KR101947826B1 - 차량의 주차구획 인식방법 - Google Patents

차량의 주차구획 인식방법 Download PDF

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Abstract

주차구획이 포함된 영상에서 각이진 모서리부분을 포착하는 모서리포착단계; 포착된 모서리부분들 중 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하는 교차포착단계; 포착된 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하는 슬롯포착단계; 포착된 슬롯으로부터 주차구획의 타입을 선정하는 타입선정단계; 및 상기 선정된 타입에 근거하여 최종 슬롯을 선정하는 최종선정단계;를 포함하는 차량의 주차구획 인식방법이 소개된다.

Description

차량의 주차구획 인식방법 {METHOD FOR RECOGNIZIMG PARKING MARK FOR VEHICLE}
본 발명은 차량 카메라의 영상으로부터 주차구획을 자동적으로 추출하여 인식하도록 하는 차량의 주차구획 인식방법에 관한 것이다.
최근 자동주차에 대한 사용자의 관심이 증가함에 따라 이에 대한 연구가 업계 및 학계에서 활발하게 진행되고 있다. 이러한 자동주차 시스템은 target position designation, path planning, path tracking과 같이 3개의 component로 구성되며, 이 중 target position designation에 사용되는 방법은 user-interface 기반, infrastructure 기반, free-space 기반, parking slot marking 기반과 같이 4개의 category로 분류될 수 있다. 현재 양산된 제품은 대부분 user-interface 기반 방법이나 초음파 센서를 사용한 free-space 기반 방법을 사용한다.
User interface 기반 방법은 구현이 간단하고 자동인식 실패 시 보정용으로 유용하지만, 사용자가 매번 조작해야 하는 불편함이 있다. 또, ultrasonic sensor를 사용한 free-space 기반 방법은 평행주차 상황에서는 실용적인 solution을 제공하는 것으로 보고되고 있지만, 직각주차 상황에서 실패 가능성이 높고 주변 차량의 자세에 따라서 비스듬하게 목표주차위치를 잘못 설정하는 문제점이 있다.
본 발명은 차량의 카메라 영상으로부터 parking slot marking을 full-automatic으로 인식하여 목표주차구획을 설정하는 것을 도와주는 방법을 제안한다. 주차구획표시 인식기반 방법은 다른 접근법들에 비하여 다음과 같은 장점을 갖는다.
1) user interface 기반 방법과 결합하여 이의 단점인 운전자의 조작 정도를 최소화할 수 있다. 2) free-space 기반 방식은 주변 차량의 자세에 의존하여 주차위치를 설정하기 때문에 목표 위치가 비스듬하게 설정될 수 있지만, parking slot marking 인식방법은 주차구획선에 올바로 정렬되도록 목표를 설정할 수 있다. 3) scanning laser radar, short range radar, stereo camera 기반 방법들은 별도의 센서를 추가해야 하지만, parking slot marking 인식방법은 기존의 후방카메라를 활용할 수 있다. 4) Ultrasonic sensor를 사용하는 방법은 센싱의 한계로 인하여 직각주차 상황에 실패 가능성이 높지만, parking slot marking 인식방법은 직각주차 상황에 효과적으로 적용 가능하다. 5) monocular motion stereo 기반 방법은 많은 연산량을 필요로 하지만, parking slot marking 인식방법은 비교적 적은 연산량으로 구현이 가능하다.
반면, parking slot marking 인식 기반 방법은 parking slot marking이 있을 때에만 사용할 수 있다는 단점이 있지만, 운전자들이 혼잡한 urban situation에서 주로 주차에 대한 어려움을 느끼며, 이러한 상황에는 대부분 parking slot marking이 존재한다는 것을 고려하였을 때, 매우 유용한 접근 방법이라고 할 수 있다. 이러한 parking slot marking 기반 방법은 parking slot marking을 그릴 때 infrastructure를 설치하지 않는 이상 image sensor로만 인식 가능하다는 특징을 갖는다.
