KR102044098B1 - Apparatus and method for calibrating blind spot detection - Google Patents

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KR102044098B1
KR102044098B1 KR1020180061826A KR20180061826A KR102044098B1 KR 102044098 B1 KR102044098 B1 KR 102044098B1 KR 1020180061826 A KR1020180061826 A KR 1020180061826A KR 20180061826 A KR20180061826 A KR 20180061826A KR 102044098 B1 KR102044098 B1 KR 102044098B1
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박재홍
김상구
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주식회사 와이즈오토모티브
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Abstract

An object of the present invention is to provide an apparatus for calibrating blind spot detection (BSD) capable of using internal parameters of an image recognition algorithm according to a location change of a camera without tuning, and a method therefor. To this end, the apparatus comprises: a panel recognition unit configured to detect markers from a camera image in which a calibration panel including the plurality of markers and patterns around the markers is captured so as to extract coordinates of the markers; an image generation unit configured to transform a viewpoint of the camera image based on the coordinates of the markers to generate an aerial view image; a pattern correction unit configured to extract the patterns around the markers from the aerial view image, compare the extracted patterns with normal patterns of a normal aerial view image, and adjust the coordinates of the markers to minimize a difference between the extracted patterns and the normal patterns; a BSD recognition unit configured to extract a rotation angle for image transformation to be used in BSD recognition from the camera image based on the adjusted coordinates of the markers and a boundary region to be cut from the aerial view image to determine a view image region; and a storage unit configured to store determined calibration data between original images corresponding to pixel locations of a view image to be generated by applying the determined rotation angle and boundary region. Therefore, the present invention can use internal parameters of an image recognition algorithm according to a location change of a camera without tuning, thereby providing performance that is the same as or similar to that of recognition performance that is developed and well-tuned in a conventional case.

Description

BSD 캘리브레이션 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CALIBRATING BLIND SPOT DETECTION}BSD calibration device and method {APPARATUS AND METHOD FOR CALIBRATING BLIND SPOT DETECTION}

본 발명은 BSD 캘리브레이션 장치 및 방법에 관한 발명으로서, 더욱 상세하게는 카메라의 위치 변화에 따른 영상 인식 알고리즘의 내부 파라미터를 튜닝 없이 사용할 수 있는 BSD 캘리브레이션 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a BSD calibration apparatus and method, and more particularly to a BSD calibration apparatus and method that can use the internal parameters of the image recognition algorithm according to the change in the position of the camera without tuning.

일반적으로 차량에 카메라를 장착시켜 주위를 감시하여 사고를 방지하는 시스템으로, 사각지대 검출(Blind Spot Detecion; 이하, 'BSD'라 함) 시스템이 알려져 있고, 이러한 BSD 시스템은 운전자 후측방 사각지대의 상대 차량을 검출하기 위해 예를 들어 초음파 센서나 레이더 센서 또는 카메라를 이용한다.In general, a blind spot detection system (BSD) is known as a system that prevents an accident by monitoring a surrounding by installing a camera in a vehicle, and such a BSD system is a blind spot of a driver's rear blind spot. Ultrasonic sensors, radar sensors or cameras are used to detect the other vehicle, for example.

카메라를 이용한 BSD 시스템은 차량에 설치된 복수의 카메라 화상을 수취하고, 투시변환에 의하여 가상시점으로부터 합성화상을 생성한다.A BSD system using a camera receives a plurality of camera images installed in a vehicle, and generates a composite image from a virtual viewpoint by perspective transformation.

이때, 차량에 설치된 카메라가 어느 위치, 어느 방향으로 장착되어 있는지를 미리 정확하게 계산해 낼 필요가 있으며, 이러한 계산을 카메라의 캘리브레이션(calibration)이라 한다. At this time, it is necessary to accurately calculate in advance which position and in which direction the camera installed in the vehicle is mounted, and this calculation is called a calibration of the camera.

상기 캘리브레이션 방법으로는 좌표위치를 이미 알고 있는 특징점을 각각의 카메라로 촬영하고, 각 특징점의 카메라 화상 상에서의 좌표와 실제 공간좌표를 대응시킨 데이터를 이용하는 방법이 있다.As a calibration method, there is a method of photographing a feature point that already knows a coordinate position with each camera, and using data in which coordinates on the camera image of each feature point correspond to actual spatial coordinates.

한편, 애프터마켓의 경우 BSD 시스템의 설치를 위해, 차량에 설치되는 카메라는 차량이 출고된 이후 설치되고, 그에 따라, 카메라의 설치 위치와 방향은 차량의 종류 또는 모델에 따라 달라질 수 있으며, 카메라를 해당 설치 위치나 방향으로 설치하여도 설치과정에서 오차 등이 발생하여 오동작하거나 왜곡된 정보가 출력될 수 있는 문제점이 있다.Meanwhile, in the case of an aftermarket, a camera installed in a vehicle is installed after the vehicle is shipped. Accordingly, the installation position and direction of the camera may vary depending on the type or model of the vehicle. Even when installed in the installation position or direction, there is a problem that an error or the like may occur during the installation process and thus malfunction or distorted information may be output.

또한, BSD 시스템에서 영상 인식기술은 카메라의 설치 위치, 주변 조명상황 등에 따라 입력 영상 중에서 검색할 영역, 입력되는 대상의 크기, 모양, 픽셀값의 분포 등이 변하게 되고, 그에 따라, 영상 인식 알고리즘의 내부 결정값, 즉 파라미터를 최적의 값으로 설정(튜닝)하는 것이 필요하게 된다.In addition, in the BSD system, the image recognition technology changes the area to be searched from the input image, the size, shape, and distribution of pixel values in the input image according to the installation position of the camera, the ambient lighting conditions, and the like. It is necessary to set (tune) the internal decision value, ie the parameter to an optimal value.

그러나 일반적인 BSD 시스템은 내부 튜닝 파라미터가 매우 많기 때문에 단시간에 이들 파라미터들을 개별적으로 튜닝하는 것은 거의 불가능한 문제점이 있다.However, the general BSD system has a lot of internal tuning parameters, so it is almost impossible to tune these parameters individually in a short time.

