KR102596186B1 - 차량의 이동 거리에 따라 차량의 주행 정보를 전송하는 차량용 전자 장치 및 방법 - Google Patents

차량의 이동 거리에 따라 차량의 주행 정보를 전송하는 차량용 전자 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 개시의 일 양상으로, 송수신기(transceiver); 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하게 연결되어 상기 적어도 하나의 프로세서가 동작들을 수행하도록 하는 적어도 하나의 명령어들(instructions) 및 차량에 포함된 카메라로부터 획득된 영상 데이터를 저장하는 적어도 하나의 메모리(memory)를 포함하고, 상기 동작들은, 상기 송수신기를 통해 상기 차량으로부터 상기 차량의 주행 정보를 수집하고, 상기 주행 정보에 기초하여 제1 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제1 이동 거리 및 상기 제1 시점 이후의 제2 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제2 이동 거리를 산출하고, 상기 제2 이동 거리가 상기 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 이상 차이나는 경우, 상기 송수신기를 통해 상기 주행 정보를 서버로 전송하는, 차량용 전자 장치이다.

Description

차량의 이동 거리에 따라 차량의 주행 정보를 전송하는 차량용 전자 장치 및 방법{VEHICLE ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR TRANSMITTING DRIVING INFORMATION OF THE VEHICLE ACCORDING TO THE MOVING DISTANCE OF THE VEHICLE}
본 개시 (present disclosure)는 차량의 이동 거리에 따라 차량의 주행 정보를 전송하는 차량용 전자 장치 및 방법에 관한 것이다.
현재의 차량 주행 정보 수집 기술은 차량의 정보를 차량의 시동 상태에 따라 서로 다른 주기로 전송하는 것이다. 예를 들어, 기존의 경우 시동이 켜져 있을 경우에는 1분마다 차량의 주행 정보를 전송하고, 시동이 꺼져 있을 경우는 10분마다 전송한다.
이러한 방법은 차량이 빠르게 이동할 경우, 차량의 현재 위치와 주행 정보에 대한 수집이 차량 속도에 비해 더디게 수집된다는 문제가 있다. 예를 들어, 차량이 시속 120 km로 달리고 있을 경우, 1분에 1회 차량 정보를 수집하게 되면 차량의 최종 수집된 차량의 위치와 현재 차량의 위치가 2km까지 차이가 날 수 있다. 또한, 차량이 시동만 켜져 있고 정지해 있을 경우 차량의 정보를 1분마다 수집할 경우, 이러한 정보를 전송하고 처리하는 데에 필요 이상으로 많은 처리 비용이 소요되는 문제점이 있다.
대한민국 등록특허 10-1835632 대한민국 공개특허 10-2020-0027149
본 개시의 다양한 예들은 최적의 효율로 주행 정보를 전송할 수 있는 차량의 이동 거리에 따라 차량의 주행 정보를 전송하는 차량용 전자 장치 및 방법을 제공하기 위함이다.
본 개시의 다양한 예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 개시의 다양한 예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
본 개시의 일 양상으로, 송수신기(transceiver); 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하게 연결되어 상기 적어도 하나의 프로세서가 동작들을 수행하도록 하는 적어도 하나의 명령어들(instructions) 및 차량에 포함된 카메라로부터 획득된 영상 데이터를 저장하는 적어도 하나의 메모리(memory)를 포함하고, 상기 동작들은, 상기 송수신기를 통해 상기 차량으로부터 상기 차량의 주행 정보를 수집하고, 상기 주행 정보에 기초하여 제1 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제1 이동 거리 및 상기 제1 시점 이후의 제2 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제2 이동 거리를 산출하고, 상기 제2 이동 거리가 상기 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 이상 차이나는 경우, 상기 송수신기를 통해 상기 주행 정보를 서버로 전송하는, 차량용 전자 장치이다.
예를 들어, 상기 주행 정보는 상기 차량의 속도, 상기 차량의 RPM(revolutions per minute), 상기 차량의 방향, 상기 차량의 기울기, 상기 영상 데이터 및 상기 차량의 GPS(global positioning system) 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 동작들은, 상기 영상 데이터를 사용하는 제1 이동 거리 산출 동작 및 상기 GPS 데이터를 사용하는 제2 이동 거리 산출 동작 중 하나에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출할 수 있다.
