KR101692809B1 - Camera apparatus for vehicle and method for measuring obstacle distance using the same - Google Patents

Camera apparatus for vehicle and method for measuring obstacle distance using the same Download PDF

Info

Publication number
KR101692809B1
KR101692809B1 KR1020140170811A KR20140170811A KR101692809B1 KR 101692809 B1 KR101692809 B1 KR 101692809B1 KR 1020140170811 A KR1020140170811 A KR 1020140170811A KR 20140170811 A KR20140170811 A KR 20140170811A KR 101692809 B1 KR101692809 B1 KR 101692809B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
obstacle
pattern
vehicle
distance
image
Prior art date
Application number
KR1020140170811A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20160066438A (en
Inventor
양관석
김호경
Original Assignee
주식회사 유라코퍼레이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 유라코퍼레이션 filed Critical 주식회사 유라코퍼레이션
Priority to KR1020140170811A priority Critical patent/KR101692809B1/en
Publication of KR20160066438A publication Critical patent/KR20160066438A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101692809B1 publication Critical patent/KR101692809B1/en

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
    • B60K35/00—Arrangement of adaptations of instruments
    • B60K35/22—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • B60R21/0134—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over responsive to imminent contact with an obstacle, e.g. using radar systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • B60K2360/21—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
    • B60W2050/0026—Lookup tables or parameter maps
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0043—Signal treatments, identification of variables or parameters, parameter estimation or state estimation
    • B60W2050/0052—Filtering, filters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/146—Display means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo or light sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2552/00—Input parameters relating to infrastructure
    • B60W2552/50—Barriers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2554/00—Input parameters relating to objects
    • B60W2554/80—Spatial relation or speed relative to objects
    • B60W2554/802—Longitudinal distance

Abstract

본 발명은 차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법에 관한 것으로, 구체적으로는 차량에 초음파 센서를 구비하지 않더라도 장애물과 상기 차량 간의 거리를 측정하고 운전자에게 표시할 수 있는 차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 차량 후방의 지면에 패턴을 표시하는 패턴 표시부, 상기 패턴이 촬영된 후방 영상을 획득하는 카메라부 및 상기 후방 영상에서 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 장애물과 차량 간의 거리를 계산하는 영상처리부가 구비되므로, 별도로 초음파 센서를 설치하지 않더라도 단일 카메라와 광원을 이용하여 지면의 상부 및 하부로 형성된 장애물의 인식 및 거리 측정이 가능하며, 차량 제조 시 초음파 센서의 설치로 인하여 발생되는 생산 비용 및 생산 시간을 절감할 수 있다.
또한, 본 발명은 초음파 센서의 설치로 인한 범퍼의 강성 저하를 방지하여 차량의 품질을 향상시킬 수 있고, 차량 후방의 지면으로 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴을 표시하므로 심미적인 아름다움을 증대시킬 수 있다.The present invention relates to a camera device for a vehicle and a method of measuring an obstacle distance using the camera device. More specifically, the present invention relates to a vehicle camera device capable of measuring a distance between an obstacle and the vehicle and displaying the distance to the driver without using an ultrasonic sensor, And a distance measuring method.
According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus including a pattern display unit for displaying a pattern on a rear surface of a vehicle, a camera unit for acquiring a rear image of the pattern, It is possible to recognize obstacles formed on the upper and lower sides of the ground and to measure distances by using a single camera and a light source without separately installing an ultrasonic sensor, The production time can be reduced.
Further, the present invention can improve the quality of the vehicle by preventing the lowering of the rigidity of the bumper due to the installation of the ultrasonic sensor, and display a lattice-like pattern having a specific color on the ground behind the vehicle, have.

Description

차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법{Camera apparatus for vehicle and method for measuring obstacle distance using the same}[0001] The present invention relates to a camera apparatus and a method for measuring an obstacle distance using the camera apparatus.

본 발명은 차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법에 관한 것으로, 구체적으로는 차량에 초음파 센서를 구비하지 않더라도 장애물과 상기 차량 간의 거리를 측정하고 운전자에게 표시할 수 있는 차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법에 관한 것이다.The present invention relates to a camera device for a vehicle and a method of measuring an obstacle distance using the camera device. More specifically, the present invention relates to a vehicle camera device capable of measuring a distance between an obstacle and the vehicle and displaying the distance to the driver without using an ultrasonic sensor, And a distance measuring method.

최근, 차량에는 운전자의 편의를 도모하기 위한 다양한 편의장치가 설치되고 있다. 그 대표적인 예로서, 후진 또는 주차 시 운전자에게 차량 후방의 영상을 제공하는 후방 카메라와, 차량에 인접한 장애물을 감지하여 경고음 등을 통해 운전자에게 알리는 장애물 감지센서가 있다.BACKGROUND ART [0002] In recent years, a variety of convenience devices have been installed in a vehicle for the convenience of the driver. As a typical example thereof, there are a rear camera that provides a rearward image of a vehicle to a driver in a backward or parked state, and an obstacle detection sensor that detects an obstacle adjacent to the vehicle and informs the driver through a warning sound or the like.

먼저, 종래의 후방 카메라는 운전자가 쉽게 확인하기 어려운 차량 후방을 촬영하여 차량 내 디스플레이 장치에서 영상으로 표시하므로, 운전자가 보다 편리하게 후진 또는 주차를 할 수 있게 한다. 그러나, 종래의 후방 카메라에서는 장애물의 인식 및 거리 측정이 어려우므로, 별도로 장애물 감지센서를 설치하여야 한다.First, the conventional rear camera photographs the back of the vehicle, which is difficult for the driver to easily confirm, and displays the image on the in-vehicle display device, so that the driver can more conveniently reverse or park the vehicle. However, since it is difficult to recognize the obstacle and measure the distance in the conventional rear camera, an obstacle detection sensor must be installed separately.

또한, 종래의 장애물 감지센서는 대개 초음파 센서로 구비되어 차량의 전방 및 후방의 범퍼에 장착되며 일정 거리 이내의 장애물을 감지하여 경고음을 출력하므로, 장애물과 차량 간의 충돌을 사전에 방지할 수 있게 한다.In addition, the conventional obstacle detection sensor is usually equipped with an ultrasonic sensor and mounted on the front and rear bumper of the vehicle, and detects an obstacle within a certain distance and outputs a warning sound, so that collision between the obstacle and the vehicle can be prevented in advance .

한편, 종래에는 차량 후방의 확인 및 장애물의 감지를 위해 상기 후방 카메라와 상기 장애물 감지센서를 각각 설치하여야 하므로, 차량의 제조 시 생산 비용 및 생산 시간을 가중시키는 문제점이 있었다.Conventionally, since the rear camera and the obstacle detection sensor must be installed to check the rear of the vehicle and to detect obstacles, the production cost and the production time of the vehicle are increased.

또한, 상기 장애물 감지센서는 초음파를 발생시킨 후 장애물에서 반사되는 초음파를 수신하여 장애물을 인식하므로, 지면의 상부로 돌출된 장애물만을 인식할 수 있고, 지면이 갈라지거나 파여서 형성된 홀 형상의 장애물에 대해서는 전혀 인식하지 못하는 문제점이 있었다.Also, since the obstacle detecting sensor recognizes the obstacle by receiving the ultrasonic waves reflected from the obstacle after generating the ultrasonic wave, only the obstacle protruding to the upper part of the ground can be recognized, and the obstacle which is formed by hole- There is a problem that it is not recognized at all.

또한, 상기 장애물 감지센서는 대개 차량의 범퍼에 천공을 하고 설치되는 구조를 가지므로, 범퍼 자체의 강성이 낮아지게 되어 제조된 차량의 품질 및 안정성을 저하시키고 차량의 제조사에 대한 신뢰성에 악영향을 야기하는 문제점이 있었다.In addition, since the obstacle detection sensor has a structure in which the bumper of the vehicle is perforated and installed, the rigidity of the bumper itself is lowered, thereby deteriorating the quality and stability of the manufactured vehicle and adversely affecting the reliability of the vehicle manufacturer .

또한, 차량을 구입한 운전자가 교통사고 또는 개인적인 사정에 의해 범퍼를 교체하고자 할 경우 범퍼에 설치된 장애물 감지센서까지 함께 교체해야 하므로, 교체 비용이 증가하게 되고 이로 인하여 차량의 제조사에 대한 운전자의 불만이 발생하는 문제점이 있었다.In addition, when the driver who purchased the vehicle wants to replace the bumper due to a traffic accident or personal circumstances, the obstacle detection sensor installed on the bumper must be replaced together, so that the replacement cost is increased and the driver's dissatisfaction with the manufacturer of the vehicle .

