KR102366199B1 - 금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 장치 및 방법 - Google Patents

금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량의 금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 장치는, 카메라, 저장부, 및 상기 카메라, 및 상기 저장부와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 카메라를 통해 상기 차량의 주행 영상을 획득하고, 상기 획득된 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여, 상기 차량이 주행중인 차로의 좌측 차선이 중앙 차선인 경우, 상기 차량이 차로내 정상 주행 중인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 차량이 상기 좌측 차선에 대해 완전 침범하여 주행 중인지 식별하고, 상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인지 식별할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 식별된 비정상 주행에 기반하여, 상기 중앙 차선이 식별되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하고, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 상기 저장부에 저장할 수 있다.

Description

금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 장치 및 방법{AN APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINING U-TURN OF A VEHICLE IN A PROHIBITED AREA}
본 발명은 금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 차량은 주행중인 상태를 녹화 및 저장하는 장치(예: 블랙박스)를 탑재할 수 있다. 이러한 장치(예: 블랙박스)는 차량 제조사에서 차량 내부에 내장하여 출시하거나, 또는 운전자가 별도로 구매하여 차량에 설치할 수 있다.
그리고, 트럭, 버스, 택시 등 사업용 차량은 블랙박스로 영상을 저장할 수 있다. 또한, 사업용 차량은 저장된 영상을 광대역망 통신(예: LTE, 4G, 5G 등)을 통해 사업용 차량을 관리하는 서버로 전송하거나, 또는 지정된 차고지에서 무선 인터넷(예: Wi-Fi)를 통해 영상을 서버로 전송할 수 있다. 이 경우, 차량을 관리하는 사업자는 촬영된 영상을 통해 사고 발생, 주행 위반 등에 대한 자료를 확보할 수 있다.
이와 같이, 차량을 관리하는 사업자가 주행 상황에 대한 영상을 확보함으로써, 사업자는 사고 원인을 정확히 판단하거나, 또는 부주의한 운전자를 평가 및 교육하기 위한 자료로 영상을 활용할 수 있다.
그런데, 차량 운전자가 신호 위반, 또는 차선 위반을 할 경우, 사업자는 이를 확인하기 위해 차량에서 촬영된 영상 모두를 분석하는 것은 많은 시간이 소요될 수 있을 뿐만 아니라, 인건비 상승을 초래할 수 있다.
그리고, 종래의 선행 기술(등록특허공보 제10-1840974)은 자율 주행용 차선 식별 시스템에 관한 것으로서, 차선을 식별하는 내용을 개시하고 있다.
그런데, 선행 기술은 카메라를 통해 촬영된 영상에서 불필요한 화소를 삭제하여 차선을 식별할 뿐, 차량이 차선을 닿은 채 주행 중인지, 또는 차선을 넘어서 주행 중인지에 대한 전반적인 주행 상태를 판단하지 않는다.
따라서, 차량이 차선을 닿은 채 주행하는지, 또는 차선을 넘은 채 주행하는지에 대한 전반적인 주행 상태를 판단하기 위해, 주행 중에 차선을 자동으로 식별할 필요성이 제기된다.
또한, 금지 구간에서 차량이 불법으로 유턴하는지를 식별할 필요성이 제기된다.
뿐만 아니라, 차량이 차선을 넘는 경우, 불법으로 유턴하는 경우에 해당되는 주행 영상을 자동으로 저장하여 영상을 분석하는데 소요되는 시간을 줄일 필요성이 제기된다.
등록특허공보 제10-1840974
따라서, 본 발명의 목적은 금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시 예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 실시 예에 따른 금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 장치는, 카메라, 저장부, 및 상기 카메라, 및 상기 저장부와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 카메라를 통해 상기 차량의 주행 영상을 획득하고, 상기 획득된 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여, 상기 차량이 주행중인 차로의 좌측 차선이 중앙 차선인 경우, 상기 차량이 차로내 정상 주행 중인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 차량이 상기 좌측 차선에 대해 완전 침범하여 주행 중인지 식별하고, 상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인지 식별할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 식별된 비정상 주행에 기반하여, 상기 중앙 차선이 식별되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하고, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 상기 저장부에 저장할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 방법은 카메라를 통해 상기 차량의 주행 영상을 획득하는 과정, 상기 획득된 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여, 상기 차량이 주행중인 차로의 좌측 차선이 중앙 차선인 경우, 상기 차량이 차로내 정상 주행 중인 것으로 판단하는 과정, 상기 차량이 상기 좌측 차선에 대해 완전 침범하여 주행 중인지 식별하는 과정, 상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인지 식별하는 과정, 상기 식별된 비정상 주행에 기반하여, 상기 중앙 차선이 식별되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하는 과정, 및 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 저장하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명은 차량의 차선 이탈 여부를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상에 설정하고, 상기 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여 차량의 차선 이탈 여부를 판단함으로써, 차량의 차선 이탈을 보다 정확히 판단할 수 있다.
또한, 본 발명은 차량이 차선을 침범하는 경우, 주행 영상에서 상기 차선을 침범한 시각을 기준으로 일정 시간 내의 주행 영상을 저장함으로써, 주행 영상을 분석하는데 소요되는 시간을 줄일 수 있다.
또한, 본 발명은 소실점이 기 설정된 마진 내에 위치하고, 주행 영상의 하단이 교차하는 가로 방향 좌표의 왼쪽 좌표 또는 오른쪽 좌표가 상기 차량의 폭의 중간 지점의 좌우로 일정 간격을 갖는 구간에 존재하는 경우, 상기 차량이 완전 침범한 것으로 판단함으로써, 선택적으로 주행 영상을 저장할 수 있다.
또한, 본 발명은 차량이 차선을 일시 침범한 후 완전 침범 상태로 미리 결정된 시간 동안 주행하는 것으로 식별되면, 상기 차량이 중앙 차선을 침범한 것으로 판단함으로써, 차량을 운전하는 운전자의 운전 습관을 판단할 수 있다.
또한, 본 발명은 차량이 좌측 차선에 대해 완전 침범하여 주행 중인지 식별하고, 완전 침범 주행 이후, 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인지 식별하고, 상기 식별된 비정상 주행에 기반하여, 상기 중앙 차선이 식별되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하여 금지 구간에 관련한 주행 영상을 저장함으로써, 저장되는 데이터의 용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 주행 영상을 분석하는데 소요되는 시간을 줄일 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 저장된 주행 영상을 서버로 전송함으로써, 차량을 운전하는 운전자의 운전 습관을 원격에서 확인할 수 있다.
상술한 효과와 더불어 본 발명의 구체적인 효과는 이하 발명을 실시하기 위한 구체적인 사항을 설명하면서 함께 기술한다.
도 1a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 중앙 차선이 점선인 경우를 나타낸 예시도이다.
도 1b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 중앙 차선이 실선인 경우를 나타낸 예시도이다.
도 1a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 중앙 차선이 복선인 경우를 나타낸 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 주행 상태를 판단하는 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 주행 상태를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상에 설정하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차로에 대한 실질적인 도로 좌표와 도로가 카메라로 투영된 영상에서의 차로의 좌표의 관계를 나타낸 예시도이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 차로의 정 중앙으로 주행하는 예시도이다.
도 5b는 도 5a에서의 소실점을 나타낸 예시도이다.
도 6a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 좌측 차선을 닿은 채 주행하는 예시도이다.
도 6b는 도 6a에서의 소실점을 나타낸 예시도이다.
도 7a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 우측 차선을 닿은 채 주행하는 예시도이다.
도 7b는 도 7a에서의 소실점을 나타낸 예시도이다.
도 8a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 좌측 차선을 넘은 채 주행하는 예시도이다.
도 8b는 도 8a에서의 소실점을 나타낸 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 차선 이탈 여부를 판단하기 위해 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간을 나타낸 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 차선 이탈 여부를 판단하여 주행 영상을 저장 및 전송하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차로내 정상 주행을 나타낸 예시도이다.
도 12a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 좌측 차선을 일시 침범하여 주행하는 예시도이다.
도 12b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 우측 차선을 일시 침범하여 주행하는 예시도이다.
도 13a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 좌측 차선을 완전 침범하여 주행하는 예시도이다.
도 13b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 우측 차선을 완전 침범하여 주행하는 예시도이다.
도 14a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 좌측 차선을 일시 침범하여 비정상 주행하는 예시도이다.
도 14b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 우측 차선을 일시 침범하여 비정상 주행하는 예시도이다.
도 15a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 좌측 차선을 완전 침범하여 비정상 주행하는 예시도이다.
도 15b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 우측 차선을 일시 침범하여 비정상 주행하는 예시도이다.
도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 좌측 차선으로 변경할 경우의 GPS 진행 방향의 변화를 나타낸 예시도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 유턴하는 경우의 GPS 진행 방향의 변화를 나타낸 예시도이다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 GPRMC 메시지의 포맷과 각 필드의 정의를 나타낸 예시도이다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 회전을 식별하는 예시도이다.
도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 좌측 차선을 변경할 경우의 요율 변화를 나타낸 예시도이다.
도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 유턴할 경우의 요율 변화를 나타낸 예시도이다.
도 22는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 중앙 차선 침범을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 중앙 차선 침범을 식별하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 24는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 25는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 26은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 27은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 28은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 29는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 30은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 것을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 31a 및 도 31b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 32는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 것을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 33은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 과정을 나타낸 예시도이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것으로, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 제1 구성요소는 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
이하에서 구성요소의 "상부 (또는 하부)" 또는 구성요소의 "상 (또는 하)"에 임의의 구성이 배치된다는 것은, 임의의 구성이 상기 구성요소의 상면 (또는 하면)에 접하여 배치되는 것뿐만 아니라, 상기 구성요소와 상기 구성요소 상에 (또는 하에) 배치된 임의의 구성 사이에 다른 구성이 개재될 수 있음을 의미할 수 있다.
또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 상기 구성요소들은 서로 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 다른 구성요소가 "개재"되거나, 각 구성요소가 다른 구성요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.
명세서 전체에서, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 각 구성요소는 단수일수도 있고 복수일 수도 있다.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
명세서 전체에서, "A 및/또는 B" 라고 할 때, 이는 특별한 반대되는 기재가 없는 한, A, B 또는 A 및 B 를 의미하며, "C 내지 D" 라고 할 때, 이는 특별한 반대되는 기재가 없는 한, C 이상이고 D 이하인 것을 의미한다
이하에서는, 본 발명의 몇몇 실시 예에 따른 차량의 주행 상태를 판단하는 장치 및 방법을 설명하도록 한다.
도 1a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 중앙 차선이 점선인 경우를 나타낸 예시도이다. 도 1b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 중앙 차선이 실선인 경우를 나타낸 예시도이다. 도 1a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 중앙 차선이 복선인 경우를 나타낸 예시도이다.
일반적으로 차량이 우측으로 주행하거나 또는 좌측으로 주행하는 것은 국가마다 다르다. 본 명세서에서는 차량이 우측으로 주행하는 경우에 대해 기술하지만, 좌측으로 주행하는 경우에도 적용될 수 있다.
도 1a를 참조하면, 차량(101)은 우측으로 주행(110)할 수 있다. 그리고, 주행 방향과 역 방향을 구분하는 중앙 차선(111)은 홑선의 황색 점선일 수 있다. 중앙 차선(111)이 홑선의 황색 점선인 경우는 도로가 편도 1차로인 경우에 해당될 수 있으며, 차선 침범을 일시적으로 허용하는 것을 의미한다. 이와 같이, 차량(101)이 우측 도로로 주행하는 경우, 중앙 차선(111)은 차량(101)의 좌측에 위치하게 된다.
도 1b를 참조하면, 차량(101)은 우측으로 주행(120)할 수 있다. 그리고, 주행 방향과 역 방향을 구분하는 중앙 차선(121)은 홑선의 황색 실선일 수 있다. 중앙 차선(121)이 홑선의 황색 실선인 경우는 차선 침범을 금지하는 것을 의미한다. 이와 같이, 차량(101)이 우측 도로로 주행하는 경우, 중앙 차선(121)은 차량(101)의 좌측에 위치하게 된다.
도 1c를 참조하면, 차량(101)은 우측으로 주행(130)할 수 있다. 그리고, 주행 방향과 역 방향을 구분하는 중앙 차선(131)은 복선의 황색 실선일 수 있다. 중앙 차선(121)이 복선의 황색 실선인 경우는 차선 침범을 절대적으로 금지하는 것을 의미한다. 이와 같이, 차량(101)이 우측 도로로 주행하는 경우, 중앙 차선(121)은 차량(101)의 좌측에 위치하게 된다.
차로를 주행중인 차량(101)은 운전자의 운전 미숙 또는 주변 상황에 따라 중앙 차선(131)의 내측 기준선(132)을 맞닿은 채로 주행되거나, 또는 상기 중앙 차선(131)를 침범하여 주행될 수 있다. 본 발명은 이와 같이 차량이 중앙 차선을 맞닿은 채로 주행되거나 중앙 차선(131)을 침범하는 것을 자동으로 식별할 수 있도록 하기 위해, 차량 기준의 도로 좌표 정보와 차선 정보에 기반하여 차선 이탈 여부를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상에 설정하는 것이다.
