KR101760261B1 - Around view monitoring system having function of black box and operating method - Google Patents
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Abstract
블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템 및 운용 방법이 개시된다. 본 발명의 일측면에 따른 블랙박스 기능을 갖는 AVM(Around View Monitoring) 시스템은, 차량에 구비된 복수의 카메라로부터 실시간 각각 입력되는 영상 신호를 각각의 카메라 영상 데이터로 저장부에 저장하는 영상 입력부; 영상 데이터를 이용하여 모니터링 영상을 생성하는 영상 합성부; 모니터링 영상을 분석하여 사고 발생 여부를 판단하는 사고 판단부; 및 사고 판단부에 의한 사고 시점에 대응하는 모니터링 영상을 블랙박스 영상으로서 처리하는 블랙박스 기능부를 포함한다. An AVM system and an operation method having a black box function are disclosed. According to an aspect of the present invention, an AVM (Around View Monitoring) system having a black box function includes: an image input unit that stores, in a storage unit, video signals input in real time from a plurality of cameras provided in a vehicle; An image synthesizer for generating a monitoring image using the image data; An accident determination unit for analyzing the monitoring image to determine whether an accident has occurred; And a black box function unit for processing the monitoring image corresponding to the time of the accident by the accident judgment unit as a black box image.
Description
본 발명은 사고 영상을 저장하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템 및 그 운용 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an AVM system having a black box function for storing accident images and a method for operating the AVM system.
블랙박스(black box)는 특정 감시 공간을 촬영하여 감시 기능을 수행하기 위한 장치이다. 차량의 경우, 주행 시 각종 주행 정보나 전방의 영상 정보 등을 생성하여 저장하고, 사고 발생 시의 정확한 사고 경위 등을 파악하기 위해 블랙박스가 사용된다.A black box is a device for taking a specific monitoring space and performing surveillance functions. In the case of a vehicle, a black box is used to generate and store various driving information and forward video information at the time of driving, and to accurately ascertain the accident occurrence at the time of an accident.
최근에는 이러한 블랙박스의 장착율이 점차 증가하고 있는 추세이며 차량의 필수 장착품으로 정착되어 가고 있다. 차량에 설치되는 블랙박스는 통상적으로 촬영되는 모든 영상을 시간순으로 저장하는데, 사고 발생 등의 영상만을 검색하기 용이하도록 충격 등이 감지되는 경우 해당 영상을 이벤트 영상으로서 저장하기도 한다. 그러나, 충격만을 감지하다 보니 방지턱, 요철 구간 등에 의한 충격, 문이 닫힐때의 충격시의 영상도 이벤트로서 저장되어 실질적으로 사고와 관련된 영상 외의 영상들도 이벤트영상으로서 저장된다. 따라서, 검색의 불편이 있으며, 이벤트 영상이 많아져 저장용량을 차지하게 되는 문제도 있다. In recent years, the mounting rate of such a black box has been gradually increasing, and it has become established as an essential fitting of a vehicle. A black box installed in a vehicle normally stores all captured images in chronological order. When a shock or the like is detected so that only an image such as an accident can be easily detected, the corresponding image is also stored as an event image. However, when only the impact is detected, the image due to the impact caused by the bump, the uneven portion, and the impact when the door is closed is also stored as an event, so that images other than the images related to the accident are also stored as event images. Therefore, there are inconveniences of retrieval, and there is a problem that the number of event images is increased and storage capacity is occupied.
또한, 통상적으로 기존의 블랙박스 장치는 블랙박스 기능만을 위한 독립된 장치로서 제공되고 있는데, 차량 내부에 블랙박스 장치를 설치함으로 인해 공간의 제약이 있으며 또한 차량 전면뿐 아니라 후면 또는 측면에 따른 영상을 획득하기 위해서는 별도의 카메라를 설치 및 연결해야 한다.Conventionally, a conventional black box device is provided as an independent device for only a black box function. However, since a black box device is installed inside the vehicle, space is limited and the image along the back or side of the vehicle is acquired To do this, you need to install and connect a separate camera.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 안전한 운전을 위한 보조 장치로서 차량 주변 영상을 수집하여 제공하는 AVM(around view monitoring) 시스템이 블랙박스 기능을 제공하는 방법 및 그 AVM 시스템을 제공하기 위한 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide an AVM (Around View Monitoring) system for collecting and providing peripheral images of a vehicle as an auxiliary device for safe operation, .
또한, 본 발명은 실제 사고 영상만을 분석하여 저장함으로써, 보다 효율적으로 저장 공간을 활용하며 사용자가 사고 영상에 대한 검색을 용이하게 할 수 있도록 하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템 및 운용 방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention provides an AVM system and a method of operating a black box function that allows a user to easily search for an accident image by utilizing only a storage space more effectively by analyzing and storing only an actual accident image will be.
또한, 본 발명은 사고 경위를 보다 쉽게 파악할 수 있도록 하는 블랙박스 영상을 제공하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템 및 운용 방법을 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention provides an AVM system and a method of operation that have a black box function for providing a black box image to more easily grasp an accident situation.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예를 통하여 보다 명확해질 것이다.Other objects of the present invention will become more apparent through the following preferred embodiments.