본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 차량에 별도의 초음파 센서를 설치하지 않더라도 차량 후방을 촬영한 영상을 이용하여, 차량 후방의 장애물을 감지하고 상기 장애물과 차량 간의 거리를 측정할 수 있는 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법을 제공하는데 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide an ultrasonic sensor for detecting an obstacle behind a vehicle by using an image photographed from the rear of the vehicle, And a method of measuring an obstacle distance using the camera apparatus.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여, 기설정된 형태의 패턴을 표시하는 패턴 표시부; 상기 차량의 후방을 촬영하여, 상기 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하는 카메라부; 및 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 장애물을 인식하고, 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 계산하는 영상처리부;를 포함하는 차량용 카메라 장치를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a display device comprising: a pattern display unit for illuminating light on a rear surface of a vehicle to display a predetermined pattern; A camera unit for photographing the rear of the vehicle and obtaining a rear image including the pattern; And an image processor for detecting an obstacle by detecting a distortion of a photographing pattern, which is a pattern photographed on the rearward image, and calculating an obstacle distance, which is a distance between the obstacle and the vehicle, using a predetermined lookup table Lt; / RTI >

바람직한 실시예에 있어서, 상기 영상처리부는, 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 상기 차량 내부에 구비된 디스플레이 수단의 화면에서 표시한다.In a preferred embodiment, the image processing unit overlaps the obstacle distance with the rear image and displays the obstacle distance on a screen of a display unit provided in the vehicle.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 룩업 테이블에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의되고, 상기 영상처리부는, 상기 룩업 테이블에 정의된 상기 실제 거리값으로부터 상기 장애물 거리를 계산한다.In a preferred embodiment, an actual distance value corresponding to each coordinate of the photographing pattern is predefined in the lookup table, and the image processing unit calculates the obstacle distance from the actual distance value defined in the lookup table .

바람직한 실시예에 있어서, 상기 영상처리부는, 상기 후방 영상 내 소정의 영역을 관심영역으로 설정하는 관심영역 설정수단; 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출한 후, 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출하고 상기 왜곡 성분을 상기 장애물로 인식하는 장애물 인식수단; 및 상기 룩업 테이블과 상기 왜곡 성분의 좌표를 비교하여, 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을 상기 장애물 거리로 계산하는 장애물 거리 계산수단;을 포함한다.In a preferred embodiment, the image processing unit includes: a region of interest setting unit that sets a predetermined region in the backward image as a region of interest; An obstacle recognition means for detecting a straight line component and a non-straight line distortion component of the photographed pattern and recognizing the distortion component as the obstacle after extracting the photographed pattern from the ROI; And obstacle distance calculation means for comparing coordinates of the distortion component with the lookup table and calculating a specific actual distance value corresponding to the coordinates of the distortion component as the obstacle distance.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 관심영역 설정수단은, 상기 후방 영상을 기설정된 사이즈로 축소한 후 상기 패턴 표시부에서 빛을 조사한 거리에 대응하는 일정 영역을 상기 관심영역으로 설정한다.In a preferred embodiment, the ROI setting unit sets the ROI to a predetermined size, and then sets the ROI as a ROI corresponding to a distance at which the light is radiated from the pattern display unit.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 장애물 인식수단은, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출한다.In a preferred embodiment, the obstacle recognition means detects the straight line component and the distortion component using a Hough transform algorithm.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 패턴 표시부는, 상기 패턴을 격자 형태로 표시한다.In a preferred embodiment, the pattern display unit displays the pattern in a lattice form.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 패턴 표시부는, 상기 패턴을 특정 색상으로 표시하여 지면과 색상의 차이로 구별되게 한다.In a preferred embodiment, the pattern display unit displays the pattern in a specific color so that the pattern is distinguished from the ground by a difference in color.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 영상처리부는, 상기 후방 영상에서 상기 장애물의 윤곽선을 검출하고, 상기 검출된 장애물의 윤곽선을 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하는 장애물 형상 검출수단;을 더 포함한다.In a preferred embodiment, the image processing unit further includes an obstacle shape detecting unit that detects an outline of the obstacle in the rear image, and overlaps and displays the outline of the detected obstacle on the rear image.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 장애물 형상 검출수단은, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 필터를 이용하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출하고 상기 추출된 엣지 성분을 상기 장애물의 윤곽선으로 검출한다.In a preferred embodiment, the obstacle shape detecting means detects an edge component of the gray image using a canny filter after converting the rear image into a gray image, and detects the extracted edge component as a contour line of the obstacle do.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 장애물 형상 검출수단은, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 필터를 이용하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출하고 해리스 코너 검출기를 이용하여 상기 엣지 성분의 코너점을 추출하며, 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출한다.
In a preferred embodiment, the obstacle shape detecting means may convert the rear image into a gray image, extract an edge component of the gray image using a cany filter, and detect a corner point of the edge component using a Harris corner detector And extracts the contour of the obstacle by connecting the extracted corner points.

또한, 본 발명은 (1) 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여, 기설정된 형태의 패턴을 표시하는 단계; (2) 상기 차량의 후방을 촬영하여, 상기 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하는 단계; (3) 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡으로부터 장애물을 인식하는 단계; 및 (4) 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 계산한 후, 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하는 단계;를 포함하는 장애물 거리 측정방법을 제공한다.Further, the present invention provides a method of driving a vehicle, comprising the steps of: (1) illuminating light on the ground behind the vehicle to display a pattern of a predetermined type; (2) photographing the rear of the vehicle to obtain a rear image including the pattern; (3) recognizing an obstacle from a distortion of a photographing pattern, which is a pattern photographed on the backward image; And (4) calculating an obstacle distance, which is a distance between the obstacle and the vehicle, using the predetermined lookup table, and displaying the obstacle distance in an overlapping manner with the rear image, .

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (3)단계는, 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출한 후 상기 왜곡 성분으로부터 상기 장애물을 인식한다.In a preferred embodiment, the step (3) detects the straight line component and the nonlinear distortion component of the photographing pattern, and then recognizes the obstacle from the distortion component.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 룩업 테이블에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의되고, 상기 제 (4)단계는, 상기 룩업 테이블에서 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을, 상기 장애물 거리로 계산한다.In the preferred embodiment, an actual distance value corresponding to each coordinate of the photographing pattern is predefined in the lookup table, and the fourth step (4) The distance value is calculated as the obstacle distance.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (3)단계는, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출한다.In a preferred embodiment, the (3) step detects the linear component and the distortion component using a Hough transform algorithm.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (1)단계에서 상기 기설정된 패턴은, 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴이다.In a preferred embodiment, the predetermined pattern in the step (1) is a lattice pattern having a specific color.

바람직한 실시예에 있어서, (5) 상기 장애물의 윤곽선을 검출한 후 상기 검출된 장애물의 윤곽선을 상기 장애물 거리와 함께 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하는 단계;를 더 포함한다.In a preferred embodiment, the method further comprises: (5) detecting the contour of the obstacle and then displaying the contour of the obstacle overlapping with the obstacle distance and the rear image.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (5)단계는, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출한 후, 상기 추출된 엣지 성분을 상기 장애물의 윤곽선으로 검출한다.In a preferred embodiment, the step (5) converts the rear image into a gray image, extracts an edge component of the gray image, and detects the extracted edge component as an outline of the obstacle.

바람직한 실시예에 있어서, 상기 제 (5)단계는, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출하고 상기 엣지 성분의 코너점을 추출한 후, 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출한다.In a preferred embodiment, the step (5) may include converting an edge image of the gray image by converting the rear image into a gray image, extracting a corner point of the edge component, and connecting the extracted corner point And detects the outline of the obstacle.

전술한 과제해결 수단에 의해 본 발명은 차량 후방의 지면에 패턴을 표시하는 패턴 표시부, 상기 패턴이 촬영된 후방 영상을 획득하는 카메라부 및 상기 후방 영상에서 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 장애물과 차량 간의 거리를 계산하는 영상처리부가 구비되므로, 별도로 초음파 센서를 설치하지 않더라도 단일 카메라와 광원을 이용하여 장애물의 인식 및 거리 측정이 가능한 효과를 얻을 수 있다.According to the above-mentioned problem solving means, the present invention provides a vehicle comprising: a pattern display unit for displaying a pattern on the ground behind a vehicle; a camera unit for acquiring a rear image of the pattern; Since the image processing unit for calculating the distance is provided, an effect of recognizing the obstacle and measuring the distance by using the single camera and the light source can be obtained without installing the ultrasonic sensor separately.

따라서, 본 발명은 차량 제조 시, 초음파 센서의 설치로 인하여 발생되는 생산 비용 및 생산 시간을 절감할 수 있다.Therefore, the present invention can reduce the production cost and the production time caused by the installation of the ultrasonic sensor when manufacturing a vehicle.

또한, 본 발명은 차량의 범퍼에 초음파 센서를 설치하지 않아도 장애물의 인식 및 거리 측정을 가능하게 하므로, 초음파 센서의 설치로 인한 범퍼의 강성 저하를 방지하여 차량의 품질을 향상시킬 수 있다.In addition, since the present invention enables recognition of an obstacle and distance measurement without installing an ultrasonic sensor on a bumper of a vehicle, deterioration of rigidity of the bumper due to the installation of the ultrasonic sensor can be prevented and the quality of the vehicle can be improved.

또한, 본 발명은 지면에 조사된 패턴을 이용하여 장애물을 인식하므로, 지면이 갈라지거나 파여서 형성된 홀 형상의 장애물도 인식할 수 있게 한다.In addition, the present invention recognizes an obstacle by using a pattern irradiated on the ground, so that it is possible to recognize a hole-shaped obstacle formed by breaking or piercing the ground.

