KR102025132B1 - 영상이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법 - Google Patents

영상이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 운전자가 차량운행 시 별도의 시스템 장착 없이 단순히 고속도로의 톨게이트나 공영 주차장에 진입하면서 타이어 공기압에 대한 정보를 제공 받을 수 있도록 하는 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 차량 번호를 카메라 촬영하고 인식하는 제1 단계, 상기 차량의 전면과 후면 타이어를 카메라로 촬영하고, 타이어 형태 측정 센서 혹은 3D 스캐너를 포함하는 타이어 공기압 측정 모듈로 타이어의 3차원 형상을 촬영하여, 상기 타이어의 측면 영상 이미지 정보, 정면 영상 이미지 정보 및 3차원 형상을 포함하는 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 획득하는 제2 단계, 상기 제2 단계에서 획득한 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 차량 번호별로 관리 서버에 저장하는 제3 단계, 상기 관리 서버에 저장된 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 기반으로 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하는 제4 단계 및 상기 타이어의 공기압 레벨 정보를 운전자 표시기 또는 운전자의 휴대폰 단말기에 제공하는 제5 단계를 포함하며, 상기 제2 단계는, 상기 차량의 전면과 후면 타이어를 카메라로 촬영하고, 타이어 형태 측정 센서 혹은 3D 스캐너를 포함하는 타이어 공기압 측정 모듈로 타이어의 3차원 형상을 촬영하여, 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 획득하는 (가)단계와, 상기 (가)단계에서 획득한 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 밝기와 대비 보정을 하고, 노이즈 제거하여 전처리하는 (나)단계와, 상기 (나)단계에서 전처리된 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 활용하여 상기 타이어의 상태 정보를 추출하는 (다)단계를 포함하되, 상기 타이어의 상태 정보는 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 바탕으로 취득되되, 상기 타이어의 측면 영상 이미지 정보를 바탕으로 확인되는 상기 타이어의 휠의 폭, 높이, 색상 정보와, 상기 타이어의 정면 영상 이미지 정보를 바탕으로 검출되는 타이어가 변형될 가능성이 큰 관심 영역의 영상정보와, 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 바탕으로 상기 타이어의 3차원 형상에서 타이어의 바닥 접촉면 형태정보를 포함하고, 상기 제4 단계는, 상기 제2 단계에서 취득되는 상기 타이어의 휠의 폭, 높이, 색상 정보를 통해 상기 타이어의 눌림 비율을 확인하여, 상기 타이어의 눌림 비율을 상기 관리 서버에 기저장된 적정 공기압 상태인 차량의 타이어의 눌림 비율DB와 비교하고, 상기 제2 단계에서 취득되는 상기 관심 영역의 영상정보를 상기 관리 서버에 기저장된 적정 공기압 기준 관심영역DB와 비교하여, 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하고, 상기 제2 단계에서 취득되는 상기 타이어의 바닥 접촉면 형태정보를 상기 관리 서버에 사전에 학습해둔 패턴과 비교하여, 상기 타이어의 마모도를 측정하며, 상기 관심 영역은, 상기 타이어의 정면 영상 이미지에서 상기 타이어의 단면 폭의 양 측단 수직선과, 상기 타이어의 바닥 수평선이 교차되는 한 쌍의 교차점을 기준으로 하여, 상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 내측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제1 관심 영역과, 상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 외측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제2 관심 영역을 포함하여 구성되는 것을 기술적 요지로 한다.

Description

영상이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법{Tire pressure measurement system and method based on image analysis}
본 발명은 영상 이미지 분석을 기반으로 타이어의 공기압을 측정하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 운전자가 차량운행 시에 별도의 시스템 장착 없이 단순히 촬영된 타이어 영상 이미지 정보에 의해 타이어 공기압에 대한 정보를 얻을 수 있도록 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
타이어는 차체를 지지하면서 회전되어 차량의 주행을 실질적으로 가능케 함은 물론, 정지 시에 지면과의 마찰력으로 차량이 정차할 수 있도록 하는 차량의 필수 구성요소로서, 타이어의 공기압이 부족하거나 펑크가 나서 바람이 빠지게 되면 차량의 주행 안전성에 악영향을 미치게 된다.
