KR102278536B1 - Apparatus and method for measuring distance using a video image - Google Patents
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Abstract
Description
본 개시(disclosure)는 영상 이미지를 이용하여 거리를 측정하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 영상 이미지 내에 형상 정보를 알고 있는 기준물을 이용하여 거리를 측정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.The present disclosure relates to a method of measuring a distance using a video image, and more particularly, to an apparatus and a method for measuring a distance using a reference object having shape information in the video image.
블랙박스는 이동체의 주행 중 사고가 발생했을 때, 어떻게 사고가 발생되었는지 판단하기 위하여 이동체의 주행 중 전방 및 주변 영상을 촬영 저장하는 장치이다. 최근 차량용 블랙박스가 개발되었으며, 차량용 블랙박스는 차량의 전방이나 측방 또는 후방의 영상을 촬영하여 동영상으로 기록함으로써, 교통사고 발생 시 그 블랙박스의 영상을 분석하여 사고의 원인과 잘못을 가리는데 사용되고 있다.The black box is a device that records and stores images of the front and surrounding areas while the moving object is driving in order to determine how the accident occurred when an accident occurs while the moving object is driving. Recently, a vehicle black box has been developed, and the vehicle black box records images of the front, side, or rear of the vehicle and records it as a video. In the event of a traffic accident, it is used to analyze the image of the black box to cover the cause and fault of the accident. have.
차량용 블랙박스로 3차원 세상을 촬영한 경우, 촬영된 영상 이미지에서 3차원 세상은 2차원의 이미지로 표현된다. 영상 이미지에서 3차원의 공간 위치가 영상 이미지의 어디에 맺히는지 여부는 기하학적으로 영상을 찍을 당시의 카메라의 위치 및 방향에 의해 결정된다. 따라서 영상 이미지는 사용된 렌즈, 렌즈와 이미지 센서와의 거리, 렌즈와 이미지 센서가 이루는 각 등 카메라 내부의 기구적인 부분에 의해 영향을 받을 수 있다. 3차원 좌표들이 영상에 투영된 위치를 구하거나 역으로 영상 좌표로부터 3차원 세상의 공간 좌표를 복원하는 경우, 좌표 위치는 내부 파라미터를 알고 있어야 정확히 계산될 수 있다. 이러한 내부 파라미터를 구하는 과정을 카메라 캘리브레이션 (calibration)이라 한다.When a three-dimensional world is photographed with a vehicle black box, the three-dimensional world is expressed as a two-dimensional image in the captured video image. Whether or not the three-dimensional spatial position in the video image is formed in the video image is geometrically determined by the position and direction of the camera at the time of taking the image. Therefore, the video image may be affected by mechanical parts inside the camera, such as the lens used, the distance between the lens and the image sensor, and the angle between the lens and the image sensor. In the case of obtaining the position where the 3D coordinates are projected onto the image or conversely restoring the spatial coordinates of the 3D world from the image coordinates, the coordinate position can be accurately calculated only when the internal parameters are known. The process of obtaining these internal parameters is called camera calibration.
종래에 따르면, 내부 파라미터를 이용하여 영상 이미지에서 좌표의 위치를 결정하는 경우, 고정된 영상 촬영 장치가 촬영하는 이미지에 관한 격자판 이미지가 필수적으로 요구된다. 그러나 영상 촬영 장치가 차량의 교통사고에 의해 파손되거나 충격에 의하여 위치가 변경된 경우, 미리 설정된 격자판 이미지가 실제 3차원 좌표에 대응되지 않아 정확한 거리 측정이 불가하다.According to the related art, when determining the position of coordinates in a video image by using an internal parameter, a grid image for an image photographed by a fixed imaging apparatus is essentially required. However, when the imaging device is damaged by a vehicle accident or its location is changed due to an impact, the preset grid image does not correspond to the actual three-dimensional coordinates, so accurate distance measurement is impossible.
상술한 바와 같은 논의를 바탕으로, 본 개시(disclosure)는 영상 이미지를 이용하여 거리를 측정하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.Based on the above discussion, the present disclosure provides an apparatus and method for measuring a distance using a video image.
또한, 본 개시는 영상 이미지 내에 형상 정보를 알고 있는 기준물을 이용하여 거리를 측정하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.In addition, the present disclosure provides an apparatus and method for measuring a distance using a reference object having shape information in a video image.
또한 본 개시는 영상 촬영 장치의 움직임으로 인하여 촬영 방향이 변경된 경우 거리를 측정하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.In addition, the present disclosure provides an apparatus and method for measuring a distance when a photographing direction is changed due to movement of an image photographing apparatus.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 이동체에 포함된 영상 촬영 장치가 촬영한 영상 이미지를 이용하여 거리를 측정하는 방법은, 복수의 영상 프레임들을 포함하는 제1 영상 이미지에서, 기준물의 좌표에 관한 비조화비(cross ratio)에 기반하여, 상기 제1 영상 이미지의 픽셀 거리와 상기 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 제1 관계식을 결정하는 단계; 및 제2 영상 이미지에서, 상기 제1 관계식에 기반하여 측정 대상이 되는 두 좌표들의 픽셀 거리에 대응되는 거리를 측정하는 단계를 포함하고, 상기 제2 영상 이미지는 상기 영상 촬영 장치가 상기 제1 영상 이미지를 촬영한 이후 움직임으로 인하여 상이한 방향으로 촬영된 이미지를 포함한다.According to various embodiments of the present disclosure, in a method of measuring a distance using a video image captured by an imaging device included in a moving object, in a first video image including a plurality of video frames, the ratio of the coordinates of a reference object determining a first relational expression indicating a relationship between a pixel distance of the first video image and a distance corresponding to the pixel distance based on a cross ratio; and measuring, in a second video image, a distance corresponding to a pixel distance of two coordinates to be measured based on the first relational expression, wherein the second video image is obtained by the imaging device of the first image It includes images taken in different directions due to movement after taking the image.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 제1 관계식을 결정하는 단계는, 제1 영상 프레임에서 상기 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들과, 제2 영상 프레임에서 상기 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들에 기반하여 비조화비를 결정하는 단계; 미리 설정된 상기 기준물의 실측 길이 정보와 상기 비조화비에 기반하여, 상기 제1 영상 프레임의 촬영과 상기 제2 영상 프레임의 촬영 사이에 상기 이동체가 이동한 거리를 결정하는 단계; 및 상기 이동체가 이동한 거리와 상기 이동한 거리에 대응되는 픽셀 거리에 관한 상기 제1 관계식을 결정하는 단계를 포함한다.According to another embodiment, the determining of the first relational expression includes two coordinates indicating a position of the reference object in a first image frame and two coordinates indicating a position of the reference object in a second image frame. determining a dissonance ratio based on the values; determining a distance traveled by the moving object between photographing of the first image frame and photographing of the second image frame based on the preset actual measurement length information of the reference object and the dissonance ratio; and determining the first relational expression for a distance moved by the moving object and a pixel distance corresponding to the moved distance.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 제2 영상 이미지에서 상기 측정 대상이 되는 두 좌표의 픽셀 거리에 대응되는 거리를 측정하는 단계는, 상기 제2 영상 이미지에서 상기 측정 대상이 되는 두 좌표의 제1 픽셀 거리를 결정하는 단계; 상기 제2 영상 이미지에 포함되는 상기 기준물에 기반하여, 상기 제1 픽셀 거리에 대응되는 제2 픽셀 거리를 결정하는 단계; 및 상기 제1 관계식에 기반하여, 상기 제2 픽셀 거리에 대응되는 거리를 측정하는 단계를 포함한다.According to another embodiment, the measuring a distance corresponding to the pixel distance of the two coordinates to be measured in the second video image includes a first pixel of the two coordinates to be measured in the second video image. determining the distance; determining a second pixel distance corresponding to the first pixel distance based on the reference object included in the second video image; and measuring a distance corresponding to the second pixel distance based on the first relational expression.
다른 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 방법은 상기 제1 영상 이미지에서 관계식을 결정하는 단계에서 사용된 기준물과 동일한 형태의 기준물을 식별하는 단계; 및 상기 측정 대상이 되는 두 좌표의 제1 픽셀 거리와, 상기 제2 영상 이미지에서 상기 동일한 형태의 기준물의 좌표들에 관한 제2 픽셀 거리의 관계를 지시하는 제2 관계식을 결정하는 단계를 더 포함한다.According to another embodiment, the distance measuring method includes: identifying a reference object having the same shape as the reference object used in the step of determining the relational expression in the first video image; and determining a second relational expression indicating a relationship between a first pixel distance of two coordinates to be measured and a second pixel distance with respect to coordinates of a reference object having the same shape in the second video image. do.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 제1 관계식은 상기 복수의 영상 프레임들 각각에서 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 정보들을 보간법(interpolation)에 따라 추정함으로써 결정되고, 상기 제2 관계식은 상기 제1 픽셀 거리와 상기 제2 픽셀 거리의 관계를 지시하는 정보들을 보간법에 따라 추정함으로써 결정된다.According to another embodiment, the first relational expression is determined by estimating information indicating a relation between a pixel distance and a distance corresponding to a pixel distance in each of the plurality of image frames according to an interpolation method, and the second relational expression The relational expression is determined by estimating information indicating the relationship between the first pixel distance and the second pixel distance according to an interpolation method.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 기준물은 일정한 형상을 가지는 차량, 건물, 도로 차선, 도로 내 표식 중 적어도 하나를 포함한다.According to another embodiment, the reference object includes at least one of a vehicle, a building, a road lane, and a road mark having a predetermined shape.
