KR102470770B1 - System and method for recognition of vehicle turn indicator - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 차량 방향지시등 인식 시스템은, 방향지시등 레버의 뒷면에 배치되어 지속적으로 자기장을 형성하는 마그네틱, 방향지시등 레버의 위치 변화에 따른 상기 마그네틱의 위치를 인식하여 상기 방향지시등 레버의 이동을 감지하고, 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동할 경우 제1 이동신호를 형성하며, 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동할 경우 제2 이동신호를 형성하는 감지부, 차량이 주행중인 차선을 실시간으로 촬영하여 차량 주행 영상을 형성하는 촬영부, 차량 주행 영상을 이용하여 차량이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부를 판단하고, 차량이 주행중인 차선의 좌측으로 이동할 경우 감지부에서 제1 이동신호가 형성되는지 여부 또는 차량이 주행중인 차선의 우측으로 이동할 경우 감지부에서 제2 이동신호가 형성되는지 여부를 판단하여 불일치할 경우 불일치 신호를 형성하는 제어 장치를 포함한다.A vehicle turn signal recognition system according to an embodiment of the present invention recognizes the position of a magnet that is disposed on the back side of a turn indicator lever and continuously forms a magnetic field, and the position of the magnetic according to the change in the position of the turn indicator lever, thereby detecting the direction indicator lever. A detector that detects movement, forms a first movement signal when the direction indicator lever moves downward, and forms a second movement signal when the direction indicator lever moves upward, and captures the lane in which the vehicle is driving in real time A photographing unit that forms a vehicle driving image by using the vehicle driving image determines whether the vehicle is moving to the left or right of the driving lane, and if the vehicle moves to the left of the driving lane, the first movement signal from the sensing unit and a control device that determines whether or not a second movement signal is formed in the sensing unit when the vehicle moves to the right side of the driving lane, and forms a mismatch signal when mismatch occurs.

Description

차량 방향지시등 인식 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR RECOGNITION OF VEHICLE TURN INDICATOR}Vehicle turn signal recognition system and method {SYSTEM AND METHOD FOR RECOGNITION OF VEHICLE TURN INDICATOR}

본 발명은 차량 방향지시등 인식 시스템 및 방법에 관련된 것으로, 보다 상세하게는 홀센서(Hall sensor) 및 마그네틱(Magnetic)을 이용하여 차량 방향지시등의 이동 방향을 감지하고, 차량의 차선 변경과 연동하여 알림 신호를 발생할 수 있는 차량 방향지시등 인식 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for recognizing vehicle turn indicators, and more particularly, detects the moving direction of vehicle turn indicators using a Hall sensor and a magnet, and notifies the vehicle in conjunction with a lane change. It relates to a system and method for recognizing vehicle turn indicators capable of generating signals.

일반적으로 차선 이탈 경고 시스템(LDWS, Lane Departure Warning System)은 차량의 전방에 위치하는 카메라를 통해 차선을 감지하여 주행 중인 차량의 위치를 판단하고, 의도하지 않은 차선 변경이 발생한 경우 차량이 차선을 이탈했음을 운전자에게 알려주는 시스템이다.In general, the Lane Departure Warning System (LDWS) detects the lane through a camera located in front of the vehicle to determine the location of the vehicle in motion, and when an unintended lane change occurs, the vehicle leaves the lane It is a system that informs the driver that it has been done.

이때, 운전자에 대한 차선 이탈 경고는 운전자가 시각적으로 확인할 수 있는 LDWS표시부를 동작시키거나, 핸들을 진동시켜서 촉각으로 느낄 수 있게 할 수 있고, 안전벨트를 조여주는 햅틱기능 또는 경보음 발생 등 운전자가 차선 이탈을 인식할 수 있는 다양한 수단이 이용되고 있다.At this time, the lane departure warning to the driver may operate the LDWS display unit that the driver can visually check or vibrate the steering wheel so that the driver can feel it tactfully, and the driver can use a haptic function to tighten the seat belt or generate an alarm sound. Various means for recognizing lane departure have been used.

이와 같은 차선 이탈 경고 시스템은 카메라 영상을 이용하여 전방 차선을 인식하고, 주행 중에 차선 이탈 위험이 예측되는 경우 경고를 울려주는 차량용 편의 장치의 일종으로 최근 출시되는 다양한 차종에 탑재되고 있고, 통상적으로 시스템 온/오프를 통해 구동 여부가 결정이 되며, 차량 속도를 설정 속도 이상에서만 동작하게 설계되고, 좌/우 방향지시등을 동작시킬 경우 운전자가 차선이탈을 의도한 것으로 판단하여 경보하지 않는다.Such a lane departure warning system is a type of in-vehicle convenience device that recognizes the lane ahead using a camera image and sounds a warning when a danger of lane departure is predicted while driving. Driving is determined through on/off, and the vehicle speed is designed to operate only at a set speed or higher, and when the left/right direction indicators are operated, it is determined that the driver intends to leave the lane and does not give an alarm.

그러나, 차선 이탈 경고 시스템이 없이 출고된 차량들에 있어서도 안전과 직결된 사항으로 차선 이탈 경고 시스템과 동일한 기능을 수행할 수 있는 수단을 필요로 한다.However, even in vehicles shipped without a lane departure warning system, a means capable of performing the same function as the lane departure warning system is required as a matter directly related to safety.

따라서, 본 발명은 홀센서 및 마그네틱을 이용하여 차량 방향지시등의 이동 방향을 감지하고, 차량의 차선 변경과 연동하여 알림 신호를 발생할 수 있는 차량 방향지시등 인식 시스템 및 방법을 제공한다.Accordingly, the present invention provides a vehicle turn signal recognition system and method capable of detecting a moving direction of a vehicle turn indicator using a Hall sensor and a magnet and generating a notification signal in conjunction with a vehicle lane change.

본 발명의 실시예에 따른 차량 방향지시등 인식 시스템은, 방향지시등 레버의 뒷면 또는 측면에 배치되어 지속적으로 자기장을 형성하는 마그네틱; 상기 방향지시등 레버의 위치 변화에 따른 상기 마그네틱의 위치를 인식하여 상기 방향지시등 레버의 이동을 감지하고, 상기 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동할 경우 제1 이동신호를 형성하며, 상기 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동할 경우 제2 이동신호를 형성하는 감지부; 차량이 주행중인 차선을 실시간으로 촬영하여 차량 주행 영상을 형성하는 촬영부; 및 상기 차량 주행 영상을 이용하여 상기 차량이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부를 판단하고, 상기 차량이 상기 주행중인 차선의 좌측으로 이동할 경우 상기 감지부에서 상기 제1 이동신호가 형성되는지 여부 또는 상기 차량이 상기 주행중인 차선의 우측으로 이동할 경우 상기 감지부에서 상기 제2 이동신호가 형성되는지 여부를 판단하여 불일치할 경우 불일치 신호를 형성하는 제어 장치를 포함할 수 있다.A vehicle turn indicator recognition system according to an embodiment of the present invention includes a magnet disposed on the back or side of a turn indicator lever to continuously form a magnetic field; The movement of the direction indicator lever is sensed by recognizing the position of the magnetic according to the position change of the direction indicator lever, and when the direction indicator lever moves downward, a first movement signal is formed, and the direction indicator lamp lever moves upward. a detector configured to form a second movement signal when moving in the direction; a photographing unit that captures a lane in which the vehicle is driving in real time to form a vehicle driving image; and determining whether the vehicle moves to the left or right of the driving lane by using the vehicle driving image, and whether the first movement signal is generated by the sensor when the vehicle moves to the left of the driving lane. or a control device determining whether or not the second movement signal is formed in the sensing unit when the vehicle moves to the right side of the driving lane, and generating a discrepancy signal when discrepant.