예를 들어, 상기 동작들은, 상기 GPS 데이터의 수신 시점이 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하는 시점으로부터 기 설정된 시점 임계값 이상 차이나는 경우, 상기 제1 이동 거리 산출 동작에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출할 수 있다.
예를 들어, 상기 영상 데이터는 상기 카메라로 인하여 생성된 왜곡 데이터를 포함하고, 상기 제1 이동 거리 산출 동작은, 상기 영상 데이터에서 ROI(region of interest)를 설정하고, 상기 ROI 내에서 적어도 하나의 고정된 객체를 식별하고, 상기 적어도 하나의 고정된 객체의 기준선을 산출하고, 상기 기준선에 기초하여 상기 적어도 하나의 고정된 객체의 위치 데이터를 산출하고, 상기 위치 데이터에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하고, 상기 ROI는 상기 영상 데이터의 프레임의 식별자, 상기 프레임의 집합 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되고, 상기 적어도 하나의 고정된 객체는 상기 ROI, 상기 프레임의 집합 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되고, 상기 기준선은 상기 적어도 하나의 고정된 객체, 상기 프레임의 집합, 상기 왜곡 데이터 및 상기 프레임의 식별자에 기초하여 상기 프레임 별로 설정될 수 있다.
예를 들어, 상기 기준선은 상기 적어도 하나의 고정된 객체에 대하여 정의되되, 지면에 대하여 수직인 제1 방향에 대응될 수 있다.
예를 들어, 상기 기준선은 적어도 하나의 고정된 객체 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 산출되고, 상기 위치 데이터는 상기 기준선 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 산출될 수 있다.
예를 들어, 상기 GPS 데이터는 서로 다른 시점에서 수신되는 적어도 두 개의 GPS 데이터를 포함하고, 상기 제2 이동 거리 산출 동작은, 상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값을 산출하고, 상기 적어도 두개의 GPS 데이터 간 차이 값이 기 설정된 오차 값 미만인 경우 상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출할 수 있다.
본 개시의 다른 일 양상으로, 차량용 전자 장치에 의해 수행되는 방법으로서, 송수신기를 통해 차량으로부터 차량의 주행 정보를 수집하는 단계; 상기 주행 정보에 기초하여 제1 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제1 이동 거리 및 상기 제1 시점 이후의 제2 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제2 이동 거리를 산출하는 단계; 및 상기 제2 이동 거리가 상기 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 이상 차이나는 경우, 상기 송수신기를 통해 상기 주행 정보를 서버로 전송하는 단계를 포함하는, 방법이다.
예를 들어, 상기 주행 정보는 상기 차량의 속도, 상기 차량의 RPM(revolutions per minute), 상기 차량의 방향, 상기 차량의 기울기, 상기 차량에 포함된 카메라로부터 획득된 영상 데이터 및 상기 차량의 GPS(global positioning system) 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 영상 데이터를 사용하는 제1 이동 거리 산출 동작 및 상기 GPS 데이터를 사용하는 제2 이동 거리 산출 동작 중 하나에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하는 단계를 더 포함하고, 상기 GPS 데이터의 수신 시점이 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하는 시점으로부터 기 설정된 시점 임계값 이상 차이나는 경우, 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리는 상기 제1 이동 거리 산출 동작에 기초하여 산출될 수 있다.
예를 들어, 상기 영상 데이터는 상기 카메라로 인하여 생성된 왜곡 데이터를 포함하고, 상기 제1 이동 거리 산출 동작은, 상기 영상 데이터에서 ROI(region of interest)를 설정하고, 상기 ROI 내에서 적어도 하나의 고정된 객체를 식별하고, 상기 적어도 하나의 고정된 객체의 기준선을 산출하고, 상기 기준선에 기초하여 상기 적어도 하나의 고정된 객체의 위치 데이터를 산출하고, 상기 위치 데이터에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하고, 상기 ROI는 상기 영상 데이터의 프레임의 식별자, 상기 프레임의 집합 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되고, 상기 적어도 하나의 고정된 객체는 상기 ROI, 상기 프레임의 집합 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되고, 상기 기준선은 상기 적어도 하나의 고정된 객체, 상기 프레임의 집합, 상기 왜곡 데이터 및 상기 프레임의 식별자에 기초하여 상기 프레임 별로 설정될 수 있다.