다른 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 방법은 상기 제1 영상 이미지에서 다른 기준물의 좌표에 관한 비조화비에 기반하여, 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 제3 관계식을 결정하는 단계; 및 상기 제2 영상 이미지에서, 상기 제3 관계식에 기반하여 측정 대상이 되는 다른 두 좌표들의 픽셀 거리에 대응되는 거리를 측정하는 단계를 더 포함한다.According to another embodiment, the distance measuring method includes determining a third relational expression indicating a relationship between a pixel distance and a distance corresponding to a pixel distance based on a dissonance ratio with respect to the coordinates of another reference object in the first video image. step; and measuring, in the second video image, a distance corresponding to a pixel distance of two other coordinates to be measured based on the third relational expression.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이동체에 포함된 영상 촬영 장치가 촬영한 영상 이미지를 이용하여 거리를 측정하는 장치는, 송수신부; 메모리; 제어부; 및 상기 송수신부, 상기 메모리, 상기 제어부 중 적어도 하나에 기능적으로 결합되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 복수의 영상 프레임들을 포함하는 제1 영상 이미지에서, 기준물의 좌표에 관한 비조화비(cross ratio)에 기반하여, 상기 제1 영상 이미지의 픽셀 거리와 상기 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 제1 관계식을 결정하고, 제2 영상 이미지에서, 상기 제1 관계식에 기반하여 측정 대상이 되는 두 좌표들의 픽셀 거리에 대응되는 거리를 측정하고, 상기 제2 영상 이미지는 상기 영상 촬영 장치가 상기 제1 영상 이미지를 촬영한 이후 움직임으로 인하여 상이한 방향으로 촬영된 이미지를 포함한다.According to an embodiment of the present disclosure, an apparatus for measuring a distance using a video image captured by an image capturing apparatus included in a moving object includes: a transceiver; Memory; control unit; and at least one processor functionally coupled to at least one of the transceiver, the memory, and the control unit, wherein the at least one processor is configured to determine the coordinates of a reference object in a first image image including a plurality of image frames. A first relational expression indicating a relationship between a pixel distance of the first video image and a distance corresponding to the pixel distance is determined based on a cross ratio, and in a second video image, the first relational expression Measures a distance corresponding to the pixel distance of two coordinates to be measured based on , and the second image image is an image photographed in a different direction due to movement after the image photographing device captures the first image image include
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 영상 프레임에서 상기 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들과, 제2 영상 프레임에서 상기 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들에 기반하여 비조화비를 결정하고, 미리 설정된 상기 기준물의 실측 길이 정보와 상기 비조화비에 기반하여, 상기 제1 영상 프레임의 촬영과 상기 제2 영상 프레임의 촬영 사이에 상기 이동체가 이동한 거리를 결정하고, 상기 이동체가 이동한 거리와 상기 이동한 거리에 대응되는 픽셀 거리에 관한 상기 제1 관계식을 결정한다.According to another embodiment, the at least one processor is based on two coordinates indicating a position of the reference object in a first image frame and two coordinates indicating a position of the reference object in a second image frame to determine a dissonance ratio, and based on the preset measured length information of the reference object and the dissonance ratio, determine a distance traveled by the movable body between capturing the first image frame and capturing the second image frame and the first relational expression relating to a distance moved by the movable body and a pixel distance corresponding to the moved distance is determined.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 영상 이미지에서 상기 측정 대상이 되는 두 좌표의 제1 픽셀 거리를 결정하고, 상기 제2 영상 이미지에 포함되는 상기 기준물에 기반하여, 상기 제1 픽셀 거리에 대응되는 제2 픽셀 거리를 결정하고, 상기 제1 관계식에 기반하여, 상기 제2 픽셀 거리에 대응되는 거리를 측정한다.According to another embodiment, the at least one processor determines a first pixel distance of two coordinates to be measured in the second video image, and based on the reference object included in the second video image, , a second pixel distance corresponding to the first pixel distance is determined, and a distance corresponding to the second pixel distance is measured based on the first relational expression.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 영상 이미지에서 관계식을 결정하는 단계에서 사용된 기준물과 동일한 형태의 기준물을 식별하고, 상기 측정 대상이 되는 두 좌표의 제1 픽셀 거리와, 상기 제2 영상 이미지에서 상기 동일한 형태의 기준물의 좌표들에 관한 제2 픽셀 거리의 관계를 지시하는 제2 관계식을 결정한다.According to another embodiment, the at least one processor identifies a reference object having the same shape as the reference object used in the step of determining the relational expression in the first video image, and the first pixel of the two coordinates to be measured A second relational expression indicating a relationship between the distance and the second pixel distance with respect to the coordinates of the reference object having the same shape in the second video image is determined.
본 발명의 다양한 각각의 측면들 및 특징들은 첨부된 청구항들에서 정의된다. 종속 청구항들의 특징들의 조합들(combinations)은, 단지 청구항들에서 명시적으로 제시되는 것뿐만 아니라, 적절하게 독립항들의 특징들과 조합될 수 있다.Various respective aspects and features of the invention are defined in the appended claims. Combinations of features of the dependent claims may be combined with features of the independent claims as appropriate, not just expressly set forth in the claims.
또한, 본 개시에 기술된 임의의 하나의 실시 예(any one embodiment) 중 선택된 하나 이상의 특징들은 본 개시에 기술된 임의의 다른 실시 예 중 선택된 하나 이상의 특징들과 조합될 수 있으며, 이러한 특징들의 대안적인 조합이 본 개시에 논의된 하나 이상의 기술적 문제를 적어도 부분적으로 경감시키거나, 본 개시로부터 통상의 기술자에 의해 식별될 수 있는(discernable) 기술적 문제를 적어도 부분적으로 경감시키고, 나아가 실시 예의 특징들(embodiment features)의 이렇게 형성된 특정한 조합(combination) 또는 순열(permutation)이 통상의 기술자에 의해 양립 불가능한(incompatible) 것으로 이해되지만 않는다면, 그 조합은 가능하다.In addition, one or more features selected in any one embodiment described in this disclosure may be combined with one or more features selected in any other embodiment described in this disclosure, and alternatives to these features a combination of at least partially alleviates one or more technical problems discussed in the present disclosure, or at least partially alleviates technical problems that can be discerned by a person skilled in the art from the present disclosure, and furthermore features of embodiments ( The combination is possible, provided that a specific combination or permutation so formed of the embodiment features is not understood by a person skilled in the art as incompatible.
본 개시에 기술된 임의의 예시 구현(any described example implementation)에 있어서 둘 이상의 물리적으로 별개의 구성 요소들은 대안적으로, 그 통합이 가능하다면 단일 구성 요소로 통합될 수도 있으며, 그렇게 형성된 단일한 구성 요소에 의해 동일한 기능이 수행된다면, 그 통합은 가능하다. 반대로, 본 개시에 기술된 임의의 실시 예(any embodiment)의 단일한 구성 요소는 대안적으로, 적절한 경우, 동일한 기능을 달성하는 둘 이상의 별개의 구성 요소들로 구현될 수도 있다.In any described example implementation, two or more physically separate components may alternatively be integrated into a single component if their integration is possible, and the single component so formed If the same function is performed by , the integration is possible. Conversely, a single component of any embodiment described in the present disclosure may alternatively be implemented with two or more separate components that achieve the same function, where appropriate.
본 발명의 특정 실시 예들(certain embodiments)의 목적은 종래 기술과 관련된 문제점 및/또는 단점들 중 적어도 하나를, 적어도 부분적으로, 해결, 완화 또는 제거하는 것에 있다. 특정 실시 예들(certain embodiments)은 후술하는 장점들 중 적어도 하나를 제공하는 것을 목적으로 한다.It is an object of certain embodiments of the present invention to solve, mitigate, or eliminate, at least in part, at least one of the problems and/or disadvantages associated with the prior art. Certain embodiments aim to provide at least one of the advantages described below.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은 공간 정보를 미리 알고 있는 기준물을 이용함으로써, 바닥면에 격자판을 이용하지 않으면서 거리를 측정할 수 있게 한다.The apparatus and method according to various embodiments of the present disclosure allow the distance to be measured without using a grid on the floor surface by using a reference object having known spatial information in advance.
또한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은 컴퓨터 비전 프로세스를 이용하여 영상 촬영 장치 내의 특징 점을 추출하여 자동으로 거리를 측정할 수 있게 한다.In addition, the apparatus and method according to various embodiments of the present disclosure enable automatic distance measurement by extracting feature points in an image capturing apparatus using a computer vision process.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects obtainable in the present disclosure are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present disclosure belongs from the description below. will be.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 영상 이미지를 이용한 거리 측정 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 3차원 공간과 2차원 이미지에 관한 공간 좌표계를 도시한다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 고정된 영상 촬영 장치의 캘리브레이션을 위한 격자판의 예를 도시한다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 사영 변환의 예를 도시한다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 이동체의 이동 거리 기반하여, 영상 프레임에 따른 기준물의 좌표들의 위치 변화의 예를 도시한다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 이동체의 이동 거리 기반하여, 영상 프레임에 따른 기준물의 좌표들의 위치 변화에 관한 모식도를 도시한다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 픽셀 거리와 실제 거리의 관계를 나타내는 그래프를 도시한다.
도 8은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 영상 이미지 내 격자판과 측정 대상이 되는 좌표의 예를 도시한다.
도 9는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 측정 대상이 되는 좌표의 픽셀 거리와 미리 식별된 두 좌표 픽셀 거리의 관계를 나타내는 그래프를 도시한다.
도 10은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 거리 측정 장치의 동작 방법에 관한 흐름도를 도시한다.
도 11은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 픽셀 거리와 실제 거리의 관계식을 결정하는 방법에 관한 흐름도를 도시한다.
도 12는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 거리 측정 장치의 동작 방법에 관한 흐름도를 도시한다.
도 13은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 복수의 비조화비들을 이용한 경우 프레임의 개수에 따른 실제 거리를 지시하는 그래프를 도시한다.
도 14는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 복수의 비조화비들을 이용하여 실제 거리를 측정하는 방법에 관한 모식도를 도시한다.1 illustrates a distance measuring system using a video image according to various embodiments of the present disclosure.
2 is a diagram illustrating a three-dimensional space and a space coordinate system for a two-dimensional image according to various embodiments of the present disclosure.
3 illustrates an example of a grid for calibration of a fixed image photographing apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
4 illustrates an example of a projective transformation according to various embodiments of the present disclosure.
5 illustrates an example of a change in position of coordinates of a reference object according to an image frame based on a moving distance of a moving object according to various embodiments of the present disclosure.
6 is a schematic diagram illustrating a change in position of coordinates of a reference object according to an image frame based on a moving distance of a moving object according to various embodiments of the present disclosure.
7 is a graph illustrating a relationship between a pixel distance and an actual distance according to various embodiments of the present disclosure;
8 illustrates an example of a grid plate in a video image and coordinates to be measured according to various embodiments of the present disclosure.
9 is a graph illustrating a relationship between a pixel distance of a coordinate to be measured and a distance between two previously identified coordinates, according to various embodiments of the present disclosure.
10 is a flowchart illustrating a method of operating a distance measuring apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
11 is a flowchart illustrating a method of determining a relation between a pixel distance and an actual distance according to various embodiments of the present disclosure.