또한, 자동차 정비 불량 항목 중 타이어 정비 불량이 증가하고 있으며, 주로 공기압 문제가 큰 비중을 차지한다. 점검 결과, 28.3%가 타이어 정비가 불량한 상태로 운행 중이고, 그중 62%가 공기압 문제를 가지는 것으로 파악된다. 구체적으로, 대한타이어산업협회 설문조사결과(09년), 전체 차량의 44.2%가 저공기압 상태로 운전 중이며 타이어 문제 발생 경험자 중 펑크(61%), 파열(18%)로 인한 치명적 사고를 경험한 비율이 79%로, 공기압과 타이어 안전사고의 연관성이 높음을 알 수 있다. 이에 따라 차량의 관리는 지속해서 필요한 상황이다.
미국의 경우는 2007년 9월 이후, 유럽의 경우는 2012년 11월 이후 판매되는 모든 차량 중 차중이 4,500kg 이하의 승용차 및 경트럭에 대해 타이어 공기압 측정 시스템(TPMS: Tire Pressure Monitoring System)의 설치를 의무화시켰다. 국내에서는 이보다 늦은 2013년 1월부터 의무 장착을 시행하였으나, 의무 장착 시행 이전 차량에 대한 규제가 없다.
또한, 최근에는 자동차 시장에서 에너지 절감과 환경에 대한 관심이 더욱 증가하면서 하이브리드 자동차나 수소 자동차와 같은 개발이 활발하게 진행 중이지만, 구형 자동차에 대한 에너지 절감과 환경 보호에 대한 기술 개발은 미비한 실정이다.
대한민국 등록특허공보 제10-0013762호(2005.02.05) 대한민국 등록특허공보 제10-0010312호(2005.01.27)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로, 타이어의 적정 공기압을 유지한 상태에서 운행함으로써 경제성과 안정성에 대한 문제를 최소화할 수 있도록 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법을 제공한다.
타이어는 공기압이 적으면 노면 접지 면적이 넓어져 타이어의 수명을 단축할뿐만 아니라 차량의 연비도 악화하여 에너지 낭비와 환경적인 문제를 발생시키고, 고속운행을 지속할 경우 스탠딩웨이브와 같은 현상이 발생하여 대형사고로 이어진다. 따라서, 타이어공기압 측정 시스템을 통해 타이어의 적정공기압을 유지한 상태로 운행하여 연비, 환경, 안전에 대한 문제를 해결하고자 하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 타이어의 공기압 측정 정보를 실시간으로 제공하고, 타이어의 공기압 측정 정보를 기저장된 공기압 측정 정보 DB와 비교해 타이어 관리를 보다 효과적으로 함으로써, 사고를 예방하고 차량 수명을 향상시킬 수 있도록 타이어 공기압 측정 정보를 제공하고자 하는 데 그 목적이 있다.
한편, 본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 방법은 차량 번호를 카메라 촬영하고 인식하는 제1 단계, 상기 차량의 전면과 후면 타이어를 카메라로 촬영하고, 타이어 형태 측정 센서 혹은 3D 스캐너를 포함하는 타이어 공기압 측정 모듈로 타이어의 3차원 형상을 촬영하여, 상기 타이어의 측면 영상 이미지 정보, 정면 영상 이미지 정보 및 3차원 형상을 포함하는 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 획득하는 제2 단계, 상기 제2 단계에서 획득한 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 차량 번호별로 관리 서버에 저장하는 제3 단계, 상기 관리 서버에 저장된 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 기반으로 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하는 제4 단계 및 상기 타이어의 공기압 레벨 정보를 운전자 표시기 또는 운전자의 휴대폰 단말기에 제공하는 제5 단계를 포함하며, 상기 제2 단계는, 상기 차량의 전면과 후면 타이어를 카메라로 촬영하고, 타이어 형태 측정 센서 혹은 3D 스캐너를 포함하는 타이어 공기압 측정 모듈로 타이어의 3차원 형상을 촬영하여, 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 획득하는 (가)단계와, 상기 (가)단계에서 획득한 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 밝기와 대비 보정을 하고, 노이즈 제거하여 전처리하는 (나)단계와, 상기 (나)단계에서 전처리된 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 활용하여 상기 타이어의 상태 정보를 추출하는 (다)단계를 포함하되, 상기 타이어의 상태 정보는 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 바탕으로 취득되되, 상기 타이어의 측면 영상 이미지 정보를 바탕으로 확인되는 상기 타이어의 휠의 폭, 높이, 색상 정보와, 상기 타이어의 정면 영상 이미지 정보를 바탕으로 검출되는 타이어가 변형될 가능성이 큰 관심 영역의 영상정보와, 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 바탕으로 상기 타이어의 