예를 들어, 상기 GPS 데이터는 서로 다른 시점에서 수신되는 적어도 두 개의 GPS 데이터를 포함하고, 상기 제2 이동 거리 산출 동작은, 상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값을 산출하고, 상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값이 기 설정된 오차 값 미만인 경우 상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출할 수 있다.
상술한 본 개시의 다양한 예들은 본 개시의 바람직한 예들 중 일부에 불과하며, 본 개시의 다양한 예들의 기술적 특징들이 반영된 여러 가지 예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.
본 개시의 다양한 예들에 따르면 다음과 같은 효과가 있다.
본 개시의 다양한 예들에 따르면, 최적의 효율로 주행 정보를 전송할 수 있는 차량의 이동 거리에 따라 차량의 주행 정보를 전송하는 차량용 전자 장치 및 방법이 제공될 수 있다.
또한, GPS 데이터를 수신할 수 없는 환경에서도 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다.
본 개시의 다양한 예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.
이하에 첨부되는 도면들은 본 개시의 다양한 예들에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 개시의 다양한 예들을 제공한다. 다만, 본 개시의 다양한 예들의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호 (reference numerals) 들은 구조적 구성요소 (structural elements) 를 의미한다.
도 1은 본 개시의 일 예에 따른 차량용 전자 장치의 블록도이다.
도 2a 내지 도 2c는 ROI 설정의 다양한 예들을 도시한 것이다.
도 3은 고정된 객체 식별의 예를 도시한 것이다.
도 4는 기준선 설정의 예를 도시한 것이다.
도 5a 내지 도 5c는 본 개시의 다양한 예들에 따른 프레임 별 ROI 설정, 고정된 객체 식별 및 기준선 설정을 도시한 것이다.
도 6은 이동 거리 산출의 예를 도시한 것이다.
도 7은 본 개시의 일 예에 따른 차량용 시스템을 도시한 것이다.
도 8은 본 개시의 일 예에 따른 주행 정보 전송 방법의 흐름도이다.
도 9는 본 개시의 일 예에 따른 이동 거리 산출 방법의 흐름도이다.
도 10은 본 개시의 일 예에 따른 제1 이동 거리 산출 동작의 흐름도이다.
도 11은 본 개시의 일 예에 따른 제2 이동 거리 산출 동작의 흐름도이다.
이하, 본 발명에 따른 구현들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 구현을 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 구현 형태를 나타내고자 하는 것이 아니다. 이하의 상세한 설명은 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해서 구체적 세부사항을 포함한다. 그러나 당업자는 본 개시가 이러한 구체적 세부사항 없이도 실시될 수 있음을 안다.
몇몇 경우, 본 개시의 개념이 모호해지는 것을 피하기 위하여 공지의 구조 및 장치는 생략되거나, 각 구조 및 장치의 핵심기능을 중심으로 한 블록도 형식으로 도시될 수 있다. 또한, 본 개시 전체에서 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용하여 설명한다.
본 발명의 개념에 따른 다양한 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 다양한 예들을 도면에 예시하고 본 개시에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 다양한 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 개시의 다양한 예에서, “/” 및 “,”는 “및/또는”을 나타내는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, “A/B”는 “A 및/또는 B”를 의미할 수 있다. 나아가, “A, B”는 “A 및/또는 B”를 의미할 수 있다. 나아가, “A/B/C”는 “A, B 및/또는 C 중 적어도 어느 하나”를 의미할 수 있다. 나아가, “A, B, C”는 “A, B 및/또는 C 중 적어도 어느 하나”를 의미할 수 있다.
본 개시의 다양한 예에서, “또는”은 “및/또는”을 나타내는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, “A 또는 B”는 “오직 A”, “오직 B”, 및/또는 “A 및 B 모두”를 포함할 수 있다. 다시 말해, “또는”은 “부가적으로 또는 대안적으로”를 나타내는 것으로 해석되어야 한다.
본 개시에서 사용한 용어는 단지 특정한 다양한 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 개시에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 이하, 본 개시의 다양한 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 예에 따른 차량용 전자 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 개시의 일 예에 따른 차량용 전자 장치(100)는 송수신기(110), 프로세서(120) 및 메모리(130)를 포함한다.