또한, 본 발명은 차량 후방의 지면에 빛을 조사하여 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴을 표시하므로, 심미적인 아름다움을 증대시키며 차량 후방의 보행자에게 차량의 후진을 인지시켜 사고의 발생을 미연에 방지할 수 있다.In addition, since the present invention illuminates the ground on the rear side of the vehicle to display a grid-like pattern having a specific color, it enhances the aesthetic beauty, and recognizes the backward movement of the vehicle to a pedestrian behind the vehicle, can do.

도 1은 본 발명의 제 1실시예에 따른 차량용 카메라 장치를 설명하기 위한 도면.
도 2는 차량용 카메라 장치의 영상처리부를 설명하기 위한 도면.
도 3a 및 도 3b는 차량용 카메라 장치에 의해 장애물 거리가 표시된 후방 영상을 나타내는 도면.
도 4는 본 발명의 제 2실시예에 따른 차량용 카메라 장치를 설명하기 위한 도면.
도 5는 차량용 카메라 장치에 의해 장애물 거리 및 장애물의 윤곽선이 표시된 후방 영상을 나타내는 도면.
도 6은 본 발명의 제 1실시예에 따른 장애물 거리 측정방법을 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 제 2실시예에 따른 장애물 거리 측정방법을 설명하기 위한 도면.1 is a view for explaining a camera device for a vehicle according to a first embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining a video processing unit of a camera device for a vehicle.
FIGS. 3A and 3B are diagrams showing a rear image in which an obstacle distance is indicated by a camera device for a vehicle; FIG.
4 is a view for explaining a camera device for a vehicle according to a second embodiment of the present invention;
5 is a view showing a rear image of an obstacle distance and an outline of an obstacle by a camera device for a vehicle.
6 is a view for explaining an obstacle distance measuring method according to the first embodiment of the present invention.
7 is a view for explaining a method of measuring an obstacle distance according to a second embodiment of the present invention.

하기의 설명에서 본 발명의 특정 상세들이 본 발명의 보다 전반적인 이해를 제공하기 위해 나타나 있는데, 이들 특정 상세들 없이 또한 이들의 변형에 의해서도 본 발명이 용이하게 실시될 수 있다는 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.It should be understood that the specific details of the invention are set forth in the following description to provide a more thorough understanding of the present invention and that the present invention may be readily practiced without these specific details, It will be clear to those who have knowledge.

먼저, 본 발명의 일실시예에 따른 차량용 카메라 장치 및 이를 이용한 장애물 거리 측정방법은 차량이 후진 또는 주차를 하고자 할 경우, 상기 차량의 후방을 촬영한 영상인 후방 영상에서 장애물이 존재하면 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 표시하도록 구비되어 있다.First, a vehicle camera apparatus according to an embodiment of the present invention and a method for measuring an obstacle distance using the camera apparatus according to an embodiment of the present invention, when an obstacle exists in a rear image, And an obstacle distance which is a distance between the vehicles.

다만, 상기 차량용 카메라 장치의 설치 위치에 따라 상기 차량의 좌,우 측면 영역의 측면 영상을 촬영하여 상기 장애물이 존재하면 상기 측면 영상에서 상기 장애물 거리를 표시하도록 구비되거나, 상기 차량의 전방 영역의 전방 영상을 촬영하여 상기 장애물이 존재하면 상기 전방 영상에서 상기 장애물 거리를 표시하도록 구비될 수도 있다.Alternatively, the side image of the left and right side regions of the vehicle may be photographed according to the installation position of the vehicle camera device, and the obstacle distance may be displayed on the side image if the obstacle exists, And displaying the obstacle distance on the forward image if the obstacle exists.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도 1 내지 도 7을 참조하여 상세히 설명하되, 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는데 필요한 부분을 중심으로 설명한다.
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 7, but the present invention will be described with reference to the portions necessary for understanding the operation and operation according to the present invention.

도 1은 본 발명의 제 1실시예에 따른 차량용 카메라 장치를 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 차량용 카메라 장치의 영상처리부를 설명하기 위한 도면이며, 도 3a 및 도 3b는 차량용 카메라 장치에 의해 장애물 거리가 표시된 후방 영상을 나타내는 도면이다.2 is a view for explaining an image processing unit of a camera device for a vehicle, and FIGS. 3A and 3B are diagrams for explaining an image processing unit for a vehicle camera apparatus according to a first embodiment of the present invention, And a rear image in which a distance is indicated.

도 1 내지 도 3b를 참조하면, 본 발명의 제 1실시예에 따른 차량용 카메라 장치(100)는 차량의 후방 영상을 촬영하여 상기 차량과 장애물 간의 거리인 장애물 거리를 측정하고 상기 후방 영상에서 장애물 거리를 표시해주기 위한 것으로, 패턴 표시부(110), 카메라부(120) 및 영상처리부(130)를 포함하여 구성된다.1 to 3B, a vehicle camera apparatus 100 according to a first embodiment of the present invention measures a distance of an obstacle, which is a distance between the vehicle and an obstacle, by photographing a rear image of the vehicle, And includes a pattern display unit 110, a camera unit 120, and an image processing unit 130.

여기서, 상기 차량의 내부에는 상기 후방 영상을 화면에서 표시하는 디스플레이 수단(10)이 구비될 수 있다. 예컨대, 상기 디스플레이 수단(10)은 차량용 네비게이션 장치일 수 있다.Here, the vehicle may include a display unit 10 for displaying the rear image on the screen. For example, the display means 10 may be a vehicle navigation device.

상기 패턴 표시부(110)는 차량의 후방측 지면에 패턴을 표시하기 위한 것으로, 상기 차량이 후진을 할 경우 상기 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여 기설정된 형태로 상기 패턴을 표시한다.The pattern display unit 110 is for displaying a pattern on the rear side of the vehicle. When the vehicle moves backward, the pattern display unit 110 illuminates the rear of the vehicle with light to display the pattern in a predetermined form.

또한, 상기 패턴 표시부(110)에는 상기 패턴을 표시하기 위해, 빛을 조사하는 엘이디(light emitted diode, LED) 및 레이저 빔을 포함하는 광원을 포함하여 구비되며, 바람직하게, 상기 광원은 격자 형태로 배치된 그리드 광원일 수 있다.In addition, the pattern display unit 110 may include a light source including a light emitting diode (LED) and a laser beam for emitting light to display the pattern, and the light source may include a light source May be a positioned grid light source.

즉, 상기 패턴 표시부(110)에 의해 상기 패턴은 격자 형태로 표시되도록 구비되어 있다. 한편, 상기 패턴은 직선, 곡선, 마름모 및 허니콤의 형태로 표시될 수도 있다.That is, the pattern display unit 110 displays the pattern in a lattice pattern. On the other hand, the pattern may be displayed in the form of a straight line, a curve, a rhombus and a honeycomb.

한편, 상기 패턴 표시부(110)는 상기 그리드 광원을 구비하지 않고, 점 또는 면 구조의 광원과 격자 형태로 빛이 통과하게 하는 수단을 구비할 수도 있다.The pattern display unit 110 may include means for allowing light to pass through a grid or a light source having a dot or plane structure without using the grid light source.

또한, 상기 패턴 표시부(110)에 구비되는 상기 그리드 광원은, 상기 차량 후방에 표시된 패턴이 지면과 용이하게 구별될 수 있도록 특정 색상으로 발광하는 색광원으로 구비될 수 있다.The grid light source included in the pattern display unit 110 may be a color light source that emits light of a specific color so that the pattern displayed on the rear of the vehicle can be easily distinguished from the ground.

따라서, 상기 패턴 표시부(110)에 의해 상기 차량 후방의 지면에, 격자 형태로 표시된 패턴, 특정 색상으로 표시된 패턴 또는 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴이 표시되므로, 심미적인 아름다움을 증대시킬 수 있으며 상기 차량의 후방에 인접한 보행자가 시각적으로 상기 차량의 후진을 인지할 수 있게 된다.Therefore, a pattern displayed in a lattice pattern, a pattern indicated by a specific color, or a lattice pattern having a specific color is displayed on the rear of the vehicle by the pattern display unit 110, so that aesthetic beauty can be enhanced. A pedestrian adjacent to the rear of the vehicle can visually recognize the backward movement of the vehicle.

상기 카메라부(120)는 상기 차량의 후방 영상을 촬영하기 위한 것으로, 상기 차량의 후방 영역 및 상기 패턴 표시부(110)에 의해 지면에 표시된 패턴을 촬영하여 상기 후방 영상으로 획득하게 된다.The camera 120 captures a rear image of the vehicle. The rear portion of the vehicle captures a pattern displayed on the ground by the pattern display unit 110, and acquires the rear image.

또한, 상기 카메라부(120)는 상기 디스플레이 수단(10)으로 상기 후방 영상을 전송시켜 상기 디스플레이 수단(10)의 화면에서 상기 후방 영상이 표시되게 한다. 이때, 상기 후방 영상 내 장애물이 존재할 경우에는 후술할 영상처리부(130)에 의해 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리가 더 표시될 수 있다.In addition, the camera unit 120 transmits the backward image to the display unit 10 so that the backward image is displayed on the screen of the display unit 10. At this time, if there is an obstacle in the rear image, the image processing unit 130, which will be described later, may further display the obstacle distance, which is the distance between the obstacle and the vehicle.