본 발명의 일 측면에 따르면, AVM(Around View Monitoring) 시스템에 있어서, 차량에 구비된 복수의 카메라로부터 실시간 각각 입력되는 영상 신호를 각각의 카메라 영상 데이터로 저장부에 저장하는 영상 입력부; 상기 영상 데이터를 이용하여 모니터링 영상을 생성하는 영상 합성부; 상기 모니터링 영상을 분석하여 사고 발생 여부를 판단하는 사고 판단부; 및 상기 사고 판단부에 의한 사고 시점에 대응하는 모니터링 영상을 블랙박스 영상으로서 처리하는 블랙박스 기능부를 포함하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템이 제공된다.According to an aspect of the present invention, there is provided an AVM (Around View Monitoring) system, comprising: an image input unit for storing, in respective camera image data, image signals input in real time from a plurality of cameras provided in a vehicle; An image synthesizer for generating a monitoring image using the image data; An accident determination unit for analyzing the monitoring image to determine whether an accident has occurred; And a black box function unit for processing the monitoring image corresponding to the time of the accident by the accident determination unit as a black box image.
여기서, 상기 블랙박스 기능부는 상기 모니터링 영상 또는 상기 영상 데이터를 분석하여 사고 발생에 따른 사고 차량의 이동 속도 또는 번호판 정보를 취득하되, 상기 이동 속도 또는 번호판 정보는 상기 블랙박스 영상과 함께 저장될 수 있다.Here, the black box function may analyze the monitoring image or the image data to obtain moving speed or license plate information of an accident vehicle due to an accident, and the moving speed or license plate information may be stored together with the black box image .
또한, 상기 블랙박스 기능부는 상기 모니터링 영상 또는 상기 영상 데이터를 분석하여 자차의 주행 속도를 산출하되, 상기 주행 속도는 상기 블랙박스 영상과 함께 저장될 수 있다.Also, the black box function may calculate the traveling speed of the vehicle by analyzing the monitoring image or the image data, and the traveling speed may be stored together with the black box image.
또한, 상기 블랙박스 기능부는 상기 사고 차량과의 추돌 방향을 더 인식하고, 상기 추돌 방향, 상기 사고 차량의 이동 속도를 이용하여 과실률을 산출하되, 상기 과실률은 상기 블랙박스 영상과 함께 저장될 수 있다.The black box function further recognizes a collision direction with the accident vehicle, calculates an error rate using the collision direction and the moving speed of the accident vehicle, and the error rate is stored together with the black box image .
또한, 상기 블랙박스 기능부는 상기 사고 시점에 대응하는 영상 데이터를 분석하여, 주변의 표지판, 상점 간판, 건물 중 적어도 어느 하나 이상을 인식하여 사고 위치를 식별하며, 상기 사고 위치에 대한 정보가 상기 블랙박스 영상과 함께 저장되도록 할 수 있다.The black box function unit analyzes image data corresponding to the time of the accident, identifies an accident location by recognizing at least one of nearby signs, a shop sign, and a building, It can be stored together with the box image.
본 발명의 다른 측면에 따르면, AVM(Around View Monitoring) 시스템에서의 운용 방법에 있어서, 차량에 구비된 복수의 카메라로부터 실시간 각각 입력되는 영상 신호를 각각의 카메라 영상 데이터로 저장부에 저장하는 단계; 상기 영상 데이터를 이용하여 모니터링 영상을 생성하는 단계; 상기 모니터링 영상을 분석하여 사고 발생 여부를 판단하는 단계; 및 사고 발생이라 판단되는 경우, 사고 시점에 대응하는 모니터링 영상을 블랙박스 영상으로서 저장하는 단계를 포함하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템 운용 방법 및 그 방법을 실행하는 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of operating in an AVM (Around View Monitoring) system, the method comprising: storing video signals input from a plurality of cameras provided in a vehicle in respective storage units as respective camera image data; Generating a monitoring image using the image data; Analyzing the monitoring image to determine whether an accident has occurred; And storing the monitoring image corresponding to the time of the accident as a black box image when it is determined that an accident has occurred, and a recording medium on which a program for executing the method is recorded is provided .
여기서, 상기 모니터링 영상 또는 상기 영상 데이터를 분석하여 사고 발생에 따른 사고 차량의 이동 속도를 산출하거나 상기 사고 차량의 번호판 정보를 독출하는 단계를 더 포함하되, 상기 이동 속도 또는 상기 번호판 정보 중 적어도 어느 하나가 표시되도록 상기 블랙박스 영상을 저장할 수 있다.The method may further include analyzing the monitoring image or the image data to calculate the moving speed of the accident vehicle according to the occurrence of the accident or to read the license plate information of the accident vehicle, It is possible to store the black box image so that one is displayed.
또한, 상기 모니터링 영상 또는 상기 영상 데이터를 분석하여 자차의 주행 속도를 산출하되, 상기 주행 속도가 표시되도록 상기 블랙박스 영상을 저장할 수 있다.Also, the monitoring image or the image data may be analyzed to calculate the traveling speed of the vehicle, and the black box image may be stored such that the traveling speed is displayed.
