KR102099299B1 - 객체 검출 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

객체 검출 장치 및 방법이 개시된다. 객체 검출 장치는 객체에 대한 영상 이미지를 획득하는 영상 획득부, 획득한 영상 이미지에서 각 픽셀의 R, G, B 계조 값을 보정하여, 회색 음영 이미지로 변환하는 영상 보정부, 그리고 회색 음영 이미지를 이용하여 객체를 판단하는 객체 판단부를 포함할 수 있다.

Description

객체 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING OBJECT}
본 발명은 객체 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
객체 검출 장치는 객체를 촬영하여 영상을 획득하고 획득 영상에서 다양한 방법을 통해 객체를 검출한다. 객체 검출 장치가 검출하는 객체는 차량, 사람 등이 될 수 있다. 특히, 차량을 검출하는 객체 검출 장치의 경우, 저조도 환경(예를 들면, 터널 환경)에서 차량을 검출함에 있어서 빛 번짐 현상이 발생할 수 있다. 저조도 환경의 특징인 빛 번짐 현상이 발생하게 되면, 2D 영상에서 차량의 색상 정보와 엣지 정보가 손실된다. 이러한 영상 왜곡으로 인해, 객체 검출 장치의 성능이 저하될 수 있다.
일반적으로 빛 번짐 영역을 보정할 때 가장 많이 사용되는 기술은 HDR(High Dynamic Range)영상을 이용한 보정 방법이 있다. 이 방법은 카메라의 노출 시간을 조절하는 방법으로서, 노출 시간이 서로 다른 영상을 여러 장 찍은 후에 시간에 따라 다르게 나타나는 영역에 대해서 영상 값을 취득한다. 이 방법을 사용할 경우 효과적으로 빛 번짐 영역에 대한 보정 처리가 가능하지만, 움직이는 객체에 의한 빛 번짐 형상은 시간에 따라 빛 번짐 영역이 이동하므로, 차량과 같이 움직이는 객체에 대한 빛 번짐에 대해서는 적합하지 않다. 이를 개선하기 위해 최근에는 움직이는 객체에 대한 빛 번짐 영역을 보정하는 기술에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 저조도 환경에서 빛 번짐 현상을 보정하는 객체 검출 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 객체 검출 장치가 제공된다. 상기 객체 검출 장치는, 객체에 대한 영상 이미지를 획득하는 영상 획득부, 상기 획득한 영상 이미지에서 각 픽셀의 R, G, B 계조 값을 보정하여, 회색 음영 이미지로 변환하는 영상 보정부, 그리고 상기 회색 음영 이미지를 이용하여 객체를 판단하는 객체 판단부를 포함할 수 있다.
상기 영상 보정부는 상기 각 픽셀의 R, G, B 계조 값을 픽셀 내에서 동일한 계조 값으로 변경하여, 상기 회색 음영 이미지로 변환할 수 있다.
상기 영상 보정부는 상기 각 픽셀의 R, G, B 계조 값을 픽셀 내에서 B 계조 값으로 모두 복사하여, 상기 회색 음영 이미지로 변환할 수 있다.
상기 객체는 차량일 수 있다.
상기 차량은 터널 내에서 이동하는 차량일 수 있다.
상기 객체는 저조도에서 움직이는 객체일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 객체 검출 장치가 객체를 검출하는 방법이 제공된다.
상기 방법은, 상기 객체에 대한 영상 이미지를 촬영하는 단계, 상기 촬영한 영상 이미지에서 각 픽셀의 R, G, B 계조 값을 보정하여, 흑백 음영 이미지로 변환하는 단계, 그리고 상기 흑백 음영 이미지를 이용하여 객체를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변환하는 단계는, 상기 각 픽셀의 R, G, B 계조 값을 픽셀 내에서 동일한 계조 값으로 변경하여, 상기 흑백 음영 이미지로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변환하는 단계는, 상기 각 픽셀의 R, G, B 계조 값을 픽셀 내에서 B 계조 값으로 모두 복사하여, 상기 흑백 음영 이미지로 변환할 수 있다.
상기 객체는 차량일 수 있다.