또한, 상기 카메라부(120)는 차량용 후방 카메라 또는 차량용 블랙박스로 구비될 수 있다.In addition, the camera unit 120 may be provided as a rear camera for a vehicle or a black box for a vehicle.

상기 영상처리부(130)는 상기 후방 영상의 영상처리를 위한 것으로, 관심영역 설정수단(131), 장애물 인식수단(132) 및 장애물 거리 계산수단(133)을 포함하여 구성된다.The image processing unit 130 is for image processing of the rear image and includes an ROI setting unit 131, an obstacle recognizing unit 132 and an obstacle distance calculating unit 133.

또한, 상기 영상처리부(130)는 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 상기 장애물을 인식하고, 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 계산하도록 구비된다.In addition, the image processor 130 detects a distortion of a photographed pattern, which is a pattern photographed on the backward image, and recognizes the obstacle. When the actual distance value corresponding to each coordinate of the photographed pattern is a pre-defined look- And calculates an obstacle distance which is a distance between the obstacle and the vehicle.

또한, 상기 관심영역 설정수단(131)은 영상처리를 위한 전처리 과정을 수행하기 위한 것으로, 상기 후방 영상을 기설정된 사이즈로 축소한 후 상기 촬영패턴이 위치하는 소정의 영역을 관심영역으로 설정한다.In addition, the ROI setting unit 131 performs a preprocessing process for image processing. The ROI setting unit 131 reduces the rear image to a preset size, and then sets a predetermined region in which the radiographic pattern is located as an ROI.

이때, 상기 관심영역 설정수단(131)에는 상기 관심영역의 설정을 위한 설정값이 사전에 입력되며, 상기 관심영역은 상기 패턴 표시부(110)에서 빛을 조사하는 거리에 대응하는 일정 영역으로 설정되게 된다.At this time, a setting value for setting the ROI is pre-inputted to the ROI setting unit 131, and the ROI is set to a predetermined region corresponding to a distance for illuminating the light in the pattern display unit 110 do.

예컨대, 상기 패턴 표시부(110)가 상기 차량의 후방으로 1M 내지 5M만큼 빛을 조사한다고 가정하면, 상기 관심영역 설정수단(131)은 상기 후방 영상을 상기 5M 이하의 영역과 상기 5M를 초과하는 영역으로 분할한 후 상기 5M 이하의 영역을 상기 관심영역으로 설정하도록 구비될 수 있다.For example, if it is assumed that the pattern display unit 110 irradiates light of 1M to 5M toward the rear of the vehicle, the ROI setting unit 131 sets the rear image to a region of 5M or less and a region exceeding 5M And set the region of 5M or less as the region of interest.

또한, 상기 장애물 인식수단(132)은 상기 관심영역에서 상기 장애물을 인식하기 위한 것으로, 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출한 후 상기 추출된 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 상기 장애물을 인식한다.In addition, the obstacle recognizing means 132 recognizes the obstacle in the ROI, extracts the ROI from the ROI, and detects the obstacle by detecting a distortion of the extracted radiographic pattern.

또한, 상기 장애물 인식수단(132)에는 상기 촬영패턴의 색상 정보가 사전에 설정되며, 상기 관심영역에서 상기 색상 정보에 따른 특정 색상의 픽셀을 분리하는 과정을 수행하여 상기 촬영패턴을 추출할 수 있다.In addition, the color information of the photographing pattern is preset in the obstacle recognizing means 132, and the photographing pattern can be extracted by separating pixels of a specific color according to the color information in the ROI .

또한, 상기 장애물 인식수단(132)은 상기 촬영패턴이 추출되면, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출하고, 상기 왜곡 성분이 검출될 경우 상기 장애물로 인식하도록 구비된다.When the photographing pattern is extracted, the obstacle recognizing means 132 detects a straight line component and a non-straight line distortion component of the photographing pattern using a Hough transform algorithm, recognizes the obstacle as the obstacle when the distortion component is detected .

이때, 상기 장애물 인식수단(132)은 상기 촬영패턴에서 상기 왜곡 성분을 검출하는 과정을 수행하여 상기 장애물을 인식하므로, 지면의 상부로 돌출된 형상의 구조물, 주차 또는 정차되어 있는 차량, 보행자 및 이동 차량을 포함하는 지면의 상부에 위치하는 장애물을 인식할 수 있음은 물론이고, 지면의 하부로 움푹 파이거나 갈라져서 형성된 홀 형상의 장애물, 예컨대, 구덩이와 같은 장애물의 인식도 가능하게 된다.At this time, the obstacle recognizing means 132 recognizes the obstacle by performing the process of detecting the distortion component in the photographing pattern, so that a structure protruding to the upper part of the ground, a vehicle parked or stopped, a pedestrian, It is possible to recognize an obstacle such as a hole, which is formed in the lower part of the ground and which is formed by forming a hollow or a divided part, such as a hole.

또한, 상기 장애물 거리 계산수단(133)은 상기 장애물 거리를 계산하기 위한 것으로, 상기 왜곡 성분의 좌표를 상기 룩업 테이블과 비교하여 상기 룩업 테이블에 정의된 상기 실제 거리값으로부터 상기 장애물 거리를 계산한다.In addition, the obstacle distance calculation means 133 is for calculating the obstacle distance, and compares the coordinates of the distortion component with the lookup table to calculate the obstacle distance from the actual distance value defined in the lookup table.

또한, 상기 장애물 거리 계산수단(133)은 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블을 이용하여, 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을 환산하는 과정을 통해 상기 장애물 거리를 계산할 수 있다.Also, the obstacle distance calculation means 133 may calculate the actual distance value corresponding to the coordinates of the distortion component using a pre-defined lookup table corresponding to the actual distance value corresponding to each coordinate of the photographing pattern To calculate the obstacle distance.

즉, 상기 장애물 거리 계산수단(133)은 복잡한 계산과정을 수반하지 않고도, 상기 차량의 후방에 위치한 특정 장애물과 상기 차량 간의 거리를 계산할 수 있다.That is, the obstacle distance calculating means 133 can calculate the distance between the vehicle and a specific obstacle located behind the vehicle without involving a complicated calculation process.

따라서, 도 3a에서 도시된 바와 같이, 상기 장애물 거리 계산수단(133)에서 상기 장애물 거리가 계산되면, 상기 영상처리부(130)는 상기 후방 영상의 소정 위치에 상기 장애물 거리를 표시하게 된다. 이때, 상기 영상처리부(130)는 상기 후방 영상에서 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 위치에 상기 장애물 거리를 오버랩하여 표시할 수 있다.3A, when the obstacle distance calculation unit 133 calculates the obstacle distance, the image processing unit 130 displays the obstacle distance at a predetermined position of the rear image. At this time, the image processor 130 may overlap and display the obstacle distance at a position corresponding to the coordinates of the distortion component in the rear image.

또한, 도 3b에서 도시된 바와 같이, 상기 영상처리부(130)는 상기 차량의 후방에 위치하는 홀 형상의 장애물도 인식하여 상기 장애물 거리를 계산하고, 상기 후방 영상에서 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 위치에 상기 장애물 거리를 오버랩하여 표시할 수 있게 된다.3B, the image processor 130 also recognizes a hole-shaped obstacle located behind the vehicle, calculates the obstacle distance, and calculates a distance corresponding to the coordinates of the distortion component in the rear image It is possible to display the obstacle distance in an overlapping manner.

즉, 상기 차량에 별도의 초음파 센서가 구비되어 있지 않더라도, 상기 차량의 운전자는 상기 후방 영상에서 상기 차량의 후방에 위치한 장애물을 확인할 수 있게 된다. 또한, 상기 장애물 거리는 상기 후방 영상에서 숫자로 표시될 수 있으며, 운전자가 보다 쉽게 확인할 수 있도록 특정 색상으로 표시될 수도 있다.That is, even if the vehicle is not provided with a separate ultrasonic sensor, the driver of the vehicle can identify the obstacle located behind the vehicle in the rear image. In addition, the obstacle distance may be displayed as a number in the backward image, or may be displayed in a specific color so that the driver can easily recognize the obstacle distance.

또한, 상기 장애물 거리에 따라 경고음이 출력되게 하여, 상기 차량 내 운전자가 상기 경고음을 듣고 상기 후방 영상을 확인할 수 있게 구비될 수도 있다.In addition, a warning sound may be output according to the obstacle distance so that the in-vehicle driver can hear the warning sound and check the backward image.

다른 예로, 상기 차량의 브레이크 장치가 EPB(Electric Parking Brake)로 구비된 경우에는, 상기 장애물 거리가 임계치 이내일 때 상기 브레이크 장치가 자동으로 동작하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 접촉을 방지하게 할 수도 있다.As another example, when the braking device of the vehicle is equipped with an EPB (Electric Parking Brake), the braking device may be automatically operated when the obstacle distance is within a threshold value to prevent the obstacle from contacting the vehicle .