또한, 상기 사고 차량과의 추돌 방향을 더 인식하고, 상기 추돌 방향, 상기 사고 차량의 이동 속도 및 상기 자차의 주행 속도를 이용하여 과실률을 산출하고, 상기 과실률이 표시되도록 상기 블랙박스 영상을 저장할 수 있다.Further, it is possible to further recognize the collision direction with the accident vehicle, to calculate the fault rate using the collision direction, the moving speed of the accident vehicle, and the traveling speed of the vehicle, Can be stored.
또한, 상기 사고 시점에 대응하는 영상 데이터를 분석하여, 주변의 표지판, 상점 간판, 건물 중 적어도 어느 하나 이상을 인식하여 사고 위치를 식별하는 단계를 더 포함하되, 상기 사고 위치에 대한 정보가 상기 블랙박스 영상과 함께 저장되도록 할 수 있다.The method may further include the step of analyzing image data corresponding to the time of the accident to identify an accident location by recognizing at least one of a nearby sign, a store sign, and a building, It can be stored together with the box image.
본 발명에 따르면, 안전한 운전을 위한 보조 장치로서 차량 주변 영상을 수집하여 제공하는 AVM(around view system)이 블랙박스 기능을 제공함으로써, 블랙박스 기능을 위한 별도의 장치를 설치할 필요가 없어 비용적인 절감 효과가 있으며, 또한 차량 내부의 공간을 보다 효율적으로 활용할 수 있다.According to the present invention, since an AVM (around view system) that collects and provides peripheral images of a vehicle as an auxiliary device for safe operation provides a black box function, there is no need to install a separate device for the black box function, And the space inside the vehicle can be used more efficiently.
또한, 본 발명에 따르면, 실제 사고 영상만을 분석하여 저장함으로써, 보다 효율적으로 저장 공간을 활용하며 사용자가 사고 영상에 대한 검색을 용이하게 할 수 있도록 하는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, there is an effect of allowing a user to more easily search for an accident image by utilizing the storage space more efficiently by analyzing and storing only the accident image.
또한 본 발명에 따르면, AVM에 의한 탑뷰 영상 내에 사고 내역에 대한 정보를 제공하여, 사고 경위를 보다 쉽게 파악할 수 있는 효과가 있다.Further, according to the present invention, it is possible to more easily grasp the accident history by providing information on the accident history in the top view image by the AVM.
도 1은 탑뷰 영상을 제공하는 AVM 시스템의 개념을 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 AVM 시스템의 구성을 도시한 기능 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 AVM 시스템에서의 블랙박스 영상 저장 과정을 도시한 흐름도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스 영상 생성 과정을 도시한 흐름도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스 영상을 도시한 예시도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 schematically illustrates a concept of an AVM system providing a top view image. FIG.
2 is a functional block diagram illustrating a configuration of an AVM system according to an embodiment of the present invention;
3 is a flowchart illustrating a black box image storing process in an AVM system according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a black box image generation process according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an exemplary diagram illustrating a black box image according to an embodiment of the present invention; FIG.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 후술될 제1 임계값, 제2 임계값 등의 용어는 실질적으로는 각각 상이하거나 일부는 동일한 값인 임계값들로 미리 지정될 수 있으나, 임계값이라는 동일한 단어로 표현될 때 혼동의 여지가 있으므로 구분의 편의상 제1, 제2 등의 용어를 병기하기로 한다. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, terms such as a first threshold value, a second threshold value, and the like which will be described later may be previously designated with threshold values that are substantially different from each other or some of which are the same value, Because there is room, the terms such as the first and the second are to be mentioned for convenience of division.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises" or "having" and the like refer to the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.
또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.It is to be understood that the components of the embodiments described with reference to the drawings are not limited to the embodiments and may be embodied in other embodiments without departing from the spirit of the invention. It is to be understood that although the description is omitted, multiple embodiments may be implemented again in one integrated embodiment.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail.
도 1은 탑뷰 영상을 제공하는 AVM 시스템의 개념을 개략적으로 도시한 도면이다.1 is a view schematically showing the concept of an AVM system for providing a top view image.
도 1을 참조하면, 차량(100)의 전후방, 좌우측면에는 각각 카메라(110a, 110b, 110c, 110d)(이하 110으로 통칭함)가 설치된다. 카메라들(110) 각각은 차량(100)의 전후방 및 좌우측면의 영상(A, B, C, D)를 촬영하고, 촬영된 영상을 차량(100)을 상방향에서 내려다보는 형태의 영상(도 1의 (b) 참조)인 탑뷰 영상으로 재구성하여 차량(100)에 장착된 각종 디스플레이 장치에 출력한다. Referring to FIG. 1,
재구성된 AVM 영상은 차량의 전후방, 좌우측면에 설치된 카메라(110)에 의해 지면에 수평 방향으로 촬영된 영상을 지면에 수직 방향인 형태의 영상으로 변환시켜 생성되는 것으로, 변환 방법은 본 발명의 기술적 사상과는 거리가 있으므로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.The reconstructed AVM image is generated by converting an image photographed horizontally on the ground by a camera 110 installed on front and rear sides, left and right sides of the vehicle into an image of a shape perpendicular to the ground, Since there is a distance from the event, a detailed explanation thereof is omitted.
