KR101743389B1 - 교통신호 인식 장치 및 방법 - Google Patents

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박천수
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주식회사 에프에스솔루션
세종대학교산학협력단
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Abstract

교통신호 인식 장치 및 방법이 개시된다. 교통신호 인식 장치는 카메라에 의해 획득된 영상을 입력받는 영상 입력부, 입력된 영상을 처리하여 입력된 영상으로부터 원신호등을 검출하는 원신호등 검출부 및 검출된 원신호등을 기준으로 화살표 신호등을 검출하는 화살표 신호등 검출부를 포함하되, 화살표 신호등 검출부는 검출된 원신호등이 빨간색 원신호등인 경우, 빨간색 원신호등을 기준으로 우측 화살표 탐색 영역을 검색하고, 검출된 원신호등이 초록색 원신호등인 경우, 초록색 원신호등을 기준으로 좌측 화살표 탐색 영역을 검색한다.

Description

교통신호 인식 장치 및 방법{Apparatus and method for traffic signal recognition}
본 발명은 교통신호 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 차량을 운행하게 되면 주위의 상황 즉, 도로나 주변 차량 또는 보행자들의 흐름을 파악하는 것도 중요하지만, 무엇보다 차량의 진행 방향을 지시하는 교통 신호등의 상태를 확인하는 것이 매우 중요하다. 운전자가 잠깐 한눈을 팔거나 부주의하여 이러한 신호등을 정확하고 신속하게 인식하지 못할 경우 교통사고로 이어져 차량뿐만 아니라 큰 인명피해도 일으킬 수 있기 때문이다.
그래서, 최근에는 운전자가 차량을 운행하는 데 있어 도움을 주는 운전 보조 시스템에 관한 연구가 다양하게 이루어지고 있으며, 특히, 차량용 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 신호등과 같은 교통 신호를 인식하는 연구가 진행되고 있다.
본 발명은 차량에 탑재된 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 현재 신호등에 표시되는 교통 신호를 인식하는 교통신호 인식 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 교통신호 인식 장치가 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 교통신호 인식 장치는 카메라에 의해 획득된 영상을 입력받는 영상 입력부, 상기 입력된 영상을 처리하여 상기 입력된 영상으로부터 원신호등을 검출하는 원신호등 검출부 및 상기 검출된 원신호등을 기준으로 화살표 신호등을 검출하는 화살표 신호등 검출부를 포함하되, 상기 화살표 신호등 검출부는 상기 검출된 원신호등이 빨간색 원신호등인 경우, 상기 빨간색 원신호등을 기준으로 우측 화살표 탐색 영역을 검색하고, 상기 검출된 원신호등이 초록색 원신호등인 경우, 상기 초록색 원신호등을 기준으로 좌측 화살표 탐색 영역을 검색한다.
상기 화살표 신호등 검출부는, 상기 원신호등의 중심으로부터 상기 화살표 신호등을 포함하는 영역까지의 거리 및 미리 설정된 각도를 가지는 원호 형상의 화살표 탐색 영역을 설정하며, 화살표의 직선의 두께를 미리 설정된 값으로 설정하는 화살표 영역 설정부 및 상기 설정된 화살표 탐색 영역 및 상기 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출하는 화살표 탐색부를 포함한다.
상기 화살표 탐색 영역은 상기 원신호등이 존재하는 영역이 제외되도록 설정된다.
상기 각도는 상기 원신호등의 중심을 지나는 상기 입력된 영상의 수평선을 기준으로 일정 범위의 위와 아래가 상기 원호 형상에 포함되도록 설정된다.
상기 화살표 탐색부는 상기 화살표의 직선 부분을 검출함으로써, 화살표 신호등을 검출한다.
상기 화살표 탐색부는 상기 화살표 탐색 영역에서 원호의 각도를 따라 녹색 픽셀을 검색하여 녹색 픽셀의 수를 확인하고, 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도를 검출한다.
상기 화살표 탐색부는 상기 화살표의 직선의 두께에 상응하는 각도만큼 상기 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도를 검출하여 상기 화살표의 직선 부분을 검출한다.
상기 원신호등 검출부는, 미리 설정된 관심영역(ROI: Region of Interest)에 따라 상기 입력된 영상에서 관심영역을 추출하여 관심영역을 생성하는 관심영역 추출부, 상기 관심영역을 색상 변환한 HSV(hue saturation value) 영상을 생성하여 신호등 영역을 검출한 후, 상기 신호등 영역을 기준으로 상기 관심영역을 이진화하여 이진 영상을 생성하는 전처리부 및 상기 HSV 영상 및 상기 이진 영상을 이용하여 상기 관심영역으로부터 상기 원신호등의 원 형태와 색상을 검출하는 원신호등 탐색부를 포함한다.