Parking slot marking 기반 방법은 parking slot의 정보에 대한 사용자의 입력을 필요로 하는 semi-automatic 방법과 사용자의 입력을 필요로 하지 않는 full-automatic 방법으로 분류될 수 있다. Semi-automatic 방법은 사용자가 주차공간에 대한 부가 정보를 입력하기 때문에 full-automatic 방법보다 속도 및 인식률 측면에서 보다 우수할 수 있으며, 자동 인식 시스템이 실패할 경우에 backup tool로도 사용 가치가 높다.
일부에서는, 사용자가 주차를 원하는 구역 내부의 한 점을 터치스크린으로 찍어주면 이 정보를 기반으로 directional intensity gradient를 사용하여 marking line-segment를 인식함으로써 parking slot을 인식하는 방법을 제안하였다. 하지만 이 방법은 한 가지 종류의 parking slot marking에만 적용 가능하다는 단점을 갖는다. 따라서 이를 보완하기 위하여 사용자가 원하는 주차구획 입구를 나타내는 두 교차지점의 초기 위치를 터치스크린으로 입력하여 주었을 때, binarization을 통해 얻은 parking slot marking 영역의 skeleton을 template matching함으로써 parking slot을 인식하는 방법이 제안되었다.
Full-automatic 방법도 다양하게 개발되었다. 일부에서는, parking slot marking이 특정한 색상을 가진다는 특성을 사용하여 restricted Coulomb energy neural-network을 기반으로 한 color segmentation 방법으로 parking slot marking에 속한 픽셀들을 추출하여 parking slot을 인식하는 방법을 제안하였다.
그리고, binocular stereo camera를 사용하여 차량 후방의 vertical edge에 대한 3D reconstruction을 실시한 후, ground surface의 homography를 만족하는 픽셀들만을 사용하여 parking slot marking 인식을 실시하였다.
한편, parking slot marking이 fixed width를 가진 평행한 두 직선과 이에 수직한 한 직선으로 구성된다는 가정하에 bird’s-eye view edge image의 Hough space을 filtering함으로써 parking slot을 인식하는 방법도 제안되었다. 이는 차량이 주차를 위해 후진을 시작하기 직전까지 vehicle position과 deflection angle을 기반으로 virtual target position을 지속적으로 계산한 후, improved random sample consensus 알고리즘을 통해 outlier를 제거하고 straight line을 검출하는 방법을 제안하였다. 하지만, 이러한 기존의 full-automatic 방법들은 공통적으로 parking slot marking의 종류를 한가지로 가정한다는 중요한 한계를 지닌다.
따라서 이러한 full-automatic 방법의 단점을 개선하기 위하여, 본 발명에서는 다양한 parking slot marking에 적용 가능한 full-automatic parking slot marking 인식 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다양한 type의 parking slot marking이 hierarchical tree structure로 구성되어 있다는 사실을 기반한다. 각 type의 parking slot marking은 다수의 slot들로 구성되어 있고, 단일 slot은 두 개의 교차지점들로 이루어져 있으며, 단일 교차지점은 두 corner들의 조합으로 구성된다.
상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 차량의 카메라 영상을 통해 사용자의 지시나 입력 없이 자동적으로 다양한 parking slot marking에 적용 가능한 차량의 주차구획 인식방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량의 주차구획 인식방법은, 주차구획이 포함된 영상에서 각이진 모서리부분을 포착하는 모서리포착단계; 포착된 모서리부분들 중 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하는 교차포착단계; 포착된 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하는 슬롯포착단계; 포착된 슬롯으로부터 주차구획의 타입을 선정하는 타입선정단계; 및 상기 선정된 타입에 근거하여 최종 슬롯을 선정하는 최종선정단계;를 포함한다.
또한, 주차구획이 포함된 영상을 차량에 마련된 카메라로부터 버드아이뷰(Bird eye view) 형식으로 추출하는 영상추출단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 영상추출단계는 차량의 카메라로부터 추출된 피쉬아이뷰(Fish eye view) 형식의 영상을 버드아이뷰 형식으로 변환할 수 있다.
상기 모서리포착단계는 주차구획의 주차선 폭보다 작은 반지름의 원에서 모서리부분이 포함하는 호의 각도에 따라 포착된 모서리부분의 종류를 구별할 수 있다.
