 크기를 판단하는 방법의 일 예를 설명하기 위한 개략도이다.
야간에 촬영된 영상의 경우에는 신호등에 의해 점등된 램프(4)의 색채 및 모양만으로 교통 신호 정보를 취득할 수 밖에 없을 것이나, 주간에 촬영된 영상에서는 신호등의 신호 이외에도 신호등을 인식할 수 있는 다른 단서들이 존재할 수 있다.
예를 들어, 도 5 내지 도 7을 통해 주간에 촬영된 영상을 통해 차량(1)과 신호등(3) 사이의 거리를 인식할 수 있는 단서의 예를 볼 수 있는데, 주간에 촬영된 영상에서는 신호등의 램프(4)뿐만 아니라, 신호등 구조물의 형태도 영상 내에 담기게 되고 이로써 신호등의 존재를 인식할 수 있다.
즉, 야간과는 달리 주간에 촬영한 영상으로부터는, 통상적으로 사각형의 검정색 색체를 띈 신호등(3)의 모양, 상기 신호등을 지지하는 기둥 등의 전체적인 구조물의 형상에 대한 정보도 취득할 수 있다. 이렇게 주간에 촬영한 영상을 통해서는 점등된 신호 램프(4)의 색채, 모양, 크기뿐만 아니라, 신호등의 구조물에 대한 정보를 통해서도 차량(1) 외부 정보를 취득한다.
보다 구체적으로, 촬영된 영상에서 신호등(3)의 위치는 신호등(3)이 차량으로부터 먼 곳에 있는 경우(도 5)의 촬영된 영상 내의 신호등(3)의 위치(a)와, 점점 가까워지는 경우(도 6) 및 가장 가까워진 경우(도 7)의 신호등의 위치(각각 b 및 c)를 서로 비교해 보면, 신호등(3)이 차량(1)에 점점 더 가까워질수록 감지된 신호등의 위치는 촬영된 영상 내에서 점점 더 위쪽 방향으로 이동하게 된다. 이를 통해 차량(1)과 차량 전방의 신호등(3)간의 거리를 예측할 수 있다.
이렇게 예측된 차량(1)과 차량 전방의 신호등(3)간의 거리와, 속도 감지부(140)에 의해 감지된 차량(1)의 현재 속도 정보를 통해. 현재 운행중인 차량(1)이 신호등에 도달할 때까지의 도달 시간을 계산한다.
주간의 경우와는 달리 야간의 경우에는 촬영된 영상 내의 피사체들에 대한 구분이 용이하지 않아, 도 5 내지 도 7에서와 같은 방법을 활용할 수 없을 수 있다. 도 8 내지 도 10을 통해 주간 또는 야간에 촬영된 영상을 통해 차량(1)과 신호등(3) 사이의 거리를 인식할 수 있는 또 다른 방법의 예를 볼 수 있다.
촬영된 영상의 화소들 중에서 신호등이 점등한 신호(4)가 차지하고 있는 화소의 개수를 감지하여 거리를 예측할 수 있다. 차량(1)과 차량 전방의 신호등(3)간의 거리가 멀수록 촬영된 영상 내에서 신호(4)가 차지하는 화소의 개수는 작을 것이고, 거리가 가까울수록 신호(4)가 차지하는 화소의 개수는 많아질 것이다.
한편, 주간에 비해 야간의 경우에는 블루밍(빛의 번짐) 현상이 발생할 수도 있으므로, 차지하는 화소의 개수에 따른 거리 예측 시 주간과 야간의 경우를 서로 달리하여 거리 예측을 수행할 수 있다.
이와 같은 방식으로 차량(1)과 차량 전방의 신호등(3)간의 거리를 예측하고, 속도 감지부(140)에 의해 감지된 차량(1)의 현재 속도 정보를 활용함으로써, 현재 운행중인 차량(1)이 신호등에 도달할 때까지의 도달 시간을 계산한다.
거리/도달시간 계산부(125)에 의해 계산된 거리 및 도달시간에 대한 정보들은 디스플레이부(170)로 전달된다.
방향 전환 신호 감지부(130)는 사용자가 지정한 방향 전환 신호를 감지하여 경고 조건 판단부(150)로 전달하고, 속도 감지부(140)는 차량의 현재 운행 속도를 감지하여 경고 조건 판단부(150)로 전달한다.