12 is a flowchart illustrating a method of operating a distance measuring apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
13 is a graph illustrating an actual distance according to the number of frames when a plurality of dissonance ratios are used according to various embodiments of the present disclosure;
14 is a schematic diagram illustrating a method of measuring an actual distance using a plurality of dissonance ratios according to various embodiments of the present disclosure.
본 개시에서 사용되는 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 개시에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 개시에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 개시에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 개시에서 정의된 용어일지라도 본 개시의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.Terms used in the present disclosure are used only to describe specific embodiments, and may not be intended to limit the scope of other embodiments. The singular expression may include the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. Terms used herein, including technical or scientific terms, may have the same meanings as commonly understood by one of ordinary skill in the art described in the present disclosure. Among the terms used in the present disclosure, terms defined in a general dictionary may be interpreted with the same or similar meanings as the meanings in the context of the related art, and unless explicitly defined in the present disclosure, ideal or excessively formal meanings is not interpreted as In some cases, even terms defined in the present disclosure cannot be construed to exclude embodiments of the present disclosure.
이하에서 설명되는 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어적인 접근 방법을 예시로서 설명한다. 하지만, 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 사용하는 기술을 포함하고 있으므로, 본 개시의 다양한 실시 예들이 소프트웨어 기반의 접근 방법을 제외하는 것은 아니다.In various embodiments of the present disclosure described below, a hardware approach method will be described as an example. However, since various embodiments of the present disclosure include technology using both hardware and software, various embodiments of the present disclosure do not exclude a software-based approach.
이하 본 개시는 무선 통신 시스템에서 영상 이미지를 이용하여 거리를 측정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 영상 이미지 내에 형상 정보를 알고 있는 기준물을 이용하여 거리를 측정하기 위한 기술을 설명한다.Hereinafter, the present disclosure relates to an apparatus and method for measuring a distance using a video image in a wireless communication system. Specifically, the present disclosure describes a technique for measuring a distance using a reference object that knows shape information in a video image.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 그러나 본 개시의 기술적 사상은 다양한 형태로 변형되어 구현될 수 있으므로 본 명세서에서 설명하는 실시예들로 제한되지 않는다. 본 명세서에 개시된 실시예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술을 구체적으로 설명하는 것이 본 개시의 기술적 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 공지 기술에 대한 구체적인 설명을 생략한다. 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, various embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art to which the present disclosure pertains can easily implement it. However, the technical spirit of the present disclosure may be modified and implemented in various forms, and thus is not limited to the embodiments described herein. In the description of the embodiments disclosed in the present specification, when it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the gist of the present disclosure, a detailed description of the known technology will be omitted. The same or similar components are given the same reference numerals, and overlapping descriptions thereof will be omitted.
본 명세서에서 어떤 요소가 다른 요소와 "연결"되어 있다고 기술될 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 다른 요소를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 어떤 요소가 다른 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 요소 외에 또 다른 요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.In this specification, when an element is described as being "connected" with another element, it includes not only the case of being "directly connected" but also the case of being "indirectly connected" with another element interposed therebetween. When it is said that an element "includes" another element, it means that another element may be further included without excluding another element in addition to other elements unless otherwise stated.
일부 실시예들은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 설명될 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는 특정 기능을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록이 수행하는 기능은 복수의 기능 블록에 의해 수행되거나, 본 개시에서 복수의 기능 블록이 수행하는 기능들은 하나의 기능 블록에 의해 수행될 수도 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다.Some embodiments may be described in terms of functional block configurations and various processing steps. Some or all of these functional blocks may be implemented in various numbers of hardware and/or software configurations that perform specific functions. For example, the functional blocks of the present disclosure may be implemented by one or more microprocessors, or by circuit configurations for a given function. The functional blocks of the present disclosure may be implemented in various programming or scripting languages. The functional blocks of the present disclosure may be implemented as an algorithm running on one or more processors. A function performed by a functional block of the present disclosure may be performed by a plurality of functional blocks, or functions performed by a plurality of functional blocks in the present disclosure may be performed by one functional block. Also, the present disclosure may employ prior art for electronic configuration, signal processing, and/or data processing, and the like.
또한, 본 개시에서, 특정 조건의 만족(satisfied), 충족(fulfilled) 여부를 판단하기 위해, 초과 또는 미만의 표현이 사용되었으나, 이는 일 예를 표현하기 위한 기재일 뿐 이상 또는 이하의 기재를 배제하는 것이 아니다. '이상'으로 기재된 조건은 '초과', '이하'로 기재된 조건은 '미만', '이상 및 미만'으로 기재된 조건은 '초과 및 이하'로 대체될 수 있다. In addition, in the present disclosure, in order to determine whether a specific condition is satisfied or fulfilled, an expression of more than or less than is used, but this is only a description to express an example, and more or less description is excluded. not to do Conditions described as 'more than' may be replaced with 'more than', conditions described as 'less than', and conditions described as 'more than and less than' may be replaced with 'more than and less than'.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 영상 이미지를 이용한 거리 측정 시스템(100)을 도시한다.1 illustrates a
도 1을 참고하면, 영상 이미지를 이용한 거리 측정 시스템(100)은 이동체(101), 영상 촬영 장치(103), 거리 측정 장치(105)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1 , a
이동체(101)는 영상 촬영 장치(103)를 장착하고 이동하는 기능을 수행한다. 도 1을 참고하면 이동체(101)로써 승용차가 예시되어 있으나, 이동체는 버스나 트럭 등을 포함한 두 바퀴, 세 바퀴, 네 바퀴 또는 그 이상을 가진 것이나, 가솔린, 디젤의 내연기관 외에 증기기관, 전동기, 가스터빈 등의 원동기를 원동력으로 하는 것 등의 이동하는 물체를 포함한다.The
영상 촬영 장치(103)는 영상 이미지를 촬영하는 기능을 수행한다. 영상 촬영 장치(103)는 마이크로프로세서, 메모리, 입출력인터페이스 외에 영상처리부를 포함하는 제어기를 기반으로 동작한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 영상 촬영 장치(103)는 이동체(101)에 장착되어 특정 방향을 촬영할 수 있다.The
거리 측정 장치(105)는 영상 촬영 장치로부터 생성된 영상 이미지를 이용하여, 거리를 측정하기 위한 제어를 수행한다. 도 1을 참고하면, 거리 측정 장치는 저장부(111), 통신부(113), 제어부(115), 프로세서(117)를 포함한다.The
저장부(111)는 거리 측정 장치의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 저장하는 기능을 수행한다. 저장부(111)는 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리의 조합으로 구성될 수 있다. 저장부(111)는 제어부(115)의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 저장부(111)는 영상 촬영 장치로부터 수신한 영상 이미지를 저장할 수 있다.The
통신부(113)는 신호를 송신 및 수신하는 기능을 수행한다. 통신부(113)의 전부 또는 일부는 송신부, 수신부, 송수신부로 지칭될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 통신부(113)는 영상 촬영 장치로부터 영상을 수신할 수 있다.The
제어부(115)는 거리 측정 장치의 전반적인 동작들을 제어한다. 예를 들어, 제어부(115)는 저장부(111)에 데이터를 기록하거나 읽는 기능을 수행하도록 제어한다. 또한 제어부(115)는 통신부(113)를 통해 신호를 송신 및 수신하도록 제어한다. 다양한 실시 예들에 따라, 제어부(115)는 영상 촬영 장치로부터 전달받은 영상 이미지를 이용하여 거리를 측정하기 위한 동작을 수행한다.The
프로세서(117)는 저장부, 통신부, 제어부와 기능적으로 결합될 수 있다. 도 1은 거리 측정 장치가 하나의 프로세서를 포함하는 경우를 도시하였으나, 사용자의 설계에 따라 거리 측정 장치(105)는 복수 개의 프로세서를 포함할 수 있다.The
도 1은 거리 측정 장치(105)가 영상 촬영 장치(103)와 분리된 경우를 도시하지만, 본 개시의 일 실시 예에 따르면 거리 측정 장치는 영상 촬영 장치 내부에 포함될 수 있다. 거리 측정 장치가 영상 촬영 장치 내부에 포함됨에 따라, 거리 측정 장치가 수행하는 기능들은 영상 촬영 장치에서 수행될 수 있다.1 illustrates a case in which the
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 3차원 공간과 2차원 이미지에 관한 공간 좌표계(200)를 도시한다. 도 2를 참고하면, 공간 좌표계(200)는 월드 좌표계(201), 카메라 좌표계(203), 영상 좌표계(205)를 포함한다.2 illustrates a spatial coordinate
월드 좌표계(201)는 영상 촬영 장치가 위치한 공간을 기준으로 하는 공간 좌표계를 지시한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 월드 좌표계(201)는 X축, Y축, Z축을 가지는 좌표계를 포함한다.The world coordinate
카메라 좌표계(203)는 영상 촬영 장치를 원점으로 하는 공간 좌표계를 지시한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 카메라 좌표계(203)는 카메라가 바라보는 방향에 관한 Zc축과 카메라를 앞에서 볼 때의 Xc축 Yc축을 가지는 좌표계를 포함한다.The camera coordinate
영상 좌표계(205)는 영상 촬영 장치가 촬영한 사진의 평면 좌표계를 지시한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 영상 좌표계는 평면상의 영상 이미지에 관한 x축, y축을 가지는 좌표계를 포함한다.The image coordinate
캘리브레이션은 3차원 공간 좌표와 2차원 영상 좌표 사이의 변환 관계에 관한 내부 파라미터를 식별하는 과정으로서, 영상 이미지는 3차원 공간상의 점들을 2차원 이미지 평면에 투사하는 방법에 기반하여 획득된다. 핀홀(pinhole) 카메라 모델에서 3차원 공간과 2차원 평면의 변환 관계는 <수학식 1>과 같이 표현될 수 있다.Calibration is a process of identifying internal parameters related to a transformation relationship between three-dimensional space coordinates and two-dimensional image coordinates, and a video image is obtained based on a method of projecting points in a three-dimensional space onto a two-dimensional image plane. In the pinhole camera model, the transformation relation between the 3D space and the 2D plane can be expressed as
수학식 1을 참고하면, s는, x, y는 영상 좌표계, X,Y,Z는 월드 좌표계, fx, fy는 초점거리, skew_c는 비대칭 계수, cx, cy는 주점(principal point), r은 rotation 파라미터, t는 translation 파라미터, A는 내부 파라미터, [R|t]는 외부 파라미터를 나타낸다. 내부 파라미터와 외부 파라미터는 camera matrix 또는 projection matrix로 지칭될 수 있다. 캘리브레이션은 <수학식 1>의 파라미터를 구하는 작업을 지시하고, 파라미터를 구하기 위하여 도 3과 같은 격자판이 이용될 수 있다.Referring to
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 고정된 영상 촬영 장치의 캘리브레이션을 위한 격자판의 예(300)를 도시한다. 3 illustrates an example 300 of a grid for calibration of a fixed image capturing apparatus according to various embodiments of the present disclosure.