상기 입력된 영상이 주간에 획득된 영상인 경우, 상기 전처리부는 각 픽셀의 명도값을 이용하여 상기 관심영역을 상기 신호등 영역과 배경으로 분리하여 원형 검출 이진 영상을 생성하고, 상기 원형 검출 이진 영상에 대하여 팽창(Dilation) 연산 또는 침식(Erosion) 연산을 수행하여 사각형 검출 이진 영상을 생성한다.
상기 원신호등 탐색부는 상기 원형 검출 이진 영상 및 상기 사각형 검출 이진 영상에서, 윤곽선을 탐색하여 원과 사각형들을 객체단위로 분리한 후, 원과 사각형들에 대한 중심점 및 반지름을 탐색하고, 상기 HSV 영상에서 각 원과 사각형들에 포함된 픽셀들을 확인하여 색상을 검출한다.
상기 입력된 영상이 야간에 획득된 영상인 경우, 상기 전처리부는 상기 HSV 영상에서 붉은색으로 표시된 빛이 존재하는 영역을 기준으로 상기 관심영역을 이진화하여 이진 영상을 생성한다.
상기 원신호등 탐색부는 상기 이진 영상에서 각 객체의 원형도(Roundness)를 측정하여 원형도가 미리 설정된 범위에 포함되는 객체를 후보 원신호등으로 검출하고, 상기 후보 원신호등 둘레의 픽셀을 확인하여 최종 원신호등 및 상기 최종 원신호등의 색상을 검출한다.
상기 원신호등 탐색부는 객체에 해당하는 색을 가지는 픽셀들 중 중심점으로부터 가장 멀리 떨어진 픽셀까지의 거리를 반지름으로 산출하고, 상기 산출된 반지름을 이용하여 원의 넓이를 산출하고, 객체에 해당하는 색을 가지는 픽셀의 수를 원의 넓이로 나누어 상기 원형도를 산출한다.
상기 원신호등 탐색부는 원 둘레에 퍼진 색상이 고르게 분포되어 있는 후보 원신호등을 상기 최종 원신호등으로 검출한다.
상기 원신호등 탐색부는 상기 반지름을 기준으로 설정된 범위 안에 포함되는 픽셀들의 수를 확인하고, 상기 픽셀들의 수가 일정한 수를 만족하는 후보 원신호등을 상기 최종 원신호등으로 검출한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 교통신호 인식 장치가 수행하는 교통신호 인식 방법이 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 교통신호 인식 방법은 카메라에 의해 획득된 영상을 입력받는 단계, 상기 입력된 영상을 처리하여 상기 입력된 영상으로부터 원신호등을 검출하는 단계 및 상기 검출된 원신호등을 기준으로 화살표 신호등을 검출하는 단계를 포함하되, 상기 화살표 신호등을 검출하는 단계는, 상기 검출된 원신호등이 빨간색 원신호등인 경우, 빨간색 원신호등을 기준으로 우측 화살표 탐색 영역을 검색하는 단계 및 상기 검출된 원신호등이 초록색 원신호등인 경우, 초록색 원신호등을 기준으로 좌측 화살표 탐색 영역을 검색하는 단계를 포함한다.
상기 화살표 신호등을 검출하는 단계는, 상기 원신호등의 중심으로부터 상기 화살표 신호등을 포함하는 영역까지의 거리 및 미리 설정된 각도를 가지는 원호 형상의 화살표 탐색 영역을 설정하며, 화살표의 직선의 두께를 미리 설정된 값으로 설정하는 단계 및 상기 설정된 화살표 탐색 영역 및 상기 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출하는 단계를 포함한다.
상기 설정된 화살표 탐색 영역 및 상기 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출하는 단계는, 상기 화살표 탐색 영역에서 원호의 각도를 따라 녹색 픽셀을 검색하여 녹색 픽셀의 수를 확인하고, 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도를 검출하는 것이다.
상기 설정된 화살표 탐색 영역 및 상기 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출하는 단계는, 상기 화살표의 직선의 두께에 상응하는 각도만큼 상기 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도를 검출하여 상기 화살표의 직선 부분을 검출하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 교통신호 인식 장치 및 방법은 차량에 탑재된 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 현재 신호등에 표시되는 교통 신호를 인식할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 교통신호 인식 장치의 구성을 개략적으로 예시한 도면.
도 2 내지 도 19는 교통신호 인식 장치를 설명하기 위한 도면.