이와 같이, AVM 시스템은 복수개의 카메라에 의한 영상 데이터를 이용하여 탑뷰 영상과 같은 모니터링 영상을 생성하여 제공한다.As described above, the AVM system generates and provides a monitoring image such as a top view image by using image data by a plurality of cameras.
이하, 이러한 AVM 시스템에서의 블랙박스 기능의 운용 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, a method of operating the black box function in the AVM system will be described in detail.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 AVM 시스템의 구성을 도시한 기능 블록도이다.2 is a functional block diagram illustrating a configuration of an AVM system according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 AVM 시스템은 영상 입력부(210), 영상 합성부(220), 저장부(230), 사고 판단부(240), 블랙박스 기능부(250) 및 디스플레이부(260)를 포함한다. 도시되지는 않았으나, AVM 시스템에 포함된 하나 이상의 구성 요소의 동작을 제어하기 위한 제어부가 더 포함될 수도 있다.2, the AVM system according to the present embodiment includes an
영상 입력부(310)는 차량(100) 또는 본체 내에 구비된 하나 이상의 카메라(110)로부터 촬상되어 입력되는 카메라 영상 신호를 카메라 영상 데이터로 생성하여 저장부(230) 저장한다. 여기서, 카메라(110)는 적은 수량으로 차량 주변 환경을 촬상할 수 있도록 하기 위해 광각 카메라로 구현될 수 있다. The image input unit 310 generates camera image data, which is captured and input from the at least one camera 110 provided in the
저장부(230)에는 예를 들어 AVM 시스템의 운용 프로그램, 영상 입력부(310)에 의해 생성된 카메라 영상 데이터, 후술될 영상 합성부(220)에 의해 생성된 모니터링 영상 데이터, 후술될 블랙박스 기능부(250)에 의한 블랙박스 영상 등이 저장될 수 있다. 저장부(230)는 데이터를 영구 저장하는 영구 저장 메모리와 동작 시 필요한 데이터를 임시 저장하여 운용하는 임시 저장 메모리로 분리하여 운용될 수 있으며, 또는 착탈 방식의 이동식 메모리 형태로 운용될 수 있다. The
영상 합성부(220)는 저장부(230)에 저장된 카메라 영상 데이터를 이용하여 디스플레이부(260)에 의해 출력되는 모니터링 영상을 생성한다. The
전술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 AVM 시스템은 전방, 후방, 좌측 및 우측 등을 각각 촬영하여 탑 뷰(top view) 영상을 생성하여 주행, 주차 등을 수행할 때 사용자가 주변을 한눈에 확인할 수 있도록 하기 위한 것이다. 다시 말해, 영상 합성부(220)는 복수의 카메라(110)에 의한 영상 데이터를 합성하여 차량의 주변 환경을 차량의 위쪽에서 내려다보는 듯한 탑뷰(Top View) 이미지인 AVM 영상 데이터를 모니터링 영상으로서 생성한다. 영상 생성부(220)에 의해 도 1에 도시된 바와 같이 생성된 탑뷰 영상이 디스플레이부(260)를 통해 출력될 것이다. As described above, the AVM system according to the present embodiment generates a top view image by photographing the front, rear, left, and right sides respectively, and when the user performs driving, parking, etc., . In other words, the
여기서, 영상 생성부(220)가 AVM 영상 정보, 즉 예를 들어 차량의 전후방, 좌우측면에 각각 설치된 카메라들(110)에 의해 지면에 수평 방향으로 촬영된 영상을 이용하여 지면에 수직 방향인 형태의 영상으로 변환시켜 생성하는 과정은 본 발명의 기술적 사상과는 거리가 있고, 또한 당업자에게 자명한 사항이므로 이에 대한 설명은 생략한다.Here, the
사고 판단부(240)는 카메라(110)에 의한 영상 데이터 및/또는 영상 데이터들을 이용하여 합성한 모니터링 영상을 분석하여, 사고 여부를 판단한다. 다시 말해, AVM 시스템은 3개 이상의 카메라를 이용하여 영상을 합성한 탑 뷰 또는 광각의 원영상을 이용하여 자차 방향으로 이동중인 물체를 검출하고, 자차와의 사고 여부를 판단하는 것이다. 예를 들어, 충격을 감지할 수 있는 각종 센서를 구비하고, 센서에서 충격값이 입력될 때, 저장부(230)에 저장되어 있는 영상(모니터링 영상 및/또는 각 카메라(110)에 의한 원본 영상)을 분석하여 자차와 가까워지고 있는 물체가 있는지 판단하는 것이다. The
사고 판단부(240)에 의해 사고가 발생한 것으로 판단되면, 블랙박스 기능부(250)는 사고 시점 전후 일정 시간의 모니터링 영상을 블랙박스 영상으로서 저장한다.If it is determined by the
이하, 블랙박스 영상을 저장하는 과정에 대해 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, a process of storing a black box image will be described in detail.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 AVM 시스템에서의 블랙박스 영상 저장 과정을 도시한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a black box image storing process in an AVM system according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, AVM 시스템은 복수의 카메라(110) 각각에 의한 영상 데이터를 저장하고(S310), 저장된 영상 데이터를 이용하여 모니터링 영상을 생성한다(S320). 이에 대해서는 전술하였으며, 당업자에게는 자명하다 할 것이므로 중복되는 설명은 생략한다.Referring to FIG. 3, the AVM system stores image data of each of the plurality of cameras 110 (S310), and generates a monitoring image using the stored image data (S320). This has been described above and will be obvious to those skilled in the art, so redundant explanations are omitted.