상기 객체는 저조도에서 움직이는 객체일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 영상 이미지에서 RGB 채널을 변경함으로써, 저조도 환경에서의 빛 번짐 현상을 개선할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정부의 채널 변환 방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정부가 터널내 차량에 대해서 채널 변경한 결과를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 방법을 나타내는 플로우차트이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한 명세서 전체에서 객체는 차량, 사람, 동물 등 움직이는 객체를 지칭할 수 있다. 다만, 아래의 설명에서는 설명의 편의상 객체로서 저조도 환경에서 빛 번짐 현상이 빈번히 발생하는 차량인 경우를 가정하여 설명하지만, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 않는다.
본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 장치는 RGB 영상 이미지를 보정하여 저조도 환경 내에서 객체를 검출하는 성능을 향상시킬 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 장치는 RGB 영상 이미지을 BBB 영상이미지로 보정하는 전처리 단계를 통해, 객체(예를 들면, 차량)의 엣지 부분에 대한 검출 성능을 개선하여, 객체 검출 성능을 향상시킬 수 있다. 이하에서는 이러한 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 장치 및 방법에 대해서 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 장치(100)를 나타내는 블록도이다.
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 장치(100)는 영상 획득부(110), 영상 보정부(120), 그리고 객체 판단부(130)를 포함한다.
영상 획득부(110)는 객체에 대한 영상 이미지를 획득한다. 영상 획득부(110)는 객체에 대한 영상 이미지를 획득하기 위해 소정의 위치에 설치될 수 있으며, 객체에 대한 영상을 촬영할 수 있다. 이와 같은 영상 획득부(110)는 카메라(예를 들면, CCTV 카메라)로 구현될 수 있다. 이하에서는 영상 획득부(110)가 획득한 객체에 대한 영상 이미지를 객체 영상 이미지'라 한다.
영상 보정부(120)는 빛 번짐을 개선하기 위해, 영상 획득부(110)가 획득한 객체 영상 이미지에 대해서 영상 보정을 수행한다.
영상 획득부(110)가 획득한 객체 영상 이미지는 터널 환경과 같은 저조도 환경에서는 빛 번짐 현상이 발생할 수 있다. 이러한 빛 번짐 현상으로 인해 객체를 검출하는 성능이 저하될 수 있다. 예를 들어, 빛 번짐 현상으로 인해 차량의 주위가 붉은 빛이 발생하는 경우, 차량의 엣지(edge)가 뚜렷하지 않은 상태가 될 수 있다. 이로 인해, 엣지 기반으로 차량을 검출하는 객체 검출 장치(100)는 성능 저하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정부(120)는 저조도 환경에서 영상 인식의 정확성을 높이기 위해 전처리 과정으로서 빛 번짐 현상을 제거하는 영상 보정을 수행한다.
영상 보정부(120)가 영상 보정을 수행하는 방법을 아래에서 좀 더 상세하게 설명한다.
영상 보정부(120)는 객체 영상 이미지에서 RGB 채널을 BBB 채널로 채널 변환 과정을 수행하여, 빛 번짐 현상을 개선한다. 저조도 환경에서는 B(Blue) 값에 의한 빛 번짐 현상이 발생하기 어려우므로, 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정부(120)는 RGB 채널을 BBB 채널로 보정한다. 영상의 각 픽셀은 R(빨간색), G(녹색), B(파란색)의 농도에 따라 색이 정의된다. 각 색상 별 0~255 단계의 계조로 표시되며, 각 계조(색상 단계)의 조합으로 총 16,777,216 가지의 색이 정의될 수 있다. 예를 들어, 영상 이미지에서 빨간색의 픽셀은 RGB 채널에서 R 값이 가장 높은 값을 가진다. 영상 보정부(120)는 각 픽셀의 RGB 값에서 B 값으로 모두 복사하여, RGB 채널을 BBB 채널로 변환한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정부(120)의 채널 변환 방법을 나타내는 도면이다.
도 2에서, 210, 220, 230은 각각 하나의 픽셀을 나타낸다. 픽셀(210)은 RGB 값으로서 R=220, G=20, G=5를 가지고, 픽셀(220)은 RGB 값으로서 R=20, G=220, B=5를 가지며, 픽셀(230)은 RGB 값으로서 R=20, G=20, B=220를 가진다.