또한, 상기 감지부는, 상기 마그네틱이 설치된 상기 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동할 경우 상기 마그네틱이 위치했던 방향의 자기장이 소해지고, 상기 감지부의 아래방향의 자기장이 밀해지는 것을 감지하여 상기 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동한 것을 감지하여 상기 제1 이동신호를 형성하며, 상기 마그네틱이 설치된 상기 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동할 경우 상기 마그네틱이 위치했던 방향의 자기장이 소해지고, 상기 감지부의 윗방향의 자기장이 밀해지는 것을 감지하여 상기 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동한 것을 감지하여 상기 제2 이동신호를 형성할 수 있다.In addition, the sensing unit senses that when the direction indicator lever in which the magnet is installed moves downward, the magnetic field in the direction where the magnet was located is dissipated and the magnetic field in the downward direction of the sensing unit becomes denser, so that the direction indicator lamp lever A downward movement is sensed to form the first movement signal, and when the direction indicator lamp lever on which the magnet is installed moves upward, the magnetic field in the direction where the magnet was located is eliminated, and the magnetic field in the upward direction of the sensing unit is removed. The second movement signal may be formed by detecting that the direction indicator lamp lever moves upward by detecting that the direction indicator lamp becomes denser.

또한, 상기 감지부는, 상기 마그네틱과 유효 인식거리 내인 차량 계기판 또는 핸들이 마운트 된 지지수단 측에 이격되어 배치될 수 있다.In addition, the sensing unit may be spaced apart from the magnetic and a vehicle instrument panel within an effective recognition distance or a supporting means mounted with a handle.

또한, 상기 제어 장치는, 상기 차량 주행 영상을 이용하여 상기 차량이 주행중인 차선에서 좌측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 상기 감지부에서 상기 제2 이동신호가 형성되거나 어떠한 이동신호도 형성되지 않는 경우 상기 불일치 신호를 형성하고, 상기 차량이 주행중인 차선에서 우측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 상기 감지부에서 상기 제1 이동신호가 형성되거나 어떠한 이동신호도 형성되지 않는 경우 상기 불일치 신호를 형성할 수 있다.In addition, when the control device determines that the vehicle is moving from the driving lane to the left lane using the vehicle driving image, the second movement signal is formed in the sensor or no movement signal is formed in the sensing unit. A mismatch signal may be formed, and when it is determined that the vehicle moves from the driving lane to the right lane, the sensor may generate the first movement signal or generate the mismatch signal when no movement signal is formed.

또한, 상기 제어 장치는, 기계 학습 알고리즘에 의해 상기 촬영부에서 형성된 상기 차량 주행 영상을 이용하여 상기 차량이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부를 판단할 수 있다.In addition, the control device may determine whether the vehicle is moving to the left or right of the driving lane using the vehicle driving image formed by the photographing unit by a machine learning algorithm.

또한, 상기 감지부는 홀센서일 수 있다.Also, the sensing unit may be a hall sensor.

또한, 상기 제어 장치로부터 상기 불일치 신호를 수신할 경우 경보음을 발생시키는 스피커 및/또는 상기 제어 장치로부터 상기 불일치 신호를 수신할 경우 경고용 진동을 발생시키는 진동부를 더 포함할 수 있다.The controller may further include a speaker generating an alarm sound when receiving the mismatch signal from the control device and/or a vibration unit generating vibration for warning when receiving the mismatch signal from the control device.

또한, 상기 진동부는, 상기 차량의 핸들 또는 운전석에 설치될 수 있다.In addition, the vibration unit may be installed on a steering wheel or a driver's seat of the vehicle.

또한, 상기 제어 장치는, 상기 차량의 속도가 미리 설정된 속도 이상일 경우 상기 불일치 신호를 형성할 수 있다.In addition, the control device may form the inconsistency signal when the speed of the vehicle is greater than or equal to a preset speed.

본 발명의 실시예에 따른 차량 방향지시등 인식 방법은, 감지부에 의해 방향지시등 레버의 위치 변화에 따른 마그네틱의 위치를 인식하여 상기 방향지시등 레버의 이동을 감지하는 단계; 상기 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동할 경우 제1 이동신호를 형성하고, 상기 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동할 경우 제2 이동신호를 형성하는 단계; 차량이 주행중인 차선을 실시간으로 촬영하여 차량 주행 영상을 형성하는 단계; 상기 차량 주행 영상을 이용하여 상기 차량이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 차량이 상기 주행중인 차선의 좌측으로 이동할 경우 상기 제1 이동신호가 형성되는지 여부 또는 상기 차량이 상기 주행중인 차선의 우측으로 이동할 경우 상기 제2 이동신호가 형성되는지 여부를 판단하여 불일치할 경우 불일치 신호를 형성하는 단계를 포함할 수 있다.A method for recognizing a vehicle turn indicator lamp according to an embodiment of the present invention includes recognizing a position of a magnet according to a position change of a turn indicator lever by a sensing unit and detecting a movement of the turn indicator lever; forming a first movement signal when the direction indicator lever moves in a downward direction and forming a second movement signal when the direction indicator lever moves in an upward direction; forming a vehicle driving image by capturing a lane in which the vehicle is driving in real time; determining whether the vehicle is moving to the left or right of the driving lane by using the vehicle driving image; and determining whether the first movement signal is formed when the vehicle moves to the left side of the driving lane or whether the second movement signal is formed when the vehicle moves to the right side of the driving lane; Forming a mismatch signal.

또한, 상기 방향지시등 레버의 이동을 감지하는 단계는, 상기 마그네틱이 설치된 상기 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동할 경우 상기 마그네틱이 위치했던 방향의 자기장이 소해지고, 아래방향의 자기장이 밀해지는 것을 감지하여 상기 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동한 것을 감지하여 상기 제1 이동신호를 형성하며, 상기 마그네틱이 설치된 상기 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동할 경우 상기 마그네틱이 위치했던 방향의 자기장이 소해지고, 윗방향의 자기장이 밀해지는 것을 감지하여 상기 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동한 것을 감지하여 상기 제2 이동신호를 형성하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the step of detecting the movement of the direction indicator lamp lever, when the direction indicator lamp lever in which the magnet is installed moves downward, it detects that the magnetic field in the direction where the magnet was located decreases and the magnetic field in the downward direction becomes denser. The first movement signal is formed by detecting that the direction indicator lever moves in a downward direction, and when the direction indicator lamp lever in which the magnet is installed moves upward, the magnetic field in the direction where the magnet was located is dissipated, and the upward direction The method may include forming the second movement signal by sensing that the direction indicator lamp lever moves upward by detecting that the magnetic field of the direction becomes denser.

또한, 상기 불일치 신호를 형성하는 단계는, 상기 차량 주행 영상을 이용하여 상기 차량이 주행중인 차선에서 좌측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 상기 감지부에서 상기 제2 이동신호가 형성되거나 어떠한 이동신호도 형성되지 않는 경우 상기 불일치 신호를 형성하고, 상기 차량이 주행중인 차선에서 우측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 상기 감지부에서 상기 제1 이동신호가 형성되거나 어떠한 이동신호도 형성되지 않는 경우 상기 불일치 신호를 형성하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, in the forming of the mismatch signal, when it is determined that the vehicle is moving from the driving lane to the left lane using the vehicle driving image, the second movement signal is formed in the detector or any movement signal is formed. If not, the inconsistency signal is formed, and if it is determined that the vehicle is moving from the driving lane to the right lane, the first movement signal is formed in the sensing unit or if no movement signal is formed, the inconsistency signal is formed. steps may be included.

또한, 상기 불일치 신호를 수신할 경우 경보음을 발생시키는 단계; 및 상기 불일치 신호를 수신할 경우 경고용 진동을 발생시키는 단계를 더 포함할 수 있다.Also, generating an alarm sound when receiving the inconsistency signal; and generating a warning vibration when the mismatch signal is received.