송수신기(110)는 프로세서(120)와 연결될 수 있고, 유/무선 신호를 송신 및/또는 수신할 수 있다. 예를 들어, 송수신기(110)는 차량 내 통신 네트워크를 통해 차량의 다양한 ECU(electronic control unit)와 연결될 수 있다. 여기서, 차량 내 통신 네트워크는 예를 들어 CAN(controller area network), FlexRay, Lin(local interconnect network) 또는 이더넷(Ethernet)일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
또는, 송수신기(110)는 무선 통신망을 통해 서버(20)와 연결될 수 있다. 여기서, 무선 통신망은 이동 통신망, 무선 LAN, 근거리 무선 통신망 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신망은 LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신망은 WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비 (Zigbee), NFC(near field communication), 또는 라디오 프리퀀시(RF) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
송수신기(110)는 송신기 및 수신기를 포함할 수 있다. 송수신기(110)는 RF(radio frequency) 유닛과 혼용될 수 있다. 송수신기(110)는 프로세서(120)의 제어를 통해 차량의 다양한 ECU 및 서버와 신호나 데이터를 주고받을 수 있다.
프로세서(120)는 적어도 하나를 포함할 수 있고, 메모리(130) 및/또는 송수신기(110)를 제어하며, 본 개시의 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 송수신기(110)를 통해 신호나 데이터를 수신하고, 신호나 데이터에 포함된 정보를 메모리(130)에 저장할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 정보를 처리하여 신호나 데이터를 생성한 뒤, 생성한 신호나 데이터를 송수신기(110)를 통해 전송할 수 있다.
메모리(130)는 적어도 하나를 포함할 수 있고, 프로세서(120)와 연결될 수 있고, 프로세서(120)의 동작과 관련한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(130)는 프로세서(120)에 의해 제어되는 프로세스들 중 일부 또는 전부를 수행하거나, 본 개시의 설명, 기능, 절차, 제안, 방법 및/또는 동작 순서도들을 수행하기 위한 명령들을 포함하는 소프트웨어 코드를 저장할 수 있다. 메모리(130)는 컴퓨팅 장치들이 운영 체제, 응용 등과 같은 다양한 소프트웨어들을 구동하는 데에 사용되는 주 기억 장치 및 컴퓨팅 장치가 운영 체제, 응용 등의 원본 데이터, 또는 이들에 의해 생성되는 사용자 데이터를 보존하는 데에 사용되는 보조 기억 장치를 포함할 수 있다.
이하에서는, 차량용 전자 장치(100)의 다양한 동작 예들에 대하여 설명한다. 하기 다양한 동작 예들은 상술한 적어도 하나의 프로세서(120)의 동작에 포함되는 것일 수 있다.
주행 정보 전송
본 개시에 따르면, 차량용 전자 장치(100)는 차량으로부터 주행 정보를 수집하고, 수집한 주행 정보 및/또는 차량의 이동 거리(또는 주행 거리)를 서버(20)에 전송할 수 있다. 본 개시에서, 주행 정보는 차량의 속도, 차량의 RPM(revolutions per minute), 차량의 방향, 차량의 기울기, 차량에 포함된 카메라로부터 획득된 영상 데이터 및 상기 차량의 GPS(global positioning system) 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것일 수 있다.
차량용 전자 장치(100)는, 송수신기(110)를 통해 차량으로부터 차량의 주행 정보를 수집할 수 있다. 차량의 주행 정보는 기 설정된 주기마다 수집되거나, 또는 실시간으로 수집될 수 있다.
차량용 전자 장치(100)는, 수집한 주행 정보를 서버(20)에 전송하기에 앞서 차량의 이동 거리를 산출할 수 있다. 본 개시에서, 편의상 제1 시점에서 차량의 이동 거리를 제1 이동 거리라 칭하고, 제1 시점 이후의 제2 시점에서 차량의 이동 거리를 제2 이동 거리라 칭한다. 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리의 산출 동작에 대한 상세한 설명은 후술한다.
차량용 전자 장치(100)는, 산출된 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 비교한다. 예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 제2 이동 거리가 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 이상 차이나는 경우, 송수신기(110)를 통해 상기 주행 정보를 서버(20)로 전송한다. 또는, 차량용 전자 장치(100)는 제2 이동 거리가 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 미만 차이나는 경우, 주행 정보를 전송하는 동작을 생략할 수 있다. 여기서, 기 설정된 거리 임계값은 미리 설정되어 있는 값이거나 또는 송수신기(110)를 통해 서버(20)로부터 수신한 값일 수 있고, 차이가 난다 함은 제2 이동 거리가 제1 이동 거리에서 기 설정된 거리 임계값을 뺀 값과 더한 값 사이의 범위 밖의 값 임을 의미할 수 있다.