도 20은 본 발명의 실시예에 따른 교통신호 인식 방법을 나타낸 흐름도.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 교통신호 인식 장치의 구성을 개략적으로 예시한 도면이고, 도 2 내지 도 19는 교통신호 인식 장치를 설명하기 위한 도면이다. 이하, 도 1을 중심으로 본 발명의 실시예에 따른 교통신호 인식 장치의 각 구성에 대하여 설명하되, 도 2 내지 도 19를 참조한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 교통신호 인식 장치는 영상 입력부(10), 원신호등 검출부(20) 및 화살표 신호등 검출부(30)를 포함한다.
영상 입력부(10)는 카메라에 의해 획득된 영상을 입력받는다. 예를 들어, 영상 입력부(10)는 블랙박스와 같은 차량에 탑재된 카메라를 통해 촬영된 영상을 입력 받을 수 있다. 여기서, 카메라는 차량 전방을 연속적으로 촬영함으로써, 도로 상에 설치된 신호등을 포함하는 영상을 획득할 수 있다.
원신호등 검출부(20)는 입력된 영상을 처리하여 입력된 영상으로부터 원신호등을 검출한다. 예를 들어, 원신호등 검출부(20)는 빨간색 원신호등, 초록색 원신호등 및 주황색 원신호등을 검출할 수 있다.
도 1을 참조하면, 원신호등 검출부(20)는 관심영역 추출부(21), 전처리부(22) 및 원신호등 탐색부(23)를 포함한다.
관심영역 추출부(21)는 미리 설정된 관심영역(ROI: Region of Interest)에 따라 입력된 영상에서 관심영역을 추출한다.
예를 들어, 도 2 및 도 3에 각각 주간 및 야간에 획득된 영상으로부터 추출된 관심영역이 도시되어 있다. 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 관심영역 추출부(21)는 입력 영상에서 상단 중앙부분을 관심영역으로 추출할 수 있다. 즉, 관심영역 추출부(21)는 입력 영상에서 가로 길이의 1/4에서 3/4까지 잘라 관심영역을 추출할 수 있다.
이와 같이 관심영역을 설정하는 이유는 교통신호 인식을 위한 영상처리의 수행시간 단축과 입력 영상에서 대략적인 위치를 설정하기 위해서이다. 블랙박스의 시점에서 바라본다면, 대부분의 신호등은 위쪽 부근에 위치하게 된다. 그리고, 입력 영상의 크기가 클수록 연산량은 증가하여 검출 속도가 느려지게 되므로, 이를 방지하기 위하여 관심영역이 설정되면, 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같은 관심영역을 추출할 수 있다.
전처리부(22)는 추출된 관심영역으로부터 원신호등의 원 형태와 색상을 검출하기 위하여, 관심영역을 색상 변환한 HSV(hue saturation value) 영상을 생성하여 신호등 영역을 검출한 후, 신호등 영역을 기준으로 관심영역을 이진화하여 이진 영상을 생성한다.
예를 들어, 도 4, 도 5 및 도 7에 주간에 획득된 영상의 관심영역을 전처리한 영상이 도시되어 있다. 이하에서는, 도 4 내지 도 7을 참조하여, 전처리부(22)가 주간에 획득된 영상을 전처리하는 것에 대하여 설명한다.
우선, 전처리부(22)는 RGB 영상으로 저장된 관심영역을 도 4에 도시된 바와 같은 HSV 영상으로 변환한 후, HSV 영상을 이용하여 신호등 영역을 검출할 수 있다. HSV 영상은 색상 H, 채도 S, 명도 V로 나타낼 수 있다. RGB 영상을 HSV 영상으로 변환하면, 빛의 세기가 강한 부분에는 채도가 높아지기 때문에 원신호등이 검출될 수 있다. HSV 영상은 RGB 영상에 비하여 색의 분포가 집중되어 있고, 빨강 계통의 색상이 잘 식별되므로, 색상을 구분하는데 적합하다. 이후에, HSV 영상을 이용하여 원신호등의 색상이 검출될 수 있다.
하기 표 1은 HSV 영상으로 변환된 출력 영상의 크기에 따른 HSV의 각 값의 범위를 나타낸다.
출력 영상 크기/채널 H S V
8bit 0<=H<=180 0<=S<=255 0<=V<=255
16bit 0<=H<=360 0<=S<=65535 0<=V<=65535
그리고, 전처리부(22)는 관심영역에서 각 픽셀의 명도값을 이용하여 관심영역을 신호등과 같은 관심대상(object)과 배경(background)으로 분리하여 도 5에 도시된 바와 같은 원형 검출 이진 영상(흑백 영상)을 생성한다. 여기서, 생성된 원형 검출 이진 영상으로부터 신호등의 원형이 검출될 수 있다.