이하에서는 차량에 장착된 카메라에서 획득된 영상의 차선 정보에 기반하여 차선 이탈 여부를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상에 설정하는 구체적인 기술을 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 주행 상태를 판단하는 장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 주행 상태를 판단하는 장치(200)는 카메라(210), 센서부(220), 통신부(230), 저장부(240), 표시부(250), 및 프로세서(260)를 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 차량의 주행 상태를 판단하는 장치(200)의 구성은 일 실시 예에 따른 것이고, 차량의 주행 상태를 판단하는 장치(200)의 구성 요소들이 도 2에 도시된 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 필요에 따라 일부 구성 요소가 부가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 카메라(210)는 적어도 하나의 이미지 센서를 포함할 수 있다. 상기 카메라(210)는 주행중인 차량(101)의 전방 또는 후방에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 상기 카메라부(250)는 인공지능 칩이 내장된 영상 지능 카메라(또는 스마트 영상 지능 카메라)를 포함할 수 있다. 이러한 영상 지능 카메라를 통해 차량(101)의 전방 또는 후방의 사물, 사람, 차선, 횡단 보도, 교차로 등을 인식할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 카메라(210)는 조명에 의한 조도가 높은 상황에서도 차량(101)의 전방 또는 후방에 대한 이미지를 획득할 수 있는 카메라(예: RGB(Red Green Blue) 카메라)), 조도가 낮은 상황에서 이미지를 획득할 수 있는 IR(infrared) 카메라를 포함할 수 있다. 상기 카메라(210)는 이미지를 획득하는데 필요한 조명을 발광하는 소자(예: LED, IR 패턴 조명)를 포함할 수 있다. 상기 카메라(210)는 상기 장치(200)에 포함되거나, 또는 상기 장치(200)와 분리될 수 있다. 예를 들면, 상기 카메라(210)가 상기 장치(200)와 분리되는 경우, 유선 또는 무선을 통해 상기 카메라(210)와 상기 장치(200)는 이미지, 영상 또는 데이터를 송수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 센서부(220)는 GPS(Global Positioning System) 신호에 기반하여 차량(101)의 주행 방향, 차로 변경, 유턴 등을 감지하는 GPS 센서(미도시), 상기 차량(101)의 좌측 또는 우측으로의 회전(예: X축 방향), 및 회전 변화량을 감지하는 롤(Roll) 센서, 상기 차량(101)의 전방 또는 후방으로의 의 흔들림(예: Y축 방향) 및 흔들림의 변화량을 감지하는 피치(Pitch) 센서, 및 상기 차량(101)의 좌우로의 회전(예: Z축 방향) 및 회전 변화량을 감지하는 요(Yaw) 센서(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 센서부(220)는, 예를 들면, GPS로부터 획득된 차량의 진행 방향의 변화에 대한 정보, 및 요(Yaw) 센서로부터 획득된 차량의 회전각에 대한 정보를 프로세서(260)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 센서부(220)는 차량(101)에 접근하는 보행자의 거리, 보행자의 움직임, 또는 차량(101) 주변의 밝기 등을 감지할 수 있는 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 센서부(270)는 거리 측정 센서(미도시), 움직임 감지 센서(미도시), 및 조도 센서(미도시)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 통신부(230)는 차량의 주행 상태를 판단하는 장치(200)에 포함된 적어도 하나의 구성 요소(예: 카메라(210), 센서부(220), 저장부(240), 표시부(250), 및 프로세서(260))와 유선 통신 또는 무선 통신을 통해 적어도 하나의 신호 또는 정보를 송수신할 수 있는 적어도 하나의 회로를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 통신부(230)는 외부 전자 장치(미도시)(예: 차량 주행 정보를 수집하는 서버)로 무선 통신을 통해 적어도 하나의 신호 또는 정보를 송수신할 수 있는 적어도 하나의 회로를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 통신부(230)는 상기 프로세서(260)의 제어 하에, 상기 저장부(240)에 저장된 상기 차량(101)의 주행에 관련한 사진, 동영상, 데이터를 상기 외부 전자 장치(미도시)(예: 차량 주행 정보를 수집하는 서버)로 무선 통신을 통해 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 저장부(240)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 저장부(240)는 차량(101)의 주행 상태를 판단하는 장치(200)의 동작에 필요한 정보, 데이터, 프로그램 등이 저장될 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서(260)는 저장부(240)에 저장된 정보를 참조하여 후술하는 제어 동작을 수행할 수 있다. 상기 저장부(240)는 다양한 플랫폼(platform)을 저장할 수도 있다. 상기 저장부(240)는, 예를 들어 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM), 롬(EEPROM 등), USB 메모리 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 저장부(240)는 상기 차량(101)의 주행 상태를 판단하는 장치(200)의 적어도 하나의 구성요소(예: 카메라(210), 센서부(220), 통신부(230), 표시부(250), 및 프로세서(260))에 의해 획득되거나 또는 사용되는 다양한 데이터(예: 소프트웨어, 어플리케이션, 획득된 정보, 측정된 정보, 제어 신호 등), 및 이와 관련된 명령어들을 저장할 수 있다. 예를 들면, 상기 저장부(240)는 상기 카메라(210)를 통해 획득한 상기 차량(101)의 주행 상태에 관한 사진, 동영상, 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 상기 저장부(240)는 상기 센서부(220)에 포함된 적어도 하나의 센서에 의해 획득된 데이터, 정보, 또는 신호를 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 표시부(250)는 각종 정보(예: 멀티미디어 데이터 또는 텍스트 데이터 등)을 표시할 수 있다. 상기 표시부(250)는 상기 프로세서(260)에 의해 처리된, 처리중, 또는 처리될 결과를 표시할 수 있다. 상기 표시부(260)는 상기 카메라(210)를 통해 획득한 사진, 동영상, 또는 데이터를 상기 프로세서(260)의 제어 하에, 시각적으로 표시할 수 있고, 이러한 다양한 정보를 표시하는 제어 회로를 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 표시부(260)는 상기 카메라(210)를 통해 획득한 상기 차량(101)의 주행에 관련한 동영상을 실시간으로 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 표시부(230)는 차량의 주행 상태를 판단하는 장치에 대한 동작 상태, 통신 상태, GPS 수신 상태 등을 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 표시부(230)는 터치를 감지하는 터치 회로(touch circuitry), 또는 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 소프트웨어를 구동하여 상기 프로세서(260)에 연결된 적어도 하나의 구성요소(예: 카메라(210), 센서부(220), 통신부(230), 저장부(240), 및 표시부(250))를 유선 통신 또는 무선 통신에 기반하여 제어할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(260)는 상기 유선 통신 또는 상기 무선 통신에 기반하여 다양한 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 카메라(210), 센서부(220), 통신부(230), 저장부(240), 및 표시부(250)등으로부터 수신된 명령 또는 데이터를 상기 저장부(240)에 로드하여 처리하고, 처리된 데이터를 저장부(240)에 저장할 수 있다. 또는, 상기 프로세서(260)는 상기 처리된 데이터를 표시부(250)를 통해 표시하거나, 또는 스피커(미도시)를 통해 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 카메라(210)를 통해 상기 차량(101)의 주행 상태에 관한 이미지, 또는 영상을 획득할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 차량(101)의 전방 및/또는 후방에 배치된 카메라(210)를 통해 상기 차량(101)이 주행하고 있는 도로에 대한 영상을 실시간으로 획득할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(260)는 상기 차량(101)이 주행하고 있는 도로에 대한 영상을 상기 표시부(250)를 통해 실시간으로 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 차량(101) 기준의 도로 좌표 정보(예: 좌표 정보)를 획득할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 차량(101)이 주행중인 차로에 대한 실질 좌표(예: X, Y, Z)(또는 (X, 0, Z)), 도로가 카메라로 투영된 영상에서의 차로의 좌표(예: x, y), 상기 카메라(210)의 초점 거리, 및 상기 차로에서의 상기 카메라(210)의 장착 높이(h) 중 적어도 일부를 포함하는 좌표 정보를 획득할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 센서부(220) 및 상기 카메라(210)를 통해서 상기 차량(101) 기준의 도로 좌표 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 차량(101)이 주행하는 도로의 차선에 대한 차선 정보를 획득할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 카메라(210)를 통해 획득된 주행 영상에서, 상기 차량(101)을 기준으로 좌측 차선의 제1 내측 기준선(예: 상기 차량(101)의 좌측에 가장 가까운 선), 우측 차선의 제2 내측 기준선(예: 상기 차량(101)의 우측에 가장 가까운 선), 상기 제1 내측 기준선과 상기 제2 내측 기준선이 맞닿은 소실점, 및 상기 제1 내측 기준선과 상기 제2 내측 기준선 간의 차선 폭, 상기 차선을 넘은 차폭 비율, 상기 소실점의 좌표, 및 상기 소실점의 좌우 마진 중 적어도 일부를 포함하는 차선 정보를 획득할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 센서부(220) 및 상기 카메라(210)를 통해서 상기 차량(101)이 주행하는 도로의 차선에 대한 차선 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 차량(101) 기준의 도로 좌표 정보 및 상기 차선 정보에 기반하여, 상기 차량(101)의 차선 이탈 여부를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상(예: 좌표)에 설정할 수 있다. 상기 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간은 표시부(250)에 표시되거나, 또는 표시되지 않을 수도 있다. 상기 프로세서(260)는 차선이 상기 설정된 구간 내에 존재하는지, 또는 존재하지 않는지에 따라 상기 차량(101)이 차선을 이탈했는지 또는 이탈하지 않았는지를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 카메라(210)를 통해 획득된 주행 영상에서 상기 차량(101)의 좌측 차선과 우측 차선이 맞닿은 소실점을 식별할 수 있다. 일반적으로 차량(101)의 전면 방향(예: Z 방향)으로 멀리 있는 정보는 화면상의 한 점, 즉, 소실점(vanishing point)에 모이게 된다. 상기 프로세서(260)는 상기 소실점을 기준으로 화면 좌표를 주행 영상에 설정할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(260)는 상기 소실점의 좌우로 마진(또는 일정 간격)을 주행 영상에 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 차량(101)의 탑승자의 무게, 차선의 굴곡 상태, 및 상기 차량(10)의 흔들림을 식별하여 상기 마진을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 카메라(210)를 통해 획득된 주행 영상(예: 상기 표시부(250) 상에 표시된 영상)의 하단에서의 상기 차량(101)의 폭(예: 상기 차량(101)의 폭)의 중간 지점(예: 상기 카메라(210)의 위치)을 기준 위치로 설정할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 기준 위치를 중심으로 좌우로 제1 일정 간격을 갖는 구간을 완전 침범 구간으로 설정할 수 있다. 상기 제1 일정 간격은, 상기 기준 위치를 중심으로 상기 차량(101)의 폭의 1/2에 해당되는 지점에서 상기 차량(101)의 폭과 차선을 침범한 상기 차량(101)의 폭에 대한 비율을 곱한 값을 차감한 간격일 수 있다. 상기 제1 일정 간격은 차량의 크기, 주행 방향, 높이, 폭에 따라 가변적으로 조절될 수 있다. 예를 들면, 차량(예: 차량의 왼쪽 바퀴)이 중앙 차선을 넘어 주행하는 경우, 이를 완전 침범이라 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 제1 내측 기준선, 및 상기 제2 내측 기준선 각각과, 상기 획득된 주행 영상에서의 지평선과 만나는 지점을 제1 가로 방향 좌표로 설정할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 완전 침범 구간의 좌우로 제2 일정 간격을 갖는 구간을 일시 침범 구간으로 설정할 수 있다. 상기 제2 일정 간격은 상기 차량의 폭의 1/2에 해당되는 지점에서 상기 기준 위치 방향으로 상기 제1 일정 간격을 차감한 간격일 수 있다. 상기 제2 일정 간격은 차량의 크기, 주행 방향, 높이, 폭에 따라 가변적으로 조절될 수 있다. 예를 들면, 차량의 왼쪽 바퀴가 중앙 차선을 닿은 채 주행하는 경우, 이를 일시 침범이라 할 수 있다. 상기 완전 침범과 상기 일시 침범은 차량의 바퀴가 차선을 넘어 주행하는 정도의 차이에 따라 구분될 수 있다.
예를 들면, 차량의 왼쪽 바퀴가 차선을 닿은 채 주행하는 것을 일시 침범이라 하고, 차량의 왼쪽 바퀴가 차선을 넘어서 주행하는 것을 완전 침범이라 할 수 있다.