한편, 본 발명의 제 1실시예에 따른 영상처리부(130)의 각 구성요소인 상기 관심영역 설정수단(131), 상기 장애물 인식수단(132) 및 상기 장애물 거리 계산수단(133)은, 하드웨어적으로도 구현될 수 있지만 하드웨어와 함께 동작하는 소프트웨어로 구현되게 된다.
The ROI setting unit 131, the obstacle recognizing unit 132 and the obstacle distance calculating unit 133, which are components of the image processing unit 130 according to the first embodiment of the present invention, But may be implemented in software that operates in conjunction with hardware.

도 4는 본 발명의 제 2실시예에 따른 차량용 카메라 장치를 설명하기 위한 도면이며, 도 5는 차량용 카메라 장치에 의해 장애물 거리 및 장애물의 윤곽선이 표시된 후방 영상을 나타내는 도면이다.FIG. 4 is a view for explaining a camera device for a vehicle according to a second embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a diagram showing a rear image showing an obstacle distance and an outline of an obstacle by a camera device for a vehicle.

도 4 및 도 5를 참조하면, 본 발명의 제 2실시예에 따른 차량용 카메라 장치(200)는, 패턴 표시부(210), 카메라부(220) 및 영상처리부(230)를 포함하여 구성된다.4 and 5, a vehicle camera apparatus 200 according to a second embodiment of the present invention includes a pattern display unit 210, a camera unit 220, and an image processing unit 230.

여기서, 상기 패턴 표시부(210)는 차량 후방의 지면에 기설정된 형태의 패턴을 표시하기 위한 것이며, 상기 카메라부(220)는 상기 차량의 후방 및 상기 패턴을 촬영하여 후방 영상으로 획득하기 위한 것으로서, 실질적으로, 본 발명의 일실시예에 따른 패턴 표시부(110) 및 카메라부(120)와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.Here, the pattern display unit 210 displays a predetermined pattern on the rear of the vehicle. The camera unit 220 captures the rear of the vehicle and the pattern to obtain a rear image, Substantially the same as the pattern display unit 110 and the camera unit 120 according to the embodiment of the present invention, and thus a detailed description thereof will be omitted.

상기 영상처리부(230)는 상기 후방 영상의 영상처리를 위한 것으로, 관심영역 설정수단(231), 장애물 인식수단(232), 장애물 거리 계산수단(233) 및 장애물 형상 검출수단(234)을 포함하여 구성된다.The image processing unit 230 is for image processing of the rear image and includes an area of interest setting unit 231, an obstacle recognizing unit 232, an obstacle distance calculating unit 233 and an obstacle shape detecting unit 234 .

또한, 상기 영상처리부(230)는 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 장애물의 인식 및 상기 장애물 거리를 계산하고, 상기 후방 영상에서 상기 장애물의 윤곽선을 검출한 후 상기 장애물 거리 및 상기 장애물의 윤곽선을 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하도록 구비될 수 있다.In addition, the image processing unit 230 may detect an obstacle and calculate the obstacle distance by detecting a distortion of a photographed pattern, which is a pattern photographed in the rear image, detect a contour line of the obstacle in the rear image, And to display the contour of the obstacle overlapping the rear image.

또한, 상기 영상처리부(230)는 상기 장애물 거리의 계산 시, 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물의 거리를 계산한다.In addition, the image processor 230 calculates the distance of the obstacle by using a look-up table in which an actual distance value corresponding to each coordinate of the photographing pattern is previously defined, in calculating the obstacle distance.

또한, 상기 관심영역 설정수단(231)은 상기 후방 영상을 기설정된 사이즈로 축소한 후 사전에 설정된 소정의 영역을 관심영역으로 설정한다.In addition, the ROI setting unit 231 reduces the ROI to a preset size, and then sets a predetermined area as a ROI.

또한, 상기 장애물 인식수단(232)은 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출한 후 상기 추출된 촬영패턴에서 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출한다. 이때, 상기 장애물 인식수단(232)은 상기 왜곡 성분을 상기 장애물로 인식하게 된다.In addition, the obstacle recognizing means 232 extracts the photographing pattern from the region of interest, and then detects a linear component and a distortion component in the extracted photographing pattern. At this time, the obstacle recognizing means 232 recognizes the distortion component as the obstacle.

또한, 상기 장애물 인식수단(232)은 상기 촬영패턴에서 추출된, 상기 왜곡 성분에서 상기 장애물을 인식하므로, 지면의 상부에 위치하는 장애물과 지면의 하부로 파이거나 지면이 갈라져 형성된 홀 형상의 장애물도 인식할 수 있다.Since the obstacle recognizing means 232 recognizes the obstacle at the distortion component extracted from the photographing pattern, the obstacle located at the upper part of the ground and the hole-shaped obstacle formed at the lower part of the ground, Can be recognized.

또한, 상기 장애물 거리 계산수단(233)은 상기 왜곡 성분의 좌표를 상기 룩업 테이블과 비교하여, 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을 상기 장애물 거리로 계산한다.Further, the obstacle distance calculation means 233 compares the coordinates of the distortion component with the lookup table, and calculates a specific actual distance value corresponding to the coordinates of the distortion component as the obstacle distance.

한편, 본 발명의 제 2실시예에 따른 상기 관심영역 설정수단(231), 상기 장애물 인식수단(232) 및 상기 장애물 거리 계산수단(233)은, 본 발명의 제 1실시예에 따른 상기 관심영역 설정수단(131), 상기 장애물 인식수단(132) 및 상기 장애물 거리 계산수단(133)과 동일한 구성 및 기능을 갖도록 구비될 수 있다.The attention area setting unit 231, the obstacle recognizing unit 232 and the obstacle distance calculating unit 233 according to the second embodiment of the present invention may be configured to include the attention area setting unit 231, The setting means 131, the obstacle recognizing means 132 and the obstacle distance calculating means 133 may have the same configuration and function.

다만, 본 발명의 제 2실시예에 따른 상기 영상처리부(230)는 상기 장애물 형상 검출수단(234)을 더 포함하여 구성되어 있다.However, the image processing unit 230 according to the second embodiment of the present invention further includes the obstacle shape detecting unit 234.

여기서, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 상기 장애물의 형상을 나타내는 윤곽선을 상기 후방 영상에서 검출하기 위한 것으로, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 캐니 필터(canny filter)를 이용하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출한다.Here, the obstacle shape detecting means 234 is for detecting an outline representing the shape of the obstacle in the backward image. After converting the backward image into a gray image, the obstacle detecting means 234 detects the obstacle using the canny filter The edge component of the image is extracted.

이때, 상기 엣지 성분은 상기 그레이 영상에 포함된 윤곽선 또는 경계선으로, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 상기 엣지 성분으로부터 상기 장애물의 윤곽선을 검출할 수 있다.At this time, the edge component may be a contour or a boundary included in the gray image, and the obstacle shape detecting means 234 may detect the contour of the obstacle from the edge component.

또한, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 상기 장애물의 윤곽선을 상기 후방 영상에 상기 장애물의 윤곽선을 오버랩하여, 상기 차량의 운전자가 상기 장애물의 형상을 보다 정확하게 인지할 수 있게 한다.In addition, the obstacle shape detecting means 234 overlaps the outline of the obstacle on the rear image with the outline of the obstacle, so that the driver of the vehicle can more accurately recognize the shape of the obstacle.

또한, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 상기 후방 영상의 전체 영역을 상기 그레이 영상으로 변환하여 상기 엣지 성분을 추출할 수도 있으나, 영상처리의 속도를 향상시키기 위해 상기 관심영역 만을 상기 그레이 영상으로 변환하는 것이 바람직하다.The obstacle shape detecting means 234 may convert the entire area of the rear image into the gray image to extract the edge component. However, in order to improve the speed of image processing, .

또한, 상기 장애물의 형상을 보다 정확하게 검출하기 위하여 상기 엣지 성분의 코너점을 추출하는 과정을 더 수행할 수도 있다. 이때, 상기 코너점은 상기 엣지 성분 중에서 X축 및 Y축에서 모두 변화가 발생된 위치의 성분으로, 상기 장애물의 형상을 나타내는 특징점일 수 있다.In order to more accurately detect the shape of the obstacle, a process of extracting a corner point of the edge component may be further performed. At this time, the corner point may be a feature point indicating a shape of the obstacle, which is a component of the edge component in which both the X-axis and the Y-axis are changed.

즉, 상기 장애물 형상 검출수단(234)은 해리스 코너 검출기를 이용하여 상기 엣지 성분의 코너점을 추출한 후 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출할 수도 있다.That is, the obstacle shape detecting unit 234 may extract a corner point of the edge component using a Harris corner detector, and then connect the extracted corner point to detect the contour of the obstacle.

따라서, 도 5에서 도시된 바와 같이, 상기 장애물 형상 검출수단(234)에서 검출된 상기 장애물의 윤곽선을 상기 장애물 거리와 함께 상기 후방 영상에서 오버랩하여 표시되게 된다.Therefore, as shown in FIG. 5, the outline of the obstacle detected by the obstacle shape detecting means 234 is displayed by overlapping with the obstacle distance in the rear image.

즉, 상기 차량의 운전자는 상기 후방 영상을 통해 상기 차량의 후방에 위치한 장애물의 형상과 거리를 보다 정확하게 확인할 수 있다.That is, the driver of the vehicle can more accurately confirm the shape and distance of the obstacle located behind the vehicle through the rear image.