도 3을 참고하면, 좌측 이미지(301)는 격자판 위에 이동체가 존재하는 경우를 도시한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 격자판을 구성하는 도형의 모양은 정사각형의 모양을 포함한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이동체(101)는 영상 촬영 장치를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 3 , the
우측 이미지(303)는 격자판 위에 이동체가 좌측 이미지(301)와 같이 배치되는 경우, 이동체 내에 장착된 영상 촬영 장치가 촬영한 영상 이미지를 도시한다. 우측 이미지(303)를 참고하면, 3차원 공간에서 격자판을 구성하는 도형의 모양은 영상 촬영 장치의 렌즈의 상태나 형태에 따라 2차원 영상 이미지에 다르게 표현될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 3차원 공간에서 격자를 구성하는 도형의 모양이 정사각형인 경우, 영상 촬영 장치를 통하여 촬영되는 영상 이미지의 격자를 구성하는 도형은 다양한 형태의 사다리꼴 모양을 포함할 수 있다.The
도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 사영 변환의 예(400)를 도시한다. 사영변환(perspective transformation)은 한 평면에서 다른 평면으로 직선의 직선성을 유지하는 선형 변환을 지시한다. 사영기하학에서 사영 변환에 따라 동일한 직선 위에 존재하는 네 점의 비조화비는 사영불변량으로서 동일한 값을 가진다. 여기서 하나의 직선에 존재하는 네 점 A, B, C, D에서 비조화비(cross ratio)는 <수학식 2>와 같이 같이 표현될 수 있다.4 illustrates an example 400 of a projective transformation according to various embodiments of the present disclosure. A perspective transformation refers to a linear transformation that maintains the linearity of a straight line from one plane to another. In projective geometry, the dissonance ratio of four points on the same straight line according to the projective transformation has the same value as the projective invariant. Here, the cross ratio at the four points A, B, C, and D existing on one straight line can be expressed as in Equation (2).
도 4는 점선으로 표현된 네 개의 직선들이 원점 O를 지나는 경우를 예시한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 서로 다른 두 직선은 네 개의 직선들과 한 점에서 만나도록 배치될 수 있다. 제1 직선이 네 개의 직선들과 만나는 점들 각각은 A1, B1, C1, D1으로 표현될 수 있고, 제2 직선이 네 개의 직선들과 만나는 점들 각각은 A2, B2, C2, D2로 표현될 수 있다. 사영 변환에 따른 네 점의 비조화비가 유지됨에 따라 제1 직선의 비조화비는 제2 직선의 비조화비는 동일한 값을 가진다. 제1 직선과 제2 직선의 비조화비 관계는 <수학식 3>과 같이 표현될 수 있다.4 illustrates a case where four straight lines represented by dotted lines pass through the origin O. As shown in FIG. According to an embodiment of the present disclosure, two different straight lines may be arranged to meet four straight lines at a point. Each of the points where the first straight line intersects the four straight lines may be expressed as A 1 , B 1 , C 1 , and D 1 , and the points where the second straight line intersects the four straight lines are A 2 , B 2 , C 2 , can be expressed as D 2 . As the dissonance ratio of the four points according to the projection transformation is maintained, the disharmony ratio of the first straight line has the same value as the disharmony ratio of the second straight line. The dissonance ratio relationship between the first straight line and the second straight line may be expressed as <
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 사영변환에 따른 네 점의 비조화비가 유지됨을 이용하여 제1 직선의 점 A1, B1, C1, D1들은 3차원 공간 상에 존재하는 점들을 지시하고, 제2 직선의 점 A2, B2, C2, D2들은 2차원 평면 상에 존재하는 점들을 지시하도록 배치될 수 있다. 제1 직선과 제2 직선이 다른 차원에 배치되어도, 제1 직선과 제2 직선에 관한 양 차원 간의 비조화비는 사영불변량으로서 동일한 값을 가질 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, the points A 1 , B 1 , C 1 , and D 1 of the first straight line indicate points existing in the three-dimensional space by using the dissonance ratio of the four points according to the projection transformation is maintained. and points A 2 , B 2 , C 2 , and D 2 of the second straight line may be arranged to indicate points existing on a two-dimensional plane. Even if the first straight line and the second straight line are disposed in different dimensions, a dissonance ratio between the two dimensions of the first straight line and the second straight line may have the same value as a projective invariant.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 이동체의 이동 거리 기반하여, 영상 프레임에 따른 기준물의 좌표들의 위치 변화의 예(500)를 도시한다.5 illustrates an example 500 of a change in position of coordinates of a reference object according to an image frame, based on the moving distance of the moving object, according to various embodiments of the present disclosure.
도 5를 참고하면, 영상 촬영 장치가 촬영한 이미지는 공간 정보가 미리 정의된 기준물 이미지가 포함될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면 도 5는 기준물로 도로 차선을 예시한다. 도 5는 이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 작은 경우(501), 이동체의 이동 거리와 도로 차선의 길이가 같은 경우(503), 이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 큰 경우(505), 각 영상 프레임에 따른 영상 이미지를 도시한다.Referring to FIG. 5 , an image captured by the image capturing apparatus may include a reference image in which spatial information is predefined. According to an embodiment of the present disclosure, FIG. 5 illustrates a road lane as a reference. 5 shows a case in which the moving distance of the moving object is smaller than the length of the road lane (501), when the moving distance of the moving object and the length of the road lane are the same (503), and when the moving distance of the moving object is greater than the length of the road lane (505) , shows a video image according to each video frame.
영상 촬영 장치는 이동체에 장착되어 영상 이미지를 촬영할 수 있다. 영상 촬영 장치가 이동함에 따라, 영상 촬영 장치가 촬영한 영상 이미지는 영상 프레임 별로 상이할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 영상 촬영 장치가 촬영한 영상 이미지는 T1 시각에서 촬영된 제1 영상 프레임 이미지와 T2 시각에서 촬영된 제2 영상 프레임 이미지를 포함할 수 있다. 제1 영상 프레임 이미지와 제2 영상 프레임 이미지를 동일한 기준점에 기반하여 합성하면, T1+T2 영상 프레임 이미지를 얻을 수 있다.The image photographing apparatus may be mounted on a moving object to photograph an image image. As the video photographing apparatus moves, the video image captured by the video photographing apparatus may be different for each video frame. According to an embodiment of the present disclosure, the video image captured by the video photographing apparatus may include a first video frame image captured at time T1 and a second video frame image captured at time T2. When the first video frame image and the second video frame image are synthesized based on the same reference point, a T1+T2 video frame image can be obtained.
이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 작은 경우(501) 영상 이미지에 따르면, 제1 영상 프레임 이미지에서 도로 차선 양 끝단의 좌표들은 A', C'에 위치하고, 제2 영상 프레임 이미지에서 도로 차선의 양 끝단의 좌표들은 B', D'에 위치한다. 이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 작은 경우(501), 합성된 T1+T2 영상 프레임 이미지에서 도로 차선의 양 끝단의 좌표는 A' 부터 D'로 배치된다.When the moving distance of the moving object is smaller than the length of the road lane (501), according to the video image, coordinates of both ends of the road lane in the first video frame image are located at A' and C', and in the second video frame image, the coordinates of the road lane are The coordinates of both ends are located at B', D'. When the moving distance of the moving object is smaller than the length of the road lane (501), the coordinates of both ends of the road lane in the combined T1+T2 image frame image are arranged from A' to D'.
이동체의 이동 거리와 도로 차선의 길이가 같은 경우(503) 영상 이미지에 따르면, 제1 영상 프레임에서 도로 차선 양 끝단의 좌표들은 A', B'에 위치하고, 제2 영상 프레임 이미지에서 도로 차선의 양 끝단의 좌표들은 C', D'에 위치한다. 이동체의 이동 거리와 도로 차선의 길이가 같은 경우(503)에, 합성된 T1+T2 영상 프레임 이미지에서 B'와 C'는 동일한 좌표 값을 가지도록 배치된다.When the moving distance of the moving object and the length of the road lane are the same (503), according to the video image, the coordinates of both ends of the road lane in the first image frame are located at A' and B', and the amount of the road lane in the second image frame image The coordinates of the ends are located at C', D'. When the moving distance of the moving object and the length of the road lane are the same ( 503 ), B' and C' in the combined T1+T2 video frame image are arranged to have the same coordinate values.
이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 큰 경우(505) 영상 이미지에 따르면, 제1 영상 프레임에서 도로 차선 양 끝단의 좌표들은 A', B'에 위치하고, 제2 영상 프레임 이미지에서 도로 차선의 양 끝단의 좌표들은 C', D'에 위치한다. 이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 큰 경우(505)에, 합성된 T1+T2 영상 프레임 이미지에서 도로 차선은 겹치지 않는다. 따라서, 도로 차선의 양 끝단의 좌표는 A'에서 B'까지의 차선과, C' 에서 D'의 차선으로 나누어 배치된다.When the moving distance of the moving object is greater than the length of the road lane (505), according to the video image, the coordinates of both ends of the road lane in the first image frame are located at A' and B', and the amount of the road lane in the second image frame image The coordinates of the ends are located at C', D'. When the moving distance of the moving object is greater than the length of the road lane ( 505 ), the road lanes do not overlap in the combined T1+T2 video frame image. Accordingly, the coordinates of both ends of the road lane are divided into lanes A' to B' and lanes C' to D' and arranged.