상기 모서리포착단계는 모서리부분을 45도, 60도, 90도, 120도, 135도, 270도 중 선택된 복수의 각도들의 종류로 구분할 수 있다.
상기 교차포착단계는 교차지점을 T형, L형, Y형, I형의 종류로 구분할 수 있다.
상기 모서리포착단계는 주차구획의 주차선과 도로의 경계를 밝기변화에 따라 벡터로 표현할 수 있다.
상기 교차포착단계는 모서리부분의 종류, 주차선과 도로 경계의 벡터의 방향성 및 인접하는 모서리부분간의 이격거리를 토대로 교차지점을 T형, L형, Y형, I형의 종류로 구분할 수 있다.
상기 교차포착단계는 모서리부분이 인접하는 한 쌍으로 포착되지 않는 경우에도 단일의 모서리부분에 대한 종류 및 주차선과 도로 경계의 벡터의 방향성에 따라 교차지점의 종류를 추정할 수 있다.
상기 교차포착단계는 주차선과 도로의 경계벡터의 방향성을 통해 교차지점을 벡터로 표현하고, 상기 슬롯포착단계는 교차지점의 벡터 방향에 따라 슬롯의 방향을 판단하여 포착된 슬롯이 주차구획이 시작하는 지점의 슬롯인지를 판별할 수 있다.
상기 슬롯포착단계는 슬롯을 직사각형, 평행사변형의 종류로 구분할 수 있다.
상기 최종선정단계는 포착된 슬롯들의 주차구획 타입과의 유사도 및 밝기 정도에 따라 최종 슬롯을 선정할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 또 다른 차량의 주차구획 인식방법은, 주차구획이 포함된 영상에서 각이진 모서리부분을 포착하는 모서리포착단계; 포착된 모서리부분들 중 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하는 교차포착단계; 포착된 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하는 슬롯포착단계; 및 포착된 슬롯들의 밝기를 비교하여 최종 슬롯을 선정하는 최종선정단계;를 포함한다.
그리고, 본 발명에 따른 또 다른 차량의 주차구획 인식방법은, 차량 카메라의 영상으로부터 주차구획의 모서리부분을 포착하고, 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하며, 인접하는 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하고, 포착된 슬롯을 미리 마련된 주차구획의 타입에 대입하거나 슬롯간의 밝기를 비교함으로써 최종 슬롯을 선정하고 이를 통해 주차구획을 인식하도록 할 수 있다.
상술한 바와 같은 구조로 이루어진 차량의 주차구획 인식방법에 따르면, 사용자의 입력이 없이도 자동적으로 카메라의 영상을 통해 주차구획을 인식하는바, 센서장비가 불필요하고, 전자동으로 시스템을 구현할 수 있다.
또한, 계층구조 방식의 인식을 적용함으로써 다양한 상황과 형상의 주차구획도 모두 인식할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 순서도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 계층도.
도 3 내지 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 인식 과정을 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 모서리부분을 나타낸 도면.
도 6 내지 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 교차지점을 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 슬롯을 나타낸 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 구현 예를 나타낸 도면.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 차량의 주차구획 인식방법에 대하여 살펴본다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 순서도로서, 본 발명의 차량의 주차구획 인식방법은, 주차구획이 포함된 영상에서 각이진 모서리부분을 포착하는 모서리포착단계(S200); 포착된 모서리부분들 중 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하는 교차포착단계(S300); 포착된 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하는 슬롯포착단계(S400); 포착된 슬롯으로부터 주차구획의 타입을 선정하는 타입선정단계(S500); 및 상기 선정된 타입에 근거하여 최종 슬롯을 선정하는 최종선정단계(S600);를 포함한다.