3차원 형상에서 타이어의 바닥 접촉면 형태정보를 포함하고, 상기 제4 단계는, 상기 제2 단계에서 취득되는 상기 타이어의 휠의 폭, 높이, 색상 정보를 통해 상기 타이어의 눌림 비율을 확인하여, 상기 타이어의 눌림 비율을 상기 관리 서버에 기저장된 적정 공기압 상태인 차량의 타이어의 눌림 비율DB와 비교하고, 상기 제2 단계에서 취득되는 상기 관심 영역의 영상정보를 상기 관리 서버에 기저장된 적정 공기압 기준 관심영역DB와 비교하여, 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하고, 상기 제2 단계에서 취득되는 상기 타이어의 바닥 접촉면 형태정보를 상기 관리 서버에 사전에 학습해둔 패턴과 비교하여, 상기 타이어의 마모도를 측정하며, 상기 관심 영역은, 상기 타이어의 정면 영상 이미지에서 상기 타이어의 단면 폭의 양 측단 수직선과, 상기 타이어의 바닥 수평선이 교차되는 한 쌍의 교차점을 기준으로 하여, 상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 내측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제1 관심 영역과, 상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 외측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제2 관심 영역을 포함한다.
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바람직한 실시예에 따르면, 상기 제3 단계는, 상기 제2 단계에서 획득한 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 차량 번호별로 관리 서버에 저장한 후, 기계 학습(Machine Learning) 또는 딥 러닝(Deep Learning)의 인식과정을 거친 지속적인 업데이트를 함으로써 공기압 측정 시 정확도를 향상시키는 것을 특징으로 한다.
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바람직한 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템은 차량 전면 번호판을 촬영하는 제1 카메라와, 타이어의 측면을 촬영하는 제2 카메라와, 타이어의 정면을 촬영하는 제3 카메라 및 타이어의 3차원 형상을 촬영하는 타이어 공기압 측정모듈을 포함하는 촬영부, 상기 촬영부에서 촬영한 상기 차량 번호판 영상 이미지로부터 차량 번호를 인식하여 상기 타이어 영상 이미지를 차량 번호별로 관리 서버에 저장하는 영상 이미지 저장부, 상기 영상 이미지 저장부의 상기 타이어 영상 이미지를 기계 학습 또는 딥 러닝과 같은 DB에 대한 인식 과정을 통해 지속해서 업데이트 하는 제어부, 상기 제어부에서 지속해서 업데이트 한 상기 타이어 영상 이미지의 빅데이터 값을 활용하여, 상기 차량의 타이어 공기압 레벨을 선정하는 레벨 선정부, 상기 타이어의 공기압 레벨 정보를 운전자 표시기 또는 운전자의 휴대폰 단말기에 제공하는 알림부, 적정 공기압 상태인 차량의 타이어의 눌림 비율이 기저장되는 타이어의 눌림 비율DB 및 적정 공기압 기준의 타이어가 변형될 가능성이 큰 관심 영역의 영상정보가 기저장되는 적정 공기압 기준 관심영역DB를 포함하며, 상기 레벨선정부는, 상기 촬영부의 제2 카메라에서 촬영되는 타이어의 측면 영상이미지를 바탕으로 상기 타이어의 휠의 폭, 높이, 색상 정보를 통해 상기 타이어의 눌림 비율을 확인하여, 상기 타이어의 눌림 비율을 상기 타이어의 눌림 비율DB와 비교하고, 상기 촬영부의 제3 카메라에서 촬영되는 타이어의 정면 영상이미지를 바탕으로 타이어가 변형될 가능성이 큰 관심 영역의 영상정보를 추출하여, 추출된 상기 관심 영역의 영상정보를 상기 적정 공기압 기준 관심영역DB와 비교하여, 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하도록 구성되되, 상기 관심 영역은, 상기 타이어의 정면 영상 이미지에서 상기 타이어의 단면 폭의 양 측단 수직선과, 상기 타이어의 바닥 수평선이 교차되는 한 쌍의 교차점을 기준으로 하여, 상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 내측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제1 관심 영역과, 상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 외측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제2 관심 영역을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기 과제의 해결 수단에 의해, 본 발명의 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법은 타이어의 공기압 정보를 실시간으로 제공해줌으로써, 타이어 수명 관리, 운전자의 안전 확보, 차량 연비 향상을 통해 경제성, 안전성, 편의성을 향상시키는 타이어 관리를 제고시킬 수 있는 이점이 있다.