한편, 본 발명의 제 2실시예에 따른 영상처리부(230)의 각 구성요소인 상기 관심영역 설정수단(231), 상기 장애물 인식수단(232), 상기 장애물 거리 계산수단(233) 및 상기 장애물 형상 검출수단(234)은, 하드웨어적으로도 구현될 수 있지만 하드웨어와 함께 동작하는 소프트웨어로 구현될 수 있다.
The attention area setting means 231, the obstacle recognition means 232, the obstacle distance calculation means 233, and the obstacle shape determination means 233, which are the respective components of the image processing unit 230 according to the second embodiment of the present invention, The detection means 234 may be implemented in hardware, which may be implemented in hardware, but also in software that operates in conjunction with hardware.

도 6은 본 발명의 제 1실시예에 따른 장애물 거리 측정방법을 설명하기 위한 도면이다.6 is a view for explaining an obstacle distance measuring method according to the first embodiment of the present invention.

도 6을 참조하여, 본 발명의 제 1실시예에 따른 차량용 카메라 장치에서 수행되는 장애물 거리 측정방법을 설명한다.Referring to FIG. 6, a method of measuring an obstacle distance performed in the camera device for a vehicle according to the first embodiment of the present invention will be described.

먼저, 패턴 표시부가 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여, 기설정된 형태의 패턴을 표시하게 된다(S110).First, the pattern display unit irradiates light to the ground behind the vehicle and displays a predetermined pattern (S110).

이때, 상기 패턴 표시부는 상기 차량의 후방측 지면에 상기 패턴을 표시하기 위한 것으로, 특정 색상으로 발광하며 격자 형태로 배치된 그리드 광원이 구비될 수 있다. 즉, 상기 패턴 표시부에 의해 상기 기설정된 패턴이 특정 색상을 갖는 격자 형태로 표시될 수 있다.The pattern display unit displays the pattern on the rear side of the vehicle. The pattern display unit may include a grid light source that emits light of a specific color and is arranged in a lattice pattern. That is, the predetermined pattern may be displayed in the form of a grid having a specific color by the pattern display unit.

또한, 상기 패턴 표시부에 의해 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴이 지면에 표시되므로, 심미적인 아름다움을 증대시킬 수 있고, 상기 차량 후방의 보행자가 시각적으로 상기 차량의 후진을 인지할 수 있다.In addition, since the pattern display section displays a grid-like pattern having a specific color on the ground, the aesthetic beauty can be enhanced, and the pedestrian behind the vehicle can visually recognize the backward movement of the vehicle.

다음, 카메라부에서 차량의 후방을 촬영하여, 상기 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하게 된다(S120).Next, the rear part of the vehicle is photographed by the camera part, and a rear image including the pattern is obtained (S120).

이때, 상기 카메라부는 상기 차량의 후방 영상을 촬영하기 위한 것으로, 상기 차량 후방의 지면을 포함하는 후방 영역과 상기 후방 영역의 지면에 표시된 패턴을 촬영하여 상기 후방 영상으로 획득한다.The camera unit captures a rear image of the vehicle, and captures a pattern displayed on a rear area including a rear side of the vehicle and a rear side area, and acquires the rear image.

다음, 영상처리부는 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡으로부터 상기 차량의 후방에 위치한 장애물을 인식하게 된다(S130).Next, the image processing unit recognizes the obstacle located behind the vehicle from the distortion of the photographing pattern, which is a pattern photographed in the rear image (S130).

여기서, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상을 기설정된 사이즈로 축소하고 상기 축소된 후방 영상 내 소정의 영역을 관심영역으로 설정한 후, 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출하는 과정을 수행하게 된다. 이때, 상기 촬영패턴은 상기 관심영역에서 기설정된 특정 색상의 픽셀을 분리하는 과정을 수행하여 추출할 수 있다.Here, the image processor performs a process of reducing the backward image to a preset size, setting a predetermined area in the reduced backward image as an area of interest, and extracting the photographing pattern in the area of interest. At this time, the photographing pattern can be extracted by performing a process of separating a predetermined color pixel in the region of interest.

또한, 상기 영상처리부는 상기 촬영패턴이 추출되면, 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출하여 상기 왜곡 성분을 상기 장애물로 인식한다. 이때, 상기 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출하는 과정은 허프변환 알고리즘을 이용하여 수행될 수 있다.In addition, the image processor detects a linear component and a non-linear distortion component of the photographed pattern and recognizes the distortion component as the obstacle when the photographed pattern is extracted. At this time, the process of detecting the linear component and the distortion component may be performed using a Hough transform algorithm.

따라서, 상기 영상처리부는 상기 왜곡 성분을 검출하여, 지면의 상부에 위치하는 장애물과 지면이 갈라지거나 파여서 형성된 홀 형상의 장애물을 인식할 수 있다.Accordingly, the image processor detects the distortion component, and recognizes the obstacle located above the ground and the hole-shaped obstacle formed by breaking or piercing the ground.

다음, 상기 영상처리부는 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 차량 간의 장애물 거리를 계산하게 된다(S140).Next, the image processing unit calculates an obstacle distance between the obstacle and the vehicle using a predetermined lookup table (S140).

이때, 상기 영상처리부에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블이 사전에 구비되어 있어, 상기 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물 거리를 계산할 수 있다.In this case, the image processing unit is provided with a look-up table in which an actual distance value corresponding to each coordinate of the photographing pattern is previously defined, and the obstacle distance can be calculated using the look-up table.

즉, 상기 영상처리부는 상기 촬영패턴에서 검출된 상기 왜곡 성분의 좌표를 상기 룩업 테이블과 비교하여, 상기 왜곡 성분의 좌표와 대응하는 특정 실제 거리값을 추출하여 상기 장애물 거리로 계산할 수 있다.That is, the image processor may compare the coordinate of the distortion component detected in the photographing pattern with the look-up table, and extract a specific actual distance value corresponding to the coordinates of the distortion component, and calculate the distances as the obstacle distance.

또한, 상기 영상처리부는 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하게 된다. 따라서, 상기 차량의 운전자는 상기 후방 영상을 통해서 상기 차량 후방에 위치한 장애물과 상기 차량 간의 거리를 시각적으로 확인할 수 있게 된다.
Also, the image processing unit overlaps and displays the obstacle distance on the rear image. Accordingly, the driver of the vehicle can visually confirm the distance between the obstacle located at the rear of the vehicle and the vehicle through the rear image.

도 7은 본 발명의 제 2실시예에 따른 장애물 거리 측정방법을 설명하기 위한 도면이다.7 is a view for explaining an obstacle distance measuring method according to a second embodiment of the present invention.

도 7을 참조하여, 본 발명의 제 2실시예에 따른 차량용 카메라 장치에서 수행되는 장애물 거리 측정방법을 설명한다.Referring to FIG. 7, a method of measuring an obstacle distance performed in a camera device for a vehicle according to a second embodiment of the present invention will be described.

먼저, 패턴 표시부가 차량 후방의 지면으로 빛을 조사하여, 기설정된 형태의 패턴을 표시하게 된다(S210).First, the pattern display unit irradiates light to the ground behind the vehicle to display a predetermined pattern (S210).

이때, 상기 패턴 표시부에는 특정 색상으로 발광하며 격자 형태로 배치된 그리드 광원이 구비되어, 상기 패턴이 특정 색상을 갖는 격자 형태로 표시될 수 있다.In this case, the pattern display unit may include a grid light source that emits light of a specific color and is arranged in a lattice pattern, and the pattern may be displayed in a lattice form having a specific color.

다음, 카메라부에서 차량의 후방을 촬영하여, 상기 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하게 된다(S220).Next, the rear of the vehicle is photographed by the camera unit, and the rear image including the pattern is acquired (S220).

이때, 상기 카메라부는 상기 차량 후방의 지면을 포함하는 후방 영역과 상기 후방 영역의 지면에 표시된 패턴을 촬영하여 상기 후방 영상으로 획득한다.At this time, the camera unit photographs a pattern displayed on a rear region including the ground surface of the vehicle and a ground surface of the rear region, and acquires the pattern as the rear image.

다음, 영상처리부는 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡으로부터 상기 차량의 후방에 위치한 장애물을 인식한다(S230).Next, the image processing unit recognizes the obstacle located behind the vehicle from the distortion of the photographing pattern, which is the pattern photographed on the rear image (S230).

이때, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상 내 소정의 영역을 관심영역으로 설정하고 상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출한 후, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출하는 과정을 수행하게 된다. At this time, the image processor sets a predetermined region in the backward image as an ROI, extracts the ROI from the ROI, and then detects a linear component and a non-linear distortion component of the ROI using a Hough transform algorithm .

또한, 상기 영상처리부는 상기 촬영패턴에서 검출되는 상기 왜곡 성분을 상기 장애물로 인식하게 되며, 지면의 상부에 위치하는 장애물과 지면이 갈라지거나 파여서 형성된 홀 형상의 장애물을 모두 인식할 수 있게 된다.In addition, the image processing unit recognizes the distortion component detected in the photographed pattern as the obstacle, and recognizes both the obstacle located at the upper part of the ground and the hole-shaped obstacle formed by breaking or piercing the ground.