영상 보정부(120)는 각 픽셀의 RGB 값을 B 값으로 모두 복사하여, RGB 채널을 BBB 채널로 변경한다. 영상 보정부(120)가 RGB 채널을 BBB 채널로 변경할 시에는 객체 영상 이미지는 회색(흑백) 음영 모드로 변환된다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 영상 보정부(120)는 픽셀(210)에 대해서 RGB=(220, 20, 5)를 RGB=(5, 5, 5)로 채널 변경하며, 210'와 같이 어둡게 변환된다. 영상 보정부(120)는 픽셀(220)에 대해서 RGB=(20, 220, 5)를 RGB=(5, 5, 5)로 채널 변경하며, 220'와 같이 어둡게 변환된다. 그리고 영상 보정부(120)는 픽셀(230)에 대해서 RGB=(20, 20, 220)를 RGB=(220, 220, 220)로 채널 변경하며, 230'와 같이 밝게 변환된다. 즉, 영상 보정부(120)가 RGB 채널을 BBB 채널로 채널 변경하는 경우, B 값이 높은 픽셀(230)은 밝게 변환되고, B 값이 낮은 픽셀(210,220)은 어둡게 변환된다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정부(120)가 터널내 차량에 대해서 채널 변경한 결과를 나타내는 도면이다.
도 3에 나타낸 바와 같이, 영상 보정부(120)는 터널내 차량에 대한 영상 이미지(310)에 대해서 각 픽셀의 RGB 채널을 BBB 채널로 변경하여, 보정 이미지(310')를 생성한다. 영상 이미지(310)은 후미 등 부분에서 빛 번짐 현상이 발생하여 차량 엣지 부분이 뚜렷하지 않으나, 영상 보정부(120)에 의해 생성된 보정 이미지(310')(즉, BBB 채널로 변경된 이미지)는 붉은 부분이 어둡게 처리되어, 차량 엣지 부분이 더욱 뚜렷하게 변경된다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정부(120)는 각 픽셀의 RGB 채널을 BBB 채널로 전환함으로써, 붉은 빛에 의한 번짐 영역을 어둡게 보정할 수 있다. 이를 통해 터널과 같은 저조도 환경에서 차량의 불빛에 의한 영상 이미지의 빛 번짐을 막을 수 있으며, 객체 판단부(130)의 객체(차량)의 검출 성능을 향상시킬 수 있다.
객체 판단부(130)는 영상 보정부(120)로부터 보정된 영상 이미지(즉, BBB 채널로 변경된 이미지)를 입력 받으며, 보정된 영상 이미지를 이용하여 객체를 판단한다. 객체 판단부(130)가 차량을 검출하는 경우에는 영상 보정부(120)로부터 입력 받은 보정된 영상 이미지에서 차량 엣지를 검출하고 검출한 차량 엣지를 이용하여 차량인지 여부를 판단한다. 객체 판단부(130)가 영상 이미지를 이용하여 객체를 판단하는 방법은 다양한 방법(딥러닝에 의한 학습 방법 등)이 사용될 수 있으며, 이러한 방법에 대해서는 본 발명이 속하는 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있는 바 구체적인 설명은 생략한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 방법을 나타내는 플로우차트이다.
먼저, 객체 검출 장치(100)는 객체에 대한 영상 이미지를 획득한다(S410). 즉, 영상 획득부(110)는 카메라를 통해 객체를 촬영하여, 객체 영상 이미지를 획득한다.
객체 검출 장치(100)는 빛 번짐 현상을 개선하기 위해, S410 단계에서 획득한 객체 영상 이미지에 대해서 영상 보정을 수행한다(S420). 즉, 영상 보정부(120)는 객체 영상 이미지에서 RGB 채널을 BBB 채널로 채널 변환 과정을 수행하여, 빛 번짐 현상을 개선한다. 영상 보정부(120)는 객체 영상 이미지에 대한 각 픽셀의 RGB 값을 B 값으로 모두 복사하여, RGB 채널을 BBB 채널로 변경한다.