경고 조건 판단부(150)는 영상 분석부(120), 방향 전환 신호 감지부(130), 및 속도 감지부(140)로부터 각각 전달받은 분석된 영상에 대한 정보, 차량의 전환 방향에 대한 정보, 및 차량의 속도에 대한 정보를 토대로 경고 신호 발생 여부를 판단한다. 상기 분석된 영상에 대한 정보란, 카메라(110)가 촬영한 영상으로부터 교통 신호 정보 취득부(123)가 취득한 교통 신호 정보 및/또는 거리/도달시간 계산부(125)가 계산한 거리, 도달시간에 대한 정보일 수 있다.
경고 조건 판단부(150)는 전달받은 정보들 중 두 가지 또는 세 가지 조건들을 결합하여 조건이 만족되는 경우에 디스플레이부(170) 또는 경고 신호 발생부(180)에 특정 정보를 표시하도록 명하거나 또는 경고 신호를 발할 것을 명한다.
몇 가지 논리 판단의 예를 들면 다음과 같을 수 있다.
경고 조건 판단부(150)는 차량의 전방에 위치하는 신호등이 적색이고, 상기 차량이 주행중인 경우를 경고 신호를 발하는 조건으로 판단할 수 있다. 즉, 신호등이 위치하는 지점에 점점 근접해 가는 상황에서 운전자에게 차량의 정지 시점이 다가오고 있음을 알리는 것이다. 이를 통해 차량의 운전자는 부주의하게 차량 전방의 신호등이 존재하는 것을 인식하지 못하는 상황으로부터 벗어날 수 있으며, 사고 발생의 가능성도 줄인다.
이 때, 거리/도달 시간 계산부(125)에서 계산된 차량과 신호등 사이의 거리 및 차량이 신호등까지 도달하는데 걸리는 예상 시간을 디스플레이부를 통해 표시하도록 할 수 있으며, 이렇게 제공된 정보를 통해 운전자는 차량을 정지시킬 위치 및 정지 시점까지 걸릴 수 있는 시간에 대해서도 미리 준비하여 차량을 운행할 수 있다. (제1 상황)
또한, 경고 조건 판단부(150)는 차량의 전방에 위치하는 신호등이 원형의 녹색이고, 상기 차량이 정차중이며, 상기 차량의 방향 전환 신호가 좌향 신호가 아닌 모든 경우를 경고 신호를 발하는 조건으로 판단하여 경고 신호 발생부(180)에게 경고 신호를 발할 것을 명할 수 있다. 이로써, 차량의 운전자는 신호등의 적색 신호를 받고 정지해 있는 상황에서 신호등이 녹색 신호로 바뀌었음에도 불구하고 부주의하게 이를 인식하지 못한 상황으로부터 벗어날 수 있다. (제2 상황)
또한, 경고 조건 판단부(150)는 상기 차량의 전방에 위치하는 신호등이 화살표 모양의 녹색이고, 상기 차량이 정차중이며, 상기 차량의 방향 전환 신호가 좌향 신호인 경우를 경고 신호를 발하는 조건으로 판단하여 경고 신호 발생부(180)에게 경고 신호를 발할 것을 명할 수 있다. 이로써, 차량의 운전자는 신호등의 적색 신호를 받고 정지해 있는 상황에서 신호등이 녹색의 좌방향 화살표 신호로 바뀌었음에도 불구하고 부주의하게 이를 인식하지 못한 상황으로부터 벗어날 수 있다. (제3 상황)
이하는 경고 조건 판단부(150)에서 수행하는 논리 판단의 일 부분을 표로 정리한 것이다.
조건 신호등 종류 적색(및 황색)
(제1 상황)		 녹색
(제2 상황)		 녹색 화살표
(제3 상황)
방향 전환 신호 - 좌방향을 제외한 모든 방향 좌방향
차량의 속도 차량 주행중인 상황(속도가 소정값 이상인 경우) 정차중인 상황(속도가 소정값 이하인 경우) 정차중인 상황(속도가 소정값 이하인 경우)
결과 경고 신호 출력(소리, 진동, 화면 표시 등) 출력(소리, 진동, 화면 표시 등) 출력(소리, 진동, 화면 표시 등)
추가 정보 표시 거리 또는 도달 시간 - -
상기 조건 중 사량의 속도는, 차량이 주행중으로 볼 것인지 아니면 정차중인 것으로 볼 것인지로 구분한다. 비록 차량의 속도가 정확히 0(km/h)이 아니라고 하더라도, 거의 정차중인 것으로 볼 수 있는 정도면 정차중인 상황으로 취급한다.