본 발명의 차량의 주차구획 인식방법은 차량 카메라의 촬영 영상을 이용하는데, 예시적으로는 차량의 후방카메라를 이용할 수 있다. 현재 후방카메라에서 추출하는 영상은 어안렌즈를 이용한 피쉬아이뷰 영상으로서, 이를 먼저 버드아이뷰로 전환한다. 이를 위해 본 발명의 차량의 주차구획 인식방법은, 주차구획이 포함된 영상을 차량에 마련된 카메라로부터 버드아이뷰(Bird eye view) 형식으로 추출하는 영상추출단계(S100);를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 영상추출단계는 차량의 카메라로부터 추출된 피쉬아이뷰(Fish eye view) 형식의 영상을 버드아이뷰 형식으로 변환하여 마치 위에서 바라본 것과 같이 주차구획을 나타내고, 이를 정확하게 인식하도록 하는 것이다.
차량의 주차구획은 크게 모서리부분, 교차지점, 슬롯, 주차구획으로 구성된다고 볼 수 있다. 따라서, 본 발명의 차량의 주차구획 인식방법에서는 먼저 모서리부분을 인식하고, 이후 교차부분을 인식하며, 그리고 슬롯을 인식하도록 한다. 그 후 상위단계인 주차구획을 결정하고 그 기반이 되는 모델에 맞추어 가장 정확한 슬롯을 검출하도록 함으로써 빠르고 정확한 주차구획 인식의 결과를 얻도록 하는 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 계층도로서, 최상위의 주차구획 타입은 복수의 슬롯으로 구성되고, 그 슬롯은 교차지점으로 구성되며, 교차지점은 모서리부분으로 이루어지는 것이다.
먼저 모서리포착단계(S200)에서는 주차구획이 포함된 영상에서 각이진 모서리부분을 포착하고, 교차포착단계(S300)는 포착된 모서리부분들 중 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하도록 한다. 그리고 슬롯포착단계(S400)는 포착된 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하며, 포착된 슬롯으로부터 주차구획의 타입을 선정하는 타입선정단계(S500); 및 상기 선정된 타입에 근거하여 최종 슬롯을 선정하는 최종선정단계(S600);를 수행하는 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 인식 과정을 나타낸 도면으로서, 주차구획(40)은 슬롯과 교차지점(20) 및 이를 이루는 한 쌍의 모서리부분(10)으로 구성되고, 본 발명은 모서리부분(10)부터 시작하여 최종적으로는 주차구획(40)을 인식하도록 하는 것이다.
도 4는 다수의 주차구획의 종류를 나타낸 것으로서, 본 발명에서는 다양한 주차구획 타입의 structure를 분석하여 이들이 타입-슬롯-교차지점-모서리부분으로 이루어진 hierarchical tree structure로 구성되어 있음을 전제로 한다. 본 발명에서는 도 4에서 보이는 바와 같이 주차구획의 타입 중 가장 빈번하게 존재하는 4가지에 대해 대응하는 방법을 제안한다.
각 주차구획의 타입은 "(a)rectangular type, (b)uneven rectangular type, (c)diamond type, (d)open rectangular type"으로 명명할 수 있다. 4가지 타입의 주차구획은 도 4의 (e) 내지 (i)에 보여지는 바와 같이 5가지 종류의 슬롯들로 구성되며, 단일 슬롯은 2개의 교차지점들의 서로 다른 조합으로 구성된다. 이 그림에서는 각각의 슬롯을 보여주고, 각 슬롯을 구성하는 교차지점 pair를 함께 붉은색으로 표시하여 보여준다.
도 4에서 (a)는 rectangular type을 구성하고, (b)는 uneven rectangular type을 구성하며, (c)와 (d)는 각각 diamond type와 open rectangular type을 구성한다. 도 4의 (e)~(i)에 보여지는 5가지 슬롯들은 각각 TT-슬롯, TL-슬롯, T´T´-슬롯, YY-슬롯, II-슬롯으로 명명하였다.
구체적으로, 본 발명의 차량의 주차구획 인식방법은, 상기 모서리포착단계(S200)는 주차구획의 주차선 폭보다 작은 반지름의 원에서 모서리부분이 포함하는 호의 각도에 따라 포착된 모서리부분의 종류를 구별하도록 하며, 모서리부분을 60도, 90도, 120도, 270도의 종류로 구분하도록 할 수 있다. 또한, 상기 모서리포착단계(S200)는 주차구획의 주차선과 도로의 경계를 밝기변화에 따라 벡터로 표현하도록 할 수 있다.