제2 이동 거리가 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 이상 차이날 때 서버(20)로 전송되는 주행 정보는 제2 시점에서 수집된 것일 수 있다. 다시 말해서, 차량용 전자 장치(100)는 차량의 이동 거리에 유의미한 변화가 있는 경우에만 주행 정보를 전송하게 되므로, 기 설정된 주기 마다, 즉 일정하게 주행 정보를 전송하는 것이 아니라 차량의 이동 거리를 고려하여 상이한 시간 간격에 따라 주행 정보를 전송할 수 있다.
차량용 전자 장치(100)는 주행 정보뿐만 아니라, 산출한 이동 거리를 서버(20)에 전송할 수도 있다. 즉, 차량용 전자 장치(100)는 송수신기(110)를 통하여 주행 정보 및/또는 이동 거리를 서버(20)에 전송할 수 있다.
이동 거리 산출
본 개시에 따르면, 차량용 전자 장치(100)는 상술한 주행 정보 전송에 사용되거나, 또는 서버(20)에 전송되는 이동 거리를 산출한다. 예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 영상 데이터를 사용하는 제1 이동 거리 산출 동작 및 GPS 데이터를 사용하는 제2 이동 거리 산출 동작 중 하나에 기초하여 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출한다.
차량용 전자 장치(100)는 GPS 데이터를 수신하지 못하는 경우 발생할 수 있는 위치의 오차를 보정하기 위하여, 제1 이동 거리 산출 동작 및 제2 이동 거리 산출 동작을 혼용하여 이동 거리를 산출할 수 있다.
예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 GPS 데이터의 수신 시점이 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출하는 시점으로부터 기 설정된 시점 임계값 이상 차이나는 경우, 즉 GPS 데이터의 수신 시점과 이동 거리 산출 시점이 현저하게 차이가 나는 경우를 GPS 데이터를 원활하게 수신하지 못하는 상황으로 판단하여 영상 데이터를 사용하는 제1 이동 거리 산출 동작에 기초하여 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출할 수 있다.
또는, 차량용 전자 장치(100)는 GPS 데이터의 수신 시점이 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출하는 시점으로부터 기 설정된 시점 임계값 이상 차이나지 않는 경우, 즉 GPS 데이터의 수신 시점과 이동 거리 산출 시점이 현저하게 차이가 나는 경우를 GPS 데이터를 원활하게 수신할 수 있는 상황으로 판단하여 GPS 데이터를 사용하는 제2 이동 거리 산출 동작에 기초하여 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출할 수 있다.
이하에서는, 제1 이동 거리 산출 동작 및 제2 이동 거리 산출 동작에 대하여 보다 상세히 설명한다.
제1 이동 거리 산출 동작은 차량용 전자 장치(100)에 의해 영상 데이터에 기초하여 수행된다. 영상 데이터는 차량에 포함된 카메라에 의해 수집되는 것으로 적어도 하나의 프레임 별로 수집될 수 있으며, 고정된 객체 및/또는 고정되지 않은 객체를 포함할 수 있다. 영상 데이터는 프레임 별로 수집되므로 각 프레임 마다 객체들의 위치가 변화하거나, 차량의 이동 거리가 변화할 수 있다. 본 개시에서, 고정된 객체는 예를 들어 건물, 표지판, 신호등 등과 같이 비록 영상 데이터 상으로는 프레임 별로 그 위치가 변화될지라도 실제로는 물리적인 위치 변동이 없는 모든 객체를 의미할 수 있다.
제1 이동 거리 산출 동작은, 영상 데이터에서 ROI(region of interest)를 설정하고, ROI 내에서 적어도 하나의 고정된 객체를 식별하고, 적어도 하나의 고정된 객체의 기준선을 산출하고, 기준선에 기초하여 상기 적어도 하나의 고정된 객체의 위치 데이터를 산출하고, 위치 데이터에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출한다.