한국 등록특허공보 등록번호 제10-1245529호(발명의 명칭: 카메라 캘리브레이션 방법)Korean Registered Patent Publication No. 10-1245529 (Invention name: Camera calibration method)

이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 카메라의 위치 변화에 따른 영상 인식 알고리즘의 내부 파라미터를 튜닝 없이 사용할 수 있는 BSD 캘리브레이션 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve this problem, an object of the present invention is to provide a BSD calibration device and method that can use the internal parameters of the image recognition algorithm according to the change of the position of the camera without tuning.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 복수의 마커와 상기 마커 주변의 패턴을 포함한 캘리브레이션 패널이 촬영된 카메라 이미지에서 상기 마커를 검출하여 상기 마커의 좌표를 추출하는 패널 인식부; 상기 마커의 좌표를 기초로 상기 카메라 이미지를 시점 변환하여 조감도 이미지를 생성하는 이미지 생성부; 상기 조감도 이미지에서 마커 주변의 패턴을 추출하고, 상기 추출된 패턴을 정상 조감도 이미지의 정상 패턴과 비교하여 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최소가 되도록 상기 마커의 좌표값을 조정하는 패턴 보정부; 상기 조정된 마커의 좌표 값을 근거로 카메라 이미지에서 BSD 인식에 사용할 이미지 변환용 회전각도와 상기 조감도 이미지에서 잘라낼 경계 영역을 추출하여 뷰 이미지 영역을 결정하는 BSD 인식부; 및 상기 결정된 회전각도와 경계 영역을 적용하여 생성할 뷰 이미지의 픽셀 위치들에 해당하는 원 이미지와의 사이에 결정된 캘리브레이션 데이터를 저장하는 저장부를 포함한다.In order to achieve the above object, the present invention includes a panel recognition unit for extracting the coordinates of the marker by detecting the marker in the camera image photographed a calibration panel including a plurality of markers and the pattern around the marker; An image generating unit generating a bird's eye view image by converting the viewpoint of the camera image based on the coordinates of the marker; A pattern beam for extracting a pattern around the marker from the bird's eye view image and comparing the extracted pattern with a normal pattern of a normal bird's eye image to adjust a coordinate value of the marker such that a difference between the extracted pattern and the normal pattern is minimized government; A BSD recognizer configured to determine a view image region by extracting a rotation angle for image conversion to be used for BSD recognition from a camera image and a boundary region to be cut out from the bird's eye view image based on the coordinate value of the marker; And a storage unit configured to store the calibration data determined between the original image corresponding to the pixel positions of the view image to be generated by applying the determined rotation angle and the boundary region.

또한, 본 발명에 따른 상기 BSD 인식부는 상기 조감도 이미지에서 바닥면의 BSD 영역에 대응하는 위치를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the BSD recognition unit according to the present invention is characterized in that for calculating the position corresponding to the BSD region of the bottom surface in the bird's eye view image.

또한, 본 발명에 따른 상기 BSD 인식부는 상기 조감도 이미지에서 무한대에 대응하는 임의의 거리를 계산하여 수평선 위치를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, the BSD recognition unit according to the present invention is characterized by calculating the horizontal position by calculating an arbitrary distance corresponding to infinity in the bird's eye view image.

또한, 본 발명에 따른 상기 BSD 인식부는 상기 수평선의 각도가 수평이 되도록 회전각도를 계산하고, 상기 BSD 영역을 포함하며 수평선 아래의 지면이 일정 높이를 포함하도록 상기 조감도 이미지에서 뷰 이미지 영역을 산출하는 것을 특징으로 한다.The BSD recognizing unit according to the present invention calculates a rotation angle so that the angle of the horizontal line is horizontal, and calculates a view image area in the bird's eye view image including the BSD region and the ground below the horizontal line having a certain height. It is characterized by.

또한, 본 발명에 따른 상기 캘리브레이션 데이터는 LUT(Look Up Table)로 저장되는 것을 특징으로 한다.In addition, the calibration data according to the invention is characterized in that it is stored as a look up table (LUT).

또한, 본 발명은 a) 패널 인식부가 복수의 마커와 상기 마커 주변의 패턴을 포함한 캘리브레이션 패널이 촬영된 카메라 이미지를 획득하여 상기 마커를 검출하고, 상기 검출된 마커의 좌표를 추출하는 단계; b) 이미지 생성부가 상기 마커의 좌표를 기초로 상기 카메라 이미지를 시점 변환하여 조감도 이미지를 생성하는 단계; c) 패턴 보정부가 상기 조감도 이미지에서 마커 주변의 패턴을 추출하고, 상기 추출된 패턴을 분석하여 정상 조감도 이미지의 정상 패턴과 비교하는 단계; d) 상기 c) 단계의 비교 결과, 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최솟값인지 판단하여 최솟값이 아니면 상기 패턴 보정부가 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최솟값이 되도록 상기 마커의 좌표값을 조정하는 단계; e) 상기 c) 단계의 비교 결과, 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최솟값이며, BSD 인식부가 상기 조정된 마커의 좌표 값을 근거로 카메라 이미지에서 BSD 인식에 사용할 이미지 변환용 회전각도와 상기 조감도 이미지에서 잘라낼 경계 영역을 결정하는 단계; 및 f) 상기 BSD 인식부가 상기 결정된 회전각도와 경계 영역을 적용하여 생성할 뷰 이미지 영역의 캘리브레이션 데이터를 생성하고, 상기 생성된 캘리브레이션 데이터를 저장부에 저장하는 단계를 포함한다.The method may further include a) detecting a marker by obtaining a camera image photographed by a panel including a plurality of markers and a calibration panel including a pattern around the marker, and extracting coordinates of the detected marker; b) generating a bird's eye view image by converting a viewpoint of the camera image based on the coordinates of the marker; c) extracting a pattern around a marker from the bird's eye view image, and analyzing the extracted pattern to compare it with a normal pattern of a normal bird's eye image; d) as a result of the comparison in step c), it is determined whether the difference between the extracted pattern and the normal pattern is a minimum value, and if it is not the minimum value, the pattern correction unit coordinates the marker such that the difference between the extracted pattern and the normal pattern is a minimum value. Adjusting the value; e) As a result of the comparison in step c), the difference between the extracted pattern and the normal pattern is the minimum value, and the rotation angle for image conversion to be used for BSD recognition in the camera image based on the coordinate value of the adjusted marker by the BSD recognizer. Determining a boundary area to be cropped from the bird's eye view image; And f) the BSD recognizing unit generating calibration data of the view image area to be generated by applying the determined rotation angle and the boundary area, and storing the generated calibration data in a storage unit.