예를 들면, 상기 일시 침범과 상기 완전 침범은 차선의 내측 기준 선을 넘는 차량 바퀴의 비율에 의해 구분되며, 이러한 비율은 가변적으로 조절될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 제1 내측 기준선 및 상기 제2 내측 기준선 각각과, 상기 획득된 주행 영상의 하단이 교차하는 지점을 제2 가로 방향 좌표로 설정할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 일시 침범 구간을 좌우로 벗어나는 구간을 정상 구간으로 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여 상기 차량의 차선 이탈 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 주행 영상에서 상기 차량을 기준으로 하는 좌측 차선의 제1 내측 기준선과 우측 차선의 제2 내측 기준선이 맞닿은 소실점을 식별하고, 상기 식별된 소실점의 좌우로 마진을 설정할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(260)는 상기 획득된 주행 영상의 하단에서의 차량의 폭의 중간 지점을 기준 위치로 설정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(260)는 상기 제1 내측 기준선, 및 상기 제2 내측 기준선 각각과, 상기 획득된 주행 영상에서의 지평선과 만나는 지점을 제1 가로 방향 좌표로 설정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(260)는 상기 제1 내측 기준선 및 상기 제2 내측 기준선 각각과, 상기 획득된 주행 영상의 하단이 교차하는 지점을 제2 가로 방향 좌표로 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 기준 위치의 좌우로 일정 간격을 갖는 제1 구간을 완전 침범 구간으로 설정하고, 상기 완전 침범 구간의 좌우로 일정 간격을 갖는 제2 구간을 일시 침범 구간으로 설정할 수 있다. 또한, 상기 프로세서(260)는 상기 일시 침범 구간을 좌우로 벗어나는 제3 구간을 정상 구간으로 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하고, 상기 설정된 제2 가로 방향 좌표의 왼쪽 좌표 또는 오른쪽 좌표가 상기 제1 구간에 존재하는 경우, 상기 차량이 상기 제1 내측 기준선, 또는 상기 제2 내측 기준선을 완전 침범한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하고, 상기 설정된 제2 가로 방향 좌표의 왼쪽 좌표 또는 오른쪽 좌표가 상기 제2 구간에 존재하는 경우, 상기 차량이 상기 제1 내측 기준선, 또는 상기 제2 내측 기준선을 일시 침범한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하고, 상기 설정된 제2 가로 방향 좌표의 왼쪽 좌표 또는 오른쪽 좌표가 상기 제3 구간에 존재하는 경우, 상기 차량이 정상 주행 중인 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하지 않고, 상기 설정된 제2 가로 방향 좌표의 왼쪽 좌표 또는 오른쪽 좌표가 상기 제1 구간에 존재하는 경우, 상기 차량이 상기 제1 내측 기준선, 또는 상기 제2 내측 기준선을 완전 침범하여 비정상 주행하는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하지 않고, 상기 설정된 제2 가로 방향 좌표의 왼쪽 좌표 또는 오른쪽 좌표가 상기 제2 구간에 존재하는 경우, 상기 차량이 상기 제1 내측 기준선, 또는 상기 제2 내측 기준선을 일시 침범하여 비정상 주행하는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 카메라(210)를 통해 차량의 주행 영상을 획득하고, 상기 획득된 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여, 상기 차량이 주행중인 차로의 좌측 차선이 중앙 차선인지 또는 일반 차선(예: 차로를 구분 짓는 백색 선)인지를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 좌측 차선이 중앙 차선인 경우, 상기 차량이 차로내 정상 주행 중인 것으로 판단할 수 있다. 상기 정상 주행은 차량이 차로로 주행하고 있는 중에, 좌측 차선과 우측 차선의 소실점의 좌표가 마진 이내에 있고, 좌측 차선과 우측 차선(예: 제2 가로 방향 좌표의 왼쪽 좌표 또는 오른쪽 좌표)가 제3 구간에 존재하는 경우, 상기 차량이 정상 주행 중인 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 차량이 상기 좌측 차선에 대해 완전 침범 주행 중인지 식별하고, 상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 상기 차량의 우측 차선이 상기 중앙 차선인 것으로 식별되면, 상기 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 차량이 상기 좌측 차선을 완전히 침범한 후, 반대 차로로 주행하고 있는 상태에서 차량의 우측에 위치한 중앙 차선이 식별되면, 상기 차량은 현재 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 식별할 수 있다. 이러한 경우는, 운전자가 고의로 중앙 차선을 넘는 경우일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 카메라(210)를 통해 차량의 주행 영상을 획득하고, 상기 획득된 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여, 상기 차량이 주행중인 차로의 양측 차선이 일반 차선인지를 판단할 수 있다. 예를 들면, 상기 양측 차선이 일반 차선인 경우, 상기 프로세서(260)는 상기 차량이 차로내 정상 주행 중인 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 차량이 양측 차선 중 우측 차선에 대해 완전 침범 주행 중인지 식별하고, 상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 상기 차량의 우측 차선이 중앙 차선인 것으로 식별되면, 상기 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 이러한 경우는, 운전자가 방향을 구분하지 못하여 중앙 차선을 넘는 경우일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 카메라(210)를 통해 획득되는 주행 영상에서 차선이 인식되는지 또는 인식되지 않는지를 식별할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 차선이 인식되지 않는 것으로 판단된 이후, 상기 차량의 우측 차선이 중앙 차선으로 식별되는지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 우측 차선이 중앙 차선으로 식별되면, 상기 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 이러한 경우는, 우측 통행이 익숙하지 않은 외국인 운전자(예: 일본 운전자)가 도로에 반대 방향으로 진입하는 경우일 수 있다.
이와 같이, 상기 프로세서(260)는 상기 차량은 현재 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 식별된 이후, 상기 차량이 반대 차로로 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간 동안(예: 상기 차량이 반대 차로로 주행한 시각을 기준으로 앞뒤 약 30초 동안)에 해당되는 주행 영상을 상기 저장부(240)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 카메라(210)를 통해 획득된 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여, 상기 차량이 주행중인 차로의 좌측 차선이 중앙 차선인 경우, 상기 차량이 차로내 정상 주행 중인 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서(260)는 상기 차량이 좌측 차선에 대해 완전 침범하는지를 식별할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(260)는 상기 차량이 상기 좌측 차선에 대해 완전 침범하여 주행한 이후, 반대 차로(예: 차량이 주행 방향이 반대인 차로)의 일반 차선(예: 차로를 구분 짓는 백색 선)에 대해 완전 침범한지를 판단할 수 있다.
이와 같이, 차량이 좌측 차선(예: 중앙 차선)에 대해 완전 침범하여 주행한 이후, 반대 차로의 일반 차선(예: 백색 차선)에 대해 완전 침범하여 주행하는 것을 비정상 주행이라 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 비정상 주행에 기반하여, 중앙 차선이 식별되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 일반적으로 유턴할 수 있는 구간은 중앙 차선이 황색 이중 실선에서 흰색 점선으로 바뀌는 구간이다. 금지 구간에서 유턴이라 함은 이러한 흰색 점선에서 유턴하는 것이 아니라 황색 이중 실선에서 유턴하는 것을 의미한다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 좌측 차선(예: 중앙 차선)에 대해 완전 침범한 이후, 상기 반대 차로에서 차량의 우측의 일반 차선(예: 백색 차선)이 인식되는지 판단할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(260)는 상기 일반 차선이 인식되면, 상기 일반 차선에 대해 완전 침범하여 정상 주행 중인지를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 완전 침범 주행 이후, 상기 반대 차로의 상기 일반 차선이 인식되지 않으면, 센서부(220)를 통해 차량의 진행 방향의 변화에 대한 정보 및 회전각에 대한 정보 중 적어도 일부를 획득할 수 있다.
예를 들면, 상기 프로세서(260)는 상기 센서부(220) 내의 GPS로부터 차량의 진행 방향의 변화에 대한 정보를 획득하고, 요 센서(미도시)로부터 차량의 회전각에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 획득된 적어도 일부의 정보에 기반하여 상기 차량이 상기 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량의 좌측 차선이 중앙 차선인 것으로 식별되고, 상기 차량이 반대 차로에서 정상 주행 중인 것으로 판단되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량의 좌측 차선이 중앙 차선인 것으로 식별된 이후, 미리 결정된 시간 동안 상기 차량의 좌측 차선이 상기 중앙 차선인 것으로 유지되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
이와 같이, 상기 프로세서(260)는 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 식별되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간 동안(예: 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 앞뒤 약 30초 동안)에 해당되는 주행 영상을 상기 저장부(240)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 저장부(240)에 저장된 주행 영상을 통신부(230)를 통해 서버로 전송할 수 있다. 예를 들면, 상기 프로세서(260)는 차선을 침범한 시각을 기준으로 일정 시간에 해당되는 주행 영상, 차량이 중앙 차선을 침범한 시각을 기준으로 일정 시간에 해당되는 주행 영상, 차량이 반대 차로로 주행한 시각을 기준으로 일정 시간에 해당되는 주행 영상, 및 차량이 금지 구간에서 유턴한 시각을 기준으로 일정 시간에 해당되는 주행 영상 중 적어도 하나를 상기 통신부(230)를 통해 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 외부 전자 장치(미도시)(예: 차량 주행 정보를 수집하는 서버)와의 통신 채널이 셋업되는지를 주기적으로 식별할 수 있다. 예를 들면, 상기 통신 채널이 셋업되는 경우, 상기 프로세서(260)는 상기 셋업된 통신 채널(예: 3G, 4G, WiFi, Bluetooth 등)을 통해 저장부(240)에 저장된 주행 영상(예: 차선 위반, 역주행, 중앙선 침범, 금지구간에서의 유턴 등을 나타내는 영상)을 상기 외부 전자 장치로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량의 전면에 장착된 카메라(210)에서 연속적으로 획득되는 영상을 순차적으로 실시간 분석할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 차선을 일관되게 인식하고 추적 가능하다. 상기 추적은 이전 프레임에서 인식된 차선과 현재 프레임에서 인식된 차선의 위치가 달라지게 되어도 같은 차선임을 인식하는 의미이다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 중앙 차선을 침범하는 것으로 판단되면, 중앙 차선을 침범한 시각의 앞뒤로의 일정 시간(예: 15초) 동안에 해당되는 주행 영상을 저장부(240)에 저장할 수 있다. 이러한 저장된 주행영상은 덮어쓰기가 금지되는 영역에 저장된 후, 서버로 전송될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 주행 상태를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상에 설정하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차로에 대한 실질적인 도로 좌표와 도로가 카메라로 투영된 영상에서의 차로의 좌표의 관계를 나타낸 예시도이다. 도 5a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 차로의 정 중앙으로 주행하는 예시도이다. 도 5b는 도 5a에서의 소실점을 나타낸 예시도이다. 도 6a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 좌측 차선을 닿은 채 주행하는 예시도이다. 도 6b는 도 6a에서의 소실점을 나타낸 예시도이다. 도 7a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 우측 차선을 닿은 채 주행하는 예시도이다. 도 7b는 도 7a에서의 소실점을 나타낸 예시도이다. 도 8a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 좌측 차선을 넘은 채 주행하는 예시도이다. 도 8b는 도 8a에서의 소실점을 나타낸 예시도이다. 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 차선 이탈 여부를 판단하기 위해 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간을 나타낸 예시도이다.
이하, 도 3 내지 도 8b를 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 주행 상태를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상에 설정하는 방법을 상세히 설명하면 다음과 같다.
일 실시 예에 따르면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 차량의 주행 영상이 획득되는지 식별할 수 있다(S310). 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 장치(200)에 포함된 적어도 하나의 카메라(210)에서 촬영된 상기 차량(101)의 전방 및/또는 후방에 대한 영상이 획득되는지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 카메라(210)를 통해 상기 차량(101)의 주행 상태에 관한 이미지, 또는 영상을 획득할 수 있다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 차량(101)의 전방 및/또는 후방에 배치된 카메라(210)를 통해 상기 차량(101)이 주행하고 있는 도로의 차선에 대한 영상을 실시간으로 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 차량(101) 기준의 도로 좌표에 대한 정보를 획득할 수 있다(S312). 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 차량(101)이 현재 주행하고 있는 차로에 대한 실질적인 좌표(예: X, Y, Z)(또는 (X, 0, Z)), 도로가 카메라를 통해 투영된 영상에 대한 차로의 좌표(x, y), 상기 카메라(210)의 초점 거리, 및 차선과 상기 카메라(210)간의 거리(예: 차로에서 카메라의 높이) 중 적어도 일부를 포함하는 좌표 정보를 식별 또는 획득할 수 있다.
또한, 도로 위의 한 점의 좌표는 Y 축 좌표 값이 0이기 때문에 (X, 0, Z)로 표현될 수 있다. 이러한 도로의 2차원 좌표(X, Z)는 카메라에 의해 투영된 영상에 2차원 좌표 (x, y)로 표현될 수 있고, 이에 따라 실제 차선의 위치를 영상을 통해 역으로 알 수 있다.
[차량 기준의 도로 좌표 정보]
도 4를 참조하면, 상기 차량(101)는 Z 축 방향으로 주행하고 있다. 상기 차량(101)의 좌측에는 두 개의 실선(131)이 있고, 우측에는 하나의 실선(132)이 있다. 이 경우, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 카메라(210)를 통해 도로에 관한 영상을 획득할 수 있다. 그리고, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 획득된 영상의 차로 좌표(x, y)를 분석하여 상기 차량(101)이 주행하고 있는 차로의 실질 좌표(X, 0, Z) 를 획득할 수 있다. 또한, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 차량(101) 내부에 배치된 상기 카메라(210)의 높이(h)를 식별할 수 있다. 상기 카메라(210)의 높이는 카메라(210)를 장착한 후, 실제 높이를 측정하여 입력된 값이거나, 또는 차량 앞에 일정한 절차에 따라 규정된 보정판을 설치한 후, 보정 절차를 통해 획득되어 저장된 값일 수 있다. 또는, 상기 카메라(210)의 높이는 차량의 종류와 장착 위치에 따라 이전의 설치 경험이 축적되어 만들어진 표의 값을 통해 획득될 수 있다. 예를 들면, 상기 차량(101)는 Z 축 방향으로 주행하고 있는 경우, 상기 카메라 좌표는(0, h, 0)일 수 있다.