AVM 시스템은 생성된 모니터링 영상을 위주로 분석하여(S330), 사고 발생 여부를 판단한다(S340). 즉, 자차를 중심으로 전후방 및 좌우측면을 보여주는 탑뷰 영상이 모니터링 영상으로 제공되는 경우, 자차에 접근하여 충돌을 일으키는 물체가 존재하는지 여부를 판단함으로써 사고 발생 여부를 판단할 수 있다. 또는 보다 정확한 사고 발생을 인식하기 위해, 구비된 충돌감지 센서에 의한 센싱값이 존재하고, 또한 영상 분석에 의해 충돌을 일으키는 물체가 확인되는 경우 사고 발생이라 인식될 수 있다.The AVM system mainly analyzes the generated monitoring image (S330), and determines whether an accident has occurred (S340). That is, when a top view image showing the front and rear sides and the left and right sides of the vehicle is provided as a monitoring image, it can be determined whether or not an accident occurs by determining whether there is an object causing a collision by accessing the vehicle. Or, in order to recognize a more accurate accident occurrence, it can be recognized that an accident occurs when a sensing value by the provided collision detection sensor is present and an object causing a collision is identified by image analysis.
AVM 시스템은 사고 발생이 인식되면, 사고 시점에 대응하는 모니터링 영상(예를 들어, 사고 시점 전 10초, 사고 후 10초의 영상)을 블랙박스 영상으로서 저장한다(S350).When the occurrence of an accident is recognized, the AVM system stores a monitoring image corresponding to the time of the accident (for example, 10 seconds before the accident time and 10 seconds after the accident) as a black box image (S350).
본 실시예에 따르면, 안전 운전을 위한 보조 시스템으로 이용되는 AVM 시스템에 따른 영상을 블랙박스 영상으로 이용함으로써, 블랙박스를 위한 별도의 추가 시스템을 장착할 필요가 없으며, 또한 실제 사고가 발생된 영상만을 저장함으로 인해 저장용량의 효율적 사용이 가능하고, 사용자에게는 사고영상을 위한 검색의 용이성을 제공한다.According to the present embodiment, by using an image according to an AVM system used as an auxiliary system for safe operation as a black box image, there is no need to install a separate additional system for a black box, The storage capacity can be efficiently used and the user can easily search for an accident image.
여기서, 본 실시예에서는 모니터링 영상을 그대로 블랙박스 영상으로서 저장하는 것을 위주로 설명하였으나, 다른 실시예에 따르면 모니터링 영상을 가공하여 블랙박스 영상으로서 생성 및 저장할 수도 있다. 이에 대한 실시예를 도면을 참조하여 설명하기로 한다.Although the monitoring image is stored as a black box image in the present embodiment, the monitoring image may be generated and stored as a black box image according to another embodiment. Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스 영상 생성 과정을 도시한 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 블랙박스 영상을 도시한 예시도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating a black box image generation process according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 5 illustrates an exemplary black box image according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, AVM 시스템은 모니터링 영상 및/또는 카메라(110)에 의한 영상 데이터를 분석하여, 각 차량(즉 자차와 사고 차량)의 속도 및 주행 방향을 인식한다(S410). 즉, 자차가 얼마의 속도(이하 주행 속도라 칭함)를 가지는지, 그리고 사고 차량의 얼마의 속도(이하 이동속도라 칭함)로 어느 방향에서 접근하여 충돌하는지를 분석하는 것이다. 여기서, 자차의 이동속도는 구비된 네비게이션 시스템 또는 차량 자체에 구비된 속도 측정 장치(계기판에 표시되는 속도를 측정하는 장치) 등의 외부 장치로부터 취득될 수 있다. 또는 외부를 촬영하는 카메라(110)에 의한 영상을 분석하여, 주변 물체의 이동 속도를 산출함으로써 상대적인 주행 속도를 산출할 수도 있다. 예를 들어, 차량 전방을 촬영하는 카메라에 의한 영상을 분석하여, 일정 길이의 점선 형태로 도로에 표시되는 차선의 변화정도를 인식함으로써 자차의 주행 속도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 1미터 간격을 둔 4미터 짜리 차선 6칸이 1초에 사라진다면, 총 5(1+4)미터*6에 따른 30미터만큼을 1초에 이동하는 속도인 30m/s(=108km/h)라 측정될 수 있을 것이다.Referring to FIG. 4, the AVM system analyzes the monitoring image and / or the image data by the camera 110 to recognize the speed and running direction of each vehicle (i.e., the vehicle and the accident vehicle) (S410). That is, it is analyzed how much the vehicle has a speed (hereinafter referred to as a running speed) and how much of the accident vehicle has a speed (hereinafter, referred to as a moving speed) approaching and colliding in any direction. Here, the traveling speed of the vehicle can be acquired from an external device such as a navigation system provided or a speed measuring device (a device for measuring the speed displayed on the instrument panel) provided in the vehicle itself. Alternatively, the relative speed may be calculated by analyzing the image captured by the camera 110 that photographs the outside and calculating the moving speed of the surrounding object. For example, the traveling speed of the vehicle can be calculated by analyzing the image taken by the camera that photographs the front of the vehicle and recognizing the degree of change of the lane displayed on the road in a dotted line of a predetermined length. For example, if six lanes of four meters with 1 meter intervals disappear in a second, then 30 meters per second (30 meters per second), which is 30 meters per 5 meters (1 + 4 meters) 108 km / h).