도 6은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 이동체의 이동 거리 기반하여, 영상 프레임에 따른 기준물의 좌표들의 위치 변화에 관한 모식도(600)를 도시한다. 도 6의 제1 모식도(601), 제2 모식도(602), 제3 모식도(603) 각각은 도 5의 이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 작은 경우(501), 이동체의 이동 거리와 도로 차선의 길이가 같은 경우(503), 이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 큰 경우(505)에 대응된다. 도 6을 참고하면, A', B', C', D'는 도로 차선의 양 끝단의 좌표를 지시하고, l'는 영상 촬영 장치에서 측정되는 도로 차선의 거리, d'는 영상 촬영 장치에서 측정되는 이동 거리를 지시한다.6 is a schematic diagram 600 illustrating a change in position of coordinates of a reference object according to an image frame based on a moving distance of a moving object according to various embodiments of the present disclosure. Each of the first schematic diagram 601, the second schematic diagram 602, and the third schematic diagram 603 of FIG. 6 is a case in which the moving distance of the moving object of FIG. 5 is smaller than the length of the road lane (501), the moving distance and the road When the lengths of the lanes are the same ( 503 ), it corresponds to the case where the moving distance of the moving object is greater than the length of the road lane ( 505 ). Referring to FIG. 6 , A', B', C', and D' indicate the coordinates of both ends of the road lane, l' is the distance of the road lane measured by the imaging device, and d' is the Indicate the measured travel distance.
도 6을 참고하면 제1 모식도(601)에 따르면, T1+T2 영상 프레임 이미지에서 이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 작은 경우 제1 영상 프레임과 제2 영상 프레임에서 도로 차선이 겹치는 구간 (C'-B' 구간)이 존재한다. 제1 모식도에 따르면 도로 차선의 좌표들은 A'-C'-B'-D'의 순서로 나열된다.Referring to FIG. 6 , according to the first schematic diagram 601, when the moving distance of the moving object in the T1+T2 image frame image is smaller than the length of the road lane, the section where the road lanes overlap in the first image frame and the second image frame (C '-B' section) exists. According to the first schematic diagram, the coordinates of the road lanes are arranged in the order of A'-C'-B'-D'.
제2 모식도(603)에 따르면, T1+T2 영상 프레임 이미지에서 이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이와 같은 경우 제1 영상 프레임에서 도로 차선의 아래 끝단 B'와 제2 영상 프레임에서 도로 차선의 위 끝단 C'가 동일한 좌표에 위치한다. 제2 모식도에 따르면 도로 차선의 좌표들은 A'-B'=C'-D'의 순서로 나열된다.According to the second schematic diagram 603, when the moving distance of the moving object in the T1+T2 video frame image is equal to the length of the road lane, the lower end B' of the road lane in the first image frame and above the road lane in the second image frame The end C' is located at the same coordinates. According to the second schematic diagram, the coordinates of the road lanes are arranged in the order of A'-B'=C'-D'.
제3 모식도(605)에 따르면, T1+T2 영상 프레임 이미지에서 이동체의 이동 거리가 도로 차선의 길이보다 큰 경우 제1 영상 프레임과 제2 영상 프레임에서 도로 차선이 겹치지 않는다. 제3 모식도에 따르면 도로 차선의 좌표들은 A'-B'-C'-D'의 순서로 나열되고, B'와 C'는 서로 분리된다.According to the third schematic diagram 605, when the moving distance of the moving object in the T1+T2 image frame image is greater than the length of the road lane, the road lanes do not overlap in the first image frame and the second image frame. According to the third schematic diagram, the coordinates of the road lanes are arranged in the order of A'-B'-C'-D', and B' and C' are separated from each other.
사영변환에서 2차원 평면 상의 직선에서 산출되는 비조화비와 3차원 공간 상의 직선에서 산출되는 비조화비가 같은 점에 기반하여, 두 개의 영상 프레임 이미지가 촬영되는 동안에 차랑이 실제 이동한 거리가 계산될 수 있다.Based on the point that the disharmony ratio calculated from the straight line on the 2D plane and the disharmony ratio calculated from the straight line on the 3D space in the projective transformation are the same, the actual distance traveled by the vehicle while the two image frame images are taken is calculated. can
제1 모식도의 경우, 직선 A'-C'-B'-D'를 이용하는 경우 이동체의 이동 거리는 <수학식 4>와 같이 표현될 수 있다In the case of the first schematic diagram, when the straight line A'-C'-B'-D' is used, the moving distance of the movable body may be expressed as in <
제2 모식도의 경우, 직선 A'-B'=C'-D'를 이용하는 경우 이동체의 이동 거리는 <수학식 5>와 같이 표현될 수 있다In the case of the second schematic diagram, when the straight line A'-B'=C'-D' is used, the moving distance of the movable body can be expressed as in <Equation 5>
제3 모식도의 경우, 직선 A'-B'-C'-D'를 이용하는 경우 이동체의 이동 거리는 <수학식 6>과 같이 표현될 수 있다In the case of the third schematic diagram, when the straight line A'-B'-C'-D' is used, the moving distance of the moving object can be expressed as in <Equation 6>
제1 모식도 내지 제3 모식도에 따르면, 디지털 이미지 처리를 통해 픽셀의 좌표 값을 이용하여 비조화비(cross ratio)는 계산 가능하고, l은 도로 차선의 실제 길이로서 공간 정보가 미리 설정된 값에 해당된다. 따라서 제1 프레임 영상 이미지와 제2 프레임 영상 이미지에 포함되는 도로 차선의 픽셀 길이에 기반하여, 이동체의 이동 거리가 계산될 수 있다.According to the first to third schematic diagrams, the cross ratio can be calculated using the coordinate values of pixels through digital image processing, and l is the actual length of the road lane, corresponding to a preset value of spatial information do. Accordingly, the moving distance of the moving object may be calculated based on the pixel length of the road lane included in the first frame video image and the second frame video image.
도 7은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 픽셀 거리와 실제 거리의 관계를 나타내는 그래프(700)를 도시한다. 도 7을 참고하면 가로 축은 픽셀 거리를 지시하고 세로 축은 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리를 지시한다. 도 6과 같이 이동체에 장착된 영상 촬영 장치가 촬영한 이미지의 프레임 별 좌표의 변화와 비조화비 값 계산을 이용하여, 2차원 영상 이미지의 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리가 계산될 수 있다. 7 illustrates a
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 영상 이미지에서 도로 차선의 양 끝단의 좌표점 사이에 대응하는 3차원 공간상의 거리가 결정될 수 있다. 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리의 관계식은 보간 방법에 기반하여 도출될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 보간 방법은 3차 폴리 보간 방법을 포함한다.According to an embodiment of the present disclosure, a distance in 3D space corresponding to coordinate points of both ends of a road lane in the video image may be determined. A relational expression between the pixel distance and the actual distance corresponding to the pixel distance may be derived based on the interpolation method. According to an embodiment of the present disclosure, the interpolation method includes a cubic poly interpolation method.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 보간 방법에 따라 결정되는 관계식의 변수들은 사용자에 의해 자유롭게 설정될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면 관계식은 <수학식 7>과 같이 설정될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, variables of a relational expression determined according to an interpolation method may be freely set by a user. According to an embodiment of the present disclosure, the relational expression may be set as in <Equation 7>.
<수학식 7>을 참고하면, f(x)는 관계식, p1, p2, p3, p4는 사용자의 설정에 따라 결정되는 계수들, x는 영상 이미지의 픽셀 거리를 지시한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면 p1, p2, p3, p4의 값들은 <표 1>과 같은 값을 가질 수 있다.Referring to <Equation 7>, f(x) is a relational expression, p 1 , p 2 , p 3 , and p 4 are coefficients determined according to a user's setting, and x indicates a pixel distance of an image. According to an embodiment of the present disclosure, the values of p 1 , p 2 , p 3 , and p 4 may have the same values as in <Table 1>.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 관계식은 3차식으로 표현되었으나, 관계식은 3차식에 제한되지 않고 사용자의 설정에 따라 다른 차수의 방정식으로 자유롭게 변경될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, although the relational expression is expressed as a cubic expression, the relational expression is not limited to the cubic expression and may be freely changed into an equation of another order according to a user's setting.
도 8은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 영상 이미지 내 격자판과 측정 대상이 되는 좌표의 예(800)를 도시한다. FIG. 8 illustrates an example 800 of a grid plate in a video image and coordinates to be measured according to various embodiments of the present disclosure.
도 8은 영상 이미지 내 격자판(801)과, 측정 대상이 되는 좌표들을 포함하는 영상 이미지(803)를 포함한다. 도 5와 같이 거리 계측이 가능한 도로 차선의 이동경로 영상을 이용하여, <수학식 7>과 같은 영상 이미지의 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리의 관계식을 구할 수 있다면 영상 촬영 장치가 촬영한 영상 이미지에서 필요한 거리 정보를 계산할 수 있다. 8 includes a
영상 이미지 내 격자판(801)을 참고하면, 카메라 렌즈의 왜곡(distortion)이 없는 것으로 가정할 때, 영상 이미지는 진행 방향과 같은 거리에 관하여 동일한 y-좌표 값을 가진다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 영상 이미지에서 동일한 y 좌표 값에 해당되는 노란색 점선은 영상 촬영 장치를 포함한 차량으로부터 동일한 거리에 위치한 점들을 지시할 수 있다.Referring to the
측정 대상이 좌표들을 포함하는 영상 이미지(803)을 참고하면, a, b 좌표는 측정 대상이 되는 거리에 관한 좌표들을 지시한다. a', b'는 기준물에 관하여 거리 정보가 식별된 좌표들을 지시한다. a'와 b' 사이의 붉은색 표식은 차량의 이동으로 인하여 동일한 위치의 좌표 값의 변화를 지시한다.Referring to the
도 8에서 측정 대상이 되는 두 좌표 a, b 사이의 거리를 측정하기 위하여, 거리 측정 장치는 a, b 사이의 거리를 실제 거리 정보가 식별된 a', b'로 치환할 수 있다. 거리 측정 장치는 a', b'의 거리 값에 기반하여 측정 대상이 되는 두 좌표 a, b사이의 3차원 공간 상의 실제 거리를 결정할 수 있다. In order to measure the distance between two coordinates a and b to be measured in FIG. 8 , the distance measuring apparatus may replace the distance between a and b with a' and b' from which actual distance information is identified. The distance measuring apparatus may determine an actual distance in a three-dimensional space between two coordinates a and b to be measured based on the distance values of a' and b'.