예를 들어, 블랙박스 영상에서 선은 신호등 영역과 확연히 구분되는 명도값(intensity)을 가지고 있으므로, 전처리부(22)는 블랙박스 영상에서 배경잡음을 제거하는 이진화를 수행할 수 있다. 그래서, 전처리부(22)는 명도값에 대하여 미리 설정된 임계값(threshold)을 기준으로 각 픽셀의 명도값을 흑색 또는 백색의 값으로 변환하여 이진 영상을 생성할 수 있다. 즉, 전처리부(22)는 임계값 이상의 명도값을 가지는 픽셀의 명도값을 255(white)로 설정하고, 임계값 미만의 명도값을 가지는 픽셀의 명도값을 0(black)으로 설정할 수 있다. 여기서, 임계값은 예를 들면 100으로 설정될 수 있다.
그리고, 전처리부(22)는 원형 검출 이진 영상에 대하여 팽창(Dilation) 연산 또는 침식(Erosion) 연산을 수행하여 도 7에 도시된 바와 같은 사각형 검출 이진 영상을 생성한다. 여기서, 생성된 사각형 검출 이진 영상으로부터 신호등 판과 같은 사각형이 검출될 수 있다.
팽창 연산과 침식 연산은 Morphology 기법이며, Morphology 기법은 영상에서 잡음을 제거하거나, 영상에서 객체의 모양을 기술하는 용도로 사용될 수 있다.
예를 들어, 도 6에 침식과 팽창의 원리가 도시되어 있다. 도 6의 (a)는 침식의 원리를 나타내고, 도 6의 (b)는 팽창의 원리를 나타낸다. 도 6의 (a)를 참조하면, 침식은 구멍이 커지고 얇은 부분이 서로 끊어지며 크기가 줄어드는 원리이다. 도 6의 (b)를 참조하면, 팽창은 구멍이 메워지고 좁은 틈새는 이어지고 크기가 커지는 원리이다. 이러한 침식과 팽창의 원리를 이용하여, 침식 연산은 필터의 크기 및 사용 횟수에 따라 이진 영상에서 작은 덩어리의 객체들을 사라지게 할 수 있으며, 팽창 연산은 필터의 크기 및 사용 횟수에 따라 이진 영상에서 객체 내부에 있는 작은 구멍들을 사라지게 할 수 있다.
예를 들어, 도 8 및 도 9에 야간에 획득된 영상의 관심영역을 전처리한 영상이 도시되어 있다. 이하에서는, 도 8 및 도 9를 참조하여, 전처리부(22)가 야간에 획득된 영상을 전처리하는 것에 대하여 설명한다.
우선, 전처리부(22)는 RGB 영상으로 저장된 관심영역을 도 8에 도시된 바와 같은 HSV 영상으로 변환한다. 도 8에 도시된 HSV 영상을 살펴보면, 빛이 존재하는 영역이 붉은색으로 표시된 것을 알 수 있다. 그래서, 전처리부(22)는 붉은색으로 표시된 빛이 존재하는 영역을 기준으로 관심영역을 이진화하여 도 9에 도시된 바와 같은 이진 영상을 생성한다.
원신호등 탐색부(23)는 관심영역의 전처리를 통해 생성된 HSV 영상 및 이진 영상을 이용하여 원신호등의 원 형태와 색상을 검출한다.
즉, 원신호등 탐색부(23)는 주간에 획득된 영상의 관심영역으로부터 생성된 원형 검출 이진 영상 및 사각형 검출 이진 영상에서, 윤곽선을 탐색하여 원과 사각형들을 객체단위로 분리한 후, 원과 사각형들에 대한 중심점 및 반지름을 탐색한다. 그리고, 원신호등 탐색부(23)는 HSV 영상에서 각 원과 사각형들에 포함된 픽셀들을 확인하여 색상을 검출한다.
예를 들어, 도 10 및 도 11에 주간에 획득된 영상의 관심영역으로부터 신호등을 탐지하는 예가 도시되어 있다. 도 10은 침식 연산을 통해 생성된 사각형 검출 이진 영상으로부터 신호등 판이 검출된 예를 나타내며, 도 11은 원형 검출 이진 영상으로부터 원신호등이 검출된 예를 나타낸다.
또한, 원신호등 탐색부(23)는 야간에 획득된 영상의 관심영역으로부터 생성된 이진 영상에서, 각 객체의 원형도(Roundness)를 측정하여 원형도가 미리 설정된 범위에 포함되는 객체를 후보 원신호등으로 검출한다. 그리고, 원신호등 탐색부(23)는 후보 원신호등의 둘레의 픽셀을 확인하여 최종 원신호등 및 최종 원신호등의 색상을 검출한다.