또한, 본 발명에 따른 상기 뷰 이미지 영역은 상기 조감도 이미지에서 바닥면의 BSD 영역에 대응하는 영역을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the view image area according to the present invention is characterized in that it comprises a region corresponding to the BSD area of the bottom surface in the bird's eye view image.

또한, 본 발명에 따른 상기 뷰 이미지 영역은 상기 조감도 이미지에서 임의의 수평선 영역을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the view image area according to the present invention is characterized in that it comprises an arbitrary horizon area in the bird's eye view image.

또한, 본 발명에 따른 상기 뷰 이미지 영역은 상기 수평선 아래의 지면 영역을 일정 부분 이상 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the view image area according to the invention is characterized in that it comprises at least a portion of the ground area below the horizontal line.

또한, 본 발명에 따른 상기 캘리브레이션 데이터는 생성할 뷰 이미지 영역의 픽셀 위치들에 해당하는 원 이미지와의 사이에 LUT(Look Up Table)로 저장되는 것을 특징으로 한다.In addition, the calibration data according to the present invention is stored as a look up table (LUT) between the original image corresponding to the pixel positions of the view image area to be generated.

본 발명은 카메라의 위치 변화에 따른 영상 인식 알고리즘의 내부 파라미터를 튜닝 없이 사용할 수 있어서, 기존에 잘 튜닝되어 개발된 인식 성능과 동등하거나 또는 유사한 성능을 제공할 수 있는 장점이 있다.The present invention can use the internal parameters of the image recognition algorithm according to the change in the position of the camera without tuning, there is an advantage that can provide a performance equivalent to or similar to the previously developed well tuned recognition performance.

또한, 본 발명은 카메라의 위치 변화에 따른 영상 인식 알고리즘의 파라미터 튜닝과정을 단축시킬 수 있는 장점이 있다.In addition, the present invention has an advantage of shortening the parameter tuning process of the image recognition algorithm according to the change in the position of the camera.

도 1은 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치의 구성을 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치의 동작과정을 설명하기 위한 예시도.
도 3은 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 패널을 나타낸 예시도.
도 4는 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치의 뷰 이미지 추출과정을 설명하기 위한 예시도.
도 5는 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 방법을 나타낸 흐름도.
1 is a block diagram showing the configuration of a BSD calibration device according to the present invention;
Figure 2 is an exemplary view for explaining the operation of the BSD calibration device according to the present invention.
3 is an exemplary view showing a calibration panel of the BSD calibration device according to the present invention.
4 is an exemplary view for explaining a view image extraction process of the BSD calibration device according to the present invention.
5 is a flowchart illustrating a BSD calibration method according to the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치 및 방법의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of a BSD calibration apparatus and method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 명세서에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다는 표현은 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.In this specification, the expression "comprising" a certain component means that it may further include other components rather than exclude other components.

또한, "‥부", "‥기", "‥모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 그 둘의 결합으로 구분될 수 있다.In addition, the terms "... part", "... group", "... module" and the like refer to a unit for processing at least one function or operation, which may be divided into hardware, software, or a combination of the two.

도 1은 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 2는 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치의 동작과정을 설명하기 위한 예시도이며, 도 3은 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 패널을 나타낸 예시도이고, 도 4는 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치의 뷰 이미지 추출과정을 설명하기 위한 예시도이다.1 is a block diagram showing a configuration of a BSD calibration device according to the present invention, Figure 2 is an exemplary view for explaining the operation of the BSD calibration device according to the present invention, Figure 3 is a BSD calibration device according to the present invention 4 is an exemplary diagram illustrating a calibration panel, and FIG. 4 is an exemplary diagram illustrating a view image extraction process of a BSD calibration apparatus according to the present invention.

도 1 내지 도 4에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 장치(100)는 영상 인식 알고리즘의 파라미터가 최적의 값으로 설정된 인식 시스템의 입력 이미지와, 유사 또는 동일한 이미지로 변환된 이미지를 입력으로 사용할 수 있게 하는 구성으로서, 카메라(200)를 이용하여 바닥면(또는 지면)에 놓인 캘리브레이션 패널(400)을 촬영한 카메라 이미지를 통해 캘리브레이션을 수행하여 인식 시스템의 입력 이미지와, 유사 또는 동일한 이미지로 변환된 이미지 제공되도록, 패널 인식부(110)와, 이미지 생성부(120)와, 패턴 보정부(130)와, BSD 인식부(140)를 포함하여 구성된다.1 to 4, the BSD calibration device 100 according to the present invention receives an input image of a recognition system in which a parameter of an image recognition algorithm is set to an optimal value, and an image converted into a similar or identical image as an input. As a configuration that can be used, the camera 200 is calibrated through a camera image of the calibration panel 400 placed on the floor (or the ground) to be similar or identical to the input image of the recognition system. The panel recognition unit 110, the image generating unit 120, the pattern correcting unit 130, and the BSD recognition unit 140 are configured to provide the converted image.