도 9는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 측정 대상이 되는 좌표의 픽셀 거리와 미리 식별된 두 좌표 픽셀 거리의 관계를 나타내는 그래프(900)를 도시한다.FIG. 9 is a
도 9를 참고하면 가로 축은 측정 대상이 되는 좌표의 픽셀 거리를 지시하고 세로 축은 기준물에 관하여 거리 정보가 미리 식별된 두 좌표의 픽셀 거리를 지시한다. 도 8과 같이 공간 정보가 미리 식별된 좌표들에 기반하여, 측정 대상이 되는 두 좌표의 실제 거리가 계산될 수 있다. Referring to FIG. 9 , the horizontal axis indicates the pixel distance of coordinates to be measured, and the vertical axis indicates the pixel distance of two coordinates in which distance information is previously identified with respect to a reference object. As shown in FIG. 8 , an actual distance between two coordinates to be measured may be calculated based on the coordinates for which spatial information is identified in advance.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 측정 대상이 되는 두 좌표의 픽셀 거리와 실제 거리 정보가 식별된 좌표들의 픽셀 거리의 관계식은 보간 방법에 기반하여 결정될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면 보간 방법은 2차 폴리 보간 방법을 포함한다.According to an embodiment of the present disclosure, the relational expression between the pixel distance of two coordinates to be measured and the pixel distance of the coordinates in which the actual distance information is identified may be determined based on the interpolation method. According to an embodiment of the present disclosure, the interpolation method includes a quadratic poly interpolation method.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 보간 방법에 따라 결정되는 관계식의 변수들은 사용자에 의해 자유롭게 설정될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면 관계식은 <수학식 8>과 같이 설정될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, variables of a relational expression determined according to an interpolation method may be freely set by a user. According to an embodiment of the present disclosure, the relational expression may be set as in <Equation 8>.
<수학식 8>을 참고하면, f1(x1)는 관계식, p1 ', p2 ', p3 '는 사용자의 설정에 따라 결정되는 계수들, x1은 측정 대상이 되는 두 좌표의 픽셀 거리를 지시한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면 p1, p2, p3의 값들은 <표 2>과 같은 값을 가질 수 있다.Referring to <Equation 8>, f 1 (x 1 ) is a relational expression, p 1 ' , p 2 ' , p 3 ' are coefficients determined according to the user's settings, and x 1 is the measurement target of two coordinates. Specifies the pixel distance. According to an embodiment of the present disclosure, values of p 1 , p 2 , and p 3 may have values as shown in <Table 2>.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 관계식은 2차식으로 표현되었으나, 관계식은 2차식에 제한되지 않고 사용자의 설정에 따라 다른 차수의 방정식으로 자유롭게 변경될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, although the relational expression is expressed as a quadratic expression, the relational expression is not limited to the quadratic expression and may be freely changed into an equation of another order according to a user's setting.
도 10은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 거리 측정 장치의 동작 방법에 관한 흐름도(1000)를 도시한다. 도 10은 거리 측정 장치(105)의 동작 방법을 예시한다.10 is a
도 10을 참고하면 단계(1001)에서, 거리 측정 장치(105)는 복수의 영상 프레임들을 포함하는 제1 영상 이미지에서 기준물의 좌표에 관한 비조화비(cross ratio)에 기반하여, 제1 영상 이미지의 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 제1 관계식을 결정한다.Referring to FIG. 10 , in
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이동체의 이동으로 인하여 이동체에 장착된 영상 촬영 장치가 촬영하는 영상 이미지는 프레임 마다 상이하다. 그에 따라 영상 이미지 각각의 영상 프레임에서 촬영되는 기준물의 좌표가 변경된다. 거리 측정 장치(105)는 기준물의 좌표의 변화를 식별하여 비조화비를 결정함으로써, 영상 이미지 상의 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리의 관계를 지시하는 관계식을 결정한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치(105)는 하나의 영상 프레임에서 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들과, 다음 영상 프레임에서 동일한 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들을 식별한다. 거리 측정 장치(105)는 식별된 네 개의 좌표들을 이용하여 비조화비를 결정한다. 거리 측정 장치(105)는 미리 설정된 기준물의 실측 길이 정보와 결정된 비조화비를 이용하여, 영상 프레임 촬영 간에 이동체가 이동한 거리를 결정한다. 거리 측정 장치(105)는 이동체가 이동한 거리와 상기 이동한 거리에 대응되는 픽셀 거리의 관계를 지시하는 관계식을 결정한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 기준물은 일정한 형상을 가지는 차량, 건물, 도로 차선, 도로 내 표식 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, a video image captured by an image photographing apparatus mounted on a moving object is different for each frame due to the movement of the moving object. Accordingly, the coordinates of the reference object photographed in each video frame of the video image are changed. The
단계(1003)에서, 거리 측정 장치(105)는 제1 관계식에 기반하여 측정 대상이 되는 두 좌표의 픽셀 거리에 대응되는 거리를 측정한다. 거리 측정 장치(105)는 단계(1001)에서 결정된 픽셀 거리와 실제 거리의 관계식을 제2 영상 이미지에 적용함으로써, 제2 영상 이미지에서 촬영되는 두 좌표의 실제 거리를 측정한다. 제2 영상 이미지는 영상 촬영 장치가 상기 제1 영상 이미지를 촬영한 이후 움직임으로 인하여 상이한 방향으로 촬영된 이미지를 포함한다. In
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치(105)는 제2 영상 이미지에서 측정 대상이 되는 두 좌표의 픽셀 거리를 측정한다. 거리 측정 장치(105)는 제2 영상 이미지에 포함되는 기준물에 기반하여 제1 픽셀 거리에 대응되는 제2 픽셀 거리를 결정한다. 거리 측정 장치(105)는 단계(1001)에서 결정된 제1 관계식에 기반하여, 상기 제2 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리를 측정한다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치(105)는 제1 영상 이미지에서 관계식을 결정하는 단계에서 사용된 기준물과 동일한 형태의 기준물을 식별한다. 거리 측정 장치(105)는 측정 대상이 되는 두 좌표의 픽셀 거리와 제2 영상 이미지에서 동일한 형태의 기준물의 좌표들에 관한 픽셀 거리의 관계를 지시하는 제2 관계식을 결정한다. 거리 측정 장치(105)는 결정된 제2 관계식에 기반하여, 측정 대상이 되는 두 좌표의 픽셀 거리에 대응되는, 기준물에 기반한 두 좌표의 픽셀 거리를 결정한다. 거리 측정 장치(105)는 제1 관계식을 이용하여 기준물에 기반한 두 좌표의 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리를 측정한다.According to an embodiment of the present disclosure, the
도 11은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 픽셀 거리와 실제 거리의 관계식을 결정하는 방법에 관한 흐름도(1100)를 도시한다. 도 11은 거리 측정 장치(105)의 동작 방법을 예시한다.11 is a
도 11을 참고하면 단계(1101)에서, 거리 측정 장치(105)는 제1 영상 프레임에서 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들과, 제2 영상 프레임에서 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들에 기반하여 비조화비를 결정한다.Referring to FIG. 11 , in
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치(105)는 측정한 영상 이미지의 하나의 프레임에서 도로 차선의 양 끝단을 지시하는 두 개의 좌표에 해당하는 픽셀의 위치를 식별한다. 거리 측정 장치(105)는 동일한 영상 이미지의 다음 프레임에서 도로 차선의 양 끝단의 위치를 지시하는 두 개의 좌표에 해당하는 픽셀들의 위치를 식별한다. 거리 측정 장치(105)는 제1 영상 프레임에서 식별된 두 개의 좌표와 제2 영상 프레임에서 식별된 두 개의 좌표를 포함하는 네 개의 좌표를 이용하여 비조화비를 결정한다. 비조화비는 <수학식 2>에 기반하여 결정될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the
단계(1103)에서, 거리 측정 장치(105)는 미리 설정된 상기 기준물의 실측 길이 정보와 비조화비에 기반하여, 제1 영상 프레임의 촬영과 제2 영상 프레임의 촬영 사이에 상기 이동체가 이동한 거리를 결정한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 도로 차선의 실제 길이 정보는 거리 측정 장치에 미리 설정된 정보를 지시하고, 거리 측정 장치(105)는 단계(1101)에서 결정된 비조화비와, 도로 차선의 길이 정보를 이용하여 동일한 영상 이미지에서 제1 영상 프레임과 제2 영상 프레임이 촬영되는 시간 동안 이동체가 이동한 거리를 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치(105)는 이동체가 이동한 픽셀 거리와 도로 차선의 픽셀 길이를 비교할 수 있다. 이동체가 이동한 픽셀 거리가 도로 차선의 길이보다 작은 경우, 이동체가 이동한 거리는 <수학식 4>에 기반하여 결정될 수 있다. 이동체가 이동한 픽셀 거리가 도로 차선의 픽셀 길이와 같은 경우, 이동체가 이동한 거리는 <수학식 5>에 기반하여 결정될 수 있다. 이동체가 이동한 픽셀 거리가 도로 차선의 픽셀 길이보다 큰 경우, 이동체가 이동한 거리는 <수학식 6>에 기반하여 결정될 수 있다.In
단계(1105)에서, 거리 측정 장치(105)는 이동체가 이동한 거리와 이동한 거리에 대응되는 픽셀 거리에 관한 제1 관계식을 결정한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치(105)는 영상 이미지에서 이동체의 이동거리에 대응되는 픽셀 거리와, 단계(1103)에서 결정된 이동체의 이동 거리의 관계를 지시하는 제1 관계식을 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리의 관계식은 보간 방법에 기반하여 도출될 수 있다. 거리 측정 장치(105)는 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리를 측정하는 과정을 복수 회에 걸쳐 수행할 수 있다. 거리 측정 장치(105)는 측정된 복수의 데이터들의 근사 값을 이용하여 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리의 관계를 지시하는 관계식을 결정할 수 있다.In
도 12는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 거리 측정 장치의 동작 방법에 관한 흐름도(1200)를 도시한다. 도 12는 거리 측정 장치(105)의 동작 방법을 예시한다.12 is a
도 12를 참고하면 단계(1201)에서, 거리 측정 장치(105)는 기준물을 이용하여 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리의 관계를 지시하는 관계식을 결정한다. 거리 측정 장치(105)는 복수의 영상 프레임들을 포함하는 제1 영상 이미지에서 기준물의 좌표에 관한 비조화비(cross ratio)에 기반하여, 제1 영상 이미지의 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 제1 관계식을 결정한다.Referring to FIG. 12 , in
단계(1203)에서, 거리 측정 장치(105)는 측정 대상이 되는 두 좌표의 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리를 측정한다. 거리 측정 장치(105)는 제1 관계식에 기반하여 측정 대상이 되는 두 좌표의 픽셀 거리에 대응되는 거리를 측정한다. 거리 측정 장치(105)는 단계(1001)에서 결정된 픽셀 거리와 실제 거리의 관계식을 제2 영상 이미지에 적용함으로써, 제2 영상 이미지에서 촬영되는 두 좌표의 실제 거리를 측정한다. 제2 영상 이미지는 영상 촬영 장치가 상기 제1 영상 이미지를 촬영한 이후 움직임으로 인하여 상이한 방향으로 촬영된 이미지를 포함한다. In
단계(1205)에서, 거리 측정 장치(105)는 반복 조건을 만족하는지 여부를 식별한다. 반복 조건은 사용자의 설정에 따라 변경될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 반복 조건은 사용자가 설정한 횟수로 반복하도록 설정될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치는 측정된 실제 거리가 미리 설정된 구간에 포함되지 않는 경우 반복 조건을 만족한 것으로 식별할 수 있다.In
거리 측정 장치(105)는 반복 조건을 만족하는 경우, 단계(1201)로 진행하여, 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 실제 거리의 관계를 지시하는 관계식을 결정한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 반복 조건을 만족하여 다시 결정되는 관계식은 이전에 결정된 관계식에서 이용한 기준물과 상이한 기준물을 이용하여 결정될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 미리 결정된 관계식과 동일하거나 상이할 수 있다. 거리 측정 장치(105)는 반복 조건을 만족하지 않는 경우 거리 측정을 종료한다.When the iteration condition is satisfied, the
도 13은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 복수의 비조화비들을 이용한 경우 프레임의 개수에 따른 실제 거리를 지시하는 그래프(1300)를 도시한다. 도 13의 x축은 비조화비 계산에 이용되는 제1 프레임의 개수, y축은 비조화비 계산에 이용되는 제2 프레임의 개수를 지시하고, z축은 이동 거리 값을 지시한다.13 illustrates a
도 13를 참고하면 그래프 값의 우측 부분은 프레임의 개수가 증가할수록 거리 값이 증가함을 예시하고, 그래프 좌측 부분은 이동 거리 값이 0으로 고정된 경우를 예시한다. 거리 측정 장치는 제1 프레임 내의 좌표와 제2 프레임 내의 좌표를 이용하여 거리를 측정한다. 도 13 그래프를 참고하면, 제1 프레임의 개수가 고정된 값을 가지는 경우 제2 프레임의 개수가 증가할수록, z축의 이동 거리 값이 커지는 것이 확인된다.Referring to FIG. 13 , the right part of the graph value exemplifies that the distance value increases as the number of frames increases, and the left part of the graph exemplifies the case where the moving distance value is fixed to 0. The distance measuring apparatus measures the distance by using the coordinates in the first frame and the coordinates in the second frame. Referring to the graph of FIG. 13 , when the number of first frames has a fixed value, it is confirmed that as the number of second frames increases, the value of the movement distance of the z-axis increases.