이를 통해, 상기 교차포착단계(S300)는 교차지점을 T형, L형, Y형, I형의 종류로 구분하도록 할 수 있다.
구체적으로, 슬롯의 교차지점을 구성하는 모서리부분들은 중심에서 주차선 폭 보다 작은 반지름으로 원을 그렸을 때 ground plane에 해당하는 호의 각도에 따라 도 5와 같이 4가지로 분류될 수 있다. 이 그림에서 (a)-(d)에 보여지는 코너들은 각각 ground plane에 해당하는 호의 각도가 60°, 90°, 120°, 270°를 이루며, 이에 따라 60°-모서리부분, 90°-모서리부분, 120°-모서리부분, and 270°-모서리부분로 명명할 수 있다. 물론, 이러한 모서리부분의 종류에는 45°, 135° 등의 각도들도 포함될 수 있을 것이다.
4가지 종류 모서리부분의 template은 주차라인의 밝기가 255이고 ground plane의 밝기가 0인 ideal한 주차구획 상황을 가정하고 생성하였다. 이러한 상황에서 도 5에서 볼 수 있는 바와 같이 60°-모서리부분의 circular intensity profile은 60°는 밝기 0을 나머지 300°는 밝기 255를 갖고, 90°-모서리부분의 경우에는 90°는 밝기 0을 나머지 270°는 밝기 255를 가지며, 120°-모서리부분의 경우에는 120°는 밝기 0을 나머지 240°는 밝기 255를 갖고, 270°-모서리부분의 경우에는 270°는 밝기 0을 나머지 90°는 밝기 255를 갖는다.
즉, 각 모서리부분들의 경우 시계방향으로 중심을 기준으로 스캔할 경우 밝기의 차이를 나타내는 각도의 정도에 따라 각 모서리부분의 종류를 검출할 수 있는 것이다.
도 6 내지 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 교차지점을 나타낸 도면으로서, 주차구획의 슬롯을 구성하는 교차지점은 이를 구성하는 모서리부분의 종류 및 방향에 따라 4가지로 분류될 수 있다. 각 교차지점을 구성하는 모서리부분들의 종류와 방향은 도 6과 같다. Green, red, blue, black로 그려진 선분 쌍은 각각 60°-모서리부분, 90°-모서리부분, 120°-모서리부분, 270°-모서리부분을 의미하여, circle로 끝나는 선분과 그렇지 않은 선분은 각각 W2BTD(화이트에서 블랙으로 밝기가 변하는 벡터)와 B2WTD(블랙에서 화이트로 밝기가 변하는 벡터)를 의미하고, 두 선분의 교차점은 모서리부분의 위치를 의미한다. 또한 점선 화살표는 교차지점의 방향을 의미하며, 이의 시작점은 교차지점의 위치를 의미한다. 그리고 도 7은 이러한 분석을 통한 각 종류의 교차지점을 주차구획 선에 나타낸 도면이다.
따라서, 교차포착단계(S300)는 모서리부분의 종류, 주차선과 도로 경계의 벡터의 방향성 및 인접하는 모서리부분간의 이격거리를 토대로 교차지점을 T형, L형, Y형, I형의 종류로 구분하고, 교차포착단계(S300)는 모서리부분이 인접하는 한 쌍으로 포착되지 않는 경우에도 단일의 모서리부분에 대한 종류 및 주차선과 도로 경계의 벡터의 방향성에 따라 교차지점의 종류를 추정하도록 한다.
이를 위해 교차포착단계(S300)는 주차선과 도로의 경계벡터의 방향성을 통해 교차지점을 벡터로 표현하고, 상기 슬롯포착단계(S400)는 교차지점의 벡터 방향에 따라 슬롯의 방향을 판단하여 포착된 슬롯이 주차구획이 시작하는 지점의 슬롯인지를 판별하도록 하는 것이다.
한편, 두 모서리부분으로부터 교차지점이 생성되기 위해서는 다음과 같은 4가지 조건을 만족해야 한다.