상기 패널 인식부(110)는 카메라(200)를 통해 복수의 마커(410, 411, 420, 421)와 상기 마커(410, 411, 420, 421) 주변의 패턴을 포함한 캘리브레이션 패널(400)이 촬영된 카메라 이미지를 수신하여 상기 마커(410, 411, 420, 421)를 검출하고, 상기 검출된 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표를 추출한다.The panel recognition unit 110 photographs the calibration panel 400 including a plurality of markers 410, 411, 420, 421 and patterns around the markers 410, 411, 420, 421 through the camera 200. The markers 410, 411, 420, and 421 are detected by receiving the received camera image, and the coordinates of the detected markers 410, 411, 420, and 421 are extracted.

즉 상기 패널 인식부(110)는 상기 카메라 이미지 내에 존재하는 캘리브레이션 패널(400)의 마커(410, 411, 420, 421)를 검색하여 좌표값들을 추출하고, 상기 추출된 좌표값들은 이미지 생성부(120)에서 생성되는 조감도 이미지의 조정을 위해 사용될 수 있도록 한다.That is, the panel recognition unit 110 searches for the markers 410, 411, 420, and 421 of the calibration panel 400 existing in the camera image to extract coordinate values, and the extracted coordinate values are an image generator ( The bird's eye view generated at 120 may be used for adjustment of the image.

여기서, 캘리브레이션 패널(400)은 동심원 무늬를 갖는 복수의 마커(410, 411, 420, 421)와 상기 마커(410, 411, 420, 421) 주변에 복수의 정방형 격자 무늬가 등간격으로 배치된 패턴을 포함한 제1 패널 영역(P1)과, 최적의 캘리브레이션을 수행하기 위한 제1 가이드부(440)와 제2 가이드부(441)가 배치된 제2 패널 영역(P2)을 포함하여 구성되고, 상기 제2 패널 영역(P2)은 차량(300)의 후측면 뒷바퀴(310)에 제1 가이드부(440)가 위치되도록 한다.Here, the calibration panel 400 is a pattern in which a plurality of markers 410, 411, 420, 421 having concentric patterns and a plurality of square lattice patterns are disposed at equal intervals around the markers 410, 411, 420, 421. And a first panel region P1 including a second panel region and a second panel region P2 on which a first guide portion 440 and a second guide portion 441 are disposed to perform an optimal calibration. The second panel region P2 allows the first guide part 440 to be positioned on the rear rear wheel 310 of the vehicle 300.

또한, 상기 마커(410, 411, 420, 421)는 일정 크기를 형성한 마커(410, 420)와, 상기 마커(410, 420)의 동심원 크기보다 상대적으로 작은 동심원 무늬를 갖는 보조 마커(411, 421)로 이루어져, 카메라(200)에서 먼 위치의 마커(410, 420)는 크게 설계되어 마커가 용이하게 인식될 수 있도록 한다.In addition, the markers 410, 411, 420, and 421 may include markers 410 and 420 having a predetermined size and an auxiliary marker 411 having a concentric pattern that is relatively smaller than the concentric circles of the markers 410 and 420. 421, the markers 410 and 420 located far from the camera 200 are designed to be large so that the markers can be easily recognized.

또한, 상기 캘리브레이션 패널(400)은 정방형 격자 무늬가 등간격으로 배치된 패턴의 교차점을 체커(430, 431, 432, 433)로 이용하여 정밀한 위치인식이 수행될 수 있도록 한다.In addition, the calibration panel 400 may perform precise position recognition by using the intersection points of patterns in which square grids are arranged at equal intervals as checkers 430, 431, 432, and 433.

상기 캘리브레이션 패널(400)의 배치가 완료되면, 카메라(200)를 통해 촬영이 이루어지고, 상기 카메라(200)를 통해 차량(300)과 캘리브레이션 패널(400)이 포함된 카메라 이미지가 촬영된다.When the arrangement of the calibration panel 400 is completed, photographing is performed through the camera 200, and a camera image including the vehicle 300 and the calibration panel 400 is photographed through the camera 200.

또한, 상기 캘리브레이션 패널(400)은 마커와 패턴이 바닥면과의 색상 구분이 용이하도록 서로 다른 색, 예를 들면, 검정색과 노랑색, 검정색과 흰색 등으로 이루어진다.In addition, the calibration panel 400 is made of different colors, for example, black and yellow, black and white so that the marker and the pattern can be easily distinguished from the bottom surface.

또한, 상기 패널 인식부(110)는 렌즈 왜곡이 있는 경우, 상기 카메라 이미지에 대한 왜곡 보정을 수행할 수도 있다.In addition, when there is lens distortion, the panel recognition unit 110 may perform distortion correction on the camera image.

상기 이미지 생성부(120)는 상기 추출된 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표를 기초로 상기 카메라 이미지를 시점 변환하여 조감도 이미지를 생성하는 구성으로서, 상기 조감도 이미지는 저장부(150)에 저장된 룩업 테이블(LUT)을 이용하여 투시 변환을 통해 생성될 수 있다.The image generating unit 120 generates a bird's eye view image by converting the camera image based on the coordinates of the extracted markers 410, 411, 420, and 421. The bird's eye view image is a storage unit 150. The lookup table stored in the LUT may be generated through perspective transformation.

즉 상기 이미지 생성부(120)는 바닥면상의 이미지의 위치 데이터가 카메라의 위치로부터 초점 거리를 갖는 스크린 평면상으로 투영되는 방식으로 투시 변환을 수행한다.That is, the image generating unit 120 performs perspective conversion in such a manner that the position data of the image on the bottom surface is projected onto the screen plane having the focal length from the position of the camera.