또한, 도로 위의 한 점의 좌표는 Y 축 좌표 값이 0이기 때문에 (X, 0, Z)로 표현될 수 있다. 이러한 도로의 2차원 좌표(X, Z)는 도로가 카메라를 통해 투영된 영상에 (x, y)로 표현될 수 있고, 이에 따라 실제 차선의 위치를 영상을 통해 역으로 알 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 아래 [수학식 1]을 통해 도로가 카메라에 투영된 영상에 나타나는 차로의 좌표를 획득할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00001
Figure 112021047281267-pat00002
상기 [수학식 1]에서 x, y는 도로가 카메라에 투영된 영상에서의 차로의 좌표 값을 나타내고, X, Z는 차량(210)이 주행하고 있는 차로의 실질 좌표 값을 나타내고,
Figure 112021047281267-pat00003
는 카메라(210)의 초점 거리를 나타내고, h는 차로에서 카메라(210)의 높이를 나타낸다.
다시 도 3을 참조하면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 차량이 주행하는 차선 정보를 획득할 수 있다(S314). 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 카메라(210)에서 촬영된 주행 영상을 획득하고, 상기 획득된 주행 영상에서, 상기 차량(101)을 기준으로 좌측 차선의 제1 내측 기준선(예: 상기 차량(101)의 좌측에 가장 가까운 선), 우측 차선의 제2 내측 기준선(예: 상기 차량(101)의 우측에 가장 가까운 선), 상기 제1 내측 기준선과 상기 제2 내측 기준선이 맞닿은 소실점, 및 상기 제1 내측 기준선과 상기 제2 내측 기준선 간의 차선 폭, 상기 차선을 넘은 차폭 비율, 상기 소실점의 좌표, 및 상기 소실점의 좌우 마진 중 적어도 일부를 포함하는 차선 정보를 획득할 수 있다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 센서부(220) 및 상기 카메라(210)를 통해서 상기 차량(101)이 주행하는 도로의 차선에 대한 차선 정보를 획득할 수 있다.
[정 중앙 주행]
일 실시 예에 따르면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 차량(101)이 현재 주행하고 있는 도로의 차선에 대한 정보를 식별 또는 획득할 수 있다.
도 5a, 및 도 5b를 참조하면, 상기 차량(101)이 차로의 정 중앙으로 주행하고 있는 상태(510)에서, 상기 차량(101)의 위치(511)에서 상기 카메라(210)가 획득하여 도로가 카메라(210)로 투영된 영상에 표시되는 가장 가까운 도로 위 지점들(512)까지의 거리를 Z_bottom이라 하고, 상기 소실점(521)에서 화면(520) 하단(522)까지의 거리를 y_bottom이라고 할 경우, 아래 [수학식 2]가 성립될 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00004
상기 [수학식 2]에서
Figure 112021047281267-pat00005
는 카메라(210)의 초점 거리를 나타내고, h는 차로에서 카메라(210)의 높이를 나타낸다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 [수학식 2]를 통해 도로가 카메라로 투영된 영상에 표시되는 가장 가까운 도로 위 지점들(512)까지의 거리(Z_bottom)와 상기 소실점(521)에서 화면(520) 하단(522)까지의 거리(y_bottom)를 획득할 수 있다.
그리고, 평행한 두 차선(525, 526)이 화면(520)의 하단과 교차하는 두 점 사이의 길이(523과 524를 합한 길이)(w_lane)는 실제 도로 상에서의 두 차선 간의(W_lane)와 비례 관계일 수 있다.
예를 들면, 카메라(210)가 차량에 설치되면, 도로가 카메라(210)로 투영된 영상의 하단에 맺히는 도로 상의 거리는 고정될 수 있다. 따라서, 차량(101)이 폭이 일정한 차로 안에서 주행하는 경우, 양 차선(525, 526)의 내측 기준선이 영상의 하단과 교차하는 두 점 사이의 길이(w)는 일정하고, 이것을 차로폭 지표(lane width parameter)라고 한다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 이러한 차로폭 지표(wlane)는 아래 [수학식 3]을 통해 획득될 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00006
[좌측 차선을 닿은 채 주행]
도 6a 및 도 6b를 참조하면, 차량(101)이 왼쪽 차선과 오른쪽 차선 중 어느 한 차선(예: 왼쪽 차선(611))과 닿은 채 차선(611)과 나란히 주행하고 있는 경우(610), 두 차선(611, 612, 또는 625, 626)의 연장선은 도 6b(820)와 같이, 여전히 소실점(621)에서 만난다. 상기 카메라(210)는 차량(101) 내부의 중앙에 위치하기 때문에, 차량(101)이 닿는 차선의 내측 기준선과 영상 하단(622)이 교차하는 지점은 상기 소실점(621)을 기준으로 차량(101)의 폭의 절반(1/2)에 해당된다.
이와 같이, 상기 차량(101)이 좌측 차선(611)과 닿게 주행하는 경우, 도로가 카메라로 투영된 영상에서의 차량의 폭(1/2)에 해당하는 길이(623)는 w_vehicle, left/2로 표현될 수 있다.
[우측 차선을 닿은 채 주행]
도 7a 및 도 7b를 참조하면, 차량(101)이 왼쪽 차선과 오른쪽 차선 중 어느 한 차선(예: 오른쪽 차선(712))과 닿은 채 차선(712)과 나란히 주행하고 있는 경우(710), 두 차선(711, 712, 또는 725, 726)의 연장선은 도 7b(720)와 같이 여전히 소실점(721)에서 만난다. 상기 카메라(210)는 차량(101) 내부의 중앙에 위치하기 때문에, 차량(101)이 닿는 차선의 내측 기준선과 영상 하단(722)이 교차하는 지점은 상기 소실점(721)을 기준으로 차량(101)의 폭의 절반(1/2)에 해당된다.
이와 같이, 상기 차량(101)이 우측 차선(712)과 닿게 주행하는 경우, 도로가 카메라(210)로 투영된 영상에서의 차량의 폭(1/2)에 해당하는 길이(724)는 w_vehicle, right/2로 표현될 수 있다.
영상에서 차량(101)의 폭에 해당하는 길이는 아래 [수학식 4]를 통해 획득될 수 있고, 이러한 차량의 폭을 차량폭 지표(vehicle width parameter)라 할 수 있다. 그리고, w_vehicle, left/2와 w_vehicle, right/2의 합은 w_vehicle라 할 수 있다. 이와 같이, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 아래 [수학식 4]을 통해 차량의 폭(wvehicle)을 계산할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00007
[좌측 차선을 넘은 채 주행]
도 8a 및 도 8b를 참조하면, 차량(101)이 왼쪽 차선(811)을 넘어서 차선과 나란히 주행하고 있는 경우(810), 두 차선(811, 812, 또는 825, 826)의 연장선은 도 8b(820)와 같이 여전히 소실점(821)에서 만난다. 그리고, 상기 왼쪽 차선(811)을 넘은 차량(101)의 폭에 대한 비율을 α(오른쪽 차선(812)를 넘은 차량(101)의 폭에 대한 비율은 β라 함)라고 하면, 상기 왼쪽 차선(811)이 영상 하단(822)과 교차하는 점은 차량(101)이 상기 왼쪽 차선(811)을 닿은 채 주행할 때 보다, αw_vehicle만큼(823) 소실점(821)에 가까워진다. 예를 들면, 상기 차량(101)의 20%가 상기 왼쪽 차선(811)을 넘은 경우, α는 0.2이다.
그리고, 도로가 카메라(210)로 투영된 영상에서의 차량의 폭(1/2)에 해당하는 길이(823, 824)는 각각 w_vehicle, left/2와 w_vehicle, right/2로 표현될 수 있다.
이와 같이, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상술한 바를 통해 상기 차량(101)이 주행하는 차선 정보를 획득할 수 있다. 상기 차선 정보는 상기 획득된 주행 영상에서, 상기 차량(101)을 기준으로 좌측 차선의 제1 내측 기준선, 우측 차선의 제2 내측 기준선, 상기 제1 내측 기준선과 상기 제2 내측 기준선이 맞닿은 소실점, 및 상기 제1 내측 기준선과 상기 제2 내측 기준선 간의 차선 폭, 상기 차선을 넘은 차폭 비율, 상기 소실점의 좌표, 및 상기 소실점의 좌우 마진 중 적어도 일부를 포함 할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 획득된 차량(101) 기준의 도로 좌표 정보, 및 상기 차선 정보에 기반하여, 상기 차량(101)의 차선 이탈 여부를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상에 설정할 수 있다(S316).
일 실시 예에 따르면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 과정(S310)에서 획득된 주행 영상에서의 소실점을 기준으로 마진을 설정할 수 있다. 상기 마진은 상기 차량(101)의 탑승자의 무게, 차선의 굴곡 상태, 및 상기 차량(101)의 흔들림 중 적어도 하나에 기반하여 설정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 카메라(210)를 통해 획득된 주행 영상의 하단에서의 상기 차량(101)의 폭(w)의 중간 지점을 기준 위치로 설정할 수 있다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 기준 위치를 중심으로 좌우로 제1 일정 간격을 갖는 구간을 완전 침범 구간(즉, 차량(101)의 왼쪽 바퀴 또는 오른쪽 바퀴가 차선을 완전히 넘은 것을 식별하는 구간)을 주행 영상에 설정할 수 있다. 상기 제1 일정 간격은 상기 기준 위치를 중심으로 상기 차량(101)의 폭의 1/2에 해당되는 지점에서 상기 차량(101)의 폭(w)과 상기 차선을 침범한 상기 차량(101)의 폭에 대한 비율을 곱한 값을 차감한 간격이다.
일 실시 예에 따르면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 차량을 기준으로 좌측 차선의 제1 내측 기준선과 우측 차선의 제2 내측 기준선 각각에 대해, 상기 획득된 주행 영상에서의 지평선(또는 소실점)과 만나는 지점을 제1 가로 방향 좌표로 설정할 수 있다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 완전 침범 구간의 좌우로 제2 일정 간격을 갖는 구간을 일시 침범 구간(즉, 차량(101)의 왼쪽 바퀴 또는 오른쪽 바퀴가 차선을 닿은 채 주행하는 것을 식별하는 구간)을 주행 영상에 설정할 수 있다. 상기 제2 일정 간격은 상기 차량(101)의 폭의 1/2에 해당되는 지점에서 상기 기준 위치 방향으로 상기 제1 일정 간격을 차감한 간격이다.
일 실시 예에 따르면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 제1 내측 기준선 및 상기 제2 내측 기준선 각각과, 상기 획득된 주행 영상의 하단이 교차하는 지점을 제2 가로 방향 좌표로 설정할 수 있다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 일시 침범 구간을 좌우로 벗어나는 구간을 정상 구간(즉, 차량(101)이 차선을 닿지 않은 채 차로의 중앙에서 주행하는 것을 식별하는 구간)을 주행 영상에 설정할 수 있다.
도 9를 참조하면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 차선과 차량의 관계를 영상 좌표로 도식화할 수 있다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 소실점(921)의 좌표를 기준으로 영상의 하단에 차폭의 1/2에 해당되는 기준 위치(922)를 설정하고, 상기 기준 위치(922)를 기준으로 소실점(921) 방향으로 차량 폭(wvehicle)을 기준으로 하는 일시 침범 구간(914, 915)을 주행 영상에 설정할 수 있다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 차선의 종류 또는 차량을 기준으로 좌측 또는 우측에 따라 상기 일시 침범 구간(914, 915)을 다르게 설정할 수 있다.
그리고, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 차량의 탑승자의 무게, 차선의 굴곡 상태, 및 상기 차량의 흔들림을 식별하고, 상기 차량의 탑승자의 무게, 상기 차선의 굴곡 상태, 및 상기 차량의 흔들림 중 적어도 하나에 기반하여, 상기 소실점(921)을 중심으로 마진(918)(wv.p.)을 주행 영상에 설정할 수 있다. 그리고, 두 차선간의 거리(911)(wlane)는 차량 폭(wvehicle)보다 크기 때문에, 두 차선이 동시에 침범 구간 안에 있을 수 없다.
예를 들면, 두 차선의 연장선이 지평선과 만나는 교점의 가로 방향 좌표를 x_t(top)이라 하고, 각 차선이 영상 하단과 교차하는 점의 가로 방향 좌표를 x_b(bottom)이라고 하면, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 x_t, x_b를 이용하여 차량과 차선(예: 중앙 차선)의 위치와 주행 상태를 정의할 수 있다.