또한, 상기 불일치 신호를 형성하는 단계는, 상기 차량의 속도가 미리 설정된 속도 이상일 경우 상기 불일치 신호를 형성하는 단계를 포함할 수 있다.The forming of the inconsistency signal may include forming the inconsistency signal when the speed of the vehicle is greater than or equal to a preset speed.

본 발명에 의하면, 차량이 운행중인 차선을 인식하고 방향지시등 레버와 연동하여 차선 변경 방향과 상이한 방향지시등 레버의 움직임이 있을 경우 경보음 또는 경고용 진동을 발생시킬 수 있는 시스템을 차량에 간편하게 설치할 수 있어서 차량의 주행 안정성을 경제적이고 용이하게 향상시킬 수 있다.According to the present invention, a system capable of recognizing the lane in which the vehicle is running and interlocking with the direction indicator lever to generate an alarm sound or warning vibration when there is movement of the direction indicator lever that is different from the lane change direction can be conveniently installed in the vehicle. Therefore, the driving stability of the vehicle can be economically and easily improved.

또한, 차량이 운행중인 차선을 인식하고 방향지시등 레버와 연동하여 차선 변경 방향과 일치할 경우 불필요한 경고음이나 경고용 진동발생을 방지할 수 있다. In addition, when the vehicle recognizes the lane in which it is running and interlocks with the direction indicator lever to match the direction of the lane change, unnecessary warning sound or vibration for warning can be prevented.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량 방향지시등 인식 시스템의 구성을 보이는 예시도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제어 장치의 구성을 보이는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량 방향지시등 인식 방법의 절차를 보이는 흐름도이다.
1 is an exemplary view showing the configuration of a vehicle direction indicator recognition system according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary view showing the configuration of a control device according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart showing a procedure of a method for recognizing a vehicle turn signal lamp according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예들에 한정되지 않는다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. This invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments set forth herein.

이하 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해서 구체적으로 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차량 방향지시등 인식 시스템의 구성을 보이는 예시도이다.1 is an exemplary view showing the configuration of a vehicle direction indicator recognition system according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시한 바와 같이, 차량 방향지시등 인식 시스템은 마그네틱(110), 감지부(120), 촬영부(130), 제어 장치(140), 스피커, 진동부, 및 데이터베이스를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 마그네틱(110), 감지부(120), 촬영부(130), 제어 장치(140), 스피커, 진동부, 및 데이터베이스는, 시스템 버스 등을 통하여 서로 통신 가능하도록 연결될 수 있다.As shown in FIG. 1 , the vehicle direction indicator recognition system may include a magnet 110, a sensing unit 120, a photographing unit 130, a control device 140, a speaker, a vibration unit, and a database. According to an embodiment, the magnetic 110, the sensing unit 120, the photographing unit 130, the control device 140, the speaker, the vibration unit, and the database may be connected to communicate with each other through a system bus or the like. .

차량(VE)은 달리는 방향을 조정하기 위한 핸들(HD)이 구비되고, 좌측 또는 우측 방향 지시 램프의 점멸을 위한 방향지시등 레버(TS)를 포함할 수 있다.The vehicle VE may include a handle HD for adjusting a running direction and a turn signal lever TS for blinking a left or right direction indicator lamp.

방향지시등 레버(TS)를 아래방향(1 방향)으로 이동시킬 경우 차량(VE)의 전방 및 후방에 위치한 좌측 방향 지시 램프가 점멸하고, 방향지시등 레버(TS)를 윗방향(2 방향)으로 이동시킬 경우 차량(VE)의 전방 및 후방에 위치한 우측 방향 지시 램프가 점멸한다. 평상시 방향지시등 레버(TS)는 미리 설정된 위치(3)에 배치될 수 있다.When the direction indicator lever (TS) is moved downward (direction 1), the left direction indicator lamp located in the front and rear of the vehicle (VE) flickers, and the direction indicator lever (TS) is moved upward (direction 2). If so, the right direction indicator lamp located in the front and rear of the vehicle VE flickers. In normal times, the direction indicator lever TS may be disposed at a preset position 3.

마그네틱(110)은, 방향지시등 레버(TS) 뒤쪽(차량의 계기판과 마주하는 방향) 또는 측면에 배치되어, 지속적으로 자기장을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 마그네틱(110)과 감지부(120)는 유효 거리 이내에 위치하도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 방향지시등 레버(TS)가 3에 위치해 있을 경우 마그네틱(110)과 감지부(120)간의 직선 유효 거리는 2.5cm이고, 방향지시등 레버(TS)가 1에 위치해 있을 경우 방향지시등 레버(TS)가 3에 위치해 있을 경우와의 직선 유효 거리는 2.5cm이며, 방향지시등 레버(TS)가 2에 위치해 있을 경우 방향지시등 레버(TS)가 3에 위치해 있을 경우와의 직선 유효 거리는 2.5cm일 수 있다. 아울러, 마그네틱(110)과 감지부(120)간의 거리가 최대 유효 거리를 벗어나지 않도록 배치되어야 한다. 예를 들어, 방향지시등 레버(TS)가 3에 위치해 있을 경우 마그네틱(110)과 감지부(120)간의 최대 유효 거리는 5cm이고, 방향지시등 레버(TS)가 1에 위치해 있을 경우 방향지시등 레버(TS)가 3에 위치해 있을 경우와의 최대 유효 거리는 5cm이며, 방향지시등 레버(TS)가 2에 위치해 있을 경우 방향지시등 레버(TS)가 3에 위치해 있을 경우와의 최대 유효 거리는 5cm일 수 있다. 마그네틱(110)과 감지부(120)간의 거리가 최대 유효 거리를 벗어날 경우 감지부(120)의 인식율은 감소할 수 있다.The magnet 110 is disposed behind (facing the instrument panel of the vehicle) or on the side of the direction indicator lever TS, and can continuously form a magnetic field. According to one embodiment, the magnet 110 and the sensing unit 120 may be disposed to be located within an effective distance. For example, when the direction indicator lever TS is located at 3, the effective linear distance between the magnetic 110 and the sensing unit 120 is 2.5 cm, and when the direction indicator lever TS is located at 1, the direction indicator lever ( TS) is located at 3, the straight line effective distance is 2.5 cm, and when the turn signal lamp lever (TS) is located at 2, the straight line effective distance from the turn indicator lever (TS) is located at 3 can be 2.5 cm. have. In addition, the distance between the magnet 110 and the sensing unit 120 should be arranged such that it does not deviate from the maximum effective distance. For example, when the direction indicator lever TS is located at 3, the maximum effective distance between the magnetic 110 and the sensing unit 120 is 5 cm, and when the direction indicator lever TS is located at 1, the direction indicator lever TS ) is located at 3, the maximum effective distance is 5 cm, and when the direction indicator lever (TS) is located at 2, the maximum effective distance with the direction indicator lever (TS) is located at 3 may be 5 cm. If the distance between the magnet 110 and the sensing unit 120 is out of the maximum effective distance, the recognition rate of the sensing unit 120 may decrease.