상기 패턴 보정부(130)는 상기 조감도 이미지에서 마커(410, 411, 420, 421) 주변의 패턴을 추출하고, 상기 추출된 패턴을 정상 조감도 이미지(예를 들면, 영상 인식 알고리즘의 파라미터가 최적의 값으로 설정된 인식 시스템의 입력 이미지)의 정상 패턴과 비교하여 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최소가 되도록 상기 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표값을 조정하는 구성으로서, 차량에 따라 서로 다른 위치에 카메라, 렌즈, 카메라의 설치 각도, 설치 방향 등이 설치된 위치에서 미리 약속된 위치에서 취득한 캘리브레이션 패널(400)을 포함한 카메라 이미지를 최적 파라미터인 카메라 위치에서의 캘리브레이션 패널 위치로 변환하기 위한 좌표값들을 조정한다.The pattern correction unit 130 extracts a pattern around the markers 410, 411, 420, and 421 from the bird's-eye view image, and extracts the extracted pattern from a normal bird's-eye view image (for example, an image recognition algorithm parameter is optimal). And a coordinate value of the markers 410, 411, 420, and 421 so as to minimize the difference between the extracted pattern and the normal pattern in comparison with the normal pattern of the input image of the recognition system set as the value. Camera image including the calibration panel 400 acquired at a predetermined position from the position where the camera, lens, camera installation angle, installation direction, etc. are installed at different positions according to the Adjust the coordinate values to

또한, 상기 패턴 보정부(130)는 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표를 서브 픽셀 단위로 조정함으로써 조감도 이미지를 보정한다.In addition, the pattern correction unit 130 corrects the bird's eye view image by adjusting the coordinates of the markers 410, 411, 420, and 421 in subpixel units.

또한, 상기 패턴 보정부(130)는 하나의 마커 당 좌표와 패턴 비교 과정은 복수회가 이루어질 수 있고, 패턴 비교를 통해 해당 마커의 최적의 좌표값을 찾을 때까지 반복수행된다.In addition, the pattern correction unit 130 may be performed a plurality of times the coordinates and pattern comparison process per one marker, iteratively performed until the optimum coordinate value of the marker through the pattern comparison.

상기 BSD 인식부(140)는 상기 조정된 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표 값을 근거로 카메라 이미지에서 BSD 인식에 사용할 이미지 변환용 회전각도와 상기 조감도 이미지에서 잘라낼 경계 영역을 추출하여 뷰 이미지 영역을 결정한다.The BSD recognizer 140 extracts a rotation angle for image conversion to be used for BSD recognition and a boundary region to be cut out from the bird's eye view image, based on the coordinate values of the adjusted markers 410, 411, 420, and 421. Determine the view image area.

또한, 상기 BSD 인식부(140)는 상기 조감도 이미지에서 위험 영역인 제1 BSD 영역(510)과 경고 영역인 제2 BSD 영역(520)을 인식하기 위해 캘리브레이션 패널의 인식을 통해 바닥면의 제1 BSD 영역(510)과 제2 BSD 영역(520)에 해당하는 이미지 위치를 계산을 통해 추출한다.In addition, the BSD recognizer 140 recognizes the first BSD area 510, which is a dangerous area, and the second BSD area 520, which is a warning area, from the bird's eye view image through recognition of a calibration panel. Image positions corresponding to the BSD region 510 and the second BSD region 520 are extracted through calculation.

또한, 상기 BSD 인식부(140)는 무한대에 대응하는 임의의 거리를 계산하여 수평선(530) 위치를 추출한다.In addition, the BSD recognizer 140 extracts the horizontal line 530 by calculating an arbitrary distance corresponding to infinity.

즉 임의의 위치를 무한대로 멀리하면, 수평선에 해당하므로, 상기 조감도 이미지에서 무한대로 먼 y에 대하여 x를 이동하면서 이미지상의 위치를 계산하여 수평선의 위치를 추출한다.That is, if the arbitrary position is far away from infinity, it corresponds to the horizontal line, and the position of the horizontal line is extracted by calculating the position on the image while moving x with respect to the infinitely far y in the bird's eye view image.

또한, 상기 BSD 인식부(140)는 상기 수평선을 추출한 다음, 상기 수평선의 각도가 수평이 되도록 회전각도를 계산하고, 상기 제1 및 제2 BSD 영역(510, 520)을 포함하며 상기 추출된 수평선(530) 아래의 바닥면 영역이 일정 부분을 포함하도록 상기 조감도 이미지에서 뷰 이미지 영역(540)을 산출한다.In addition, the BSD recognition unit 140 extracts the horizontal line, calculates a rotation angle so that the angle of the horizontal line is horizontal, and includes the first and second BSD regions 510 and 520 and the extracted horizontal line The view image area 540 is calculated from the bird's eye view image such that the bottom area below the area 530 includes a portion.

즉 상기 BSD 인식부(140)는 영상 인식 알고리즘의 파라미터가 최적의 값으로 설정된 인식 시스템의 입력 이미지와, 유사 또는 동일한 이미지로 변환된 이미지로서, 조감도 이미지에서 일부를 잘라낸 뷰 이미지를 제공하는데 상기 뷰 이미지는 y축 방향의 이미지 영역(l)은 수평선 아래의 바닥면 영역이 적어도 2/3를 구성하도록 한다.That is, the BSD recognizer 140 provides a view image obtained by cutting a part of the bird's eye view image as an image converted into a similar or identical image to an input image of a recognition system in which a parameter of an image recognition algorithm is set to an optimal value. The image is such that the image region l in the y-axis direction constitutes at least two thirds of the bottom region below the horizontal line.

또한, 상기 BSD 인식부(140)는 x축 방향의 이미지 영역은 제1 및 제2 BSD 영역(510, 520)을 포함하여 BSD 인식에 사용할 이미지 변환용 회전각도와 잘라낼 경계 영역을 결정하고, 상기 회전각도와 경계 영역이 적용된 뷰 이미지 영역(540)을 구성한다.In addition, the BSD recognition unit 140 includes the first and second BSD regions 510 and 520 in the x-axis direction to determine the rotation angle for image conversion to be used for BSD recognition and the boundary region to be cropped. The view image area 540 to which the rotation angle and the boundary area are applied is configured.

또한, 상기 BSD 인식부(140)는 상기 결정된 경계 영역과 회전값을 적용하여 생성할 이미지의 팩셀 위치들에 해당하는 원 이미지와의 사이에 상기 결정된 캘리브레이션 데이터에 대한 룩업 테이블(Look Up Table, LUT)을 생성하고, 상기 생성된 룩업 테이블은 저장부(150)에 저장되도록 한다.In addition, the BSD recognizer 140 may look up a table for the determined calibration data between the determined boundary area and the original image corresponding to the pack cell positions of the image to be generated by applying the rotation value. ), And the generated lookup table is stored in the storage 150.