또한, 타이어 공기압 측정 시스템은 자동차가 주행 도중이라도 타이어의 공기압을 자동 측정하여 제공함으로써, 육안점검에 따른 어려움을 해소하고, 공기압 측정이 용이하게 이루어질 수 있도록 할 뿐 아니라, 나아가 타이어의 펑크에 따르는 사고의 위험을 미연에 방지할 수 있는 이점이 있다.
또한, 공기압 측정을 통해 현재의 타이어 상태에 대한 문제를 운전자가 확인할 수 있도록 디스플레이함에 따라 초보 운전자나 여성운전자, 노년 운전자도 쉽게 이해할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 업계 종사자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법의 제1 단계(S100)를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법의 제2 단계(S200)를 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법의 제2 단계(S200)를 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 측면의 카메라를 통해 촬영한 타이어 영상을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 정면의 카메라를 통해 촬영한 타이어 영상을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 타이어 공기압 측정모듈을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 타이어 공기압 측정모듈의 측면도이다.
도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 타이어 공기압 측정모듈을 통해 촬영한 타이어 영상을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템의 구성도이다.
도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법의 예시도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되어 있는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하 개시되는 실시예를 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하여지도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 그리고 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예를 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것이 아니다. 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한, 복수형도 포함한다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명하기로 한다. 한편, 해당 기술 분야의 통상적인 지식을 가진 자로부터 용이하게 알 수 있는 구성과 그에 대한 작용 및 효과에 대한 도시 및 상세한 설명은 간략히 하거나 생략하고 본 발명과 관련된 부분들을 중심으로 상세히 설명하도록 한다.
본 발명은 영상이미지 분석을 기반으로 타이어의 공기압을 측정하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 톨게이트나 주차장에 진입하는 차량의 타이어 영상 이미지를 촬영하고, 취득한 상기 타이어 영상 이미지 정보를 기반으로 관리 서버에서 타이어 공기압의 레벨을 선정하여, 상기 타이어 공기압 레벨을 운전자 표시기 및 운전자의 휴대폰 단말기에 제공하여 운전자가 쉽게 타이어의 공기압 상태를 확인할 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법의 순서도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법은 제1 단계(S100), 제2 단계(S200), 제3 단계(S300), 제4 단계(S400) 및 제5 단계(S500)를 포함한다.
제1 단계(S100)는 고속도로 입구 톨게이트나 공영 주차장에 진입하는 차량의 차량 번호판을 촬영하고, 차량 번호를 인식하여 구분한다.
제2 단계(S200)는 상기 차량의 전면과 후면에 위치한 타이어를 촬영하여 상기 차량의 타이어 영상 이미지 정보를 획득하는 (가)단계와 획득한 상기 타이어 영상 이미지 정보의 밝기와 대비를 보정, 노이즈를 제거하는 영상 전처리 과정의 (가)단계와 상기 타이어 영상 이미지 정보에 허프 원검출(Hough Circle)과 RANSAC 알고리즘을 활용하여 상기 타이어의 상태 정보를 추출하는 (나)단계를 포함한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따라, 상기 차량의 전면과 후면에 위치한 타이어를 촬영하는 방법은 측면에서 촬영하는 방법, 정면에서 촬영하는 방법, 타이어 공기압 측정 모듈을 이용한 타이어의 3차원 영상을 촬영하는 방법을 포함한다. 상기 타이어의 상태 정보는 타이어의 측면을 촬영한 경우에는 타이어와 휠의 색상과 높이 정보를 포함하고, 타이어의 정면을 촬영한 경우에는 공기압에 따라 타이어가 변형될 가능성이 큰 관심 영역(100)의 영상정보를 포함하며, 타이어의 3차원 형상을 촬영한 경우는 타이어의 바닥 접촉면 형태 정보를 포함하는 것을 특징으로한다.