예를 들어, 촬영된 영상에 표시되는 원신호등은 원형에 가까운 모양을 가지고 있으므로, 원형도를 이용하여 원신호등이 검출될 수 있다. 원형도를 산출하기 위해서는, 각 원의 중심점과 반지름이 필요하다. 그래서, 원신호등 탐색부(23)는 이진 영상에서 각 객체를 분리하고 객체마다 중심점과 반지름을 구하기 위하여, 윤곽선을 검출한다. 본 발명의 실시예에서는, 새로운 객체를 동적으로 구축해나갈 때 메모리에 접근을 할 수 있는, Memory Storage를 사용하여 윤곽선(Contours)을 추적해 나가는 알고리즘이 사용되었다. Canny 알고리즘을 사용하면 이미지의 객체의 에지 픽셀(Edge pixels)를 찾을 수 있으나, 각 에지 픽셀들이 객체 자체로써의 정보를 제공하진 않기 때문에 객체들의 정보를 담을 방법이 필요하므로, Memory Storage를 이용한 윤곽선 추적 알고리즘이 사용된 것이다. 도 12에 이진 영상에 윤곽선 추적 후 각 객체마다 서로 다른 색을 부여한 예가 도시되어 있다. 즉, 객체별로 다른 색이 부여됨으로써, 각 객체들이 분리될 수 있다.
그리고, 원신호등 탐색부(23)는 분리된 객체에 해당하는 색을 가지는 픽셀들 중 중심점으로부터 가장 멀리 떨어진 픽셀까지의 거리를 반지름으로 산출할 수 있다.
그리고, 원신호등 탐색부(23)는 하기 수학식과 같이, 산출된 반지름을 이용하여 원의 넓이를 산출하고, 객체에 해당하는 색을 가지는 픽셀의 수를 원의 넓이로 나누어 원형도를 산출할 수 있다.
Figure 112016000140084-pat00001
원형도는 원에 가까울수록 1에 근접한다. 본 발명의 실시예에 따른 원신호등 탐색부(23)는 원형도가 0.8 초과 2.0 미만의 범위에 포함되는 객체를 후보 원신호등으로 검출할 수 있다.
예를 들어, 도 13에 원형도 측정을 통해 검출된 후보 원신호등의 예가 도시되어 있다.
도 13에 도시된 바와 같이, 후보 원신호등이 검출된 영상을 살펴보면, 가로등 불빛과 같이 신호등이 아닌 후보 원신호등들이 검출된 것을 알 수 있다.
그래서, 후보 원신호등에서 실제 원신호등만을 검출하기 위하여 신호등 불빛이 일정하게 분포된 영역을 검출해야 한다.
그리고, 주간에 획득된 영상의 경우에는, 원신호등 내부에서 색상 검출이 가능하나, 야간에 획득된 영상의 경우에는, 빛의 산란현상으로 원신호등 내부에서 색상 검출이 어렵다.
따라서, 후보 원신호등들 중에서, 원 둘레에 퍼진 색상이 고르게 분포되어 있는 후보 원신호등이 최종 원신호등으로 검출될 수 있다.
도 14에 후보 원신호등 둘레의 색상을 검출한 영상의 예가 도시되어 있다.
도 14를 살펴보면, 색상을 검출한 영상에서 후보 원신호등 내부에 홀이 생긴 것을 알 수 있다. 이는 후보 원신호등 내부가 매우 밝아 흰색이 되기 때문이다.
즉, 원신호등 탐색부(23)는 앞서 원형도 산출을 위하여 산출한 반지름을 기준으로 설정된 범위 안에 포함되는 픽셀들의 수를 확인하고, 픽셀들의 수가 일정한 수를 만족하는 후보 원신호등을 최종 원신호등으로 검출할 수 있는 것이다.
예를 들어, 도 15에 후보 원신호등 둘레에 분포되어 있는 색상의 픽셀 수를 나타낸 예가 도시되어 있다. 원신호등 탐색부(23)는 예를 들면, 반지름ㅁ2의 범위의 픽셀들의 수를 확인하여 원 둘레에 퍼진 색상이 고르게 분포되어 있는지 여부를 판단할 수 있다.
화살표 신호등 검출부(30)는 검출된 원신호등을 기준으로 화살표 신호등을 검출한다.
예를 들어, 화살표 신호등 검출부(30)는 검출된 원신호등의 색상에 따라 즉, 빨간색 원신호등 또는 초록색 원신호등을 기준으로 각각 미리 설정된 우측 화살표 탐색 영역 또는 좌측 화살표 탐색 영역을 검색하여 화살표 신호등을 검출할 수 있다.