상기 룩업 테이블은 새롭게 생성하여 저장할 수도 있고, 이미 저장된 룩업 테이블의 정보를 갱신하여 저장할 수도 있다.The lookup table may be newly generated and stored, or the information of the already stored lookup table may be updated and stored.

다음은 본 발명에 따른 BSD 캘리브레이션 방법을 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명한다.Next, a BSD calibration method according to the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 5.

패널 인식부(110)가 카메라(200)를 통해 복수의 마커(410, 411, 420, 421)와 상기 마커(410, 411, 420, 421) 주변의 패턴을 포함한 캘리브레이션 패널(400)이 촬영된 카메라 이미지를 획득하여 마커(410, 411, 420, 421)를 검출하고, 상기 검출된 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표를 추출(S100)한다.The panel recognition unit 110 captures the calibration panel 400 including the plurality of markers 410, 411, 420, 421 and patterns around the markers 410, 411, 420, 421 through the camera 200. The markers 410, 411, 420, and 421 are detected by acquiring a camera image, and the coordinates of the detected markers 410, 411, 420, and 421 are extracted (S100).

이미지 생성부(120)는 상기 패널 인식부(110)에서 추출한 상기 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표를 기초하여 상기 카메라 이미지를 시점 변환한 조감도 이미지를 생성(S110)한다.The image generator 120 generates a bird's-eye view image of the camera image based on the coordinates of the markers 410, 411, 420, and 421 extracted by the panel recognition unit 110 (S110).

패턴 보정부(130)는 상기 이미지 생성부(120)에서 생성된 조감도 이미지에서 상기 마커(410, 411, 420, 421) 주변의 패턴을 추출하여 분석(S120)하고, 상기 추출된 패턴을 정상 조감도 이미지의 정상 패턴과 비교(S130)하여 최적값인지 판단한다.The pattern corrector 130 extracts and analyzes a pattern around the markers 410, 411, 420, and 421 from the bird's-eye view image generated by the image generator 120 (S120), and analyzes the extracted pattern in a normal bird's-eye view. The comparison with the normal pattern of the image (S130) determines whether it is an optimal value.

상기 S130 단계의 비교 결과, 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최적의 최솟값이 아니면 상기 패턴 보정부(130)는 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최솟값이 되도록 상기 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표값을 조정(S140)한다.As a result of the comparison in step S130, if the difference between the extracted pattern and the normal pattern is not an optimal minimum value, the pattern correction unit 130 may display the markers 410, such that the difference between the extracted pattern and the normal pattern becomes a minimum value. The coordinate values 411, 420, and 421 are adjusted (S140).

또한, 상기 S130 단계의 비교 결과, 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최솟값이며, BSD 인식부(140)는 상기 패턴 보정부(130)에서 조정된 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표 값을 근거로 카메라 이미지에서 BSD 인식에 사용할 이미지 변환용 회전각도와 상기 조감도 이미지에서 잘라낼 경계 영역을 결정하여 뷰 이미지 영역 추출(S150)한다.In addition, as a result of the comparison of step S130, the difference between the extracted pattern and the normal pattern is the minimum value, and the BSD recognizer 140 adjusts the markers 410, 411, 420, and 421 adjusted by the pattern corrector 130. On the basis of the coordinate value of, a rotation angle for image conversion to be used for BSD recognition in the camera image and a boundary region to be cut out from the bird's eye view image are determined to extract the view image region (S150).

상기 S150 단계를 수행한 다음, 상기 BSD 인식부(140)는 상기 결정된 회전각도와 경계 영역을 적용하여 생성할 뷰 이미지 영역(540)의 캘리브레이션 데이터를 생성하고, 상기 생성된 캘리브레이션 데이터는 저장부(150)에 생성할 뷰 이미지 영역의 픽셀 위치들에 해당하는 원 이미지와의 사이에 LUT(Look Up Table)로 저장되도록(S160) 한다.After performing step S150, the BSD recognizer 140 generates calibration data of the view image area 540 to be generated by applying the determined rotation angle and the boundary area, and the generated calibration data is stored in the storage unit ( In operation S160, the image is stored as a look up table (LUT) between the original image corresponding to the pixel positions of the view image area to be generated.

따라서, 영상 인식 알고리즘의 파라미터가 최적의 값으로 설정된 인식 시스템의 입력 이미지와, 유사 또는 동일한 이미지로 변환된 이미지가 입력으로 제공될 수 있도록 구성함으로써, 카메라의 위치 변화에 따른 영상 인식 알고리즘의 내부 파라미터를 튜닝 없이 사용할 수 있게 된다.Therefore, an internal parameter of the image recognition algorithm according to a change in the position of the camera may be provided by configuring the input image of the recognition system in which the parameter of the image recognition algorithm is set to an optimal value and an image converted into a similar or identical image. Can be used without tuning.

상기와 같이, 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야의 숙련된 당업자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.As described above, it has been described with reference to a preferred embodiment of the present invention, but those skilled in the art various modifications and changes of the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention described in the claims below I can understand that you can.

또한, 본 발명의 특허청구범위에 기재된 도면번호는 설명의 명료성과 편의를 위해 기재한 것일 뿐 이에 한정되는 것은 아니며, 실시예를 설명하는 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있으며, 상술된 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있으므로, 이러한 용어들에 대한 해석은 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In addition, the reference numerals described in the claims of the present invention are not limited to the above described for clarity and convenience of the description, but are not limited thereto, the thickness of the lines shown in the drawings, the size of the components, etc. May be exaggerated for clarity and convenience of the description, and the above terms are terms defined in consideration of functions in the present invention, and may vary according to the intention or custom of the user or operator, and thus interpretation of these terms Will be made based on the contents throughout the specification.