객체 검출 장치(100)는 S420 단계에서 생성된 보정된 영상 이미지를 이용하여, 객체를 판단한다(S430). 즉, 객체로서 차량을 검출하는 경우, 객체 판단부(130)는 영상 보정부(120)로부터 입력 받은 보정된 영상 이미지에서 차량 엣지를 검출하고 검출한 차량 엣지를 이용하여 차량인지 여부를 판단한다.
아래 표 1은 터널내 차량에 대한 이미지에 대해서 차량 검출 성능을 비교한 표이다. 즉, 표 1은 채널 변경 전 영상 이미지에 대한 차량 검출 프레임수와 채널 변경 후 영상 이미지에 대한 차량 검출 프레임수를 비교한 표이다.
Figure 112018072191698-pat00001
표 1에서, 총 6,966개의 영상 프레임 수에 대해서 차량 검출 성능을 비교하였다. 본 발명의 실시예를 적용하지 않은 경우(즉, RGB 채널을 BBB 채널로 변경하지 않은 경우)에는 총 6,966개의 영상 프레임 중에서 4,019개의 영상 프레임만이 차량이 검출되었다. 이에 반해, 본 발명의 실시예를 적용한 경우(즉, RGB 채널을 BBB 채널로 변경한 경우)에는 총 6,966개의 영상 프레임 중에서 5,108개의 영상 프레임만이 차량이 검출되었다. 즉, 본 발명의 실시예를 차량 검출에 적용한 경우, 차량 검출 성능이 더욱 향상됨을 확인할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 시스템(500)을 나타내는 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 장치(100)는 도 5와 같은 컴퓨터 시스템(500)으로 구현될 수 있다. 그리고 객체 검출 장치(100)의 각 구성 요소 즉, 영상 획득부(110), 영상 보정부(120), 그리고 객체 판단부(130)는 도 5와 같은 컴퓨터 시스템(500)으로 구현될 수 있다.
컴퓨터 시스템(500)은 버스(520)를 통해 통신하는 프로세서(510), 메모리(530), 사용자 인터페이스 입력 장치(540), 사용자 인터페이스 출력 장치(550), 그리고 저장 장치(560) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(510)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)이거나, 또는 메모리(530) 또는 저장 장치(560)에 저장된 명령을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 프로세서(510)는 상기 도 1 내지 도 4에서 설명한 기능들 및 방법을 구현하도록 구성될 수 있다.
메모리(530) 및 저장 장치(560)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(530)는 ROM(read only memory)(531) 및 RAM(random access memory)(532)를 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 메모리(530)는 프로세서(510)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있고, 메모리(530)는 이미 알려진 다양한 수단을 통해 프로세서(510)와 연결될 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터에 구현된 방법으로서 구현되거나, 컴퓨터 실행 가능 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에서, 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터 판독 가능 명령은 본 기재의 적어도 하나의 양상에 따른 방법을 수행할 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (11)

  1. 객체에 대한 영상 이미지를 획득하는 영상 획득부,
    상기 획득한 영상 이미지에서 각 픽셀의 R, G, B 계조 값을 픽셀 내에서 B 계조 값으로 모두 복사하여 보정함으로써, 회색 음영 이미지로 변환하는 영상 보정부, 그리고
    상기 회색 음영 이미지를 이용하여 객체를 판단하는 객체 판단부를 포함하는 객체 검출 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 객체는 차량인 객체 검출 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 차량은 터널 내에서 이동하는 차량인 객체 검출 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 객체는 저조도에서 움직이는 객체인 객체 검출 장치.
  7. 객체 검출 장치가 객체를 검출하는 방법으로서,
    상기 객체에 대한 영상 이미지를 촬영하는 단계,
    상기 촬영한 영상 이미지에서 각 픽셀의 R, G, B 계조 값을 픽셀 내에서 B 계조 값으로 모두 복사하여 보정함으로써, 흑백 음영 이미지로 변환하는 단계, 그리고
    상기 흑백 음영 이미지를 이용하여 객체를 판단하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제7항에 있어서,
    상기 객체는 차량인 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 객체는 저조도에서 움직이는 객체인 방법.
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