1) T-교차지점의 경우: (1) 두 모서리부분이 모두 90°-모서리부분 (2) 두 모서리부분 사이 거리가 주차선 폭 만큼 떨어짐 (3) 모서리부분#1의 W2BTD와 모서리부분#2의 B2WTD가 일치하고, 모서리부분#1의 B2WTD와 모서리부분#2의 W2BTD가 반대 (4) coner#1에서 모서리부분#2로 향하는 벡터는 모서리부분#1의 B2WTD와는 반대이고, 모서리부분#2의 W2BTD와는 동일.
2) L-교차지점의 경우: (1) 모서리부분#1은 90°-모서리부분, 모서리부분#2는 270°-모서리부분 (2) 두 모서리부분 사이 거리가 주차선 폭의 배 만큼 떨어짐 (3) 모서리부분#1의 W2BTD와 모서리부분#2의 B2WTD가 일치하고, 모서리부분#1의 B2WTD와 모서리부분#2의 W2BTD가 일치 (4) coner#1에서 모서리부분#2로 향하는 벡터는 모서리부분#1의 B2WTD와 모서리부분#2의 W2BTD와 시계 방향으로 45° 차이가 남.
3) Y-교차지점의 경우: (1) 모서리부분#1은 60°-모서리부분, 모서리부분#2는 120°-모서리부분 (2) 두 모서리부분 사이 거리가 주차선 폭 만큼 떨어짐 (3) 모서리부분#1의 B2WTD와 모서리부분#2의 W2BTD이 반대이고, 모서리부분#1의 B2WTD와 모서리부분#2의 W2BTD가 반대 (4) coner#1에서 모서리부분#2로 향하는 벡터는 모서리부분#1의 B2WTD와는 반대이고, 모서리부분#2의 W2BTD와는 동일.
4) I-교차지점의 경우: (1) 두 모서리부분이 모두 270°-모서리부분 (2) 두 모서리부분 사이 거리가 주차선 폭 만큼 떨어짐 (3) 모서리부분#1의 W2BTD와 모서리부분#2의 B2WTD가 일치하고, 모서리부분#1의 B2WTD와 모서리부분#2의 W2BTD가 반대 (4) coner#1에서 모서리부분#2로 향하는 벡터는 모서리부분#1의 B2WTD와는 동일하고, 모서리부분#2의 W2BTD와는 반대.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주차구획 인식방법의 슬롯을 나타낸 도면으로서, 주차구획을 구성하는 5가지 종류의 슬롯들은 도 8에 보여지는 바와 같이 그들을 구성하는 교차지점들의 형태 및 방향에 따라 분류된다. 이 그림에서 적색 사각형은 두 교차지점이 생성하는 슬롯을 의미하며 사각형 내부의 적색 실선으로 표시된 화살표는 슬롯의 방향을 의미한다. 이에 따라 모서리부분들로부터 생성된 교차지점 두 개를 combine함으로써 다양한 종류의 슬롯들을 검출할 수 있게 된다.
두 개의 교차지점들로부터 슬롯을 구성하는 방법은 2개의 모서리부분들로부터 교차지점을 생성하는 방법과 유사하다. 이를 위해서는 교차지점의 3가지 정보 (모양, 위치, 방향)을 사용한다. 두 교차지점으로부터 슬롯이 생성되기 위해서는 다음과 같은 조건을 만족해야 한다.
(a) TT-슬롯의 경우: (1) 두 교차지점이 모두 T-교차지점 (2) 두 교차지점 사이 거리가 차량의 폭만큼 떨어짐 (2) 두 교차지점의 방향이 일치 (4) 두 교차지점을 잇는 벡터는 두 교차지점의 방향과 수직.
(b) LT-슬롯의 경우: (1) 교차지점#1은 L-교차지점이고, 교차지점#2는 T-교차지점 (2) 두 교차지점 사이 거리가 차량의 폭 만큼 떨어짐 (3) 두 교차지점의 방향이 수직이거나 마주봄 (4) 두 교차지점을 잇는 벡터는 T-교차지점의 방향과 평행하고, L-교차지점의 방향과 수직이거나 평행.