100 : BSD 캘리브레이션 장치 110 : 패널 인식부
120 : 이미지 생성부 130 : 패턴 보정부
140 : BSD 인식부 200 : 카메라
300 : 차량 310 : 뒷바퀴
400 : 캘리브레이션 패널 410, 420 : 마커
411, 421 : 보조 마커 430, 431, 432, 433 : 체커
440 : 제1 가이드부 441 : 제2 가이드부
500 : 카메라 이미지 510 : 제1 BSD 영역
520 : 제2 BSD 영역 530 : 수평선
540 : 뷰 이미지 영역
100: BSD calibration device 110: panel recognition unit
120: image generating unit 130: pattern correction unit
140: BSD recognition unit 200: camera
300: vehicle 310: rear wheel
400: calibration panel 410, 420: marker
411, 421: auxiliary markers 430, 431, 432, 433: checkers
440: first guide portion 441: second guide portion
500: camera image 510: first BSD region
520: second BSD area 530: the horizontal line
540: view image area

Claims (10)

복수의 마커(410, 411, 420, 421)와 상기 마커(410, 411, 420, 421) 주변의 패턴을 포함한 캘리브레이션 패널(400)이 촬영된 카메라 이미지에서 상기 마커(410, 411, 420, 421)를 검출하여 상기 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표를 추출하는 패널 인식부(110);
상기 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표를 기초로 상기 카메라 이미지를 시점 변환하여 조감도 이미지를 생성하는 이미지 생성부(120);
상기 조감도 이미지에서 마커(410, 411, 420, 421) 주변의 패턴을 추출하고, 상기 추출된 패턴을 정상 조감도 이미지의 정상 패턴과 비교하여 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최소가 되도록 상기 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표값을 조정하는 패턴 보정부(130);
상기 조정된 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표 값을 근거로 카메라 이미지에서 BSD 인식에 사용할 이미지 변환용 회전각도와 상기 조감도 이미지에서 잘라낼 경계 영역을 추출하여 뷰 이미지 영역을 결정하는 BSD 인식부(140); 및
상기 결정된 회전각도와 경계 영역을 적용하여 생성할 뷰 이미지의 픽셀 위치들에 해당하는 원 이미지와의 사이에 결정된 캘리브레이션 데이터를 저장하는 저장부(150)를 포함하는 BSD 캘리브레이션 장치.
The markers 410, 411, 420, and 421 in the camera image in which the calibration panel 400 including the plurality of markers 410, 411, 420, and 421 and a pattern around the markers 410, 411, 420, and 421 is captured. A panel recognition unit 110 for detecting the coordinates of the markers 410, 411, 420, and 421;
An image generator 120 generating a bird's eye view image by converting the camera image from the viewpoint based on the coordinates of the markers 410, 411, 420, and 421;
Extracting a pattern around the markers 410, 411, 420, and 421 from the bird's eye view image, and comparing the extracted pattern with a normal pattern of a normal bird's-eye view image to minimize the difference between the extracted pattern and the normal pattern. A pattern corrector 130 that adjusts coordinate values of the markers 410, 411, 420, and 421;
BSD recognition to determine a view image area by extracting a rotation angle for image conversion to be used for BSD recognition and a boundary region to be cut out from the bird's eye view image based on coordinate values of the adjusted markers 410, 411, 420, and 421. Unit 140; And
And a storage unit (150) for storing the determined calibration data between the original image corresponding to the pixel positions of the view image to be generated by applying the determined rotation angle and the boundary region.
제 1 항에 있어서,
상기 BSD 인식부(140)는 상기 조감도 이미지에서 바닥면의 BSD 영역(510, 520)에 대응하는 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 BSD 캘리브레이션 장치.
The method of claim 1,
The BSD recognizing unit 140 calculates a position corresponding to the BSD region (510, 520) of the bottom surface in the bird's eye view image.
제 2 항에 있어서,
상기 BSD 인식부(140)는 상기 조감도 이미지에서 무한대에 대응하는 임의의 거리를 계산하여 수평선(530) 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 BSD 캘리브레이션 장치.
The method of claim 2,
The BSD recognizing unit 140 calculates the position of the horizontal line 530 by calculating an arbitrary distance corresponding to infinity in the bird's eye view image.
제 3 항에 있어서,
상기 BSD 인식부(140)는 상기 수평선의 각도가 수평이 되도록 회전각도를 계산하고, 상기 BSD 영역(510, 520)을 포함하며 수평선 아래의 바닥면이 일정 높이를 포함하도록 상기 조감도 이미지에서 뷰 이미지 영역(540)을 산출하는 것을 특징으로 하는 BSD 캘리브레이션 장치.
The method of claim 3, wherein
The BSD recognizer 140 calculates a rotation angle so that the angle of the horizontal line is horizontal, and includes the BSD regions 510 and 520 and the view image in the bird's eye view image so that the bottom surface below the horizontal line has a certain height. BSD calibration device, characterized in that it calculates an area (540).
제 4 항에 있어서,
상기 캘리브레이션 데이터는 LUT(Look Up Table)로 저장되는 것을 특징으로 하는 BSD 캘리브레이션 장치.
The method of claim 4, wherein
And the calibration data is stored as a look up table (LUT).
a) 패널 인식부(110)가 복수의 마커(410, 411, 420, 421)와 상기 마커(410, 411, 420, 421) 주변의 패턴을 포함한 캘리브레이션 패널(400)이 촬영된 카메라 이미지를 획득하여 상기 마커(410, 411, 420, 421)를 검출하고, 상기 검출된 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표를 추출하는 단계;
b) 이미지 생성부(120)가 상기 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표를 기초로 상기 카메라 이미지를 시점 변환하여 조감도 이미지를 생성하는 단계;
c) 패턴 보정부(130)가 상기 조감도 이미지에서 마커(410, 411, 420, 421) 주변의 패턴을 추출하고, 상기 추출된 패턴을 분석하여 정상 조감도 이미지의 정상 패턴과 비교하는 단계;
d) 상기 c) 단계의 비교 결과, 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최솟값인지 판단하여 최솟값이 아니면 상기 패턴 보정부(130)가 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최솟값이 되도록 상기 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표값을 조정하는 단계;
e) 상기 c) 단계의 비교 결과, 상기 추출된 패턴과 정상 패턴 사이의 차이가 최솟값이며, BSD 인식부(140)가 상기 조정된 마커(410, 411, 420, 421)의 좌표 값을 근거로 카메라 이미지에서 BSD 인식에 사용할 이미지 변환용 회전각도와 상기 조감도 이미지에서 잘라낼 경계 영역을 결정하는 단계; 및
f) 상기 BSD 인식부(140)가 상기 결정된 회전각도와 경계 영역을 적용하여 생성할 뷰 이미지 영역(540)의 캘리브레이션 데이터를 생성하고, 상기 생성된 캘리브레이션 데이터를 저장부(150)에 저장하는 단계를 포함하는 BSD 캘리브레이션 방법.
a) The panel recognition unit 110 acquires a camera image in which the calibration panel 400 including the plurality of markers 410, 411, 420, 421 and a pattern around the markers 410, 411, 420, 421 is photographed Detecting the markers (410, 411, 420, 421) and extracting coordinates of the detected markers (410, 411, 420, 421);
b) the image generating unit 120 converts the camera image based on the coordinates of the markers 410, 411, 420, and 421 to generate a bird's eye view image;
c) extracting, by the pattern corrector 130, patterns around the markers 410, 411, 420, and 421 from the bird's-eye view image, analyzing the extracted patterns, and comparing the extracted patterns with normal patterns of the normal bird's-eye view image;
d) As a result of the comparison in step c), it is determined whether the difference between the extracted pattern and the normal pattern is a minimum value, so that the difference between the extracted pattern and the normal pattern is the minimum value if the difference is not the minimum value. Adjusting coordinate values of the markers (410, 411, 420, 421);
e) As a result of the comparison in step c), the difference between the extracted pattern and the normal pattern is a minimum value, and the BSD recognizer 140 based on the coordinate values of the adjusted markers 410, 411, 420, and 421. Determining a rotation angle for image conversion to be used for BSD recognition in a camera image and a boundary area to be cropped from the bird's eye view image; And
f) generating, by the BSD recognizing unit 140, calibration data of the view image area 540 to be generated by applying the determined rotation angle and the boundary area, and storing the generated calibration data in the storage unit 150. BSD calibration method comprising a.
제 6 항에 있어서,
상기 뷰 이미지 영역(540)은 상기 조감도 이미지에서 바닥면의 BSD 영역(510, 520)에 대응하는 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 BSD 캘리브레이션 방법.
The method of claim 6,
And the view image area (540) includes an area corresponding to the BSD area (510, 520) of the bottom surface in the bird's eye view image.
제 7 항에 있어서,
상기 뷰 이미지 영역(540)은 상기 조감도 이미지에서 임의의 수평선(530) 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 BSD 캘리브레이션 방법.
The method of claim 7, wherein
And the view image area (540) comprises an arbitrary horizontal line (530) area in the bird's eye view image.
제 8 항에 있어서,
상기 뷰 이미지 영역(540)은 상기 수평선(530) 아래의 바닥면 영역을 일정 부분 이상 포함하는 것을 특징으로 하는 BSD 캘리브레이션 방법.
The method of claim 8,
The view image area (540) comprises at least a portion of the bottom surface area below the horizontal line (530).
제 9 항에 있어서,
상기 캘리브레이션 데이터는 생성할 뷰 이미지 영역의 픽셀 위치들에 해당하는 원 이미지와의 사이에 LUT(Look Up Table)로 저장되는 것을 특징으로 하는 BSD 캘리브레이션 방법.
The method of claim 9,
The calibration data is stored in a look up table (LUT) between the original image corresponding to the pixel positions of the view image area to be generated, BSD calibration method.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115086540A (en) * 2021-03-15 2022-09-20 青岛海尔电冰箱有限公司 Refrigerator and method for configuring camera area thereof