도 16은 현재 대한민국의 일반적인 신호등 표시를 나타낸다. 도 16을 참조하면, 대한민국의 신호등은 왼쪽으로부터 빨간색 원신호등, 주황색 원신호등, 초록색 화살표 신호등, 초록색 원신호등으로 구성되어 있다. 즉, 원신호등과 같은 진행 또는 정지 신호 외에 좌회전 신호로서 화살표 신호등이 존재한다. 화살표 신호등은 원신호등과 함께 점등된다. 예를 들어, 도 17의 (a)에 도시된 바와 같이, 정지 신호 중에 좌회전 신호가 표시되도록 빨간색 원신호등과 초록색 화살표 신호등이 함께 점등될 수 있으며, 도 17의 (b)에 도시된 바와 같이, 진행 신호와 좌회전 신호가 함께 표시되도록 초록색 원신호등과 초록색 화살표 신호등이 함께 점등될 수 있다.
도 1을 참조하면, 화살표 신호등 검출부(30)는 화살표 영역 설정부(31) 및 화살표 탐색부(32)를 포함한다.
화살표 영역 설정부(31)는 원신호등의 중심으로부터 화살표 신호등을 포함하는 영역까지의 거리 및 미리 설정된 각도를 가지는 원호 형상의 화살표 탐색 영역을 설정하며, 화살표의 직선의 두께를 미리 설정된 값으로 설정한다. 이때, 화살표 탐색 영역은 원신호등이 존재하는 영역이 제외되도록 설정될 수 있다.
신호등들은 모두 동일한 크기로 규격화되어 있으므로, 화살표 신호등은 원신호등으로부터 원의 크기에 비례하여 일정한 거리에 존재한다. 즉, 화살표 신호등은 초록색 원신호등으로부터 좌측 바로 한칸 옆에 존재하며, 빨간색 원신호등으로부터 우측 두칸 옆에 존재한다.
예를 들어, 도 18을 참조하면, 초록색 원신호등의 반지름을 r이라고 가정하면, 초록색 원신호등의 중심으로부터 좌측 화살표 신호등의 화살표와 최초로 맞닿는 지점까지의 거리는 약 1.5r이 될 수 있고, 화살표가 끝나는 지점까지의 거리는 약 3r이 될 수 있다. 여기서, 화살표가 끝나는 지점은 화살표 신호등이 좌회전 신호 하나만 존재하므로, 화살표의 직선 부분이 끝나는 지점이 될 수 있다. 본 발명의 실시예에서는, 화살표 신호등의 직선 부분을 검출함으로써, 화살표 신호등을 검출하나, 이에 한정되지 아니하며, 직선 부분을 제외한 나머지 부분 또는 전체를 검출하여 화살표 신호등을 검출할 수도 있다.
촬영 시점이 달라져 입력 영상에서의 원신호등과 화살표 신호등은 항상 수평을 이루지 않으므로, 단순히 원신호등으로부터 일정 거리의 좌우측 영역을 탐색하면, 화살표 신호등이 전혀 검출되지 않을 가능성이 존재한다. 그래서, 화살표 영역 설정부(31)는 원신호등의 중심으로부터 화살표 신호등을 포함하는 영역까지의 거리 및 미리 설정된 각도를 가지는 원호 형상의 화살표 탐색 영역을 설정한다.
예를 들어, 도 19를 참조하면, 원신호등의 중심을 지나는 입력 영상의 수평선에 대하여 전체 신호등은 기울어져 있을 수 있다. 그래서, 화살표 탐색 영역은 빨간색 원신호등의 중심으로부터 화살표 신호등까지의 거리(1910) 및 수평선을 기준으로 일정 범위의 위와 아래가 원호 형상에 포함되도록 설정되는 각도(1920)를 가지는 원호 형상일 수 있다.
화살표 탐색부(32)는 설정된 화살표 탐색 영역 및 화살표의 직선의 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출한다. 즉, 화살표 탐색부(32)는 화살표의 직선 부분을 검출함으로써, 화살표 신호등을 검출할 수 있다.
예를 들어, 화살표 탐색부(32)는 화살표 탐색 영역에서 원호의 각도를 따라 녹색 픽셀을 검색하여 녹색 픽셀의 수를 확인하고, 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도를 검출함으로써, 화살표 신호등을 검출할 수 있다. 검출된 각도에 화살표 신호등이 존재하며, 화살표의 직선의 두께에 상응하는 각도만큼 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도가 검출될 수 있다.
도 20은 본 발명의 실시예에 따른 교통신호 인식 방법을 나타낸 흐름도이다.