감지부(120)는, 방향지시등 레버(TS)가 3에 위치해 있을 때 마주보는 차량 계기판에 배치될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 감지부(120)는, 마그네틱(110)의 자기장을 감지할 수 있는 홀센서를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 감지부(120)는, 방향지시등 레버(TS)의 위치 변화에 따른 마그네틱(110)의 위치를 인식하여 방향지시등 레버(TS)의 이동을 감지할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 감지부(120)는 방향지시등 레버(TS)의 1, 2, 3 에서의 위치를 미리 인식하여 방향지시등 레버(TS)가 1에 위치할 경우 제1 이동신호를 형성하고, 방향지시등 레버(TS)가 2에 위치할 경우 제2 이동신호를 형성하며, 방향지시등 레버(TS)가 3에 위치할 경우 어떠한 이동신호도 형성하지 않을 수 있다. 예를 들어, 감지부(120)는, 방향지시등 레버(TS)가 3에 위치한 상태에서의 위치를 캘리브레이션(Calibration) 한 후, 방향지시등 레버(TS)를 아래방향(1 방향)으로 내린 후 다시 캘리브레이션을 수행하고, 반대로 방향지시등 레버(TS)를 윗방향(2 방향)으로 올린 후 캘리브레이션을 수행하여 방향지시등 레버(TS)의 1, 2, 3 에서의 위치를 미리 인식할 수 있다.The sensing unit 120 may be disposed on the instrument panel facing the vehicle when the direction indicator lever TS is positioned at position 3. According to one embodiment, the sensing unit 120 may include a hall sensor capable of sensing the magnetic field of the magnet 110, but is not limited thereto. The sensor 120 may detect the movement of the direction indicator lever TS by recognizing the position of the magnet 110 according to the position change of the direction indicator lever TS. According to one embodiment, the sensor 120 recognizes the position of the turn signal lever TS at 1, 2, and 3 in advance to form a first movement signal when the turn indicator lever TS is located at 1, , When the direction indicator lever TS is located at 2, a second movement signal is formed, and when the direction indicator lever TS is located at 3, no movement signal may be formed. For example, the sensor 120, after calibrating the position of the turn signal lever TS in the state at position 3, lowers the turn indicator lever TS downward (direction 1), and then After performing calibration, on the contrary, after raising the direction indicator lever TS upward (direction 2), the positions of the direction indicator lever TS 1, 2, and 3 may be recognized in advance by performing calibration.

다른 실시예에 따르면, 감지부(120)는 마그네틱(110)에서 발생되는 자기장의 밀도 변화를 감지하여 방향지시등 레버(TS)의 이동을 감지할 수 있다. 예를 들어, 감지부(120)는, 방향지시등 레버(TS)가 1 방향으로 이동할 경우 원래 마그네틱(110)이 위치했던 방향(3)의 자기장이 소해지고, 감지부(120)의 아래방향(1)의 자기장이 밀해지는 것을 감지하여 방향지시등 레버(TS)가 1 방향으로 이동한 것을 감지할 수 있다. 감지부(120)는 방향지시등 레버(TS)가 1 방향으로 이동한 것을 감지한 경우 제1 이동신호를 형성할 수 있다. 또한, 감지부(120)는, 방향지시등 레버(TS)가 2 방향으로 이동할 경우 원래 마그네틱(110)이 위치했던 방향(3)의 자기장이 소해지고, 감지부(120)의 윗방향(2)의 자기장이 밀해지는 것을 감지하여 방향지시등 레버(TS)가 2 방향으로 이동한 것을 감지할 수 있다. 감지부(120)는 방향지시등 레버(TS)가 2 방향으로 이동한 것을 감지한 경우 제2 이동신호를 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 감지부(120)는 마그네틱(110)과 유효 인식거리 내인 차량 계기판 또는 핸들(HD)이 마운트 된 지지수단 측에 이격되어 배치될 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.According to another embodiment, the detector 120 may detect the movement of the direction indicator lever TS by detecting a change in the density of the magnetic field generated by the magnet 110 . For example, in the sensing unit 120, when the direction indicator lever TS moves in one direction, the magnetic field in the direction 3 in which the magnet 110 was originally located is dissipated, and the sensing unit 120 moves in the downward direction ( By detecting that the magnetic field of 1) becomes dense, it is possible to detect that the direction indicator lever TS has moved in one direction. When detecting that the direction indicator lever TS moves in one direction, the detector 120 may form a first movement signal. In addition, the sensing unit 120, when the direction indicator lever TS moves in two directions, the magnetic field in the direction (3) where the magnet 110 was originally located is eliminated, and the upward direction (2) of the sensing unit 120 It is possible to sense that the direction indicator lever (TS) has moved in two directions by sensing that the magnetic field is getting denser. When detecting that the direction indicator lever TS moves in two directions, the detector 120 may form a second movement signal. According to one embodiment, the sensing unit 120 may be spaced apart from the magnetic 110 and the side of the supporting means on which the vehicle instrument panel or handle HD is mounted within an effective recognition distance, but is not limited thereto.

촬영부(130)는, 차량(VE)이 주행중인 차선을 실시간으로 촬영하여 차량 주행 영상을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 촬영부(130)는, 블랙박스(Blackbox), 카메라(Camera), 라이다(LiDAR: Light Detection And Ranging) 센서 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.The photographing unit 130 may form a vehicle driving image by capturing a lane in which the vehicle VE is driving in real time. According to one embodiment, the photographing unit 130 may include, but is not limited to, a black box, a camera, and a LiDAR (Light Detection And Ranging) sensor.

제어 장치(140)는, 촬영부(130)에서 형성된 차량 주행 영상을 이용하여 차량(VE)이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부를 판단하고, 차량(VE)이 주행중인 차선의 좌측으로 이동할 경우 감지부(120)에서 제1 이동신호가 형성되는지 여부 또는 차량(VE)이 주행중인 차선의 좌측으로 이동할 경우 감지부(120)에서 제2 이동신호가 형성되는지 여부를 판단하여 불일치할 경우 불일치 신호를 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제어 장치(140)는, 차량 주행 영상을 이용하여 차량(VE)이 주행중인 차선에서 좌측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 감지부(120)에서 제2 이동신호가 형성되거나 어떠한 이동신호도 형성되지 않는 경우 불일치 신호를 형성할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 제어 장치(140)는, 차량 주행 영상을 이용하여 차량(VE)이 주행중인 차선에서 우측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 감지부(120)에서 제1 이동신호가 형성되거나 어떠한 이동신호도 형성되지 않는 경우 불일치 신호를 형성할 수 있다. 또한, 제어 장치(140)는, 차량(VE)의 속도가 미리 정해진 속도(예를 들어, 60km/h, 80km/h, 100km/h) 이상일 경우에만 불일치 신호를 형성하도록 설정할 수도 있다.The control device 140 determines whether the vehicle VE is moving to the left or the right side of the driving lane by using the vehicle driving image formed by the photographing unit 130, and determines whether the vehicle VE is moving to the left side of the driving lane. When the vehicle VE moves to the left side of the lane in which the vehicle VE is driving, it is determined whether a first movement signal is generated by the detector 120 when the vehicle moves to VE, or whether a second movement signal is generated by the detector 120 when the vehicle VE moves to the left. In this case, a mismatch signal may be formed. According to an embodiment, when the control device 140 determines that the vehicle VE is moving from the driving lane to the left lane using the vehicle driving image, the second movement signal is formed in the detector 120 or When the movement signal is also not formed, a mismatch signal may be formed. According to another embodiment, when the control device 140 determines that the vehicle VE is moving from the driving lane to the right lane using the vehicle driving image, the first movement signal is generated by the sensor 120 or When the movement signal is also not formed, a mismatch signal may be formed. In addition, the control device 140 may be configured to generate a mismatch signal only when the speed of the vehicle VE is equal to or greater than a predetermined speed (eg, 60 km/h, 80 km/h, or 100 km/h).