도 14는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 복수의 비조화비들을 이용하여 실제 거리를 측정하는 방법에 관한 모식도(1400)를 도시한다. 도 14를 참고하면, 가로 축은 거리를 지시하고 가로 축 상에 배치되는 좌표들은 픽셀 좌표들을 지시한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 가로 축 상에 배치되는 좌표들은 도로 차선의 좌표들을 예시한다.14 is a schematic diagram 1400 of a method of measuring an actual distance using a plurality of dissonance ratios according to various embodiments of the present disclosure. Referring to FIG. 14 , the horizontal axis indicates distance, and coordinates disposed on the horizontal axis indicate pixel coordinates. According to an embodiment of the present disclosure, coordinates disposed on a horizontal axis illustrate coordinates of a road lane.
도 14를 참고하면, 도 14은 영상 이미지에서 동일한 물체에 관한 두 개의 좌표들을 포함하는 제1 프레임 내지 제6 프레임(1401 내지 1406)을 예시한다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치는 제3 거리 (1413) 측정이 요구되는 경우, 제3 프레임(1403)의 두 좌표와 제4 프레임(1404)의 두 좌표를 이용한 비조화비에 기반하여 제3 거리를 측정할 수 있다. Referring to FIG. 14 , FIG. 14 exemplifies first to
본 개시의 다른 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치는 제1 프레임(1401)과 제4 프레임(1404)의 좌표들을 이용한 비조화비에 기반하여 제1 거리(1411)를 측정하고, 제1 프레임(1401)과 제3프레임(1403)의 좌표들을 이용한 비조화비에 기반하여 제2 거리(1412)를 측정한다. 거리 측정 장치는 제1 거리(1411)와 제2 거리(1412)의 차이 값에 기반하여 제3 거리(1413)을 측정할 수 있다.According to another embodiment of the present disclosure, the distance measuring apparatus measures the
본 개시의 다른 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치는 제4 프레임(1404)과 제6 프레임(1406)의 좌표들을 이용한 비조화비에 기반하여 제4 거리(1414)를 측정하고, 제3 프레임(1403)과 제6프레임(1406)의 좌표들을 이용한 비조화비에 기반하여 제5 거리(1415)를 측정한다. 거리 측정 장치는 제4 거리(1414)와 제5 거리(1415)의 차이 값에 기반하여 제3 거리(1413)을 측정할 수 있다. 본 개시의 다른 일 실시 예에 따르면, 거리 측정 장치는, 복수의 방법에 의하여 측정되는 제3 거리의 통계 값에 기반하여 결정할 수 있다. 제3 거리(1413)의 통계 값은 <수학식 9>와 같이 표현될 수 있다.According to another embodiment of the present disclosure, the distance measuring apparatus measures the
<수학식 9>를 참고하면, Di1 내지 Di3는 각각의 방법에 따른 제3 거리 측정 값, Di+1,1은 제3 거리(1413), Di+1,i-2는 제1 거리(1411), Di,i-2는 제2 거리(1412), Di+3,i+1은 제4 거리(1414), Di+3,i는 제5 거리, Diaverage는 제3 거리의 평균 값, n은 자연수를 지시한다. 본 개시는 제1 거리 내지 제5 거리(1411 내지 1415)를 이용하여 두 좌표의 거리를 결정하는 방법을 예시하였으나, 사용자의 자유로운 설정에 따라 두 좌표의 거리는 측정된 거리들의 합, 차이 및 측정된 값들의 평균에 기반하여 결정 수 있다. Referring to <Equation 9>, D i1 to D i3 are the third distance measurement values according to each method, D i+1,1 is the
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 복수의 비조화비 계산을 통한 평균 값을 이용하여 거리 계산을 수행함으로써, 거리 측정 장치는 통계 값에 기반하여 정확도가 높은 거리 측정이 가능하고, 이동체의 방향 전환으로 인하여 도로 차선이 곡선인 경우를 고려하여 거리 측정이 가능하다.According to an embodiment of the present disclosure, by performing distance calculation using an average value obtained by calculating a plurality of dissonance ratios, the distance measuring apparatus can measure a distance with high accuracy based on a statistical value and change the direction of a moving object. Therefore, it is possible to measure the distance considering the case where the road lane is curved.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 카메라 보정을 위해 바닥면에 격자판을 이용하여 영상을 취득하는 작업이 실시될 필요가 없다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 영상 내 평균속도를 구하기 위한 거리 계측 작업이 실시될 필요가 없다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 영상 이미지에서 공간 정보를 미리 알고 있는 대상체(차량, 건물, 도로 내 표식 등)을 이용함으로써 추가적인 계측 작업이 실시될 필요가 없다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 컴퓨터 비전 프로세싱을 통해 영상 이미지 내의 특징점을 추출하여 거리의 자동 계산이 가능하다. According to an embodiment of the present disclosure, there is no need to perform an operation of acquiring an image by using a grid on the bottom surface for camera correction. According to an embodiment of the present disclosure, there is no need to perform a distance measurement operation to obtain an average speed within an image. According to an embodiment of the present disclosure, there is no need to perform an additional measurement operation by using an object (vehicle, building, road marker, etc.) having spatial information in advance in the video image. According to an embodiment of the present disclosure, it is possible to automatically calculate a distance by extracting a feature point in a video image through computer vision processing.
본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다. Methods according to the embodiments described in the claims or specifications of the present disclosure may be implemented in the form of hardware, software, or a combination of hardware and software.
소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다. When implemented in software, a computer-readable storage medium storing one or more programs (software modules) may be provided. One or more programs stored in the computer-readable storage medium are configured to be executable by one or more processors in an electronic device (device). One or more programs include instructions for causing an electronic device to execute methods according to embodiments described in a claim or specification of the present disclosure.
이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(read only memory, ROM), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(compact disc-ROM, CD-ROM), 디지털 다목적 디스크(digital versatile discs, DVDs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다. Such programs (software modules, software) include random access memory, non-volatile memory including flash memory, read only memory (ROM), electrically erasable programmable ROM (electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), magnetic disc storage device, compact disc-ROM (CD-ROM), digital versatile discs (DVDs), or other It may be stored in an optical storage device or a magnetic cassette. Alternatively, it may be stored in a memory composed of a combination of some or all thereof. In addition, each configuration memory may be included in plurality.
또한, 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(local area network), WAN(wide area network), 또는 SAN(storage area network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.In addition, the program is transmitted through a communication network consisting of a communication network such as the Internet, an intranet, a local area network (LAN), a wide area network (WAN), or a storage area network (SAN), or a combination thereof. It may be stored on an attachable storage device that can be accessed. Such a storage device may be connected to a device implementing an embodiment of the present disclosure through an external port. In addition, a separate storage device on the communication network may be connected to the device implementing the embodiment of the present disclosure.
상술한 본 개시의 구체적인 실시 예들에서, 개시에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.In the specific embodiments of the present disclosure described above, components included in the disclosure are expressed in the singular or plural according to the specific embodiments presented. However, the singular or plural expression is appropriately selected for the context presented for convenience of description, and the present disclosure is not limited to the singular or plural component, and even if the component is expressed in plural, it is composed of a singular or singular. Even an expressed component may be composed of a plurality of components.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Meanwhile, although specific embodiments have been described in the detailed description of the present disclosure, various modifications are possible without departing from the scope of the present disclosure. Therefore, the scope of the present disclosure should not be limited to the described embodiments and should be defined by the claims described below as well as the claims and equivalents.