이때, 상기 타이어의 3차원 형상을 촬영하는 타이어 공기압 측정 모듈은 감지 트리거(200)와 타이어 형태 측정센서(400)로 구성되며, 상기 타이어의 바닥 접촉면 형태 정보를 통해 상기 관리서버에서 사전에 학습해둔 패턴과 비교하여 타이어의 공기압 측정뿐만 아니라 타이어의 마모도를 추가로 측정 가능한 것을 특징으로 한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법의 제1 단계(S100)를 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 고속도로 입구 톨게이트나 공용 주차장에 진입하는 차량의 전면 번호판을 차량 전방의 제1 카메라를 통해 촬영하고, 차량의 번호를 인식하여 타이어 공기압 레벨 정보를 차량 번호에 따라 제공할 수 있도록 한다.
도 3과 도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법의 제2 단계(S200)를 설명하기 위한 예시도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 측면의 제2 카메라를 통해 차량의 전면의 타이어 영상 이미지를 촬영하고, 도 4에 도시된 바와 같이, 측면의 제2 카메라를 통해 차량의 후면 타이어 영상 이미지를 촬영한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따라, 제2 단계(S200)에서는 타이어의 크기에 따른 화각을 고려하여 제2 카메라 위치를 선정하고, 타이어의 공기압 측정값을 도출하기 위해 필요한 타이어 영상 이미지 개수를 설정한다. 설정에 따라 촬영된 타이어 영상 이미지 정보의 밝기와 대비 보정과 노이즈를 제거하는 영상 전처리한다.
이때, 영상 전처리 과정을 거친 상기 타이어 영상 이미지 정보를, 데이터를 추출하는 원 검출 알고리즘인 RANSAC와 데이터의 형태를 차선검출에 유리한 형태로 변환하는 호프 원 검출(Hough Circle)을 이용하여 휠과 타이어의 특징과 영역 정보를 검출하는 것을 특징으로 한다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 측면의 카메라를 통해 촬영한 타이어 영상을 나타낸 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 타이어의 상태정보는 측면의 카메라를 통해 취득한 타이어와 휠의 폭, 높이, 색상 정보를 포함하며, 이를 기반으로 차량의 무게와 크기에 따른 타이어의 눌림 비율을 확인할 수 있다.
이때, 상기 타이어와 휠의 폭, 높이, 색상 정보를 통해 확인한 타이어의 눌림 비율을, 관리 서버에 기저장된 적정 공기압 상태인 차량의 무게와 크기에 따른 타이어의 눌림 비율DB와 비교하여 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하는 것을 특징으로 한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 정면의 카메라를 통해 촬영한 타이어 영상을 나타낸 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 상기 타이어의 상태정보는 타이어의 정면을 촬영한 경우 공기압에 따라 타이어가 변형될 가능성이 큰 관심 영역(100)의 영상정보를 포함하며, 구체적으로, 타이어 정면의 영상이미지를 통한 단면 폭을 확인하여 타이어의 영역을 검출할 수 있다. 이때, 공기압 상태에 따라 형태가 변경될 가능성이 크다고 예상되는 상기 타이어의 관심 영역(100)을 상기 관리 서버에 기저장된 적정 공기압 기준 관심영역DB와 비교하여 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하는 것을 특징으로 한다.
이때, 관심 영역(100)은, 상기 타이어의 정면 영상 이미지에서 상기 타이어의 단면 폭의 양 측단 수직선과, 상기 타이어의 바닥 수평선이 교차되는 한 쌍의 교차점을 기준으로 하여, 상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 내측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제1 관심 영역과, 상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 외측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제2 관심 영역을 포함하여 구성되며, 이로 인해 타이어 공기압 상태에 따라 차량 구동으로 인해 타이어가 지면과 접촉될 때 타이어에서 가장 변형이 크게 발생되는 영역을 감지하여, 해당 영역에 대한 분석을 통해 타이어의 공기압 레벨을 측정할 수 있게 되므로, 타이어 공기압 레벨 측정의 정확도를 현저히 향상시킬 수 있게 된다.