다음, 상기 영상처리부는 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 차량 간의 장애물 거리를 계산하게 된다(S240).Next, the image processing unit calculates an obstacle distance between the obstacle and the vehicle using a predetermined lookup table (S240).

이때, 상기 영상처리부에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의된 룩업 테이블이 사전에 구비되게 된다.At this time, the image processing unit is provided with a look-up table in which an actual distance value corresponding to each coordinate of the photographing pattern is previously defined.

즉, 상기 영상처리부는 상기 왜곡 성분의 좌표를 상기 룩업 테이블과 비교하여, 상기 왜곡 성분의 좌표와 대응하는 특정 실제 거리값을 상기 장애물 거리로 계산하게 된다. 또한, 상기 영상처리부는 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시할 수 있다.That is, the image processing unit compares the coordinates of the distortion component with the look-up table, and calculates a specific actual distance value corresponding to the coordinates of the distortion component as the obstacle distance. Also, the image processing unit may display the obstacle distance by overlapping the obstacle distance with the rear image.

다음, 상기 영상처리부는 상기 장애물의 윤곽선을 검출한 후 상기 장애물 거리와 함께 후방 영상에 오버랩하여 표시되도록 한다(S250).Next, the image processing unit detects the contour of the obstacle and displays the obstacle overlapping with the obstacle distance along with the rear image (S250).

이때, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환하고 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출한 후, 상기 추출된 엣지 성분에서 상기 장애물의 윤곽선을 검출하게 된다. 이때, 상기 엣지 성분은 상기 그레이 영상에 포함된 윤곽선 또는 경계선이며 캐니 필터(canny filter)를 이용하여 추출할 수 있다.At this time, the image processor converts the rear image into a gray image, extracts an edge component of the gray image, and detects the contour of the obstacle from the extracted edge component. At this time, the edge component is an outline or a boundary line included in the gray image and can be extracted using a canny filter.

한편, 상기 영상처리부는 보다 정확한 장애물의 윤곽선을 추출하기 위해, 상기 엣지 성분에서 코너점을 더 추출하는 과정을 통해서 상기 장애물의 윤곽선을 검출할 수도 있다.Meanwhile, the image processor may detect the contour of the obstacle by further extracting a corner point from the edge component in order to extract a contour of a more accurate obstacle.

즉, 상기 영상처리부는 상기 그레이 영상의 엣지 성분이 추출되면, 해리스 코너 검출기를 이용하여 상기 엣지 성분의 코너점을 추출한 후, 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출할 수도 있다.That is, when the edge component of the gray image is extracted, the image processor may extract a corner point of the edge component using a Harris corner detector, and then connect the extracted corner point to detect the contour of the obstacle.

여기서, 상기 코너점은 상기 엣지 성분 중에서 X축 및 Y축에서 모두 변화가 발생된 위치의 성분으로 상기 장애물의 형상을 나타내는 특징점을 뜻한다.Here, the corner point refers to a feature point indicating the shape of the obstacle as a component of a position at which a change has occurred in both the X-axis and the Y-axis among the edge components.

한편, 상기 장애물의 윤곽선 검출 시, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상의 전체 영역을 상기 그레이 영상으로 변환시킬 수도 있으나, 상기 관심영역 만을 상기 그레이 영상으로 변환하게 되면 영상처리의 속도를 향상시킬 수 있다.Meanwhile, when the contour of the obstacle is detected, the image processor may convert the entire area of the rear image into the gray image. However, if only the area of interest is converted into the gray image, the speed of the image processing can be improved.

또한, 상기 영상처리부는 상기 후방 영상에서, 상기 장애물의 윤곽선과 상기 장애물 거리를 함께 오버랩하여 표시한다. 따라서, 상기 차량의 운전자는 상기 후방 영상을 통해서 상기 차량 후방에 위치한 장애물의 형태와, 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리를 시각적으로 정확하게 확인할 수 있다.In addition, the image processing unit overlaps the obstacle distance and the contour of the obstacle together in the rear image. Therefore, the driver of the vehicle can visually and accurately confirm the shape of the obstacle located behind the vehicle and the distance between the obstacle and the vehicle through the rear image.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시적으로 설명하였으나, 본 발명의 범위는 이와 같은 특정 실시예에만 한정되는 것은 아니며, 특허청구범위에 기재된 범주 내에서 적절하게 변경 가능한 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, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the invention.

110, 210 : 패턴 표시부
120, 220 : 카메라부
130, 230 : 영상처리부
131, 231 : 관심영역 설정수단
132, 232 : 장애물 인식수단
133, 233 : 장애물 거리 계산수단
234 : 장애물 형상 검출수단110, 210: pattern display section
120 and 220:
130, and 230:
131, 231: Interest area setting means
132, 232: Obstacle recognition means
133, 233: obstacle distance calculation means
234: Obstacle shape detecting means

Claims (19)