ROI를 설정하는 것은, 영상 데이터의 각 프레임 별로 수행될 수 있다. 따라서, ROI는 고정된 영역이 아니라 프레임 별로 상이하게 설정되는 영역일 수 있다. 예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 ROIn = f_ROI(n, frame_set, distortion_data)에 기초하여 ROI를 설정할 수 있다. 여기서, f_ROI는 ROI 설정을 위한 함수이고, n은 영상 데이터의 프레임의 개수 또는 식별자, frame_set은 차량용 전자 장치(100)의 메모리(130)에 저장된 모든 프레임에 대한 영상 데이터 집합, 즉 프레임의 집합이고, distortion_data는 왜곡이 발생한 영상 데이터, 즉 왜곡 데이터를 의미할 수 있다. 왜곡 데이터는 영상 데이터에 포함되는 개념일 수 있다.
상술한 본 개시의 ROI 설정은, 전체 영상 데이터, 즉 모든 프레임들에 대하여 ROI를 고정 설정하는 기존과 달리 프레임 별로 설정한다. 즉, ROI는 영상 데이터의 프레임의 식별자, 프레임의 집합 및 영상 데이터에 대한 왜곡 데이터에 기초하여 상기 프레임 별로 설정된다. 따라서, 본 개시에 따르면 특히 차량 주행 환경에서 우천시와 같이 영상 데이터가 프레임 별로 노이즈가 상이하게 발생하는 경우(예, 흐려짐, 와이퍼의 움직임 등), 프레임 별로 정확한 ROI 설정이 가능할 수 있다. 또한, frame_set을 ROI 설정에 고려함으로써 어느 프레임에 대한 ROI 설정 시 이전 프레임의 영상 데이터까지 고려가 가능하여 보다 정확한 ROI 설정이 가능하다.
도 2a 내지 도 2c는 ROI 설정의 다양한 예들을 도시한 것이다.
도 2a 내지 도 2c를 참조하면, 차량용 전자 장치(100)는 다양한 예들에 따라 ROI 설정을 수행할 수 있다. ROI 설정은 상술한 바와 같이 ROI 설정을 위한 함수인 f_ROI에 기초하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 도 2a와 같이 영상 데이터에 별도의 노이즈가 없고 선명하여 고정된 객체의 식별이 쉬운 경우는 물론, 도 2b 및 도 2c와 같이 차량 주행 환경이 우천시 등과 같이 영상 데이터에 노이즈가 발생할 수 있는 경우에도 적절한 이미지가 추출될 수 있는 영역을 ROI로 설정할 수 있다. ROI는 도 2b와 같이 영상 데이터의 프레임 별 와이퍼의 움직임을 고려하여 설정될 수도 있고, 또는 도 2c와 같이 빗물에 의해 흐려진(blur) 영역이 최대한 제외된 나머지 영역으로 설정될 수도 있다.
고정된 객체를 식별하는 것은, 설정된 ROI 내에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 object_image_set = f_filter_object(ROI, frame_set, distortion_data)에 기초하여 고정된 객체를 식별할 수 있다. 여기서, object_image_set은 식별된 고정된 객체의 집합일 수 있고, f_filter_object는 고정된 객체를 식별하기 위한 함수를 의미할 수 있다. 즉, 차량용 전자 장치(100)는 ROI, 영상 데이터 집합 및 왜곡 데이터에 기초하여 고정된 객체를 식별한다. 적어도 하나의 고정된 객체는 ROI, 프레임의 집합 및 왜곡 데이터에 기초하여 프레임 별로 설정된다.
차량용 전자 장치(100)는 ROI 내에 있는 픽셀(pixel) 데이터에 기초하여 객체를 식별할 수 있다. 객체의 식별은 상술한 바와 같이 f_filter_object에 기초하여 수행될 수 있다. 예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 ROI 내에서 특정 객체에 대응되는 사전 정보(예를 들어, 객체의 기본 이미지 및/또는 영상 또는 형상, 모양 등에 대한 픽셀 집합의 정보 등) 없이, 픽셀의 패턴 정보에 기초하여 객체를 식별할 수 있다. 다시 말해서, 차량용 전자 장치(100)는 사물의 종류에 대한 정보가 외부 변수로 주어지지 않더라도, 각 프레임 별 영상 데이터에 포함된 픽셀들의 패턴에만 기초하여 객체를 식별한다.