제어 장치(140)는, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 촬영부(130)에서 형성된 차량 주행 영상을 이용하여 차량(VE)이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 제어 장치(140)는, 차량(VE)이 주행중인 차선, 차량(VE)이 주행중인 차선에서 좌측으로 이동한 경우, 차량(VE)이 주행중인 차선에서 우측으로 이동한 경우의 차량 주행 영상을 인공지능 학습모델 또는 신경망 모델의 입력데이터로 입력 받고, 인공지능 학습모델 또는 신경망 모델의 출력데이터로서 이동방향(좌측 또는 우측)을 출력할 수 있다.The control device 140 may determine whether the vehicle VE is moving to the left or right of the driving lane by using the vehicle driving image formed by the photographing unit 130 using a machine learning algorithm. For example, the control device 140 controls the lane in which the vehicle VE is driving, when the vehicle VE moves to the left in the driving lane, and when the vehicle VE moves to the right in the driving lane. A vehicle driving image may be received as input data of an artificial intelligence learning model or neural network model, and a movement direction (left or right) may be output as output data of the artificial intelligence learning model or neural network model.

스피커는 제어 장치(140)로부터 불일치 신호를 수신할 경우 경보음을 발생시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 스피커는 기존에 차량에 설치되 있던 차량용 스피커를 포함할 수 있지만, 차량 방향지시등 인식 시스템은 전용 스피커를 별도로 구비할 수도 있다.The speaker may sound an alarm when receiving a mismatch signal from the control device 140 . According to an embodiment, the speaker may include a vehicle speaker previously installed in a vehicle, but the vehicle turn signal recognition system may include a dedicated speaker separately.

진동부는 제어 장치(140)로부터 불일치 신호를 수신할 경우 경고용 진동을 발생시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 진동부는 진동을 발생시키기 위한 전용 모터를 포함하여 핸들(HD) 또는 운전자가 앉아 있는 운전석(SE)에 설치되고, 제어 장치(140)로부터 불일치 신호를 수신할 경우 핸들(HD) 또는 운전석(SE)을 진동시켜 경고용 진동을 발생시킬 수 있다.The vibration unit may generate warning vibration when receiving a mismatch signal from the control device 140 . According to an embodiment, the vibrating unit includes a dedicated motor for generating vibration and is installed on the steering wheel HD or the driver's seat SE where the driver sits, and when a mismatch signal is received from the control device 140, the steering wheel HD ) or by vibrating the driver's seat SE to generate warning vibration.

본 발명에서, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 등을 모방하고, 이를 컴퓨터로 구현하는 기술을 의미하고, 기계 학습, 심볼릭 로직(Symbolic Logic) 등의 개념을 포함할 수 있다. 기계 학습(Machine Learning)은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류 또는 학습하는 알고리즘 기술이다. 인공지능의 기술은 기계 학습의 알고리즘으로써 입력 데이터를 분석하고, 그 분석의 결과를 학습하며, 그 학습의 결과에 기초하여 판단이나 예측을 할 수 있다. 또한, 기계 학습의 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술들 역시 인공지능의 범주로 이해될 수 있다. 예를 들어, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야가 포함될 수 있다.In the present invention, artificial intelligence (AI) means a technology that imitates human learning ability, reasoning ability, perception ability, etc., and implements it with a computer, and concepts such as machine learning and symbolic logic can include Machine learning is an algorithm technology that classifies or learns the characteristics of input data by itself. Artificial intelligence technology is a machine learning algorithm that analyzes input data, learns the result of the analysis, and can make judgments or predictions based on the result of the learning. In addition, technologies that mimic the functions of the human brain, such as recognition and judgment, using machine learning algorithms, can also be understood as artificial intelligence. For example, technical fields such as linguistic understanding, visual understanding, inference/prediction, knowledge expression, and motion control may be included.

기계 학습은 데이터를 처리한 경험을 이용해 신경망 모델을 훈련시키는 처리를 의미할 수 있다. 기계 학습을 통해 컴퓨터 소프트웨어는 스스로 데이터 처리 능력을 향상시키는 것을 의미할 수 있다. 신경망 모델은 데이터 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 것으로서, 그 상관 관계는 복수의 파라미터에 의해 표현될 수 있다. 신경망 모델은 주어진 데이터로부터 특징들을 추출하고 분석하여 데이터 간의 상관 관계를 도출하는데, 이러한 과정을 반복하여 신경망 모델의 파라미터를 최적화해 나가는 것이 기계 학습이라고 할 수 있다. 예를 들어, 신경망 모델은 입출력 쌍으로 주어지는 데이터에 대하여, 입력과 출력 사이의 매핑(상관 관계)을 학습할 수 있다. 또는, 신경망 모델은 입력 데이터만 주어지는 경우에도 주어진 데이터 사이의 규칙성을 도출하여 그 관계를 학습할 수도 있다.Machine learning may refer to processing that trains a neural network model using experience of processing data. Through machine learning, computer software could mean improving its own data processing capabilities. A neural network model is constructed by modeling a correlation between data, and the correlation may be expressed by a plurality of parameters. The neural network model derives a correlation between data by extracting and analyzing features from given data, and optimizing the parameters of the neural network model by repeating this process can be referred to as machine learning. For example, a neural network model may learn a mapping (correlation) between an input and an output with respect to data given as an input/output pair. Alternatively, even when only input data is given, the neural network model may learn the relationship by deriving a regularity between given data.

인공지능 학습모델 또는 신경망 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 구현하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하며 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하여, 서로 간의 연결 관계를 가질 수 있다. 인공지능 학습모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이의 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고받을 수 있다. 인공지능 학습모델은, 예를 들어, 인공 신경망 모델(Artificial Neural Network), 컨볼루션 신경망 모델(Convolution Neural Network: CNN) 등일 수 있다. 일 실시예로서, 인공지능 학습모델은, 지도학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning), 앙상블 학습(Ensemble Learning) 등의 방식에 따라 기계 학습될 수 있다. 기계 학습을 수행하기 위한 기계 학습 알고리즘에는, K-최근접 이웃(KNN: K-Nearest Neighbor) 알고리즘, 의사결정트리(Decision Tree), 베이지안 망(Bayesian Network), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 에이다부스트(Ada-boost), 퍼셉트론(Perceptron), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming), 군집화(Clustering) 등이 사용될 수 있다.An artificial intelligence learning model or a neural network model may be designed to implement a human brain structure on a computer, and may include a plurality of network nodes having weights while simulating neurons of a human neural network. A plurality of network nodes may have a connection relationship between them by simulating synaptic activities of neurons that transmit and receive signals through synapses. In the artificial intelligence learning model, a plurality of network nodes can send and receive data according to a convolutional connection relationship while being located in layers of different depths. The artificial intelligence learning model may be, for example, an artificial neural network model, a convolutional neural network model (CNN), and the like. As an embodiment, the artificial intelligence learning model may be machine-learned according to methods such as supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, and ensemble learning. Machine learning algorithms for performing machine learning include a K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm, a decision tree, a Bayesian network, a support vector machine, Artificial Neural Network, Ada-boost, Perceptron, Genetic Programming, Clustering, etc. may be used.

이중, KNN 알고리즘은 인스턴스 기반 학습 또는 지연 학습의 한 유형으로, 함수는 로컬로만 근사화되고 모든 계산은 함수 평가까지 연기될 수 있다. KNN 알고리즘은 분류를 위해 거리에 의존하기 때문에 훈련 데이터를 정규화하면 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 분류와 회귀 모두에 대해 유용한 기술은 이웃의 기여도에 가중치를 할당하여 가까운 이웃이 더 먼 이웃보다 평균에 더 많이 기여하도록 할 수 있다. 예를 들어, 공통 가중치 체계는 각 이웃에 1/d의 가중치를 부여하는 것으로 구성될 수 있다. 여기서 d는 이웃까지의 거리를 나타낸다. 이웃은 클래스(KNN 분류의 경우) 또는 객체 속성 값(KNN 회귀의 경우)이 알려진 객체 세트에서 가져올 수 있다. 이것은 명시적인 훈련 단계가 필요하지 않지만 알고리즘에 대한 훈련 세트로 생각할 수 있다. KNN 알고리즘의 특징은 데이터의 로컬 구조에 민감하다는 것이다.Among them, the KNN algorithm is a type of instance-based learning or delayed learning, in which functions are only approximated locally and all computations can be deferred until function evaluation. Since KNN algorithms rely on distance for classification, normalizing the training data can greatly improve accuracy. A useful technique for both classification and regression is to assign weights to the contributions of neighbors so that closer neighbors contribute more to the mean than more distant neighbors. For example, a common weighting scheme could consist of giving each neighbor a weight of 1/d. where d is the distance to a neighbor. Neighbors can come from a set of objects whose class (in the case of KNN classification) or object property values (in the case of KNN regression) are known. This does not require an explicit training step, but can be thought of as a training set for the algorithm. A characteristic of the KNN algorithm is that it is sensitive to the local structure of the data.