S2010 단계에서, 교통신호 인식 장치는 카메라에 의해 획득된 영상을 입력받는다. 예를 들어, 교통신호 인식 장치는 블랙박스와 같은 차량에 탑재된 카메라를 통해 촬영된 영상을 입력 받을 수 있다. 여기서, 카메라는 차량 전방을 연속적으로 촬영함으로써, 도로 상에 설치된 신호등을 포함하는 영상을 획득할 수 있다.
S2020 단계에서, 교통신호 인식 장치는 미리 설정된 관심영역에 따라 입력 영상에서 관심영역을 추출한다.
S2030 단계에서, 교통신호 인식 장치는 추출된 관심영역으로부터 원신호등의 원 형태와 색상을 검출하기 위하여, 관심영역을 색상 변환한 HSV(hue saturation value) 영상을 생성하여 신호등 영역을 검출한 후, 신호등 영역을 기준으로 관심영역을 이진화하여 이진 영상을 생성하는 전처리를 수행한다.
S2040 단계에서, 교통신호 인식 장치는 관심영역의 전처리를 통해 생성된 HSV 영상 및 이진 영상을 이용하여 원신호등의 원 형태와 색상을 검출함으로써, 입력 영상으로부터 원신호등을 검출한다.
S2050 단계에서, 교통신호 인식 장치는 원신호등의 검출 여부를 판단한다. 원신호등이 검출된 경우, S2060 단계로 진입하고, 원신호등이 미검출된 경우, S2010 단계로 진입한다.
S2060 단계에서, 교통신호 인식 장치는 원신호등의 중심으로부터 화살표 신호등을 포함하는 영역까지의 거리 및 미리 설정된 각도를 가지는 원호 형상의 화살표 탐색 영역을 설정하며, 화살표의 직선의 두께를 미리 설정된 값으로 설정한다.
S2070 단계에서, 교통신호 인식 장치는 설정된 화살표 탐색 영역 및 화살표의 직선의 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출한다.
S2080 단계에서, 교통신호 인식 장치는 검출 결과를 출력한다. 예를 들어, 교통신호 인식 장치는 빨간색 또는 초록색 원신호등이 검출된 결과나, 원신호등과 함께 점등된 화살표 신호등이 검출된 결과를 출력할 수 있다.
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉, 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
10: 영상 입력부
20: 원신호등 검출부
21: 관심영역 추출부
22: 전처리부
23: 원신호등 탐색부
30: 화살표 신호등 검출부
31: 화살표 영역 설정부
32: 화살표 탐색부

Claims (19)

  1. 카메라에 의해 획득된 영상을 입력받는 영상 입력부;
    상기 입력된 영상을 처리하여 상기 입력된 영상으로부터 원신호등을 검출하는 원신호등 검출부; 및
    상기 검출된 원신호등을 기준으로 화살표 신호등을 검출하는 화살표 신호등 검출부를 포함하되,
    상기 화살표 신호등 검출부는 상기 검출된 원신호등이 빨간색 원신호등인 경우, 상기 빨간색 원신호등을 기준으로 우측 화살표 탐색 영역을 검색하고, 상기 검출된 원신호등이 초록색 원신호등인 경우, 상기 초록색 원신호등을 기준으로 좌측 화살표 탐색 영역을 검색하고,
    상기 화살표 신호등 검출부는,
    상기 원신호등의 중심으로부터 상기 화살표 신호등을 포함하는 영역까지의 거리 및 미리 설정된 각도를 가지는 원호 형상의 화살표 탐색 영역을 설정하며, 화살표의 직선의 두께를 미리 설정된 값으로 설정하는 화살표 영역 설정부; 및
    상기 설정된 화살표 탐색 영역 및 상기 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출하는 화살표 탐색부를 포함하고,
    상기 각도는 상기 원신호등의 중심을 지나는 상기 입력된 영상의 수평선을 기준으로 일정 범위의 위와 아래가 상기 원호 형상에 포함되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 화살표 탐색 영역은 상기 원신호등이 존재하는 영역이 제외되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 화살표 탐색부는 상기 화살표의 직선 부분을 검출함으로써, 화살표 신호등을 검출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 화살표 탐색부는 상기 화살표 탐색 영역에서 원호의 각도를 따라 녹색 픽셀을 검색하여 녹색 픽셀의 수를 확인하고, 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도를 검출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 화살표 탐색부는 상기 화살표의 직선의 두께에 상응하는 각도만큼 상기 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도를 검출하여 상기 화살표의 직선 부분을 검출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 원신호등 검출부는,
    미리 설정된 관심영역(ROI: Region of Interest)에 따라 상기 입력된 영상에서 관심영역을 추출하는 관심영역 추출부;
    상기 관심영역을 색상 변환한 HSV(hue saturation value) 영상을 생성하여 신호등 영역을 검출한 후, 상기 신호등 영역을 기준으로 상기 관심영역을 이진화하여 이진 영상을 생성하는 전처리부; 및