그리고, 유사한 방식으로 사고 차량의 이동 속도도 측정할 수 있을 것이다. 예를 들어, 탑뷰 영상의 분석에 의해 프레임당 사고 차량의 이동 거리를 산출함으로써 이동 속도를 산출할 수 있다. 구체적인 예를 들자면, 탑뷰 영상에서의 1cm당 실제 거리가 1미터인 경우, 0.05초의 프레임 주기로 분석된 사고 차량이 프레임당 1cm를 이동하였다면, 사고 차량은 1초에 20미터를 이동하는 속도인 20m/s(즉 72km/h)의 속도라 산출될 수 있다. 그리고, 탑뷰 영상을 분석함으로 인해 사고 차량이 어느 방향에서 접근하였는지에 대한 주행 방향(즉, 접근 방향)을 인식할 수 있다. 그리고, 사고 차량을 촬영한 원본영상을 분석하여 사고 차량의 번호판을 인식하여, 차량번호 등의 번호판 정보를 독출할 수도 있다.And, in a similar way, the speed of movement of an accident vehicle may also be measured. For example, the moving speed can be calculated by calculating the moving distance of the accident vehicle per frame by analyzing the top view image. For example, if the actual distance per centimeter of the top view image is 1 meter, if the accident vehicle analyzed at a frame period of 0.05 seconds travels 1 centimeter per frame, then the accident vehicle will travel at 20 meters per second, s (i.e., 72 km / h). By analyzing the top view image, it is possible to recognize the traveling direction (that is, the approaching direction) as to which direction the accident vehicle approaches. Then, the original image of the accident vehicle is analyzed to recognize the license plate of the accident vehicle, and license plate information such as the car number can be read.
이처럼 산출된 자차 및 사고 차량의 속도와, 사고 차량의 접근 방향을 인식함에 따라, AVM 시스템은 과실률을 산출한다(S420). 예를 들어, 사고 차량이 정후방에서 접근하여 충돌하였으며, 자차에 비해 사고차량의 이동 속도가 높은 편이라면 과실률을 낮게 책정될 것이다. 즉, 자차와 사고 차량간의 상대 속도, 접근 방향에 따라 과실률이 산출될 수 있다. 여기에 보다 정확한 과실률 산출을 위해, 탑뷰 영상에서 보여지는 도로의 차선을 인식하여, 자차와 사고 차량이 차선을 이탈하였는지에 대한 여부까지도 판단하여 과실률을 산출할 수도 있다. 물론, 여기서 산출되는 과실률을 운전자가 참조할 수 있는 정보로만 확인될 수 있을 것이며, 실제 사고 처리시에는 다른 과실률로 책정될 수도 있음은 당연하다 할 것이다. 다만, 이렇게 산출된 과실률에 대한 정보를 토대로, 운전자는 보다 실수 없이 사고 처리를 수행할 수 있을 것이다.The AVM system calculates the rate of failure (S420) by recognizing the calculated speed of the car and the accident vehicle and the approach direction of the accident vehicle. For example, if an accident vehicle is approaching and approaching from the rear side and the moving speed of the accident vehicle is higher than that of the vehicle, the fault rate will be set low. That is, the failure rate can be calculated according to the relative speed and approach direction between the vehicle and the accident vehicle. In order to more accurately calculate the error rate, it is also possible to recognize the lane of the road shown in the top view image, and to calculate the error rate by judging whether or not the vehicle and the accident vehicle have deviated from the lane. Of course, it can be seen that the error rate calculated here can be confirmed only as information that can be referred to by the driver, and it is natural that the actual error rate can be set at a different error rate. However, based on the information on the calculated error rate, the driver will be able to carry out accident handling without making more mistakes.
그리고, 일례에 따르면 AVM 시스템은 모니터링 영상뿐 아니라 각 카메라(110)에 의한 원본 영상인 영상 데이터를 분석하여 주변 도로의 표지판, 상점의 간판, 건물에 표시된 건물명 등의 주변 상황 정보를 독출한다(S430). 영상 내의 텍스트를 인식하는 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있어 당업자에게는 자명할 것이므로 더욱 상세한 설명은 생략한다. 여기서, AVM 시스템은 주변 상황 정보를 이용하여 현재 위치를 측정할 수도 있다. 즉, 인식된 도로 표지판에 표시되는 지역명, 도로명 등과, 주변 건물명, 상점의 간판에 표시되는 전화번호, 지역명 등을 분석하여 어느 지역의 어떤 도로상인지에 대한 개략적인 사고 위치를 알아내는 것이다.According to an exemplary embodiment, the AVM system analyzes not only the monitoring image but also the image data, which is the original image by each camera 110, to read the surrounding situation information such as a signboard of a nearby road, a signboard of a shop, ). A technique of recognizing text in an image is utilized in various fields and will be obvious to those skilled in the art, so that detailed description is omitted. Here, the AVM system may measure the current position using the surrounding situation information. That is, it analyzes the area name, road name, and the like displayed on the recognized road sign, the name of the nearby building, the telephone number displayed on the signboard of the shop, the name of the area, and the like to find out the approximate location of the accident.