이와 같이, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 카메라(210)를 통해 획득된 주행 영상(예: 도로가 카메라로 투영된 영상)의 하단에서의 상기 차량(101)의 폭(예: 상기 차량(101)의 폭)의 중간 지점(예: 상기 카메라(210)의 위치)을 기준 위치로 설정할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(260)는 상기 기준 위치를 중심으로 상기 차량(101)의 폭의 1/2에 해당되는 지점에서 상기 차량(101)의 폭과 차선을 침범한 상기 차량(101)의 폭에 대한 비율을 곱한 값을 차감한 간격을 갖는 구간을 완전 침범 구간(912, 913)으로 주행 영상에 설정할 수 있다.
그리고, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 제1 내측 기준선, 및 상기 제2 내측 기준선 각각과, 상기 획득된 주행 영상에서의 지평선과 만나는 지점을 제1 가로 방향 좌표로 설정할 수 있다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 차량의 폭의 1/2에 해당되는 지점에서 상기 기준 위치 방향으로 상기 제1 일정 간격을 차감한 간격을 갖는 구간을 일시 침범 구간(914, 915)으로 주행 영상에 설정할 수 있다.
또한, 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 제1 내측 기준선 및 상기 제2 내측 기준선 각각과, 상기 획득된 주행 영상의 하단이 교차하는 지점을 제2 가로 방향 좌표로 설정할 수 있다. 상기 장치(200)(예: 프로세서(260))는 상기 일시 침범 구간(914, 915)을 좌우로 벗어나는 구간을 정상 구간(916, 917)으로 주행 영상에 설정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 차선 이탈 여부를 판단하여 주행 영상을 저장 및 전송하는 과정을 나타낸 순서도이다. 도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차로내 정상 주행을 나타낸 예시도이다. 도 12a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 좌측 차선을 일시 침범하여 주행하는 예시도이다. 도 12b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 우측 차선을 일시 침범하여 주행하는 예시도이다. 도 13a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 좌측 차선을 완전 침범하여 주행하는 예시도이다. 도 13b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 우측 차선을 완전 침범하여 주행하는 예시도이다. 도 14a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 좌측 차선을 일시 침범하여 비정상 주행하는 예시도이다. 도 14b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 우측 차선을 일시 침범하여 비정상 주행하는 예시도이다. 도 15a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 좌측 차선을 완전 침범하여 비정상 주행하는 예시도이다. 도 15b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 우측 차선을 일시 침범하여 비정상 주행하는 예시도이다.
이하, 도 10 내지 도 15b를 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 차선 이탈 여부를 판단하여 주행 영상을 저장 및 전송하는 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량의 주행 영상을 획득할 수 있다(S1010). 상기 과정(S1010)은 도 3의 과정(S310)에서 수행되는 적어도 하나의 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량 기준의 도로 좌표 정보와 차선 정보를 획득할 수 있다(S1012). 상기 과정(S1012)은 도 3의 과정들(S312, S314)에서 수행되는 적어도 하나의 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차선 이탈 여부를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상에 설정할 수 있다(S1014). 상기 과정(S1014)은 도 3의 과정(S316)에서 수행되는 적어도 하나의 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량의 차선 이탈 여부를 판단할 수 있다(S1016). 상기 프로세서(260)는 차량의 차선 이탈 여부를 판단하기 위한 적어도 하나의 구간을 주행 영상에 설정한 후, 차량의 차선 이탈 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 상기 프로세서(260)는 상기 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여, 상기 차량이 차로내 정상 주행인지, 일시 침범 정상 주행인지, 완전 침범 정상 주행인지, 일시 침범 비정상 주행인지, 완전 침범 비정상 주행인지를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 소실점이 기 설정된 마진 내에 위치하고, 상기 제2 가로 방향 좌표의 왼쪽 좌표 또는 오른쪽 좌표가 상기 제3 구간에 존재하는 경우, 상기 차량이 정상 주행 중인 것으로 판단할 수 있다.
정상 주행은 차량이 차선을 따라 주행하는 것을 의미한다. 이러한 정상 주행은 차로내 정상 주행과 일시 침범 정상 주행을 포함할 수 있다. 그리고, 일시 침범 정상 주행은 좌측 일시침범 정상 주행과 우측 일시침범 정상 주행을 포함할 수 있다. 상기 좌측 일시침범 정상 주행과 상기 우측 일시침범 정상 주행은 차량의 타이어의 차선 점유 비율에 기반하여 판단될 수 있다.
도 11을 참조하면, 소실점(921)이 마진(918) 이내에 있고, 차선(1111, 11112)이 모두 정상 구간(916, 917) 내에 있는 경우(1110), 상기 프로세서(260)는 차량은 차로 내에서 정상 주행한다고 판단할 수 있다. 예를 들면, 상기 프로세서(260)는 좌측 차선(1111)이 제1 정상 구간(916) 범위 이내에 있고, 우측 차선(1112)이 제2 정상 구간(917) 범위 이내에 있는 경우, 상기 차량이 차로 내에서 정상적으로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 아래 [수학식 5]를 통해 차량이 차로내 정상 주행인지 판단할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00008
상기 [수학식 5]에서 xtl은 오른쪽 차선의 소실점의 좌표이고, xtr은 왼쪽 차선의 소실점의 좌표이고, wv.p.는 마진이다. 그리고, xbl은 왼쪽 차선(1111)이 영상(1110)의 하단과 교차하는 좌표이고, xbr은 오른쪽 차선(1112)이 영상(1110)의 하단과 교차하는 좌표이다. 그리고, wvehicle는 차량의 폭을 나타낸다.
도 12a를 참조하면, 소실점(921)이 마진(918) 이내에 있고, 왼쪽 차선(1211)이 일시 침범 구간(914) 내에 있고, 오른쪽 차선(1212)이 정상 구간(917) 내에 있는 경우(1210), 상기 프로세서(260)는 차량이 좌측 차선(1211)을 일시 침범하여 주행한다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 아래 [수학식 6]를 통해 차량이 좌측 차선(1211)을 일시 침범하여 주행하는지 판단할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00009
상기 [수학식 6]에서 xtl은 오른쪽 차선의 소실점의 좌표이고, xtr은 왼쪽 차선의 소실점의 좌표이고, wv.p.는 마진이다. 그리고, xbl은 왼쪽 차선(1211)이 영상(1210)의 하단과 교차하는 좌표이다. 그리고, wvehicle는 차량의 폭을 나타내고, α는 일시 침범과 완전 침범을 판단하는 비율이다. 예를 들면, α는 차량의 왼쪽 타이어가 왼쪽 차선(1211)을 침범한 비율을 나타낸다.
도 12b를 참조하면, 소실점(921)이 마진(918) 이내에 있고, 오른쪽 차선(1222)이 일시 침범 구간(915) 내에 있고, 왼쪽 차선(1221)이 정상 구간(916) 내에 있는 경우(1220), 상기 프로세서(260)는 차량이 오른쪽 차선(1222)을 일시 침범하여 주행한다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 아래 [수학식 7]를 통해 차량이 오른쪽 차선(1222)을 일시 침범하여 주행하는지 판단할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00010
상기 [수학식 7]에서 xtl은 오른쪽 차선의 소실점의 좌표이고, xtr은 왼쪽 차선의 소실점의 좌표이고, wv.p.는 마진이다. 그리고, xbr은 오른쪽 차선(1222)이 영상(1220)의 하단과 교차하는 좌표이다. 그리고, wvehicle는 차량의 폭을 나타내고, β는 일시 침범과 완전 침범을 판단하는 비율이다. 예를 들면, β는 차량의 오른쪽 타이어가 오른쪽 차선(1222)을 침범한 비율을 나타낸다.
도 13a를 참조하면, 소실점(921)이 마진(918) 이내에 있고, 왼쪽 차선(1311)이 완전 침범 구간(912) 내에 있고, 오른쪽 차선(1312)이 정상 구간(917) 내에 있는 경우(1310), 상기 프로세서(260)는 차량이 좌측 차선(1211)을 완전 침범하여 주행(예: 완전 침범하여 정상 주행)한다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 아래 [수학식 8]를 통해 차량이 좌측 차선(1311)을 완전 침범하여 주행하는지 판단할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00011
상기 [수학식 8]에서 xtl은 오른쪽 차선의 소실점의 좌표이고, xtr은 왼쪽 차선의 소실점의 좌표이고, wv.p.는 마진이다. 그리고, xbl은 왼쪽 차선(1311)이 영상(1310)의 하단과 교차하는 좌표이다. 그리고, wvehicle는 차량의 폭을 나타내고, α는 일시 침범과 완전 침범을 판단하는 비율이다. 예를 들면, α는 차량의 왼쪽 타이어가 왼쪽 차선(1311)을 침범한 비율을 나타낸다.
도 13b를 참조하면, 소실점(921)이 마진(918) 이내에 있고, 오른쪽 차선(1322)이 완전 침범 구간(913) 내에 있고, 왼쪽 차선(1321)이 정상 구간(916) 내에 있는 경우(1320), 상기 프로세서(260)는 차량이 오른쪽 차선(1322)을 완전 침범하여 주행(예: 완전 침범하여 정상 주행)한다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 아래 [수학식 9]를 통해 차량이 오른쪽 차선(1322)을 완전 침범하여 주행하는지 판단할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00012
상기 [수학식 9]에서 xtl은 오른쪽 차선의 소실점의 좌표이고, xtr은 왼쪽 차선의 소실점의 좌표이고, wv.p.는 마진이다. 그리고, xbr은 오른쪽 차선(1322)이 영상(1320)의 하단과 교차하는 좌표이다. 그리고, wvehicle는 차량의 폭을 나타내고, β는 일시 침범과 완전 침범을 판단하는 비율이다. 예를 들면, β는 차량의 오른쪽 타이어가 오른쪽 차선(1322)을 침범한 비율을 나타낸다.
도 14a를 참조하면, 소실점(921)이 마진(918) 밖에 있고(예: 제2 구간(1432)), 왼쪽 차선(1411)이 일시 침범 구간(914) 내에 있는 경우(1410), 상기 프로세서(260)는 차량이 좌측 차선(1411)을 일시 침범하여 주행(예: 일시 침범하여 비정상 주행)한다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 아래 [수학식 10]를 통해 차량이 좌측 차선(1411)을 일시 침범하여 주행(예: 일시 침범하여 비정상 주행)하는지 판단할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00013
상기 [수학식 10]에서 xtl은 오른쪽 차선의 소실점의 좌표이고, wv.p.는 마진이다. 그리고, xbl은 왼쪽 차선(1411)이 영상(1410)의 하단과 교차하는 좌표이다. 그리고, wvehicle는 차량의 폭을 나타내고, α는 일시 침범과 완전 침범을 판단하는 비율이다. 예를 들면, α는 차량의 왼쪽 타이어가 왼쪽 차선(1411)을 침범한 비율을 나타낸다.
도 14b를 참조하면, 소실점(921)이 마진(918) 밖에 있고(예: 제1 구간(1431)), 오른쪽 차선(1421)이 일시 침범 구간(915) 내에 있는 경우(1420), 상기 프로세서(260)는 차량이 오른쪽 차선(1421)을 일시 침범하여 주행(예: 일시 침범하여 비정상 주행)한다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 아래 [수학식 11]를 통해 차량이 오른쪽 차선(1421)을 일시 침범하여 주행하는지 판단할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00014
상기 [수학식 11]에서 xtr은 왼쪽 차선의 소실점의 좌표이고, wv.p.는 마진이다. 그리고, xbr은 오른쪽 차선(1421)이 영상(1420)의 하단과 교차하는 좌표이다. 그리고, wvehicle는 차량의 폭을 나타내고, β는 일시 침범과 완전 침범을 판단하는 비율이다. 예를 들면, β는 차량의 오른쪽 타이어가 오른쪽 차선(1421)을 침범한 비율을 나타낸다.
도 15a를 참조하면, 소실점(921)이 마진(918) 밖에 있고(예: 제2 구간(1432)), 왼쪽 차선(1511)이 완전 침범 구간(912) 내에 있는 경우(1510), 상기 프로세서(260)는 차량이 좌측 차선(1511)을 완전 침범하여 주행(예: 완전 침범하여 비정상 주행)한다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 아래 [수학식 12]를 통해 차량이 좌측 차선(1511)을 완전 침범하여 주행(예: 일시 침범하여 비정상 주행)하는지 판단할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00015
상기 [수학식 12]에서 xtl은 오른쪽 차선의 소실점의 좌표이고, wv.p.는 마진이다. 그리고, xbl은 왼쪽 차선(1511)이 영상(1510)의 하단과 교차하는 좌표이다. 그리고, wvehicle는 차량의 폭을 나타내고, α는 일시 침범과 완전 침범을 판단하는 비율이다. 예를 들면, α는 차량의 왼쪽 타이어가 왼쪽 차선(1511)을 침범한 비율을 나타낸다.
도 15b를 참조하면, 소실점(921)이 마진(918) 밖에 있고(예: 제1 구간(1431)), 오른쪽 차선(1521)이 완전 침범 구간(913) 내에 있는 경우(1520), 상기 프로세서(260)는 차량이 오른쪽 차선(1521)을 완전 침범하여 주행(예: 완전 침범하여 비정상 주행)한다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 아래 [수학식 13]를 통해 차량이 오른쪽 차선(1521)을 완전 침범하여 주행하는지 판단할 수 있다.