    상기 HSV 영상 및 상기 이진 영상을 이용하여 상기 관심영역으로부터 상기 원신호등의 원 형태와 색상을 검출하는 원신호등 탐색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 입력된 영상이 주간에 획득된 영상인 경우,
    상기 전처리부는 각 픽셀의 명도값을 이용하여 상기 관심영역을 상기 신호등 영역과 배경으로 분리하여 원형 검출 이진 영상을 생성하고, 상기 원형 검출 이진 영상에 대하여 팽창(Dilation) 연산 또는 침식(Erosion) 연산을 수행하여 사각형 검출 이진 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 원신호등 탐색부는 상기 원형 검출 이진 영상 및 상기 사각형 검출 이진 영상에서, 윤곽선을 탐색하여 원과 사각형들을 객체단위로 분리한 후, 원과 사각형들에 대한 중심점 및 반지름을 탐색하고, 상기 HSV 영상에서 각 원과 사각형들에 포함된 픽셀들을 확인하여 색상을 검출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 입력된 영상이 야간에 획득된 영상인 경우,
    상기 전처리부는 상기 HSV 영상에서 붉은색으로 표시된 빛이 존재하는 영역을 기준으로 상기 관심영역을 이진화하여 이진 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 원신호등 탐색부는 상기 이진 영상에서 각 객체의 원형도(Roundness)를 측정하여 원형도가 미리 설정된 범위에 포함되는 객체를 후보 원신호등으로 검출하고, 상기 후보 원신호등 둘레의 픽셀을 확인하여 최종 원신호등 및 상기 최종 원신호등의 색상을 검출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 원신호등 탐색부는 객체에 해당하는 색을 가지는 픽셀들 중 중심점으로부터 가장 멀리 떨어진 픽셀까지의 거리를 반지름으로 산출하고, 상기 산출된 반지름을 이용하여 원의 넓이를 산출하고, 객체에 해당하는 색을 가지는 픽셀의 수를 원의 넓이로 나누어 상기 원형도를 산출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 원신호등 탐색부는 원 둘레에 퍼진 색상이 고르게 분포되어 있는 후보 원신호등을 상기 최종 원신호등으로 검출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 원신호등 탐색부는 상기 반지름을 기준으로 설정된 범위 안에 포함되는 픽셀들의 수를 확인하고, 상기 픽셀들의 수가 일정한 수를 만족하는 후보 원신호등을 상기 최종 원신호등으로 검출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 장치.
  16. 교통신호 인식 장치가 수행하는 교통신호 인식 방법에 있어서,
    카메라에 의해 획득된 영상을 입력받는 단계;
    상기 입력된 영상을 처리하여 상기 입력된 영상으로부터 원신호등을 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 원신호등을 기준으로 화살표 신호등을 검출하는 단계를 포함하되,
    상기 화살표 신호등을 검출하는 단계는,
    상기 검출된 원신호등이 빨간색 원신호등인 경우, 상기 빨간색 원신호등을 기준으로 우측 화살표 탐색 영역을 검색하는 단계; 및
    상기 검출된 원신호등이 초록색 원신호등인 경우, 상기 초록색 원신호등을 기준으로 좌측 화살표 탐색 영역을 검색하는 단계를 포함하며,
    상기 화살표 신호등을 검출하는 단계는,
    상기 원신호등의 중심으로부터 상기 화살표 신호등을 포함하는 영역까지의 거리 및 미리 설정된 각도를 가지는 원호 형상의 화살표 탐색 영역을 설정하며, 화살표의 직선의 두께를 미리 설정된 값으로 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 화살표 탐색 영역 및 상기 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출하는 단계를 포함하고,
    상기 각도는 상기 원신호등의 중심을 지나는 상기 입력된 영상의 수평선을 기준으로 일정 범위의 위와 아래가 상기 원호 형상에 포함되도록 설정되는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 방법.
  17. 삭제
  18. 제16항에 있어서,
    상기 설정된 화살표 탐색 영역 및 상기 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출하는 단계는,
    상기 화살표 탐색 영역에서 원호의 각도를 따라 녹색 픽셀을 검색하여 녹색 픽셀의 수를 확인하고, 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도를 검출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 설정된 화살표 탐색 영역 및 상기 두께를 이용하여 화살표 신호등을 검출하는 단계는,
    상기 화살표의 직선의 두께에 상응하는 각도만큼 상기 녹색 픽셀의 수가 일정 임계치 이상이 되는 각도를 검출하여 상기 화살표의 직선 부분을 검출하는 것을 특징으로 하는 교통신호 인식 방법.


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