CNN은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. CNN은 하나 또는 여러 개의 합성곱 계층과 그 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 다른 딥러닝 구조들과 비교해서, CNN은 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. CNN은 또한 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. CNN은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다.CNNs are a type of multilayer perceptrons designed to use minimal preprocessing. A CNN consists of one or several convolution layers and general artificial neural network layers on top, and additionally utilizes weights and pooling layers. Thanks to this structure, CNN can fully utilize the input data with a two-dimensional structure. Compared to other deep learning structures, CNN shows good performance in both video and audio fields. CNNs can also be trained via standard back-propagation. CNNs are easier to train than other feedforward artificial neural network techniques and have the advantage of using fewer parameters.

컨볼루션 네트워크는 묶인 파라미터들을 가지는 노드들의 집합들을 포함하는 신경 네트워크들이다. 사용 가능한 트레이닝 데이터의 크기 증가와 연산 능력의 가용성이, 구분적 선형 단위 및 드롭아웃 트레이닝과 같은 알고리즘 발전과 결합되어, 많은 컴퓨터 비전 작업들이 크게 개선되었다. 오늘날 많은 작업에 사용할 수 있는 데이터 세트들과 같은 엄청난 양의 데이터 세트에서는 초과 맞춤(outfitting)이 중요하지 않으며, 네트워크의 크기를 늘리면 테스트 정확도가 향상된다. 컴퓨팅 리소스들의 최적 사용은 제한 요소가 된다. 이를 위해, 심층 신경 네트워크들의 분산된, 확장 가능한 구현예가 사용될 수 있다.Convolutional networks are neural networks that contain sets of nodes with bound parameters. The increasing size of available training data and the availability of computational power, combined with algorithmic advances such as piecewise linear unit and dropout training, have greatly improved many computer vision tasks. With huge data sets, such as those available for many tasks today, overfitting is not critical, and increasing the size of the network improves test accuracy. Optimal use of computing resources becomes a limiting factor. To this end, a distributed, scalable implementation of deep neural networks can be used.

데이터베이스는, 차량 방향지시등 인식 시스템의 구현을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터베이스에 저장되는 데이터는, 차량 방향지시등 인식 시스템의 적어도 하나의 구성요소에 의해 획득되거나, 처리되거나, 사용되는 데이터로서, 소프트웨어(예를 들어: 프로그램)를 포함할 수 있다. 데이터베이스는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 데이터베이스는 클라우드 인프라(Infra) 및 매니지드(Managed) 서비스 기반으로 고 가용성의 확장성이 높은 다양한 시스템을 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 데이터베이스는, 촬영부(130)에서 형성된 차량 주행 영상, 제어 장치(140)에서 형성된 제1 및 제2 이동신호 및 불일치 신호를 저장할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.The database may store various data for implementing the vehicle turn signal recognition system. Data stored in the database is data acquired, processed, or used by at least one component of the vehicle turn signal recognition system, and may include software (eg, a program). The database may include volatile and/or non-volatile memory. The database may include various systems with high availability and high scalability based on cloud infrastructure and managed services. As an embodiment, the database may store the vehicle driving image formed by the photographing unit 130, the first and second movement signals formed by the control device 140, and the inconsistency signal, but is not limited thereto.

본 발명에서, 프로그램은 데이터베이스에 저장되는 소프트웨어로서, 차량 방향지시등 인식 시스템의 리소스를 제어하기 위한 운영체제, 어플리케이션 및/또는 어플리케이션이 차량 방향지시등 인식 시스템의 리소스들을 활용할 수 있도록 다양한 기능을 어플리케이션에 제공하는 미들 웨어 등을 포함할 수 있다.In the present invention, a program is software stored in a database, and provides various functions to an operating system, an application, and/or an application to utilize resources of a vehicle turn signal recognition system for controlling resources of a vehicle turn signal recognition system. Middleware, etc. may be included.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 제어 장치의 구성을 보이는 예시도이다.2 is an exemplary view showing the configuration of a control device according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시한 바와 같이, 제어 장치(140)는 수신부(141), 프로세서(142), 송신부(143), 시스템 버스(144), 디지털 패킷(145) 및 데이터베이스(DB)를 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 수신부(141), 프로세서(142), 송신부(143), 디지털 패킷(145) 및 데이터베이스(DB)는 시스템 버스(144)를 이용하여 통신 가능하도록 서로 연결될 수 있고, 제어 장치(140)의 이 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 제어 장치(140)에 추가될 수 있다. 아울러, 추가적으로(additionally) 또는 대체적으로(alternatively), 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다.As shown in FIG. 2, the control device 140 may include a receiver 141, a processor 142, a transmitter 143, a system bus 144, a digital packet 145, and a database (DB). . As an embodiment, the receiver 141, the processor 142, the transmitter 143, the digital packet 145, and the database (DB) may be connected to each other so as to be communicable using the system bus 144, and the control device ( At least one of these components of 140) may be omitted or another component may be added to the control device 140. In addition, additionally or alternatively, some components may be integrated and implemented, or may be implemented as a singular or plural entity.

수신부(141)는, 네트워크(N)를 통하여 감지부(120)로부터 제1 및 제2 이동신호를 디지털 패킷(145)의 형태로 수신하여 프로세서(142) 및 데이터베이스(DB)로 전송할 수 있다. 또한, 수신부(141)는, 네트워크(N)를 통하여 촬영부(130)로부터 차량 주행 영상을 디지털 패킷(145)의 형태로 수신하여 프로세서(142) 및 데이터베이스(DB)로 전송할 수 있다.The receiving unit 141 may receive the first and second movement signals from the sensing unit 120 through the network N in the form of a digital packet 145 and transmit them to the processor 142 and the database DB. In addition, the receiving unit 141 may receive the vehicle driving image in the form of a digital packet 145 from the photographing unit 130 through the network N and transmit it to the processor 142 and the database DB.

프로세서(142)는, 수신된 제1 및 제2 이동신호 및 차량 주행 영상을 이용하여 차량(VE)의 방향 변경 오류 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(142)는, 차량 주행 영상을 이용하여 차량(VE)이 주행중인 차선에서 좌측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 감지부(120)로부터 제2 이동신호가 형성되어 수신되거나 어떠한 이동신호도 형성되어 수신되지 않는 경우 불일치 신호를 형성할 수 있고, 차량 주행 영상을 이용하여 차량(VE)이 주행중인 차선에서 우측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 감지부(120)에서 제1 이동신호가 형성되어 수신되거나 어떠한 이동신호도 형성되어 수신되지 않는 경우 불일치 신호를 디지털 패킷(145) 형태로 형성할 수 있다.The processor 142 may use the received first and second movement signals and the vehicle driving image to determine whether or not the direction change error of the vehicle VE occurs. According to an embodiment, when the processor 142 determines that the vehicle VE moves from the driving lane to the left lane using the vehicle driving image, the second movement signal is formed and received from the sensor 120 or When no movement signal is formed and received, a mismatch signal may be formed, and when it is determined that the vehicle VE is moving from the driving lane to the right lane using the vehicle driving image, the detector 120 first moves When a signal is formed and received or no movement signal is formed and received, a mismatch signal may be formed in the form of a digital packet 145 .