Figure 112021047281267-pat00016
상기 [수학식 13]에서 xtr은 왼쪽 차선의 소실점의 좌표이고, wv.p.는 마진이다. 그리고, xbr은 오른쪽 차선(1421)이 영상(1420)의 하단과 교차하는 좌표이다. 그리고, wvehicle는 차량의 폭을 나타내고, β는 일시 침범과 완전 침범을 판단하는 비율이다. 예를 들면, β는 차량의 오른쪽 타이어가 오른쪽 차선(1421)을 침범한 비율을 나타낸다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 1] 내지 [수학식 13]을 통해 차량이 차로내 정상 주행인지, 일시 침범(예: 좌측 일시 침범 또는 우측 일시 침범) 정상 주행인지, 완전 침범(예: 좌측 완전 침범 또는 우측 완전 침범) 정상 주행인지, 일시 침범 비정상 주행인지, 완전 침범 비정상 주행인지를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차선인지가 불가능한지를 식별할 수 있다. 예를 들면, 통상적으로 차선은 자동차 주행 방향의 긴 선으로 간주되기 때문에, 화면을 가로지르는 선은 차선으로 인지되지 않거나, 또는 차선이 보이지 않는 경우, 상기 프로세서(260)는 차선인지가 불가능한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차선을 침범한 시각을 기준으로 일정 시간 내의 주행 영상을 저장할 수 있다(S1018). 상기 프로세서(260)는 도 11 내지 도 15에 개시된 내용에 기반하여 차량이 차선을 침범하는 것으로 판단되면, 상기 차선을 침범한 시각을 기준으로 일정 시간 내의 주행 영상을 저장부(240)에 저장할 수 있다.
예를 들면, 상기 프로세서(260)는 카메라(210)를 통해 획득된 주행 영상을 실시간으로 저장부(240)에 저장(예: 일시적)할 수 있다. 이후, 차량이 차선을 침범하는 것으로 판단되면, 상기 차선을 침범한 시각을 판단하여 상기 저장된 주행 영상 중에서 상기 판단된 시각을 기준으로 이전과 이후의 일정 시간(예: 30초)에 해당되는 주행 영상을 별도로 저장할 수 있다. 상기 별도로 저장된 주행 영상은 상기 저장부(240)의 저장 용량이 부족해도 삭제되지 않을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 통신 채널이 연결되는지 식별할 수 있다(S1020). 예를 들면, 상기 차량이 차고지(예: 차량 주행 정보를 수집하는 서버가 위치한 지역)에 인접한 곳에 위치하는 경우, 상기 프로세서(260)는 상기 통신부(230)를 통해 상기 서버와 통신 채널을 셋업할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 저장부(240)에 저장된 적어도 하나의 영상을 상기 서버로 전송하기 위해 상기 서버와 통신 채널(예: 3G, 4G, WiFi, Bluetooth 등)을 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 연결된 통신 채널을 통해 저장된 주행 영상을 전송할 수 있다(S1022). 상기 프로세서(260)는 상기 설정된 통신 채널을 통해 저장부(240)에 저장된 적어도 하나의 영상을 상기 서버로 전송할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 저장부(240)에 저장된 적어도 하나의 영상이 상기 서버로 전송되는 동안에 상기 통신 채널을 유지할 수 있다.
도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 좌측 차선으로 변경할 경우의 GPS 진행 방향의 변화를 나타낸 예시도이다.
도 16을 참조하면, 차량이 왼쪽으로 차로를 변경하여(예: 2차로에서 1차로로 변경) 주행하는 경우, 주행 방향의 각도는 일시적으로 줄었다가 다시 원래의 값으로 돌아온다(1610). 상기 프로세서(260)는 원래의 각도가 기준 값 이하인 경우, 주행 방향이 유지된 것으로 판단할 수 있다. 주행 방향의 각도의 피크 값은 주행 속도에 따라 다를 수 있다. 예를 들면, 상기 피크 값은 고속 주행 시에는 작고 저속 주행 시에는 클 수 있다.
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 유턴하는 경우의 GPS 진행 방향의 변화를 나타낸 예시도이다.
도 17을 참조하면, 차량이 유턴하는 경우, 차량의 회전 각도는 -180o로 변하게 된다. 이 경우, 회전 각도가 0o 밑으로 내려가면 360o 를 기준으로 롤-오버(roll-over)가 될 수 있다. 이를 고려하여, 상기 프로세서(260)는 각도 변화(예: -180o)가 기준치 이하가 되면, 주행 방향이 역전(1710)된 것으로 판단할 수 있다.
도 18은 본 발명의 일 실시 예에 따른 GPRMC 메시지의 포맷과 각 필드의 정의를 나타낸 예시도이다.
일반적으로 GPS(global positioning system)은 NMEA(National Marine Electronics Association)-0183이라는 표준 포맷의 데이터를 전송한다. NMEA의 표준은 해양 전자 장비 기자재들 간의 통신을 위해 정의된 전기적 인터페이스 및 데이터 프로토콜이다. NMEA-0183 프로토콜의 GPRMC(Recommended Minimum data라 칭하기도 함) 메시지 중, Course over ground 필드(1810, 1820)는 진북 방향을 기준으로 시계 방향으로 진행 방향을 360o도로 표시한다.
예를 들면, 차량이 왼쪽으로 회전하면 각도가 줄어들고, 오른쪽으로 회전하면 각도가 늘어난다(360↔전환).
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 GPS 신호를 이용하여 차량의 주행 방향(예: 회전)을 식별할 수 있다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 회전을 식별하는 예시도이다. 도 20은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 좌측 차선을 변경할 경우의 요 레이트 변화를 나타낸 예시도이다. 도 21은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 유턴할 경우의 요 레이트 변화를 나타낸 예시도이다.
도 19, 도 20, 및 도 21을 참조하면, 차량(101)은 주행 방향을 기준으로 종 방향으로 회전(예: Roll)할 수 있거나, 수직 방향(1930)으로 회전(예: Yaw)할 수 있거나, 또는 횡 방향(1910)으로 회전(예: Pitch)할 수 있다. 차량(101)은 종 방향(1920)으로 회전(예: Roll), 수직 방향으로 회전(예: Yaw), 및 횡 방향으로 회전(예: Pitch)이 복합적으로 이루어질 수 있다.
차량(101)이 좌우로 회전하는 움직임을 요(Yaw)라고 하고, 시간에 따라 좌우로 회전하는 각의 변화량을 요 레이트(Yaw Rate)이라 한다. 이러한 요 레이트는 센서부(220)(예: 관성 센서)에서 출력된다. 또는 상기 요 레이트는 상기 차량(101)(또는 장치(200))에 내장된 센서부(220)에서 출력되거나, 또는 충격을 감지하기 위한 가속도 센서에서 각회전률 센서에서 출력될 수 있다.
예를 들면, 차량(101)이 직진으로 주행하는 경우 요(Yaw)는 0이며, 오른쪽으로 회전하는 경우를 (+), 왼쪽으로 회전하는 경우를 (-) 부호로 표시한다.
상기 프로세서(260)는 관심을 시간 구간 동안 차량(101)의 진행 방향의 변화는 일정 시간 간격(Δt)으로 측정한 요 레이트(Yaw Rate)를 누적하여 계산할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 차량(101)이 주행 중에 왼쪽으로 차선을 변경한 후, 왼쪽 차선에서 원래의 주행 방향을 유지하는 경우(2010), 상기 프로세서(260)는 요 레이트가 번갈아 (-)와 (+)값이 되는 것을 판단한다. 그리고, 상기 프로세서(260)는 이 시간 구간에서의 누적 회전각이 기준치 이하면, 주행 방향이 유지되는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 차량(101)이 유턴하는 경우, 유턴하는 구간 동안의 누적된 회전각은 약 -180o에 가깝다(누적 회전각은 +180o). 상기 프로세서(260)는 이 시간 구간에서의 누적 회전각(2111)이 기준치 이하이면, 차량(101)의 주행 방향이 반대인 것으로 판단할 수 있다(2110).
도 22는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 중앙 차선 침범을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다. 도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 중앙 차선 침범을 식별하는 과정을 나타낸 예시도이다.
이하, 도 22를 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 중앙 차선 침범을 식별하는 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 차로 내에서 정상 주행 상태인지를 식별할 수 있다(S2210). 도 23의 (a)에 도시된 바와 같이, 상기 프로세서(260)는 소실점(2313)이 마진(2314) 이내에 있고, 중앙 차선(2311)이 정상 구간(2315) 내에 있고, 일반 차선(2312)이 정상 구간(2316) 내에 있는 경우(2310), 차량이 차로 내에서 정상 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 5]를 통해 차량이 차로내 정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 일시 침범 주행 상태로 진행됨을 식별할 수 있다(S2212). 도 23의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 프로세서(260)는 소실점(2323)이 마진(2324) 이내에 있고, 중앙 차선(2321)이 일시 침범 구간(2325) 내에 있고, 일반 차선(2322)이 정상 구간(2326) 내에 있는 경우(2320), 차량이 중앙 차선(2321)을 일시 침범하여 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 6] 및 [수학식 7]을 통해 차량이 중앙 차선(2321)을 일시 침범하여 주행하는지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 완전 침범 주행 상태로 진행됨을 식별할 수 있다(S2214). 도 23의 (c)에 도시된 바와 같이, 상기 프로세서(260)는 소실점(2333)이 마진(2334) 이내에 있고, 중앙 차선(2311)이 완전 침범 구간(2335) 내에 있고, 일반 차선(2332)이 정상 구간(2336) 내에 있는 경우(2330), 차량이 중앙 차선(2331)을 완전 침범하여 주행(예: 완전 침범하여 정상 주행)한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 8] 및 [수학식 9]를 통해 차량이 중앙 차선(2331)을 완전 침범하여 주행하는지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 완전 침범 주행 상태로 미리 결정된 시간 동안 주행하는지 식별할 수 있다(S2216). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2210, S2212, S2214)이 순차적으로 발생되는 것을 식별할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2210, S2212, S2214)이 순차적으로 발생된 후, 차량이 완전 침범 주행 상태로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되는지를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 중앙 차선을 침범한 것으로 판단할 수 있다(S2218). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2210, S2212, S2214)이 순차적으로 발생된 후, 차량이 완전 침범 주행 상태로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되면, 차량이 중앙 차선을 침범한 것으로 판단할 수 있다.
예를 들면, 상기 프로세서(260)는 차량이 완전 침범 상태로 일정 시간(예: 15초) 동안 지속적으로 유지되는 것으로 판단되면, 중앙 차선을 침범한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 차선을 침범한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 저장할 수 있다(S2220). 상기 프로세서(260)는 중앙 차선을 침범한 시각(예: 1시 30분)을 기준으로 미리 결정된 시간(예: 중앙 차선을 침범하기 이전의 시각(예: 1시 29분 45초)에서 중앙 차선을 침범한 이후의 시각(예: 1시 30분 15초)) 동안에 획득된 주행 영상을 저장부(240)에 저장할 수 있다. 상기 미리 결정된 시간은 가변적으로 조절될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2210 내지 S2214) 중 임의 시점에 센서부(220)(예: GPS, 요 레이트(Yaw Rate) 센서)를 통해 차량의 진행 방향이 유지되는지를 식별할 수 있다.
도 24는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다. 도 25는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 24 및 도 25는 운전자가 고의로 중앙 차선을 넘는 경우에서의 반대 차로 주행을 식별하는 예이다.
이하, 도 24 및 도 25를 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 좌측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태임을 식별할 수 있다(S2410).
도 25의 (a)에 도시된 바와 같이, 소실점(2513)이 마진(2514) 이내에 있고, 중앙 차선(2511)이 정상 구간(2515) 내에 있고, 일반 차선(2512)이 정상 구간(2516) 내에 있는 경우(2510), 상기 프로세서(260)는 차량은 차로 내에서 정상 주행한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 5]를 통해 차량이 차로내 정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 완전 침범 주행 상태로 진행됨을 식별할 수 있다(S2412).
도 25의 (b)에 도시된 바와 같이, 소실점(2523)이 마진(2524) 이내에 있고, 중앙 차선(2521)이 완전 침범 구간(2525) 내에 있고, 일반 차선(2522)이 정상 구간(2526) 내에 있는 경우(2520), 상기 프로세서(260)는 차량이 중앙 차선(2321)을 완전 침범하여 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 8] 및 [수학식 9]를 통해 차량이 중앙 차선(2521)을 완전 침범하여 주행하는지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 우측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태임을 식별할 수 있다(S2414).