Claims (11)
복수의 영상 프레임들을 포함하는 제1 영상 이미지에서, 기준물의 좌표에 관한 비조화비(cross ratio)에 기반하여, 상기 제1 영상 이미지의 픽셀 거리와 상기 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 제1 관계식을 결정하는 단계; 및
제2 영상 이미지에서, 상기 제2 영상 이미지에 포함되는 상기 기준물에 기반하여, 측정 대상이 되는 두 좌표들 간의 제1 픽셀 거리에 대응되는 제2 픽셀 거리를 결정하는 단계; 및
상기 제1 관계식에 기반하여 상기 제2 픽셀 거리에 대응되는 상기 이동체의 이동 거리 측정하는 단계를 포함하고,
상기 제2 영상 이미지는 상기 영상 촬영 장치가 상기 제1 영상 이미지를 촬영한 이후 움직임으로 인하여 상이한 방향으로 촬영된 이미지를 포함하는 거리 측정 방법.
In the method of measuring a distance using a video image taken by an imaging device included in a moving object,
In a first video image including a plurality of video frames, based on a cross ratio with respect to coordinates of a reference object, indicating a relationship between a pixel distance of the first video image and a distance corresponding to the pixel distance determining a first relational expression; and
determining, in a second video image, a second pixel distance corresponding to a first pixel distance between two coordinates to be measured, based on the reference object included in the second video image; and
measuring a moving distance of the moving object corresponding to the second pixel distance based on the first relational expression;
The second video image is a distance measuring method including images taken in different directions due to movement after the video photographing device captures the first video image.
상기 제1 관계식을 결정하는 단계는,
제1 영상 프레임에서 상기 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들과, 제2 영상 프레임에서 상기 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들에 기반하여 비조화비를 결정하는 단계;
미리 설정된 상기 기준물의 실측 길이 정보와 상기 비조화비에 기반하여, 상기 제1 영상 프레임의 촬영과 상기 제2 영상 프레임의 촬영 사이에 상기 이동체가 이동한 거리를 결정하는 단계; 및
상기 이동체가 이동한 거리와 상기 이동한 거리에 대응되는 픽셀 거리에 관한 상기 제1 관계식을 결정하는 단계를 포함하는 거리 측정 방법.
The method according to claim 1,
Determining the first relational expression comprises:
determining a dissonance ratio based on two coordinates indicating a position of the reference object in a first image frame and two coordinates indicating a position of the reference object in a second image frame;
determining a distance traveled by the moving object between photographing of the first image frame and photographing of the second image frame based on the preset actual measurement length information of the reference object and the dissonance ratio; and
and determining the first relational expression for a distance moved by the moving object and a pixel distance corresponding to the moved distance.
상기 제1 영상 이미지에서 관계식을 결정하는 단계에서 사용된 기준물과 동일한 형태의 기준물을 식별하는 단계; 및
상기 측정 대상이 되는 두 좌표의 제1 픽셀 거리와, 상기 제2 영상 이미지에서 상기 동일한 형태의 기준물의 좌표들에 관한 제2 픽셀 거리의 관계를 지시하는 제2 관계식을 결정하는 단계를 더 포함하는 거리 측정 방법.
The method according to claim 1,
identifying a reference object having the same shape as the reference object used in the step of determining the relational expression in the first video image; and
Determining a second relational expression indicating a relationship between a first pixel distance of the two coordinates to be measured and a second pixel distance with respect to the coordinates of the reference object having the same shape in the second video image How to measure distance.
상기 제1 관계식은 상기 복수의 영상 프레임들 각각에서 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 정보들을 보간법(interpolation)에 따라 추정함으로써 결정되고,
상기 제2 관계식은 상기 제1 픽셀 거리와 상기 제2 픽셀 거리의 관계를 지시하는 정보들을 보간법에 따라 추정함으로써 결정되는 거리 측정 방법.
5. The method according to claim 4,
The first relational expression is determined by estimating information indicating a relation between a pixel distance and a distance corresponding to a pixel distance in each of the plurality of image frames according to an interpolation method;
The second relational expression is a distance measuring method determined by estimating information indicating a relation between the first pixel distance and the second pixel distance according to an interpolation method.
상기 기준물은 일정한 형상을 가지는 차량, 건물, 도로 차선, 도로 내 표식 중 적어도 하나를 포함하는 거리 측정 방법.
The method according to claim 1,
The reference object is a distance measuring method including at least one of a vehicle, a building, a road lane, and a mark in the road having a certain shape.
상기 제1 영상 이미지에서 다른 기준물의 좌표에 관한 비조화비에 기반하여, 픽셀 거리와 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 제3 관계식을 결정하는 단계; 및
상기 제2 영상 이미지에서, 상기 제3 관계식에 기반하여 측정 대상이 되는 다른 두 좌표들의 픽셀 거리에 대응되는 거리를 측정하는 단계를 더 포함하는 거리 측정 방법.
The method according to claim 1,
determining a third relational expression indicating a relationship between a pixel distance and a distance corresponding to the pixel distance based on a dissonance ratio with respect to the coordinates of another reference object in the first video image; and
and measuring, in the second video image, a distance corresponding to a pixel distance of two other coordinates to be measured based on the third relational expression.
송수신부;
메모리;
제어부; 및
상기 송수신부, 상기 메모리, 상기 제어부 중 적어도 하나에 기능적으로 결합되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
복수의 영상 프레임들을 포함하는 제1 영상 이미지에서, 기준물의 좌표에 관한 비조화비(cross ratio)에 기반하여, 상기 제1 영상 이미지의 픽셀 거리와 상기 픽셀 거리에 대응되는 거리의 관계를 지시하는 제1 관계식을 결정하고,
제2 영상 이미지에서, 제2 영상 이미지에 포함되는 상기 기준물에 기반하여, 측정 대상이 되는 두 좌표들 간의 제1 픽셀 거리에 대응되는 제2 픽셀 거리를 결정하고,
상기 제1 관계식에 기반하여 상기 제2 픽셀 거리에 대응되는 상기 이동체의 이동 거리를 측정하고,
상기 제2 영상 이미지는 상기 영상 촬영 장치가 상기 제1 영상 이미지를 촬영한 이후 움직임으로 인하여 상이한 방향으로 촬영된 이미지를 포함하는 거리 측정 장치.
An apparatus for measuring a distance using a video image captured by an image capturing device included in a moving object, the apparatus comprising:
transceiver;
Memory;
control unit; and
At least one processor functionally coupled to at least one of the transceiver, the memory, and the control unit,
the at least one processor,
In a first video image including a plurality of video frames, based on a cross ratio with respect to coordinates of a reference object, indicating a relationship between a pixel distance of the first video image and a distance corresponding to the pixel distance determine the first relation,
In the second video image, based on the reference object included in the second video image, determining a second pixel distance corresponding to the first pixel distance between two coordinates to be measured,
measuring a moving distance of the movable body corresponding to the second pixel distance based on the first relational expression;
The second video image is a distance measuring device including an image taken in a different direction due to a movement after the video photographing device captures the first video image.
상기 적어도 하나의 프로세서는,
제1 영상 프레임에서 상기 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들과, 제2 영상 프레임에서 상기 기준물의 위치를 지시하는 두 개의 좌표들에 기반하여 비조화비를 결정하고,
미리 설정된 상기 기준물의 실측 길이 정보와 상기 비조화비에 기반하여, 상기 제1 영상 프레임의 촬영과 상기 제2 영상 프레임의 촬영 사이에 상기 이동체가 이동한 거리를 결정하고,
상기 이동체가 이동한 거리와 상기 이동한 거리에 대응되는 픽셀 거리에 관한 상기 제1 관계식을 결정하는 거리 측정 장치.
9. The method of claim 8,
the at least one processor,
determining a dissonance ratio based on two coordinates indicating a position of the reference object in a first image frame and two coordinates indicating a position of the reference object in a second image frame;
determining a distance traveled by the movable body between photographing of the first image frame and photographing of the second image frame based on the preset actual measurement length information of the reference object and the dissonance ratio;
A distance measuring apparatus for determining the first relational expression relating to a distance moved by the moving object and a pixel distance corresponding to the moved distance.
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1 영상 이미지에서 관계식을 결정하는 단계에서 사용된 기준물과 동일한 형태의 기준물을 식별하고,
상기 측정 대상이 되는 두 좌표의 제1 픽셀 거리와, 상기 제2 영상 이미지에서 상기 동일한 형태의 기준물의 좌표들에 관한 제2 픽셀 거리의 관계를 지시하는 제2 관계식을 결정하는 거리 측정 장치.9. The method of claim 8,
the at least one processor,
Identifying a reference object of the same form as the reference object used in the step of determining the relational expression in the first video image,
A distance measuring apparatus for determining a second relational expression indicating a relationship between a first pixel distance of the two coordinates to be measured and a second pixel distance with respect to the coordinates of the reference object having the same shape in the second video image.
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023214766A1 (en) * | 2022-05-04 | 2023-11-09 | 한화비전 주식회사 | Method and device for generating distance information |
| WO2024071653A1 (en) * | 2022-09-28 | 2024-04-04 | 문재영 | Distance map calculating method based on parallax analysis, and system therefor |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030069531A (en) * | 2002-02-21 | 2003-08-27 | 한국과학기술원 | Eye gaze point estimation method |
| KR102065337B1 (en) * | 2019-07-19 | 2020-01-14 | 대한민국 | Apparatus and method for measuring movement information of an object using a cross-ratio |
| JP6704307B2 (en) * | 2016-07-01 | 2020-06-03 | 株式会社日立製作所 | Moving amount calculating device and moving amount calculating method |
-
2020
- 2020-11-09 KR KR1020200148550A patent/KR102278536B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030069531A (en) * | 2002-02-21 | 2003-08-27 | 한국과학기술원 | Eye gaze point estimation method |
| JP6704307B2 (en) * | 2016-07-01 | 2020-06-03 | 株式会社日立製作所 | Moving amount calculating device and moving amount calculating method |
| KR102065337B1 (en) * | 2019-07-19 | 2020-01-14 | 대한민국 | Apparatus and method for measuring movement information of an object using a cross-ratio |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023214766A1 (en) * | 2022-05-04 | 2023-11-09 | 한화비전 주식회사 | Method and device for generating distance information |
| WO2024071653A1 (en) * | 2022-09-28 | 2024-04-04 | 문재영 | Distance map calculating method based on parallax analysis, and system therefor |
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