송신부(143)는, 프로세서(142)에서 디지털 패킷(145) 형태로 형성된 불일치 신호를 네트워크(N)를 통하여 스피커 및/또는 진동부로 전송할 수 있다.The transmission unit 143 may transmit the mismatch signal formed in the form of the digital packet 145 by the processor 142 to the speaker and/or the vibration unit through the network N.

네트워크(N)는 제어 장치(140)의 구성 요소들 간의 무선 또는 유선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(N)는 LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advanced), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless BroadBand), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등의 방식에 따른 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(N)는 USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-122(recommended standard 122) 또는 POTS(plain old telephone service) 등의 방식에 따른 유선 통신을 수행할 수도 있다.The network N may perform wireless or wired communication between components of the control device 140 . For example, the network N may include long-term evolution (LTE), LTE Advanced (LTE-A), code division multiple access (CDMA), wideband CDMA (WCDMA), wireless broadband (WiBro), wireless fidelity (WiFi) , Bluetooth, near field communication (NFC), global positioning system (GPS), or global navigation satellite system (GNSS). For example, the network N may perform wired communication according to a method such as universal serial bus (USB), high definition multimedia interface (HDMI), recommended standard 122 (RS-122), or plain old telephone service (POTS). may be

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량 방향지시등 인식 방법의 절차를 보이는 흐름도이다. 도 3의 흐름도에서 프로세스 단계들, 방법 단계들, 알고리즘들 등이 순차적인 순서로 설명되었지만, 그러한 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들은 임의의 적합한 순서로 작동하도록 구성될 수 있다. 다시 말하면, 본 발명의 다양한 실시예들에서 설명되는 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들의 단계들이 본 발명에서 기술된 순서로 수행될 필요는 없다. 또한, 일부 단계들이 비동시적으로 수행되는 것으로서 설명되더라도, 다른 실시예에서는 이러한 일부 단계들이 동시에 수행될 수 있다. 또한, 도면에서의 묘사에 의한 프로세스의 예시는 예시된 프로세스가 그에 대한 다른 변화들 및 수정들을 제외하는 것을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스 또는 그의 단계들 중 임의의 것이 본 발명의 다양한 실시예들 중 하나 이상에 필수적임을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스가 바람직하다는 것을 의미하지 않는다.3 is a flowchart showing a procedure of a method for recognizing a vehicle turn signal lamp according to an embodiment of the present invention. Although process steps, method steps, algorithms, etc. are described in a sequential order in the flowchart of FIG. 3, such processes, methods and algorithms may be configured to operate in any suitable order. In other words, the steps of the processes, methods and algorithms described in the various embodiments of the invention need not be performed in the order described herein. Also, although some steps are described as being performed asynchronously, in other embodiments some of these steps may be performed concurrently. Further, illustration of a process by depiction in the drawings does not mean that the illustrated process is exclusive of other changes and modifications thereto, and that any of the illustrated process or steps thereof may be one of various embodiments of the present invention. It is not meant to be essential to one or more, and it does not imply that the illustrated process is preferred.

도 3에 도시한 바와 같이, 단계(S310)에서, 방향지시등 레버의 위치 변화에 따른 마그네틱의 위치를 인식하여 방향지시등 레버의 이동이 감지된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 차량 방향지시등 인식 시스템의 감지부(120)는, 방향지시등 레버(TS)의 위치 변화에 따른 마그네틱(110)의 위치를 인식하여 방향지시등 레버(TS)의 이동을 감지할 수 있다.As shown in FIG. 3, in step S310, the movement of the direction indicator lever is sensed by recognizing the position of the magnet according to the position change of the direction indicator lever. For example, referring to FIGS. 1 and 2 , the detector 120 of the vehicle turn signal recognition system recognizes the position of the magnetic 110 according to the change in the position of the turn indicator lever TS, and then the indicator lever ( TS) can be detected.

단계(S320)에서, 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동할 경우 제1 이동신호가 형성되고, 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동할 경우 제2 이동신호가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 차량 방향지시등 인식 시스템의 감지부(120)는, 방향지시등 레버(TS)가 아래방향(1)으로 이동할 경우 제1 이동신호를 형성하고, 방향지시등 레버(TS)가 윗방향(2)으로 이동할 경우 제2 이동신호를 형성할 수 있다.In step S320, a first movement signal is generated when the direction indicator lever moves downward, and a second movement signal is generated when the direction indicator lever moves upward. For example, referring to FIGS. 1 and 2 , the detector 120 of the vehicle turn indicator recognition system forms a first movement signal when the turn indicator lever TS moves in a downward direction (1), and When the indicator lever TS moves in the upward direction (2), a second movement signal may be generated.

단계(S330)에서, 차량이 주행중인 차선을 실시간으로 촬영하여 차량 주행 영상이 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 차량 방향지시등 인식 시스템의 촬영부(130)는, 차량(VE)이 주행중인 차선을 실시간으로 촬영하여 차량 주행 영상을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 촬영부(130)는, 블랙박스(Blackbox), 카메라(Camera), 라이다(LiDAR: Light Detection And Ranging) 센서 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.In step S330, a vehicle driving image is formed by capturing the lane in which the vehicle is driving in real time. For example, referring to FIGS. 1 and 2 , the photographing unit 130 of the vehicle turn signal recognition system may form a vehicle driving image by capturing a lane in which the vehicle VE is driving in real time. According to one embodiment, the photographing unit 130 may include, but is not limited to, a black box, a camera, and a LiDAR (Light Detection And Ranging) sensor.

단계(S340)에서, 차량 주행 영상을 이용하여 차량이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부가 판단된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 차량 방향지시등 인식 시스템의 제어 장치(140)는, 딥러닝(Deep Learning)과 같은 기계 학습 알고리즘을 이용하여 촬영부(130)에서 형성된 차량 주행 영상을 이용하여 차량(VE)이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부를 판단할 수 있다.In step S340, it is determined whether the vehicle moves to the left or right of the driving lane using the vehicle driving image. For example, referring to FIGS. 1 and 2 , the control device 140 of the vehicle turn signal recognition system uses a machine learning algorithm such as deep learning to form a vehicle driving image formed by the photographing unit 130. It is possible to determine whether the vehicle VE is moving to the left or right of the lane in which it is driving.

단계(S350)에서, 차량이 주행중인 차선의 좌측으로 이동할 경우 제1 이동신호가 형성되는지 여부 또는 차량이 주행중인 차선의 우측으로 이동할 경우 제2 이동신호가 형성되는지 여부를 판단하여 불일치할 경우 불일치 신호가 형성된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 2를 참조하면, 차량 방향지시등 인식 시스템의 제어 장치(140)는, 차량(VE)이 주행중인 차선의 좌측으로 이동할 경우 감지부(120)에서 제1 이동신호가 형성되는지 여부 또는 차량(VE)이 주행중인 차선의 우측으로 이동할 경우 감지부(120)에서 제2 이동신호가 형성되는지 여부를 판단하여 불일치할 경우 불일치 신호를 형성할 수 있다.In step S350, it is determined whether a first movement signal is formed when the vehicle moves to the left side of the driving lane or whether a second movement signal is formed when the vehicle moves to the right side of the driving lane. signal is formed. For example, referring to FIGS. 1 and 2 , in the control device 140 of the vehicle turn signal recognition system, when the vehicle VE moves to the left side of the driving lane, the sensor 120 receives a first movement signal. When the vehicle VE moves to the right side of the driving lane, the sensing unit 120 determines whether or not the second movement signal is formed, and when there is a discrepancy, a discrepancy signal may be formed.