도 25의 (c)에 도시된 바와 같이, 소실점(2533)이 마진(2534) 이내에 있고, 일반 차선(2531)이 정상 구간(2535) 내에 있고, 중앙 차선(2532)이 정상 구간(2536) 내에 있는 경우(2530), 상기 프로세서(260)는 차량이 중앙 차선(2321)을 완전 침범하여 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다. 이러한 경우는 상기 차량이 중앙 차선을 완전히 침범하여 역주행 하는 경우이다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 8] 및 [수학식 9]를 통해 차량이 중앙 차선(2521)을 완전 침범하여 주행(예: 역주행)하는지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 우측이 중앙 차선인 차로내에 차량이 정상 주행 상태로 미리 결정된 시간 동안 주행하는지 식별할 수 있다(S2416). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2410, S2412, S2414)이 순차적으로 발생되는 것을 식별할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2410, S2412, S2414)이 순차적으로 발생된 후, 차량이 정상 주행 상태로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되는지를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다(S2418). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2410, S2412, S2414)이 순차적으로 발생된 후, 차량이 정상 주행 상태로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되면, 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들면, 상기 프로세서(260)는 차량이 중앙 차선을 침범한 상태로 일정 시간(예: 15초) 동안 지속적으로 유지되는 것으로 판단되면, 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로로 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 저장할 수 있다(S2420). 상기 프로세서(260)는 반대 차로로 주행한 시각(예: 1시 30분)을 기준으로 미리 결정된 시간(예: 중앙 차선을 침범하기 이전의 시각(예: 1시 29분 45초)에서 반대 차로로 주행한 이후의 시각(예: 1시 30분 15초)) 동안에 획득된 주행 영상을 저장부(240)에 저장할 수 있다. 상기 미리 결정된 시간은 가변적으로 조절될 수 있다.
도 26은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다. 도 27은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 26 및 도 27은 운전자가 방향을 구분하지 못하여 중앙 차선을 넘는 경우에서의 반대 차로 주행을 식별하는 예이다.
이하, 도 26 및 도 27을 참조하여, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 좌측 및 우측이 일반 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태임을 식별할 수 있다(S2610).
도 27의 (a)에 도시된 바와 같이, 소실점(2713)이 마진(2714) 이내에 있고, 일반 차선들(2711, 2712) 각각이 정상 구간(2715, 2716) 내에 있는 경우(2710), 상기 프로세서(260)는 차량은 차로 내에서 정상 주행한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 5]를 통해 차량이 차로내 정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 우측 완전 침범 주행 상태로 진행됨을 식별할 수 있다(S2612).
도 27의 (b)에 도시된 바와 같이, 소실점(2723)이 마진(2724) 이내에 있고, 좌측 일반 차선(2721)이 정상 구간(2725) 내에 있고, 우측 일반 차선(2722)이 완전 침범 구간(2726) 내에 있는 경우(2720), 상기 프로세서(260)는 차량은 중앙 차선을 완전히 침범하여 차로 내에서 정상 주행한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 9]를 통해 차량이 중앙 차선을 완전히 침범하여 정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 우측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태임을 식별할 수 있다(S2614).
도 27의 (c)에 도시된 바와 같이, 소실점(2733)이 마진(2734) 이내에 있고, 좌측 일반 차선(2731)이 정상 구간(2735) 내에 있고, 우측 중앙 차선(2732)이 정상 구간(2736) 내에 있는 경우(2730), 상기 프로세서(260)는 우측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태인 것으로 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 5]를 통해 차량이 중앙 차선을 완전히 침범하여 정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 우측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태로 미리 결정된 시간 동안 주행하는지 식별할 수 있다(S2616). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2610, S2612, S2614)이 순차적으로 발생되는 것을 식별할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2610, S2612, S2614)이 순차적으로 발생된 후, 우측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되는지를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다(S2618). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2610, S2612, S2614)이 순차적으로 발생된 후, 차량이 정상 주행 상태로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되면, 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들면, 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 상태로 일정 시간(예: 15초) 동안 지속적으로 유지되는 것으로 판단되면, 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로로 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 저장할 수 있다(S2620). 상기 프로세서(260)는 반대 차로로 주행한 시각(예: 1시 30분)을 기준으로 미리 결정된 시간(예: 중앙 차선을 침범하기 이전의 시각(예: 1시 29분 45초)에서 반대 차로로 주행한 이후의 시각(예: 1시 30분 15초)) 동안에 획득된 주행 영상을 저장부(240)에 저장할 수 있다. 상기 미리 결정된 시간은 가변적으로 조절될 수 있다.
도 28은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다. 도 29는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 28 및 도 29는 우측 통행이 익숙하지 않은 외국인 운전자(예: 일본 운전자)가 도로에 반대 방향으로 진입하는 것을 식별하는 예이다.
이하, 도 28 및 도 29를 참조하여, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 차량의 반대 차로 주행을 식별하는 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차선이 인식 불가능한 상태인지 식별할 수 있다(S2810). 차량이 반대 차로로 주행하는 중에는 상기 프로세서(260)는 카메라(210)를 통해 획득되는 주행 영상에서 차선을 인식하지 못할 수도 있다.
도 29의 (a)에 도시된 바와 같이, 상기 프로세서(260)는 카메라(210)를 통해 획득되는 주행 영상(2910)에서 차선이 포함되지 않음에 따라 차선을 인식하지 못할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 우측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태임을 식별할 수 있다(S2812). 상기 프로세서(260)는 잠시 동안(예: 차량이 역주행하여 반대 차로의 차선이 식별되기 이전까지의 시간) 차선을 인식하지 못하고 있는 상태에서, 차량의 운행에 기반하여 차량의 우측에 중앙 차선을 식별할 수 있다.
도 29의 (a)에 도시된 바와 같이, 소실점(2923)이 마진(2924) 이내에 있고, 좌측 일반 차선(2911)이 정상 구간(2925) 내에 있고, 우측 중앙 차선(2922)이 정상 구간(2926) 내에 있는 경우(2920), 상기 프로세서(260)는 차량은 차로 내에서 정상 주행(예: 반대 차로에서 차선을 따라 주행)한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 5]를 통해 차량이 차로내 정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 우측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태로 미리 결정된 시간 동안 주행 하는지를 식별할 수 있다(S2814). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2810, S2812)이 순차적으로 발생되는 것을 식별할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2810, S2812)이 순차적으로 발생된 후, 우측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태(예: 반대 차로에서 차선을 따라 주행)로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되는지를 식별할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다(S2816). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S2810, S2812)이 순차적으로 발생된 후, 차량이 정상 주행 상태(예: 반대 차로에서 차선을 따라 주행)로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되면, 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들면, 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 상태로 일정 시간(예: 15초) 동안 지속적으로 유지되는 것으로 판단되면, 차량이 반대 차로로 주행하고 있는 것으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로로 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 저장할 수 있다(S2818). 상기 프로세서(260)는 반대 차로로 주행한 시각(예: 1시 30분)을 기준으로 미리 결정된 시간(예: 중앙 차선을 침범하기 이전의 시각(예: 1시 29분 45초)에서 반대 차로로 주행한 이후의 시각(예: 1시 30분 15초)) 동안에 획득된 주행 영상을 저장부(240)에 저장할 수 있다. 상기 미리 결정된 시간은 가변적으로 조절될 수 있다.
도 30은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 것을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다. 도 31a 및 도 31b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 30, 도 31a 및 도 31b는 연속적인 주행 상태를 판단하여 차량이 금지 구간에서 유턴하는 것을 식별하는 예이다.
이하, 도 30, 도 31a 및 도 31b를 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 것을 식별하는 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 좌측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태임을 식별할 수 있다(S3010).
도 31a의 (a)에 도시된 바와 같이, 소실점(3113)이 마진(3114) 이내에 있고, 중앙 차선(3111)이 정상 구간(3115) 내에 있고, 일반 차선(3112)이 정상 구간(3116) 내에 있는 경우(3110), 상기 프로세서(260)는 차량은 차로 내에서 정상 주행한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 5]를 통해 차량이 차로내 정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 좌측 완전 침범하여 비정상 주행 상태로 진행됨을 식별할 수 있다(S3012).
도 31a의 (b)에 도시된 바와 같이, 소실점(3123)이 마진(3214) 이내에 있지 않고, 중앙 차선(3121)이 완전 침범 구간(3125) 내에 있는 경우(3120), 상기 프로세서(260)는 차량은 중앙 차선을 완전히 침범하여 비정상 주행한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 8]를 통해 차량이 중앙 차선을 완전히 침범하여 비정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차선 인식이 불가능한지를 식별할 수 있다(S3014).
차량이 중앙 차선을 완전히 침범하여 비정상 주행을 하는 중에는 상기 프로세서(260)가 카메라(210)를 통해 획득되는 주행 영상에서 차선을 인식하지 못할 수도 있다.
도 31a의 (c)에 도시된 바와 같이, 상기 프로세서(260)는 카메라(210)를 통해 획득되는 주행 영상(3130)에서 차선이 포함되지 않음에 따라 차선을 인식하지 못할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 우측 완전 침범하여 비정상 주행 상태로 진행됨을 식별할 수 있다(S3016).
도 31b의 (d)에 도시된 바와 같이, 소실점(3143)이 마진(3244) 이내에 있지 않고, 일반 차선(3141)이 완전 침범 구간(3146) 내에 있는 경우(3140), 상기 프로세서(260)는 차량은 중앙 차선을 완전히 침범하여 비정상 주행한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 9]를 통해 차량이 중앙 차선을 완전히 침범하여 비정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 차로내에서 정상 주행 중인지를 식별할 수 있다(S3018).
도 31b의 (e)에 도시된 바와 같이, 소실점(3153)이 마진(3154) 이내에 있고, 일반 차선들(3151, 3152) 각각이 정상 구간(3155, 3156) 내에 있는 경우(3150), 상기 프로세서(260)는 차량은 차로 내에서 정상 주행한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 5]를 통해 차량이 차로내 정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 금지구간 유턴한 것으로 판단할 수 있다(S3020). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S3010, S3012, S3014, S3016, S3018)이 순차적으로 발생된 후, 차량이 정상 주행 상태(예: 반대 차로에서 차선을 따라 주행)로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되면, 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들면, 상기 프로세서(260)는 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 상태로 일정 시간(예: 15초) 동안 지속적으로 유지되는 것으로 판단되면, 차량이 금지 구간에서 유턴한 것으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 금지구간 유턴한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 저장할 수 있다(S3022). 상기 프로세서(260)는 금지 구간에서 유턴하여 주행한 시각(예: 1시 30분)을 기준으로 미리 결정된 시간(예: 금지 구간에서 유턴하기 이전의 시각(예: 1시 29분 45초)에서 금지 구간에서 유턴한 이후의 시각(예: 1시 30분 15초)) 동안에 획득된 주행 영상을 저장부(240)에 저장할 수 있다. 상기 미리 결정된 시간은 가변적으로 조절될 수 있다.
도 32는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 것을 식별하는 과정을 나타낸 순서도이다. 도 33은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 32 및 도 33은 센서를 통해 차량이 금지 구간에서 유턴하는 것을 식별하는 예이다.
이하, 도 32 및 33을 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량이 금지 구간에서 유턴하는 것을 식별하는 과정을 상세히 설명하면 다음과 같다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 좌측이 중앙 차선인 차로 내에 차량이 정상 주행 상태임을 식별할 수 있다(S3210).
도 33의 (a)에 도시된 바와 같이, 소실점(3313)이 마진(3314) 이내에 있고, 중앙 차선(3311)이 정상 구간(3315) 내에 있고, 일반 차선(3312)이 정상 구간(3316) 내에 있는 경우(3310), 상기 프로세서(260)는 차량은 차로 내에서 정상 주행한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 5]를 통해 차량이 차로내 정상 주행인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차선 인식이 불가능한지를 식별할 수 있다(S3212).
차량이 유턴을 하는 중에는 상기 프로세서(260)가 카메라(210)를 통해 획득되는 주행 영상에서 차선을 인식하지 못할 수도 있다.
도 33의 (b)에 도시된 바와 같이, 상기 프로세서(260)는 카메라(210)를 통해 획득되는 주행 영상(3320)에서 차선이 포함되지 않음에 따라 차선을 인식하지 못할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 센서를 통해 차량의 회전 정보가 획득되는지를 식별할 수 있다(S3214). 상기 프로세서(260)는 상기 센서부(220)에서 획득된 정보(예: GPS로부터 획득된 차량의 진행 방향의 변화에 대한 정보, 및 요(Yaw) 센서로부터 획득된 차량의 회전각에 대한 정보) 중 적어도 일부를 상기 센서부(220)로부터 수신할 수 있다
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 상태로 진행됨을 식별할 수 있다(S3216).
도 33의 (c)에 도시된 바와 같이, 소실점(333)이 마진(3334) 이내에 있고, 일반 차선들(3331, 3332) 각각이 정상 구간(3335, 3336) 내에 있는 경우(3330), 상기 프로세서(260)는 차량이 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행한다고 판단할 수 있다. 상기 프로세서(260)는 상기 [수학식 5]를 통해 차량이 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인지 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 금지구간 유턴한 것으로 판단할 수 있다(S3218). 상기 프로세서(260)는 상기 과정들(S3210, S3212, S3214, S3216)이 순차적으로 발생된 후, 차량이 정상 주행 상태(예: 반대 차로에서 차선을 따라 주행)로 미리 결정된 시간(예: 15초) 동안 유지되면, 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단할 수 있다.