즉, 상기 소정값은 0은 아니지만 0에 근접한 값으로 사전 설정된 값일 수 있으며, 이에 따라, 예를 들어 1~2(km/h) 정도와 같이, 움직이지 않는 것으로 볼 수 있는 정도의 속도는 정차중인 것으로 간주한다. 마찬가지로, 차량이 주행 중인 것으로 판단하는 경우에도 상기 소정값을 기준으로 판단할 수 있다.
또는 다른 실시예로서, 본 발명에 따라 상기 차량부터 신호등까지의 거리 및 도달 시간과 같은 추가 정보들이 예측 가능하기 때문에, 상기 추가 정보들을 토대로 소정 주행 속도 이상인 경우에만 경고를 제공하도록 할 수도 있다. 따라서, 상기 소정값은 0에 근접하지 않은 값일 수도 있다.
한편, 위에서 설명한 예들은 경고 조건 판단부(150)에서 수행되는 판단의 일부 예들을 설명한 것으로서, 경고 조건 판단부(150)는 그 외에 다른 여러 조건들을 더 활용할 수 있음은 자명하다.
예를 들어, 위 제1 상황에서 경고 신호가 발하였음에도 불구하고 운전자가 여전히 이를 인식하지 못하고 주행을 계속하는 경우, 경고 조건 판단부(150)는 거리/도달시간 계산부(125)로부터 제공된 정보를 통해 차량이 신호등에 거의 근접해가는 상황임에도 불구하고 속도가 일정치 이상을 계속 유지하고 있는 상황이라면, 경고 조건 판단부(150)가 차량 자체적으로 속도를 자동 감속 시키도록 제어할 수도 있을 것이다.
디스플레이부(170)는 입력된 영상 신호를 디스플레이할 수 있는 음극선관(CRT, Cathode Ray Tube), 액정 화면(LCD, Liquid Crystal Display), 발광 다이오드(LED, Light-Emitting Diode), 유기 발광 다이오드(OLED, Organic Light-Emitting Diode) 또는 플라즈마 디스플레이(PDP, Plasma Display Panel) 등의 영상 표시 수단이 구비된 모듈로서 경고 조건 판단부(150)의 제어 명령 신호에 따라 거리/도달시간 계산부(125)로부터 받은 정보를 표시하는 역할을 한다.
경고 신호 발생부(180)는 경고 조건 판단부(150)의 제어 명령 신호에 따라 운전자에게 시각, 청각, 촉각 등의 방법으로 경고 신호를 발할 수 있다. 즉, 디스플레이부나 경고 램프를 통한 표시 또는 점등, 경보음, 진동 등 여러 가지 경고 방식이 사용될 수 있다.
지금까지 도 1의 각 구성요소는 소프트웨어(software) 또는, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)를 의미할 수 있다. 그렇지만 상기 구성요소들은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱(addressing)할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 상기 구성요소들 안에서 제공되는 기능은 더 세분화된 구성요소에 의하여 구현될 수 있으며, 복수의 구성요소들을 합하여 특정한 기능을 수행하는 하나의 구성요소로 구현할 수도 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 차량 경고 방법의 순서도이고, 도 12는 도 11의 S1200 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 순서도이며, 도 13은 도 11의 S1400 단계를 보다 구체적으로 설명하기 위한 순서도이다.
도 11을 참고하면, 본 발명의 실시예들에 따른 카메라를 이용한 차량 경고 방법은, 차량의 전방을 촬영하는 단계(S1100), 상기 촬영된 영상을 분석하는 단계(S1200), 상기 차량의 방향 전환 신호 및 차량의 속도를 감지하는 단계(S1300), 및 상기 분석된 영상에 대한 정보, 상기 차량의 전환 방향에 대한 정보, 및 상기 차량의 속도에 대한 정보를 토대로 경고 신호 발생 여부를 판단하는 단계(S1400)를 포함할 수 있다. 여기에서 (S1100, S1200) 단계와 S1300 단계는 서로 순서가 바뀌어도 무방하다.
상기 촬영된 영상을 분석하는 단계(S1200)는 상기 영상이 촬영된 시점에서의 상기 차량 주변의 광량에 따라, 상기 영상을 분석하는 방식을 결정하는 단계(S1210), 상기 결정된 분석 방식에 따라 상기 촬영된 영상으로부터 교통 신호 정보를 추출하여 상기 차량 전방의 교통 신호 정보를 취득하는 단계(S1220)를 포함할 수 있다.