AVM 시스템은 산출된 과실률에 대한 정보 및 주변 상황 정보 등이 사고 시점에 대응되는 모니터링 영상에 반영된 블랙박스 영상을 저장한다(S440). 이에 대한 예시로서 사고 시점에 따른 탑뷰 영상을 이용한 블랙박스 영상을 도시한 도 5를 참조하면, 자차(100)와 충돌하는 사고 차량(500)의 접근 방향을 알 수 있으며, 화면 일측에 사고 차량에 대한 정보(520)로서 이동 속도 및 차량번호를 표시한다. 그리고, 자차의 주행 속도와 전술한 바와 같이 산출된 과실률(520)에 대한 정보를 화면에 더 표시할 수 있다. 도면에는 도시되지 않았으나, 전술한 바와 같이 촬영된 영상의 분석 등에 의해 측정되는 위치에 대한 정보도 블랙박스 영상에 더 표시되도록 처리될 수 있다. 물론, 본 실시예에서는 영상 내에 여러 관련 정보가 함께 표시되는 형태를 예시하였으나, 다른 실시예에 따르면 사용자의 선택에 따라 블랙박스 영상에 오버랩되는 형태로 관련 정보가 표시될 수도 있으며, 또는 블랙박스 영상에는 표시되지 않고 관련 정보가 음성정보로 제공될 수도 있다.The AVM system stores the black box image reflected in the monitoring image corresponding to the calculated failure rate and surrounding situation information at the time of the accident (S440). Referring to FIG. 5 illustrating a black box image using a top view image according to the time of an accident, an approach direction of an
본 실시예에 따르면, 단순히 사고시의 영상만을 저장하는 것과 달리, 각 차량이 속도, 사고 차량의 차량번호, 과실률 등에 대한 정보를 블랙박스 영상과 함께 저장함으로써, 차후 사고 처리 시에 유용하게 사용될 수 있게 된다.According to the present embodiment, unlike storing only an image at the time of an accident, each vehicle stores information about the speed, the vehicle number of the accident vehicle, the failure rate, etc. together with the black box image, .
상술한 본 발명에 따른 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템의 운용 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다. The method of operating the AVM system having the black box function according to the present invention can be implemented as a computer readable code on a computer readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording media storing data that can be decoded by a computer system. For example, it may be a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device, or the like. In addition, the computer-readable recording medium may be distributed and executed in a computer system connected to a computer network, and may be stored and executed as a code readable in a distributed manner.
또한, 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the appended claims. It will be understood that various modifications and changes may be made.
100 : 차량 110a, 110b, 110c, 110d : 카메라
210 : 영상 입력부 220 : 영상 합성부
230 : 저장부 240 : 사고 판단부
250 : 블랙박스 기능부 260 : 디스플레이부100:
210: image input unit 220:
230: storage unit 240: accident judgment unit
250: black box function 260: display part
Claims (11)
차량에 구비된 복수의 카메라로부터 실시간 각각 입력되는 영상 신호를 각각의 카메라 영상 데이터로 저장부에 저장하는 영상 입력부;
상기 영상 데이터를 이용하여 탑뷰 영상을 생성하는 영상 합성부;
상기 탑뷰 영상을 분석하여 사고 발생 여부를 판단하는 사고 판단부;
상기 사고 판단부에 의한 사고 시점에 대응하는 탑뷰 영상을 블랙박스 영상으로서 처리하되, 상기 탑뷰 영상 또는 상기 영상 데이터를 분석하여 사고 발생에 따른 사고 차량의 이동 속도, 상기 사고 차량과의 추돌 방향, 상기 사고 차량의 번호판 정보를 인식하고, 상기 추돌 방향 및 상기 사고 차량의 이동 속도를 이용하여 과실률을 산출하며, 상기 과실률, 상기 번호판 정보 및 상기 추돌 방향에 대한 사고 관련정보가 함께 표시되도록 상기 블랙박스 영상을 가공하는 블랙박스 기능부; 및
상기 영상 합성부에 의한 탑뷰 영상 또는 상기 사고 관련정보가 가공된 블랙박스 영상을 표시하기 위한 디스플레이부를 포함하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템.
In an AVM (Around View Monitoring) system,
A video input unit for storing video signals inputted respectively in real time from a plurality of cameras provided in a vehicle as respective camera video data in a storage unit;
An image synthesizer for generating a top view image using the image data;
An accident determination unit for analyzing the top view image to determine whether an accident has occurred;
A top view image corresponding to the time of an accident by the accident determination unit is processed as a black box image, and the top view image or the image data is analyzed to determine a traveling speed of the accident vehicle, The license plate information of the accident vehicle is recognized and the fault rate is calculated by using the traveling direction of the accident vehicle and the collision direction, and the fault related information, the license plate information, A black box function for processing the box image; And
And a display unit for displaying a top view image by the image synthesizing unit or a black box image on which the incident related information is processed.