(c) T'T'슬롯의 경우: (1) 두 교차지점이 모두 T-교차지점 (2) 두 교차지점 사이 거리가 차량의 폭만큼 떨어짐 (3) 두 교차지점의 방향이 반대 (4) 두 교차지점을 잇는 벡터는 두 교차지점의 방향과 마주봄.
(d) YY-슬롯의 경우: (1) 두 교차지점이 모두 Y-교차지점 (2) 두 교차지점 사이 거리가 차량 폭의 1/cos30°배 만큼 떨어짐 (3) 두 교차지점의 방향이 일치 (4) 두 교차지점을 잇는 벡터는 한 교차지점의 방향과 60° 차이가 나고 다른 교차지점과 120° 차이가 남.
(e) II-슬롯의 경우: (1) 두 교차지점이 모두 I-교차지점 (2) 두 교차지점 사이 거리가 차량의 폭만큼 떨어짐 (3) 두 교차지점의 방향이 일치 (4) 두 교차지점을 잇는 벡터는 두 교차지점의 방향과 수직.
즉, 상기 슬롯포착단계(S400)는 슬롯을 직사각형, 평행사변형의 종류로 구분하며, 상기 최종선정단계(S600)는 포착된 슬롯들의 주차구획 타입과의 유사도 및 밝기 정도에 따라 최종 슬롯을 선정하도록 한다.
즉, 다수의 모서리부분들과 교차지점을 통해 검출된 다수의 슬롯 후보군들 중에서 가장 밝기가 큰 것을 대표적인 슬롯을 확정하고, 이 슬롯과 일치하는 주차구획 타입을 추출한 후 이에 따라 주차구획을 최종적으로 인식하도록 하는 것이다. 이를 위해서는 일반적인 다양한 형태의 주차구획 타입들을 미리 저장하여야 할 것이다.
본 발명은 다양한 종류의 주차구획을 full-automatic하게 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주차구획이 타입-슬롯-교차지점-모서리부분의 level로 이루어진 hierarchical tree structure로 modeling할 수 있음을 보였다. 이를 기반으로 과검출을 실시하면서 tree structure를 bottom-up 방향으로 구성한 후, 최종 설정된 주차구획의 타입을 기준으로 top-down 방식으로 tree structure를 정리하며 확정하는 방식을 적용함으로써 단순한 방법으로 높은 검출률을 갖는 알고리즘이 확보 가능함을 확인하였다.
그리고, 제안된 방법을 다양한 주차구획 상황에서 촬영된 191개의 차량 후방 영상에서 평가한 결과 기존의 semi-automatic 방법 보다 우수한 95.3%의 검출률를 보였으며, 0.689초의 매우 빠른 처리속도를 보였다.
한편, 본 발명의 또 다른 차량의 주차구획 인식방법은, 주차구획이 포함된 영상에서 각이진 모서리부분을 포착하는 모서리포착단계(S200); 포착된 모서리부분들 중 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하는 교차포착단계(S300); 포착된 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하는 슬롯포착단계(S400); 및 포착된 슬롯들의 밝기를 비교하여 최종 슬롯을 선정하는 최종선정단계(S600);를 포함한다. 즉, 최종선정에서는 미리 마련된 주차구획 타입을 이용하지 않고 바로 가장 밝은 슬롯을 선정하여 주차구획을 인식하도록 하는 것이다.
또한, 본 발명의 차량의 주차구획 인식방법은, 차량 카메라의 영상으로부터 주차구획의 모서리부분을 포착하고, 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하며, 인접하는 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하고, 포착된 슬롯을 미리 마련된 주차구획의 타입에 대입하거나 슬롯간의 밝기를 비교함으로써 최종 슬롯을 선정하고 이를 통해 주차구획을 인식하는 것으로 표현될 수도 있는 것이다.
본 발명은 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.