더 나아가, 상기 신호등 구조물의 위치와 크기 및 상기 신호등이 점등한 램프의 위치 및 크기를 통해 상기 차량으로부터 상기 신호등까지의 거리 및 도달 시간을 계산하는 단계(S1230)를 더 포함할 수 있다.
그 구체적인 방법에 대해서는 이미 도 1 내지 도 10 및 해당되는 설명 부분을 참고할 수 있으므로 여기에서는 설명을 생략한다.
상기 경고 신호 발생 여부를 판단하는 단계(S1400)는 감지된 신호등의 색이 붉은색인지 아니면 푸른색인지 여부에 따라(S1410), 경고 신호만을 발생하거나(S1430), 경고 신호와 함께 거리 및 도달시간을 디스플레이부를 통해 표시(S1420)할 수도 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
1: 본 발명에 따른 카메라를 이용한 이용한 차량 경고 장치가 설치된 차량
110: 카메라
120: 영상 분석부
121: 영상 분석 방식 결정부
123: 교통 신호 정보 취득부
125: 거리/도달시간 계산부
130: 방향 전환 감지부
140: 속도 감지부
150: 경고 조건 판단부
170: 디스플레이부
180: 경고 신호 발생부
3: 신호등
4: 점등된 신호
8, 9, 11, 12, 13, 14: 차선

Claims (24)

  1. 카메라에 의해 촬영된 교통 신호 정보를 분석하는 영상 분석부;
    차량의 방향 전환 신호를 감지하는 방향 전환 신호 감지부;
    상기 차량의 속도를 감지하는 속도 감지부; 및
    상기 분석된 교통 신호 정보, 상기 차량의 방향 전환 신호, 및 상기 차량의 속도를 근거하여 경고 신호 발생 여부를 판단하는 경고 조건 판단부를 포함하되,
    상기 영상 분석부는,
    상기 촬영 시점이 주간 또는 야간인지에 대한 판단을 근거로, 상기 영상을 분석하는 방식을 결정하는 영상 분석 방식 결정부; 및
    상기 결정된 분석 방식에 따라 상기 촬영된 영상으로부터 교통 신호 정보를 추출하여 상기 차량 전방의 교통 신호 정보를 취득하는 교통 신호 정보 취득부를 포함하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 촬영 시점이 주간 또는 야간인지에 대한 판단은 상기 카메라의 자동 노출 제어(Automatic Exposure Control) 정보 또는 자동 이득 제어(Automatic Gain Control) 정보를 통해 파악되는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 분석 방식 결정부가 상기 촬영 시점이 야간이라고 판단한 경우에, 상기 교통 신호 정보 취득부는 상기 차량 전방에 존재하는 신호등이 점등한 램프의 색채, 모양, 크기를 통해 상기 교통 신호 정보를 취득하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 분석 방식 결정부가 상기 촬영 시점이 주간이라고 판단한 경우에, 상기 교통 신호 정보 취득부는 상기 차량 전방에 존재하는 신호등이 점등한 램프의 색채, 모양, 크기 및 신호등 구조물의 위치 및 크기를 통해 상기 교통 신호 정보를 취득하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 교통 신호 정보 취득부는,
    상기 촬영으로 얻어진 영상에서 지평선을 인식하여, 상기 지평선을 기준으로 상측에 위치한 영상으로부터 취득한 정보만을 유효한 것으로 취급하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  7. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 영상 분석부는,
    상기 신호등의 위치와 크기 및 상기 신호등이 점등한 램프의 크기를 통해 상기 차량으로부터 상기 신호등까지의 거리 및 도달 시간을 계산하는 거리/도달시간 계산부를 더 포함하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 경고 조건 판단부는,
    상기 차량의 전방에 위치하는 신호등이 적색이고, 상기 차량의 속도가 사전 설정된 속도 이상인 경우를 경고 신호를 발하는 조건으로 판단하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 경고 조건 판단부는,
    상기 차량의 전방에 위치하는 신호등이 원형의 녹색이고, 상기 차량의 속도가 사전 설정된 속도 이하인 경우, 상기 차량의 방향 전환 신호가 좌향 신호가 아닌 경우를 경고 신호를 발하는 조건으로 판단하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 경고 조건 판단부는,
    상기 차량의 전방에 위치하는 신호등이 화살표 모양의 녹색이고, 상기 차량의 속도가 사전 설정된 속도 이하며, 상기 차량의 방향 전환 신호가 좌향 신호인 경우를 경고 신호를 발하는 조건으로 판단하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 경고 조건 판단부의 경고 신호 발생 여부 판단 결과에 따라 경고 신호를 발생하는 경고 신호 발생부를 더 포함하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 경고 조건 판단부의 경고 신호 발생 여부 판단 결과에 따라 경고 신호를 표시하거나, 상기 계산된 거리 및 도달 시간을 표시하는 디스플레이부를 더 포함하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 장치.