상기 블랙박스 기능부는 상기 탑뷰 영상 또는 상기 영상 데이터를 분석하여 자차의 주행 속도를 산출하되,
상기 주행 속도는 상기 블랙박스 영상에 표시되는 것을 특징으로 하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the black box function calculates the traveling speed of the vehicle by analyzing the top view image or the image data,
And the traveling speed is displayed on the black box image.
상기 블랙박스 기능부는 상기 사고 시점에 대응하는 영상 데이터를 분석하여, 주변의 표지판, 상점 간판, 건물 중 적어도 어느 하나 이상을 인식하여 사고 위치를 식별하며, 상기 사고 위치에 대한 정보가 상기 블랙박스 영상과 함께 저장되도록 하는 것을 특징으로 하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the black box function unit analyzes the image data corresponding to the time of the accident and identifies an accident location by recognizing at least one of a nearby signboard, a store signboard, and a building, The AVM system having a black box function.
차량에 구비된 복수의 카메라로부터 실시간 각각 입력되는 영상 신호를 각각의 카메라 영상 데이터로 저장부에 저장하는 단계;
상기 영상 데이터를 이용하여 탑뷰 영상을 생성하는 단계;
상기 탑뷰 영상을 분석하여 사고 발생 여부를 판단하는 단계; 및
사고 발생이라 판단되는 경우, 사고 시점에 대응하는 탑뷰 영상을 블랙박스 영상으로서 저장하는 단계;
상기 탑뷰 영상 또는 상기 영상 데이터를 분석하여 사고 발생에 따른 사고 차량의 이동 속도, 상기 사고 차량과의 추돌 방향, 상기 사고 차량의 번호판 정보를 인식하고, 상기 추돌 방향 및 상기 사고 차량의 이동 속도를 이용하여 과실률을 산출하며, 상기 과실률, 상기 번호판 정보 및 상기 추돌 방향에 대한 사고 관련정보가 함께 표시되도록 상기 블랙박스 영상을 가공하는 단계; 및
상기 사고 관련정보가 가공된 블랙박스 영상을 표시하는 단계를 포함하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템 운용 방법
In an operation method in an AVM (Around View Monitoring) system,
Storing video signals inputted respectively in real time from a plurality of cameras provided in a vehicle as respective camera image data in a storage unit;
Generating a top view image using the image data;
Analyzing the top view image to determine whether an accident has occurred; And
Storing a top view image corresponding to the time of an accident as a black box image when it is determined that an accident has occurred;
The top view image or the image data is analyzed to recognize the moving speed of the accident vehicle, the collision direction with the accident vehicle, and license plate information of the accident vehicle according to the occurrence of an accident, and use the moving speed of the accident vehicle Processing the black box image so that the error rate, the license plate information, and the accident related information on the collision direction are displayed together; And
And displaying the black box image processed with the accident related information.
상기 탑뷰 영상 또는 상기 영상 데이터를 분석하여 자차의 주행 속도를 산출하되, 상기 주행 속도가 표시되도록 상기 블랙박스 영상을 저장하는 것을 특징으로 하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템 운용 방법.
The method of claim 6,
Wherein the black box image is stored such that the traveling speed of the vehicle is calculated by analyzing the top view image or the image data and the traveling speed is displayed.
상기 사고 시점에 대응하는 영상 데이터를 분석하여, 주변의 표지판, 상점 간판, 건물 중 적어도 어느 하나 이상을 인식하여 사고 위치를 식별하는 단계를 더 포함하되,
상기 사고 위치에 대한 정보가 상기 블랙박스 영상과 함께 저장되도록 하는 것을 특징으로 하는 블랙박스 기능을 갖는 AVM 시스템 운용 방법.
The method of claim 6,
Further comprising the step of analyzing image data corresponding to the time of the accident and identifying an accident location by recognizing at least one of nearby signs, store signs, and buildings,
And the information about the accident location is stored together with the black box image.
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CN117278697B (en) * | 2023-11-21 | 2024-03-15 | 中汽传媒(天津)有限公司 | System and method for collecting panoramic video of automobile collision |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004090879A (en) * | 2002-09-03 | 2004-03-25 | Mitsui Sumitomo Insurance Co Ltd | Accident situation recording device, negligence diagnosis system, accident information recording device, negligence diagnosis method, and program |
KR101231011B1 (en) * | 2011-12-16 | 2013-02-07 | 현대자동차주식회사 | Apparatus and method for detecting location of vehicle in shaded area |
-
2015
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004090879A (en) * | 2002-09-03 | 2004-03-25 | Mitsui Sumitomo Insurance Co Ltd | Accident situation recording device, negligence diagnosis system, accident information recording device, negligence diagnosis method, and program |
KR101231011B1 (en) * | 2011-12-16 | 2013-02-07 | 현대자동차주식회사 | Apparatus and method for detecting location of vehicle in shaded area |
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