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009288152A (en) * 2008-05-30 2009-12-10 Nippon Soken Inc Calibration method of on-vehicle camera
KR100948886B1 (en) * 2009-06-25 2010-03-24 주식회사 이미지넥스트 Tolerance compensating apparatus and method for automatic vehicle-mounted camera
JP2011107990A (en) * 2009-11-17 2011-06-02 Fujitsu Ltd Calibration device
KR101245529B1 (en) 2009-03-17 2013-03-21 주식회사 만도 Camera calibration method
KR20140076415A (en) * 2012-12-12 2014-06-20 현대자동차주식회사 Apparatus and method for providing information of blind spot
KR20180012494A (en) * 2016-07-27 2018-02-06 현대모비스 주식회사 Apparatus and method for compensating tolerance of vehicle-mounted camera

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009288152A (en) * 2008-05-30 2009-12-10 Nippon Soken Inc Calibration method of on-vehicle camera
KR101245529B1 (en) 2009-03-17 2013-03-21 주식회사 만도 Camera calibration method
KR100948886B1 (en) * 2009-06-25 2010-03-24 주식회사 이미지넥스트 Tolerance compensating apparatus and method for automatic vehicle-mounted camera
JP2011107990A (en) * 2009-11-17 2011-06-02 Fujitsu Ltd Calibration device
KR20140076415A (en) * 2012-12-12 2014-06-20 현대자동차주식회사 Apparatus and method for providing information of blind spot
KR20180012494A (en) * 2016-07-27 2018-02-06 현대모비스 주식회사 Apparatus and method for compensating tolerance of vehicle-mounted camera

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115086540A (en) * 2021-03-15 2022-09-20 青岛海尔电冰箱有限公司 Refrigerator and method for configuring camera area thereof
WO2022193763A1 (en) * 2021-03-15 2022-09-22 青岛海尔电冰箱有限公司 Refrigerator and configuration method for photographing region thereof

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