  13. 차량 전방을 촬영하는 단계;
    상기 촬영된 영상 내의 교통 신호 정보를 분석하는 단계;
    상기 차량의 방향 전환 신호 및 상기 차량의 속도를 감지하는 단계; 및
    상기 교통 신호 정보, 차량의 방향 전환 신호, 및 상기 차량의 속도에 대한 정보를 토대로 경고 신호 발생 여부를 판단하는 단계를 포함하되,
    상기 촬영된 영상을 분석하는 단계는,
    상기 촬영 시점이 주간 또는 야간인지에 대한 판단을 근거로, 상기 영상을 분석하는 방식을 결정하는 단계와,
    상기 결정된 분석 방식에 따라 상기 촬영된 영상으로부터 교통 신호 정보를 추출하여 상기 차량 전방의 교통 신호 정보를 취득하는 단계를 포함하는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
  14. 삭제
  15. 제13항에 있어서,
    상기 촬영 시점이 주간 또는 야간인지에 대한 판단은 상기 카메라의 자동 노출 제어(Automatic Exposure Control) 정보 또는 자동 이득 제어(Automatic Gain Control) 정보를 통해 파악되는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 촬영 시점이 야간이라고 판단한 경우에, 상기 교통 신호 정보는 상기 차량 전방에 존재하는 신호등이 점등한 램프의 색채, 모양, 크기를 통해 취득되는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 촬영 시점이 주간이라고 판단한 경우에, 상기 교통 신호 정보는 상기 차량 전방에 존재하는 신호등이 점등한 램프의 색채, 모양, 크기 및 신호등 구조물의 위치 및 크기를 통해 취득되는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
  18. 제16항 또는 제17항에 있어서,
    상기 교통 신호 정보를 취득하는 단계는,
    상기 촬영으로 얻어진 영상에서 지평선을 인식하여, 상기 지평선을 기준으로 상측에 위치한 영상으로부터 취득한 정보만을 유효한 것으로 취급하는 신호등 인식을 통한 차량 경고 방법.
  19. 제16항 또는 제17항에 있어서,
    상기 촬영된 영상을 분석하는 단계는,
    상기 신호등의 위치와 크기 및 상기 신호등이 점등한 램프의 크기를 통해 상기 차량으로부터 상기 신호등까지의 거리 및 도달 시간을 계산하는 단계를 더 포함하는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 경고 신호 발생 여부를 판단하는 단계는,
    상기 차량의 전방에 위치하는 신호등이 적색이고, 상기 차량의 속도가 사전 설정된 속도 이상인 경우를 경고 신호를 발하는 조건으로 판단하는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
  21. 제13항에 있어서,
    상기 경고 신호 발생 여부를 판단하는 단계는,
    상기 차량의 전방에 위치하는 신호등이 원형의 녹색이고, 상기 차량의 속도가 사전 설정된 속도 이하며, 상기 차량의 방향 전환 신호가 좌향 신호가 아닌 경우를 경고 신호를 발하는 조건으로 판단하는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
  22. 제13항에 있어서,
    상기 경고 신호 발생 여부를 판단하는 단계는,
    상기 차량의 전방에 위치하는 신호등이 화살표 모양의 녹색이고, 상기 차량의 속도가 사전 설정된 속도 이하며, 상기 차량의 방향 전환 신호가 좌향 신호인 경우를 경고 신호를 발하는 조건으로 판단하는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
  23. 제13항에 있어서,
    상기 경고 신호 발생 여부 판단 결과에 따라 경고 신호를 발생하는 단계를 더 포함하는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
  24. 제19항에 있어서,
    상기 계산된 거리 및 도달 시간을 차량 내에 장착된 스크린 상에 표시하는 단계를 더 포함하는 카메라를 이용한 차량 경고 방법.
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