도 7 은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 타이어 공기압 측정 모듈을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 차량 진입로 바닥의 타이어 공기압 측정 모듈을 통해 차량진입 시, 타이어의 3차원 형상을 촬영하여 타이어 영상 이미지 정보를 획득한다. 이는, 측면 영상 또는 정면 영상 이미지 정보를 통해 타이어의 공기압 레벨 선정이 어려운 경우 사용되는 방법으로, 상기 타이어 공기압 측정 모듈은 돌출형과 매립형으로 구분되며, 상기 타이어 공기압 측정 모듈은 감지 트리거(200)와 타이어 형태 측정센서(400)로 구성된다. 이때, 상기 타이어의 스캔 영역(300)은 공기압을 측정할 수 있는 제1 스캔영역(310)과 마모도 측정을 가능하도록 하는 제2 스캔영역(320)을 포함한다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 타이어 공기압 측정 모듈의 측면도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 타이어 공기압 측정 모듈을 통해 타이어의 3차원 형상을 촬영하여 타이어 영상 이미지 정보를 획득하며, 구체적으로, 상기 타이어 공기압 측정 모듈의 감지 트리거(200)를 통해 타이어를 감지하여 타이어 형태 측정 센서(400) 혹은 3D 스캐너를 자동으로 실행되도록 한다. 이때, 상기 타이어 공기압 측정 모듈로 촬영된 타이어의 스캔영역(300)을 통해, 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하고, 추가로 마모도 측정의 가능하도록 하는 것을 특징으로 한다.
도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 타이어 공기압 측정모듈을 통해 촬영한 타이어 영상을 나타낸 도면이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 상기 타이어 공기압 측정 모듈을 통해 취득한 타이어의 스캔영역(300)은, 타이어 공기압 측정에 이용되는 제1 스캔영역(310)과 마모도를 추가로 측정할 수 있는 제2 스캔영역(320)으로 구분된다. 진입로 바닥면에 설치된 상기 타이어 공기압 측정 모듈의 위를 차량이 지나가면 상기 타이어 공기압 측정 모듈의 감지트리거(200)가 상기 차량의 타이어를 감지하여, 차량진입 시 타이어 형태 측정 센서(400) 혹은 3D 스캐너를 자동으로 실행하도록 한다. 상기 타이어 형태 측정센서(400)로 촬영한 제1 스캔영역(310)에서는 타이어 바닥 접촉 면의 형태를 확인하고, 관리 서버에서 사전에 학습해둔 적정 공기압 상태의 타이어 형상과 상기 차량의 타이어 형상을 비교하여 상기 차량의 타이어 공기압을 측정한다. 제2 스캔영역(320)에서는 사전에 학습해둔 적정 공기압의 타이어 패턴과 상기 차량의 타이어 패턴을 비교하여 차량의 마모도를 추가로 측정할 수 있는 것을 특징으로 한다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 구성도이다.
도 10에 도시된 바와 같이 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템은 촬영부(500), 영상 이미지 저장부(600), 제어부(700), 레벨 선정부(800) 및 알림부(900)를 포함한다.
구체적으로, 고속도로 톨게이트나 공영 주차장에 진입하는 차량의 번호판과 타이어의 영상 이미지를 촬영하는 촬영부(500)와 상기 촬영부에서 촬영한 상기 차량의 번호판 영상 이미지로부터 차량 번호를 인식하여 상기 타이어 영상 이미지를 차량 번호별로 관리 서버에 저장하는 영상 이미지 저장부(600)와 상기 영상 이미지 저장부의 상기 타이어 영상 이미지를 기계 학습(Machine Learning) 또는 딥 러닝(Deep Learning)과 같은 DB에 대한 인식 과정을 통해 지속적으로 업데이트하는 제어부(700)와 상기 제어부에서 지속해서 업데이트 한 상기 타이어 영상 이미지의 빅데이터 값을 활용하여, 상기 차량의 타이어 공기압 레벨을 선정하는 레벨선정부(800)와 상기 타이어의 공기압 레벨 정보를 운전자 표시기 또는 운전자의 휴대폰 단말기에 제공하는 알림부(900)로 구성되는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 관리 서버 기반으로 DB에 대한 인식 과정 중 기계 학습(Machine Learning)은, 사람이 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터들을 주어 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 분야로, 즉, 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야라고 할 수 있다. 딥 러닝(Deep Learning)은 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 기계학습 방법으로, 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술이다.