S100 : 영상추출단계 S200 : 모서리포착단계
S300 : 교차포착단계 S400 : 슬롯포착단계
S500 : 타입선정단계 S600 : 최종선정단계

Claims (14)

  1. 주차구획이 포함된 영상에서 각이진 모서리부분을 포착하는 모서리포착단계(S200);
    포착된 모서리부분들 중 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하는 교차포착단계(S300);
    포착된 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하는 슬롯포착단계(S400);
    포착된 슬롯으로부터 주차구획의 타입을 선정하는 타입선정단계(S500); 및
    상기 선정된 타입에 근거하여 최종 슬롯을 선정하는 최종선정단계(S600);를 포함하며,
    상기 모서리포착단계(S200)는 주차구획의 주차선과 도로의 경계를 밝기변화에 따라 벡터로 표현하고, 주차구획의 주차선 폭보다 작은 반지름의 원에서 모서리부분이 포함하는 호의 각도에 따라 포착된 모서리부분의 종류를 구별하며,
    상기 모서리부분에 형성된 각의 꼭지점이 상기 원의 중심이 되고 상기 모서리부분의 종류를 구별하기 위한 상기 모서리부분이 포함하는 호의 각도는 상기 원에서 도로 또는 주차선에 해당하는 영역이 형성하는 호의 각도인 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    주차구획이 포함된 영상을 차량에 마련된 카메라로부터 버드아이뷰(Bird eye view) 형식으로 추출하는 영상추출단계(S100);를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 영상추출단계는 차량의 카메라로부터 추출된 피쉬아이뷰(Fish eye view) 형식의 영상을 버드아이뷰 형식으로 변환하는 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 모서리포착단계(S200)는 모서리부분을 45도, 60도, 90도, 120도, 135도, 270도 중 선택된 복수의 각도들의 종류로 구분하는 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 교차포착단계(S300)는 교차지점을 T형, L형, Y형, I형의 종류로 구분하는 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  7. 삭제
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 교차포착단계(S300)는 모서리부분의 종류, 주차선과 도로 경계의 벡터의 방향성 및 인접하는 모서리부분간의 이격거리를 토대로 교차지점을 T형, L형, Y형, I형의 종류로 구분하는 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 교차포착단계(S300)는 모서리부분이 인접하는 한 쌍으로 포착되지 않는 경우에도 단일의 모서리부분에 대한 종류 및 주차선과 도로 경계의 벡터의 방향성에 따라 교차지점의 종류를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 교차포착단계(S300)는 주차선과 도로의 경계벡터의 방향성을 통해 교차지점을 벡터로 표현하고,
    상기 슬롯포착단계(S400)는 교차지점의 벡터 방향에 따라 슬롯의 방향을 판단하여 포착된 슬롯이 주차구획이 시작하는 지점의 슬롯인지를 판별하는 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 슬롯포착단계(S400)는 슬롯을 직사각형, 평행사변형의 종류로 구분하는 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 최종선정단계(S600)는 포착된 슬롯들의 주차구획 타입과의 유사도 및 밝기 정도에 따라 최종 슬롯을 선정하는 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  13. 주차구획이 포함된 영상에서 각이진 모서리부분을 포착하는 모서리포착단계(S200);
    포착된 모서리부분들 중 인접하는 모서리부분을 조합하여 교차지점을 포착하는 교차포착단계(S300);
    포착된 교차지점을 조합하여 주차구획의 단부 테두리인 슬롯을 포착하는 슬롯포착단계(S400); 및
    포착된 슬롯들의 밝기를 비교하여 최종 슬롯을 선정하는 최종선정단계(S600);를 포함하며,
    상기 모서리포착단계(S200)는 주차구획의 주차선과 도로의 경계를 밝기변화에 따라 벡터로 표현하고, 주차구획의 주차선 폭보다 작은 반지름의 원에서 모서리부분이 포함하는 호의 각도에 따라 포착된 모서리부분의 종류를 구별하며,
    상기 모서리부분에 형성된 각의 꼭지점이 상기 원의 중심이 되고 상기 모서리부분의 종류를 구별하기 위한 상기 모서리부분이 포함하는 호의 각도는 상기 원에서 도로 또는 주차선에 해당하는 영역이 형성하는 호의 각도인 것을 특징으로 하는 차량의 주차구획 인식방법.
  14. 삭제
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