빛을 조사하는 광원으로 구비되어, 차량 후방의 지면에 격자 형태의 패턴, 지면과 색상의 차이로 구별되는 특정 색상의 패턴 또는 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴을 표시하는 패턴 표시부;
상기 차량의 후방을 촬영하여, 상기 패턴 표시부에 의해 지면에 표시된 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하는 카메라부; 및
상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡을 검출하여 장애물을 인식하고, 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 계산하는 영상처리부;를 포함하는 차량용 카메라 장치.
A pattern display unit which is provided as a light source for illuminating light and displays a lattice pattern on the ground on the rear side of the vehicle, a lattice pattern having a specific color or a specific color distinguished by a difference in color between the ground and the color;
A camera unit photographing the rear of the vehicle and obtaining a rear image including a pattern displayed on the ground by the pattern display unit; And
And an image processor for detecting an obstacle by detecting a distortion of a photographing pattern, which is a pattern photographed on the rear image, and calculating an obstacle distance, which is a distance between the obstacle and the vehicle, using a predetermined lookup table.
제 1항에 있어서,
상기 영상처리부는, 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 상기 차량 내부에 구비된 디스플레이 수단의 화면에서 표시하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the image processing unit overlaps the obstacle distance with the rear image and displays the obstacle distance on a screen of a display unit provided in the vehicle.
제 2항에 있어서,
상기 룩업 테이블에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의되고,
상기 영상처리부는, 상기 룩업 테이블에 정의된 상기 실제 거리값으로부터 상기 장애물 거리를 계산하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 장치.
3. The method of claim 2,
Wherein an actual distance value corresponding to each coordinate of the photographing pattern is predefined in the lookup table,
Wherein the image processing unit calculates the obstacle distance from the actual distance value defined in the lookup table.
제 3항에 있어서,
상기 영상처리부는,
상기 후방 영상 내 소정의 영역을 관심영역으로 설정하는 관심영역 설정수단;
상기 관심영역에서 상기 촬영패턴을 추출한 후, 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출하고 상기 왜곡 성분을 상기 장애물로 인식하는 장애물 인식수단; 및
상기 룩업 테이블과 상기 왜곡 성분의 좌표를 비교하여, 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을 상기 장애물 거리로 계산하는 장애물 거리 계산수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 장치.
The method of claim 3,
Wherein the image processing unit comprises:
A region of interest setting means for setting a predetermined region in the rear image as a region of interest;
An obstacle recognition means for detecting a straight line component and a non-straight line distortion component of the photographed pattern and recognizing the distortion component as the obstacle after extracting the photographed pattern from the ROI; And
And obstacle distance calculation means for comparing coordinates of the distortion component with the lookup table and calculating a specific actual distance value corresponding to the coordinates of the distortion component as the obstacle distance.
제 4항에 있어서,
상기 관심영역 설정수단은, 상기 후방 영상을 기설정된 사이즈로 축소한 후 상기 패턴 표시부에서 빛을 조사한 거리에 대응하는 일정 영역을 상기 관심영역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 장치.
5. The method of claim 4,
Wherein the ROI setting unit sets the ROI to a predetermined size corresponding to a distance at which the light is emitted from the pattern display unit after reducing the rear image to a preset size.
제 4항에 있어서,
상기 장애물 인식수단은, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 장치.
5. The method of claim 4,
Wherein the obstacle recognizing means detects the straight line component and the distortion component using a Hough transform algorithm.
삭제delete 삭제delete 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 영상처리부는,
상기 후방 영상에서 상기 장애물의 윤곽선을 검출하고, 상기 검출된 장애물의 윤곽선을 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하는 장애물 형상 검출수단;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 장치.
7. The method according to any one of claims 1 to 6,
Wherein the image processing unit comprises:
And an obstacle shape detecting means for detecting an outline of the obstacle in the rear image and displaying the contour of the detected obstacle in overlap with the rear image.
제 9항에 있어서,
상기 장애물 형상 검출수단은, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 필터를 이용하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출하고 상기 추출된 엣지 성분을 상기 장애물의 윤곽선으로 검출하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 장치.
10. The method of claim 9,
Wherein the obstacle shape detecting means detects an edge component of the gray image using a canny filter after converting the rear image into a gray image and detects the extracted edge component as an outline of the obstacle. Camera device.
제 9항에 있어서,
상기 장애물 형상 검출수단은, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 캐니 필터를 이용하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출하고 해리스 코너 검출기를 이용하여 상기 엣지 성분의 코너점을 추출하며, 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출하는 것을 특징으로 하는 차량용 카메라 장치.
10. The method of claim 9,
Wherein the obstacle shape detecting means extracts an edge component of the gray image using a cany filter after converting the rear image into a gray image, extracts a corner point of the edge component using a Harris corner detector, And detecting the outline of the obstacle by connecting the corner points of the obstacle.
(1) 차량 후방의 지면에 빛을 조사하여, 격자 형태의 패턴, 지면과 색상의 차이로 구별되는 특정 색상의 패턴 또는 특정 색상을 갖는 격자 형태의 패턴을 표시하는 단계;
(2) 상기 차량의 후방을 촬영하여, 지면에 표시된 패턴이 포함된 후방 영상을 획득하는 단계;
(3) 상기 후방 영상에 촬영된 패턴인 촬영패턴의 왜곡으로부터 장애물을 인식하는 단계; 및
(4) 기설정된 룩업 테이블을 이용하여 상기 장애물과 상기 차량 간의 거리인 장애물 거리를 계산한 후, 상기 장애물 거리를 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하는 단계;를 포함하는 장애물 거리 측정방법.
(1) irradiating light to the ground on the rear side of the vehicle to display a pattern in a lattice pattern, a pattern of a specific color distinguished by a difference between the ground and the color or a lattice pattern having a specific color;
(2) photographing the rear of the vehicle to obtain a rear image including a pattern displayed on the ground;
(3) recognizing an obstacle from a distortion of a photographing pattern, which is a pattern photographed on the backward image; And
(4) calculating an obstacle distance, which is a distance between the obstacle and the vehicle, using the predetermined lookup table, and displaying the obstacle distance in an overlapped manner with the rear image.
제 12항에 있어서,
상기 제 (3)단계는, 상기 촬영패턴의 직선 성분 및 직선이 아닌 왜곡 성분을 검출한 후 상기 왜곡 성분으로부터 상기 장애물을 인식하는 것을 특징으로 하는 장애물 거리 측정방법.
13. The method of claim 12,
Wherein the step (3) includes detecting a straight line component and a non-straight line distortion component of the photographing pattern, and then recognizing the obstacle from the distortion component.
제 13항에 있어서,
상기 룩업 테이블에는 상기 촬영패턴의 각 좌표에 대응하는 실제 거리값이 사전에 정의되고,
상기 제 (4)단계는, 상기 룩업 테이블에서 상기 왜곡 성분의 좌표에 대응하는 특정 실제 거리값을, 상기 장애물 거리로 계산하는 것을 특징으로 하는 장애물 거리 측정방법.
14. The method of claim 13,
Wherein an actual distance value corresponding to each coordinate of the photographing pattern is predefined in the lookup table,
Wherein the step (4) calculates a specific actual distance value corresponding to the coordinates of the distortion component in the look-up table as the obstacle distance.
제 13항에 있어서,
상기 제 (3)단계는, 허프변환 알고리즘을 이용하여 상기 직선 성분 및 상기 왜곡 성분을 검출하는 것을 특징으로 하는 장애물 거리 측정방법.
14. The method of claim 13,
Wherein the step (3) comprises detecting the straight line component and the distortion component using a Hough transform algorithm.
삭제delete 제 12항 내지 제 15항 중 어느 한 항에 있어서,
(5) 상기 장애물의 윤곽선을 검출한 후 상기 검출된 장애물의 윤곽선을 상기 장애물 거리와 함께 상기 후방 영상에 오버랩하여 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장애물 거리 측정방법.
16. The method according to any one of claims 12 to 15,
(5) detecting the contour of the obstacle and then displaying the contour of the obstacle overlapping with the obstacle distance and the rear image to display the obstacle distance.
제 17항에 있어서,
상기 제 (5)단계는, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출한 후, 상기 추출된 엣지 성분을 상기 장애물의 윤곽선으로 검출하는 것을 특징으로 하는 장애물 거리 측정방법.
18. The method of claim 17,
Wherein the step (5) comprises the steps of: converting the rear image into a gray image, extracting an edge component of the gray image, and detecting the extracted edge component as an outline of the obstacle.
제 17항에 있어서,
상기 제 (5)단계는, 상기 후방 영상을 그레이 영상으로 변환하여 상기 그레이 영상의 엣지 성분을 추출하고 상기 엣지 성분의 코너점을 추출한 후, 상기 추출된 코너점을 연결하여 상기 장애물의 윤곽선으로 검출하는 것을 특징으로 하는 장애물 거리 측정방법.18. The method of claim 17,
In the step (5), an edge component of the gray image is extracted by converting the rear image into a gray image, and a corner point of the edge component is extracted, and the detected corner point is connected to the contour of the obstacle Wherein the obstacle distance measuring method comprises the steps of:
KR1020140170811A 2014-12-02 2014-12-02 Camera apparatus for vehicle and method for measuring obstacle distance using the same KR101692809B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140170811A KR101692809B1 (en) 2014-12-02 2014-12-02 Camera apparatus for vehicle and method for measuring obstacle distance using the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140170811A KR101692809B1 (en) 2014-12-02 2014-12-02 Camera apparatus for vehicle and method for measuring obstacle distance using the same

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160066438A KR20160066438A (en) 2016-06-10
KR101692809B1 true KR101692809B1 (en) 2017-01-05

Family

ID=56190748

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140170811A KR101692809B1 (en) 2014-12-02 2014-12-02 Camera apparatus for vehicle and method for measuring obstacle distance using the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101692809B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190037890A (en) 2017-09-29 2019-04-08 센서텍(주) Ultrasonic sensor module for improving distance accuracy in parking assistance system

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102441048B1 (en) * 2016-06-21 2022-09-06 현대자동차주식회사 Apparatus and Method for Detecting Vehicle Proximity
KR102529555B1 (en) * 2016-06-24 2023-05-09 주식회사 에이치엘클레무브 System and method for Autonomous Emergency Braking
GB2558538A (en) * 2016-11-21 2018-07-18 Jaguar Land Rover Ltd A display system for a vehicle, a vehicle and method
KR102485325B1 (en) 2016-11-25 2023-01-06 현대자동차주식회사 System for measuring body size of driver in vehicle

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013075619A (en) 2011-09-30 2013-04-25 Mazda Motor Corp Parking support device
JP2014081871A (en) * 2012-10-18 2014-05-08 Yamaha Motor Co Ltd Obstacle detector and vehicle using the same

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0880791A (en) * 1994-09-13 1996-03-26 Trans Tron:Kk On-vehicle rear confirmation device
KR101276073B1 (en) * 2011-01-27 2013-06-18 팅크웨어(주) System and method for detecting distance between forward vehicle using image in navigation for vehicle

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013075619A (en) 2011-09-30 2013-04-25 Mazda Motor Corp Parking support device
JP2014081871A (en) * 2012-10-18 2014-05-08 Yamaha Motor Co Ltd Obstacle detector and vehicle using the same

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190037890A (en) 2017-09-29 2019-04-08 센서텍(주) Ultrasonic sensor module for improving distance accuracy in parking assistance system
KR102015074B1 (en) * 2017-09-29 2019-08-27 센서텍(주) Ultrasonic sensor module for improving distance accuracy

Also Published As

Publication number Publication date
KR20160066438A (en) 2016-06-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101692809B1 (en) Camera apparatus for vehicle and method for measuring obstacle distance using the same
JP4359710B2 (en) Vehicle periphery monitoring device, vehicle, vehicle periphery monitoring program, and vehicle periphery monitoring method
KR20150051735A (en) Parking Guide System and the Method
US20130235202A1 (en) Vehicle periphery monitoring apparatus and method of determining type of object for use in vehicle periphery monitoring apparatus
JP5809751B2 (en) Object recognition device
JP4528283B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
WO2016129301A1 (en) Entry possibility determining device for vehicle
US20180075749A1 (en) Forward collision warning system and method
KR20140108566A (en) Method for operating a driver assistance device of a motor vehicle, driver assistance device and motor vehicle
JP7095640B2 (en) Object detector
CN110659552B (en) Tramcar obstacle detection and alarm method
JP2003002138A (en) Method and device for on-vehicle rear monitoring
KR101721442B1 (en) Avoiding Collision Systemn using Blackbox Rear Camera for vehicle and Method thereof
JP4813304B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
KR101276073B1 (en) System and method for detecting distance between forward vehicle using image in navigation for vehicle
JP4887540B2 (en) Vehicle periphery monitoring device, vehicle, vehicle periphery monitoring program, and vehicle periphery monitoring method
JP2009276906A (en) Travelling information providing device
JP4765113B2 (en) Vehicle periphery monitoring device, vehicle, vehicle periphery monitoring program, and vehicle periphery monitoring method
JP2009038558A (en) Correction apparatus for monitor camera
KR20110139381A (en) Method for detecting vehicle
US9030560B2 (en) Apparatus for monitoring surroundings of a vehicle
WO2008037473A1 (en) Park assist system visually marking up dangerous objects
KR20130045658A (en) Vehicle distance detection method and system using vehicle shadow
JP3532896B2 (en) Smear detection method and image processing apparatus using the smear detection method
KR20180083625A (en) Method and Apparatus for Backward Obstacle Detection using Laser Line-pointer and Rear Camera

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right