도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템 및 방법의 예시도이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 타이어의 영상 이미지 분석을 기반으로 타이어의 공기압을 측정하여 나온 결과를 운전자 표시기에 '상', '적정', '하'의 형태로 제공한다.
또한, 도시되지는 않았으나 운전자의 휴대폰 단말기에도 타이어의 공기압 측정 결과를 제공하여 운전자가 쉽게 차량의 타이어 공기압 상태를 확인함으로써, 타이어 공기압이 적어 노면 접지면적이 넓어져 타이어의 수명을 단축 시키는 것을 방지하고 스탠딩웨이브와 같은 현상이 발생해 대형사고로 이어지는 것을 방지할 수 있다. 이를 통해, 에너지 낭비 또는 환경적인 문제, 안전적인 문제를 방지할 수 있다.
전술한 내용은 후술할 발명의 청구범위를 더욱 잘 이해할 수 있도록 본 발명의 특징과 기술적 장점을 다소 폭넓게 상술하였다. 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 공간영역
200: 감지트리거
300: 스캔영역
310: 제1 스캔영역
320: 제2 스캔영역
400: 타이어 형태 측정센서(혹은 3D 스캐너)
500: 촬영부
600: 이미지 영상 저장부
700: 제어부
800: 레벨 선정부
900: 알림부

Claims (9)

  1. 차량 번호를 카메라 촬영하고 인식하는 제1 단계;
    상기 차량의 전면과 후면 타이어를 카메라로 촬영하고, 타이어 형태 측정 센서 혹은 3D 스캐너를 포함하는 타이어 공기압 측정 모듈로 타이어의 3차원 형상을 촬영하여, 상기 타이어의 측면 영상 이미지 정보, 정면 영상 이미지 정보 및 3차원 형상을 포함하는 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 획득하는 제2 단계;
    상기 제2 단계에서 획득한 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 차량 번호별로 관리 서버에 저장하는 제3 단계;
    상기 관리 서버에 저장된 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 기반으로 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하는 제4 단계; 및
    상기 타이어의 공기압 레벨 정보를 운전자 표시기 또는 운전자의 휴대폰 단말기에 제공하는 제5 단계;를 포함하며,
    상기 제2 단계는,
    상기 차량의 전면과 후면 타이어를 카메라로 촬영하고, 타이어 형태 측정 센서 혹은 3D 스캐너를 포함하는 타이어 공기압 측정 모듈로 타이어의 3차원 형상을 촬영하여, 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 획득하는 (가)단계와,
    상기 (가)단계에서 획득한 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 밝기와 대비 보정을 하고, 노이즈 제거하여 전처리하는 (나)단계와,
    상기 (나)단계에서 전처리된 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 활용하여 상기 타이어의 상태 정보를 추출하는 (다)단계를 포함하되,
    상기 타이어의 상태 정보는
    상기 타이어의 영상 이미지 정보를 바탕으로 취득되되,
    상기 타이어의 측면 영상 이미지 정보를 바탕으로 확인되는 상기 타이어의 휠의 폭, 높이, 색상 정보와,
    상기 타이어의 정면 영상 이미지 정보를 바탕으로 검출되는 타이어가 변형될 가능성이 큰 관심 영역의 영상정보와,
    상기 타이어의 영상 이미지 정보를 바탕으로 상기 타이어의 3차원 형상에서 타이어의 바닥 접촉면 형태정보를 포함하고,
    상기 제4 단계는,
    상기 제2 단계에서 취득되는 상기 타이어의 휠의 폭, 높이, 색상 정보를 통해 상기 타이어의 눌림 비율을 확인하여, 상기 타이어의 눌림 비율을 상기 관리 서버에 기저장된 적정 공기압 상태인 차량의 타이어의 눌림 비율DB와 비교하고, 상기 제2 단계에서 취득되는 상기 관심 영역의 영상정보를 상기 관리 서버에 기저장된 적정 공기압 기준 관심영역DB와 비교하여, 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하고,