이상, 본 발명을 도면에 도시된 실시예를 참조하여 설명하였다. 그러나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명과 균등한 범위에 속하는 다양한 변형예 또는 다른 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호범위는 이어지는 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.In the above, the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings. However, the present invention is not limited thereto, and various modifications or other embodiments belonging to the scope equivalent to the present invention can be made by those skilled in the art. Therefore, the true scope of protection of the present invention will be defined by the following claims.

110: 마그네틱 120: 감지부
130: 촬영부 140: 제어 장치
141: 수신부 142: 프로세서
143: 송신부 144: 시스템 버스
145: 디지털 패킷 N: 네트워크
VE: 차량 HD: 핸들
TS: 차량지시등 레버 SE: 운전석
DB: 데이터베이스
110: magnetic 120: detection unit
130: photographing unit 140: control device
141: receiver 142: processor
143: transmission unit 144: system bus
145: digital packet N: network
VE: Vehicle HD: Steering Wheel
TS: vehicle indicator lever SE: driver's seat
DB: database

Claims (14)

차량 방향지시등 인식 시스템으로서,
방향지시등 레버의 뒷면 또는 측면에 배치되어 지속적으로 자기장을 형성하는 마그네틱;
상기 방향지시등 레버의 위치 변화에 따른 상기 마그네틱의 위치를 인식하여 상기 방향지시등 레버의 이동을 감지하고, 상기 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동할 경우 제1 이동신호를 형성하며, 상기 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동할 경우 제2 이동신호를 형성하는 감지부;
차량이 주행중인 차선을 실시간으로 촬영하여 차량 주행 영상을 형성하는 촬영부; 및
상기 차량 주행 영상을 이용하여 상기 차량이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부를 판단하고, 상기 차량이 상기 주행중인 차선의 좌측으로 이동할 경우 상기 감지부에서 상기 제1 이동신호가 형성되는지 여부, 또는 상기 차량이 상기 주행중인 차선의 우측으로 이동할 경우 상기 감지부에서 상기 제2 이동신호가 형성되는지 여부를 판단하여 불일치할 경우 불일치 신호를 형성하는 제어 장치를 포함하며,
상기 감지부는,
상기 마그네틱이 설치된 상기 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동할 경우 상기 마그네틱이 위치했던 방향의 자기장이 소해지고, 상기 감지부의 아래방향의 자기장이 밀해지는 것을 감지하여 상기 방향지시등 레버가 아래방향으로 이동한 것을 감지하여 상기 제1 이동신호를 형성하며,
상기 마그네틱이 설치된 상기 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동할 경우 상기 마그네틱이 위치했던 방향의 자기장이 소해지고, 상기 감지부의 윗방향의 자기장이 밀해지는 것을 감지하여 상기 방향지시등 레버가 윗방향으로 이동한 것을 감지하여 상기 제2 이동신호를 형성하며, 상기 마그네틱과 유효 인식거리 내인 차량 계기판 또는 핸들이 마운트 된 지지수단 측에 이격되어 배치되는 것을 특징으로 하는,
차량 방향지시등 인식 시스템.
As a vehicle direction indicator recognition system,
A magnet disposed on the back or side of the turn signal lever to continuously form a magnetic field;
The movement of the direction indicator lever is sensed by recognizing the position of the magnetic according to the position change of the direction indicator lever, and when the direction indicator lever moves downward, a first movement signal is formed, and the direction indicator lamp lever moves upward. a sensing unit that forms a second movement signal when moving in the direction;
a photographing unit that captures a lane in which the vehicle is driving in real time to form a vehicle driving image; and
It is determined whether the vehicle moves to the left or right of the driving lane by using the vehicle driving image, and whether the first movement signal is formed in the detector when the vehicle moves to the left of the driving lane. or, when the vehicle moves to the right side of the driving lane, the sensor determines whether or not the second movement signal is formed, and when there is a mismatch, a control device is formed to form a mismatch signal;
the sensor,
When the direction indicator lever on which the magnet is installed moves downward, the magnetic field in the direction where the magnet was located is dissipated, and it is sensed that the magnetic field in the downward direction of the sensing unit becomes denser, indicating that the direction indicator lever moves downward. sensing to form the first movement signal;
When the direction indicator lever on which the magnet is installed moves upward, the magnetic field in the direction where the magnet was located disappears, and it is sensed that the magnetic field in the upper direction of the sensing unit is dense, indicating that the direction indicator lever moves upward. It detects and forms the second movement signal, characterized in that it is spaced apart from the side of the support means on which the vehicle instrument panel or handle within an effective recognition distance from the magnet is mounted,
Vehicle turn signal recognition system.
삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 제어 장치는,
상기 차량 주행 영상을 이용하여 상기 차량이 주행중인 차선에서 좌측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 상기 감지부에서 상기 제2 이동신호가 형성되거나 어떠한 이동신호도 형성되지 않는 경우 상기 불일치 신호를 형성하고,
상기 차량이 주행중인 차선에서 우측 차선으로 이동하는 것으로 판단한 경우 상기 감지부에서 상기 제1 이동신호가 형성되거나 어떠한 이동신호도 형성되지 않는 경우 상기 불일치 신호를 형성하는,
차량 방향지시등 인식 시스템.
According to claim 1,
The control device,
When it is determined by using the vehicle driving image that the vehicle moves from the driving lane to the left lane, the second movement signal is formed in the sensing unit or when no movement signal is formed, the mismatch signal is formed;
When it is determined that the vehicle is moving from the driving lane to the right lane, the first movement signal is formed in the sensing unit or the inconsistency signal is formed when no movement signal is formed.
Vehicle turn signal recognition system.
제 1 항에 있어서,
상기 제어 장치는,
기계 학습 알고리즘에 의해 상기 촬영부에서 형성된 상기 차량 주행 영상을 이용하여 상기 차량이 주행중인 차선의 좌측 또는 우측으로 이동하는지 여부를 판단하는,
차량 방향지시등 인식 시스템.
According to claim 1,
The control device,
Determining whether the vehicle moves to the left or right of the driving lane using the vehicle driving image formed by the photographing unit by a machine learning algorithm,
Vehicle turn signal recognition system.
제 1 항에 있어서,
상기 감지부는 홀센서인,
차량 방향지시등 인식 시스템.
According to claim 1,
The sensing unit is a hall sensor,
Vehicle turn signal recognition system.
제 1 항에 있어서,
상기 제어 장치로부터 상기 불일치 신호를 수신할 경우 경보음을 발생시키는 스피커, 또는
상기 제어 장치로부터 상기 불일치 신호를 수신할 경우 경고용 진동을 발생시키는 진동부를 더 포함하는,
차량 방향지시등 인식 시스템.
According to claim 1,
A speaker generating an alarm when receiving the inconsistency signal from the control device, or
Further comprising a vibration unit for generating a warning vibration when receiving the mismatch signal from the control device,
Vehicle turn signal recognition system.
제 7 항에 있어서,
상기 진동부는,
상기 차량의 핸들 또는 운전석에 설치되는,
차량 방향지시등 인식 시스템.
According to claim 7,
the vibrator,
Installed on the steering wheel or driver's seat of the vehicle,
Vehicle turn signal recognition system.
제 1 항에 있어서,
상기 제어 장치는,
상기 차량의 속도가 미리 설정된 속도 이상일 경우 상기 불일치 신호를 형성하는,
차량 방향지시등 인식 시스템.
According to claim 1,
The control device,
Forming the inconsistency signal when the speed of the vehicle is greater than or equal to a preset speed,
Vehicle turn signal recognition system.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete
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