예를 들면, 상기 프로세서(260)는 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 상태로 일정 시간(예: 15초) 동안 지속적으로 유지되는 것으로 판단되면, 차량이 금지 구간에서 유턴한 것으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 프로세서(260)는 차량이 금지구간 유턴한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 저장할 수 있다(S3220). 상기 프로세서(260)는 금지 구간에서 유턴하여 주행한 시각(예: 1시 30분)을 기준으로 미리 결정된 시간(예: 금지 구간에서 유턴하기 이전의 시각(예: 1시 29분 45초)에서 금지 구간에서 유턴한 이후의 시각(예: 1시 30분 15초)) 동안에 획득된 주행 영상을 저장부(240)에 저장할 수 있다. 상기 미리 결정된 시간은 가변적으로 조절될 수 있다.
이상에서 상술한 각각의 순서도에서의 각 단계는 도시된 순서에 무관하게 동작될 수 있거나, 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 본 발명의 적어도 하나의 구성 요소와, 상기 적어도 하나의 구성 요소에서 수행되는 적어도 하나의 동작은 하드웨어 및/또는 소프트웨어로 구현 가능할 수 있다.
또한, 상술한 설명에서 제시된 값, 크기, 무게 등은 일 실시 예이며, 통상의 기술자에 의해 다양한 값, 크기, 무게 등이 조절될 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 대해서 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시 예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상의 범위 내에서 통상의 기술자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 자명하다. 아울러 앞서 본 발명의 실시 예를 설명하면서 본 발명의 구성에 따른 작용 효과를 명시적으로 기재하여 설명하지 않았을 지라도, 해당 구성에 의해 예측 가능한 효과 또한 인정되어야 함은 당연하다.
101: 차량 200: 장치
210: 카메라 220: 센서부
230: 통신부 240: 저장부
250: 표시부 260: 프로세서

Claims (14)

  1. 금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 장치에 있어서,
    카메라;
    통신부;
    저장부; 및
    상기 카메라, 상기 통신부, 및 상기 저장부와 전기적으로 연결된 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라를 통해 상기 차량의 주행 영상을 획득하고,
    상기 차량을 기준으로 좌측 차선의 제1 내측 기준선과 우측 차선의 제2 내측 기준선이 맞닿은 소실점을 식별하고,
    상기 식별된 소실점의 좌우로 일정 간격을 갖는 마진을 설정하고,
    상기 획득된 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여, 상기 차량이 주행중인 차로의 좌측 차선이 중앙 차선인 경우, 상기 차량이 차로내 정상 주행 중인 것으로 판단하고,
    상기 차량이 상기 좌측 차선에 대해 완전 침범하여 주행 중인지 식별하고,
    상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인지 식별하고,
    상기 식별된 비정상 주행에 기반하여, 상기 중앙 차선이 식별되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하고,
    상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 상기 저장부에 저장하도록 설정되며,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 주행 영상의 하단에서의 상기 차량의 폭의 중간 지점인 기준 위치를 중심으로 좌우로 제1 일정 간격을 갖는 완전 침범 구간, 상기 완전 침범 구간의 좌우로 제2 일정 간격을 갖는 일시 침범 구간, 및 상기 일시 침범 구간을 좌우로 벗어나는 정상 구간을 설정하며,
    상기 적어도 하나의 구간은,
    상기 기준 위치, 상기 획득된 주행 영상에서의 지평선과 만나는 지점인 제1 가로 방향 좌표, 및 상기 획득된 주행 영상의 하단이 교차하는 지점인 제2 가로 방향 좌표에 기반하여 설정되며,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 주행에 따른 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하지 않고, 상기 차선이 상기 완전 침범 구간 내에서 상기 차량이 미리 결정된 시간 동안 주행하고 있으면, 상기 차량이 상기 차선을 완전 침범하여 유턴하여 주행하는 것으로 판단하고, 상기 차량이 상기 차선을 완전 침범하여 유턴하여 주행하는 시각을 기준으로 일정 시간 이전부터 상기 완전 침범이 종료된 시각을 기준으로 일정 시간 이후까지의 주행 영상을 상기 저장부의 덮어쓰기가 금지되는 영역에 저장하고,
    상기 차량의 주행에 따른 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하고, 상기 차선이 상기 일시 침범 구간 내에 있으면, 상기 차량이 상기 차선을 일시 침범하여 주행하는 것으로 판단하고,
    상기 차량의 주행에 따른 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하고, 상기 차선이 상기 정상 구간 내에 있으면, 상기 차량이 상기 차선을 정상 주행하는 것으로 판단하며,
    상기 프로세서는,
    상기 통신부와 차량 주행 정보를 수집하는 서버 간에 통신 채널이 셋업되어 있는지를 식별하고,
    상기 통신 채널이 셋업되면, 상기 저장부의 덮어쓰기가 금지된 영역에 저장된 상기 차량이 상기 차선을 완전 침범하여 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 일정 시간 이전부터 상기 완전 침범이 종료된 시각을 기준으로 일정 시간 이후까지의 주행 영상을 상기 셋업된 통신 채널을 통해 상기 서버로 전송하는 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량이 상기 좌측 차선에 대해 완전 침범한 이후, 상기 반대 차로의 일반 차선이 인식되는지 판단하고,
    상기 일반 차선이 인식되면, 상기 일반 차선에 대해 완전 침범하여 정상 주행 중인지를 식별하도록 설정된 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    GPS(Global Positioning System), 및 요 (Yaw) 센서를 포함하는 센서부를 더 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 상기 반대 차로의 상기 일반 차선이 인식되지 않으면, 상기 GPS, 및 상기 요 센서 중 적어도 하나로부터 상기 차량의 진행 방향의 변화에 대한 정보 및 상기 차량의 회전각에 대한 정보 중 적어도 일부를 획득하도록 설정된 장치.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 적어도 일부의 정보에 기반하여 상기 차량이 상기 반대 차로의 상기 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인 것으로 판단하도록 설정된 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 좌측 차선이 상기 중앙 차선인 것으로 식별되고, 상기 차량이 상기 반대 차로에서 정상 주행 중인 것으로 판단되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하도록 설정된 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량의 좌측 차선이 상기 중앙 차선인 것으로 식별된 이후, 미리 결정된 시간 동안 상기 차량의 좌측 차선이 상기 중앙 차선인 것으로 유지되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하도록 설정된 장치.
  7. 삭제
  8. 금지 구간에서 차량의 유턴을 판단하는 방법에 있어서,
    카메라를 통해 상기 차량의 주행 영상을 획득하는 과정;
    상기 차량을 기준으로 좌측 차선의 제1 내측 기준선과 우측 차선의 제2 내측 기준선이 맞닿은 소실점을 식별하는 과정;
    상기 식별된 소실점의 좌우로 일정 간격을 갖는 마진을 설정하는 과정;
    상기 획득된 주행 영상에 설정된 적어도 하나의 구간에 기반하여, 상기 차량이 주행중인 차로의 좌측 차선이 중앙 차선인 경우, 상기 차량이 차로내 정상 주행 중인 것으로 판단하는 과정;
    상기 차량이 상기 좌측 차선에 대해 완전 침범하여 주행 중인지 식별하는 과정;
    상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인지 식별하는 과정;
    상기 식별된 비정상 주행에 기반하여, 상기 중앙 차선이 식별되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하는 과정; 및
    상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 미리 결정된 시간에 해당되는 주행 영상을 저장하는 과정을 포함하며,
    상기 적어도 하나의 구간은,
    상기 획득된 주행 영상의 하단에서의 상기 차량의 폭의 중간 지점인 기준 위치를 중심으로 좌우로 제1 일정 간격을 갖는 완전 침범 구간, 상기 완전 침범 구간의 좌우로 제2 일정 간격을 갖는 일시 침범 구간, 및 상기 일시 침범 구간을 좌우로 벗어나는 정상 구간을 포함하며,
    상기 적어도 하나의 구간은,
    상기 기준 위치, 상기 획득된 주행 영상에서의 지평선과 만나는 지점인 제1 가로 방향 좌표, 및 상기 획득된 주행 영상의 하단이 교차하는 지점인 제2 가로 방향 좌표에 기반하여 설정되며,
    상기 차량이 차로내 정상 주행 중인 것으로 판단하는 과정은,
    상기 차량의 주행에 따른 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하지 않고, 상기 차선이 상기 완전 침범 구간 내에서 상기 차량이 미리 결정된 시간 동안 주행하고 있으면, 상기 차량이 상기 차선을 완전 침범하여 유턴하여 주행하는 것으로 판단하고, 상기 차량이 상기 차선을 완전 침범하여 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 일정 시간 이전부터 상기 완전 침범이 종료된 시각을 기준으로 일정 시간 이후까지의 주행 영상을 저장부의 덮어쓰기가 금지되는 영역에 저장하는 과정;
    상기 차량의 주행에 따른 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하고, 상기 차선이 상기 일시 침범 구간 내에 있으면, 상기 차량이 상기 차선을 일시 침범하여 주행하는 것으로 판단하는 과정;
    상기 차량의 주행에 따른 상기 소실점이 상기 설정된 마진 내에 위치하고, 상기 차선이 상기 정상 구간 내에 있으면, 상기 차량이 상기 차선을 정상 주행하는 것으로 판단하는 과정;
    차량 주행 정보를 수집하는 서버와 통신 채널이 셋업되어 있는지를 식별하는 과정; 및
    상기 통신 채널이 셋업되면, 상기 저장부의 덮어쓰기가 금지된 영역에 저장된 상기 차량이 상기 차선을 완전 침범하여 유턴하여 주행한 시각을 기준으로 일정 시간 이전부터 상기 완전 침범이 종료된 시각을 기준으로 일정 시간 이후까지의 주행 영상을 상기 셋업된 통신 채널을 통해 상기 서버로 전송하는 과정을 포함하는 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 반대 차로의 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인지 식별하는 과정은,
    상기 차량이 상기 좌측 차선에 대해 완전 침범한 이후, 상기 반대 차로의 일반 차선이 인식되는지 판단하는 과정; 및
    상기 일반 차선이 인식되면, 상기 일반 차선에 대해 완전 침범하여 정상 주행 중인지를 식별하는 과정을 포함하는 방법.
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 차량이 상기 완전 침범 주행 이후, 상기 반대 차로의 상기 일반 차선이 인식되지 않으면, GPS, 및 요 센서 중 적어도 하나로부터 상기 차량의 진행 방향의 변화에 대한 정보 및 상기 차량의 회전각에 대한 정보 중 적어도 일부를 획득하는 과정을 더 포함하는 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 획득된 적어도 일부의 정보에 기반하여 상기 차량이 상기 반대 차로의 상기 일반 차선에 대해 완전 침범하여 비정상 주행 중인 것으로 판단하는 과정을 더 포함하는 방법.
  12. 제8 항에 있어서,
    상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하는 과정은,
    상기 차량의 좌측 차선이 상기 중앙 차선인 것으로 식별되고, 상기 차량이 상기 반대 차로에서 정상 주행 중인 것으로 판단되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하는 과정을 포함하는 방법.
  13. 제8 항에 있어서,
    상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하는 과정은,
    상기 차량의 좌측 차선이 상기 중앙 차선인 것으로 식별된 이후, 미리 결정된 시간 동안 상기 차량의 좌측 차선이 상기 중앙 차선인 것으로 유지되면, 상기 차량이 금지 구간에서 유턴하여 주행하고 있는 것으로 판단하는 과정을 포함하는 방법.
  14. 삭제
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010009361A (ja) * 2008-06-27 2010-01-14 Denso Corp 車線逸脱警報装置
KR101085835B1 (ko) * 2009-02-19 2011-11-23 심주현 중앙선 침범에 따른 차량 충돌 예방 시스템 및 방법
KR101517181B1 (ko) * 2014-02-28 2015-05-04 주식회사 코아로직 차선 이탈 경보 시스템 및 방법
KR101840974B1 (ko) 2017-04-28 2018-03-22 재단법인 경북아이티융합 산업기술원 자율주행용 차선 식별 시스템
US20180197021A1 (en) * 2017-01-11 2018-07-12 Foundation Of Soongsil University Industry Cooperation Lane detection device, lane departure determination device, lane detection method and lane departure determination method
KR101917827B1 (ko) * 2017-03-27 2019-01-30 고려대학교 산학협력단 난폭 운전 탐지 장치

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010009361A (ja) * 2008-06-27 2010-01-14 Denso Corp 車線逸脱警報装置
KR101085835B1 (ko) * 2009-02-19 2011-11-23 심주현 중앙선 침범에 따른 차량 충돌 예방 시스템 및 방법
KR101517181B1 (ko) * 2014-02-28 2015-05-04 주식회사 코아로직 차선 이탈 경보 시스템 및 방법
US20180197021A1 (en) * 2017-01-11 2018-07-12 Foundation Of Soongsil University Industry Cooperation Lane detection device, lane departure determination device, lane detection method and lane departure determination method
KR101917827B1 (ko) * 2017-03-27 2019-01-30 고려대학교 산학협력단 난폭 운전 탐지 장치
KR101840974B1 (ko) 2017-04-28 2018-03-22 재단법인 경북아이티융합 산업기술원 자율주행용 차선 식별 시스템

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