    상기 제2 단계에서 취득되는 상기 타이어의 바닥 접촉면 형태정보를 상기 관리 서버에 사전에 학습해둔 패턴과 비교하여, 상기 타이어의 마모도를 측정하며,
    상기 관심 영역은,
    상기 타이어의 정면 영상 이미지에서 상기 타이어의 단면 폭의 양 측단 수직선과, 상기 타이어의 바닥 수평선이 교차되는 한 쌍의 교차점을 기준으로 하여,
    상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 내측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제1 관심 영역과,
    상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 외측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제2 관심 영역을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 제3 단계는,
    상기 제2 단계에서 획득한 상기 타이어의 영상 이미지 정보를 차량 번호별로 상기 관리 서버에 저장한 후, 기계 학습(Machine Learning) 또는 딥 러닝(Deep Learning)의 인식 과정을 거친 지속적인 업데이트를 함으로써 타이어 공기압 측정의 정확도를 향상시키는 것을
    포함하는 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 방법.
  7. 삭제
  8. 차량 전면 번호판을 촬영하는 제1 카메라와, 타이어의 측면을 촬영하는 제2 카메라와, 타이어의 정면을 촬영하는 제3 카메라 및 타이어의 3차원 형상을 촬영하는 타이어 공기압 측정모듈을 포함하는 촬영부;
    상기 촬영부에서 촬영한 상기 차량 전면 번호판 영상 이미지로부터 차량 번호를 인식하여 상기 타이어 영상 이미지를 차량 번호별로 관리 서버에 저장하는 영상 이미지 저장부;
    상기 영상 이미지 저장부의 상기 타이어 영상 이미지를 기계 학습 또는 딥 러닝과 같은 DB에 대한 인식 과정을 통해 지속해서 업데이트 하는 제어부;
    상기 제어부에서 지속해서 업데이트 한 상기 타이어 영상 이미지의 빅데이터 값을 활용하여, 상기 차량의 타이어 공기압 레벨을 선정하는 레벨 선정부;
    상기 타이어의 공기압 레벨 정보를 운전자 표시기 또는 운전자의 휴대폰 단말기에 제공하는 알림부;
    적정 공기압 상태인 차량의 타이어의 눌림 비율이 기저장되는 타이어의 눌림 비율DB; 및
    적정 공기압 기준의 타이어가 변형될 가능성이 큰 관심 영역의 영상정보가 기저장되는 적정 공기압 기준 관심영역DB;를 포함하며,
    상기 레벨선정부는,
    상기 촬영부의 제2 카메라에서 촬영되는 타이어의 측면 영상이미지를 바탕으로 상기 타이어의 휠의 폭, 높이, 색상 정보를 통해 상기 타이어의 눌림 비율을 확인하여, 상기 타이어의 눌림 비율을 상기 타이어의 눌림 비율DB와 비교하고, 상기 촬영부의 제3 카메라에서 촬영되는 타이어의 정면 영상이미지를 바탕으로 타이어가 변형될 가능성이 큰 관심 영역의 영상정보를 추출하여, 추출된 상기 관심 영역의 영상정보를 상기 적정 공기압 기준 관심영역DB와 비교하여, 상기 타이어의 공기압 레벨을 선정하도록 구성되되,
    상기 관심 영역은,
    상기 타이어의 정면 영상 이미지에서 상기 타이어의 단면 폭의 양 측단 수직선과, 상기 타이어의 바닥 수평선이 교차되는 한 쌍의 교차점을 기준으로 하여,
    상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 내측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제1 관심 영역과,
    상기 각 교차점으로부터 상기 타이어의 단면 폭 외측 방향이되 상기 타이어의 바닥 수평선의 상방으로 확장 형성되는 제2 관심 영역을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 영상 이미지 분석 기반의 타이어 공기압 측정 시스템.
  9. 삭제
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