본 개시에 따라 객체에 대한 사전 정보 없이 픽셀의 패턴 정보에만 기초하여 객체를 식별하는 것은 특히 ROI 내 이미지에 노이즈가 있을 때 객체를 보다 효과적으로 추출할 수 있다는 이점이 있다. 예를 들어, 도 2b 및 도 2c와 같이 우천시 상황의 경우 흐려진 영역이 발생하거나, 또는 와이퍼의 움직임에 따라 매순간ROI가 달라지므로, 사전 정보에 의해 객체를 식별하고자 할 경우 노이즈로 인해 정확한 객체의 식별이 어렵다는 문제가 있으나, 픽셀의 패턴 정보에 기초하는 식별은 노이즈에 강건하다.
차량용 전자 장치(100)는 픽셀의 패턴 정보에 의해 객체를 식별하고, 식별된 객체 중 고정된 객체를 식별할 수 있다. 예를 들어, 고정된 객체의 식별은 프로젝션(projection) 투영에 기초하여 수행될 수 있다.
도 3은 고정된 객체 식별의 예를 도시한 것이다.
도 3을 참조하면, 영상 데이터에서 차량용 전자 장치(100)는 식별된 객체 중 프로젝션 투영을 통해 특정 시점(또는 프레임)에서 임의의 위치에 위치한 각 객체가 이후 시점에서의 위치가 프로젝션 투영 상의 위치에 있는 경우 해당 객체는 고정된 객체로 식별하고, 프로젝션 투영 상의 위치가 아닌 다른 위치에 있는 경우 해당 객체는 고정되지 않은 객체로 식별할 수 있다.
예를 들어, 제1 객체(201)는 특정 시점에서의 위치가 A1이고, 이후 시점에서의 위치가 프로젝션 투영 상의 위치인 A2이므로 고정된 객체로 식별될 수 있다. 제2 객체(202)는 특정 시점에서의 위치가 B1이고, 이후 시점에서의 위치가 1) B2인 경우 프로젝션 투영 상의 위치이므로 고정된 객체로 식별되고, 2) B2'나 B2''인 경우 프로젝션 투영 상의 위치를 벗어났으므로 고정되지 않은 객체로 식별된다.
상술한 고정된 객체 식별 동작은 ROI 내 복수의 객체가 있는 경우, 임의로 선택된 하나의 객체에 대하여만 수행될 수도 있고, 또는 모든 복수의 객체에 대하여 수행될 수도 있다.
고정된 객체의 기준선을 산출하는 것은, 고정된 객체로부터 고정된 객체가 갖는 지면에 대하여 수직인 기준선을 산출하는 것을 의미한다. 즉, 기준선은 적어도 하나의 고정된 객체에 대하여 정의되되, 지면에 대하여 수직인 제1 방향에 대응되는 것이다.
도 4는 기준선 설정의 예를 도시한 것이다.
도 4를 참조하면, 고정된 객체(211)는 차량의 옆 면과 평행하지 않거나, 정면에서 볼 때 사선으로 위치하는 경우가 있다. 따라서, 영상 데이터로부터 고정된 객체(211)의 3차원 상 위치를 보다 정확하게 알아내기 위하여 기준선(212)을 산출한다. 예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 object_axis n = f_axis(object_image_set, frame_set, distortion_data, n)에 기초하여 기준선(212)을 산출할 수 있다. 여기서, n은 영상 데이터의 프레임의 개수 또는 식별자, object_axis n은 프레임 별 고정된 객체(211)의 기준선(212), f_axis는 기준선(212) 산출을 위한 함수를 의미할 수 있다. 즉, 차량용 전자 장치(100)는 고정된 객체(211)의 집합, 영상 데이터 집합 및 왜곡 데이터에 기초하여 고정된 객체(211)의 기준선(212)을 산출할 수 있다. 기준선은 적어도 하나의 고정된 객체, 프레임의 집합, 왜곡 데이터 및 상기 프레임의 식별자에 기초하여 상기 프레임 별로 설정된다.
f_axis는 거리의 오차가 적은 객체를 선별하는 과정을 거친다. 예를 들어, 차량과 보다 가까이 있고 소실점에서 먼 위치에 있는 지형 지물을 거리 산출의 대상 객체로 선별한다. 그 다음, f_axis는 선별된 객체에 대하여 지면에서 수직이고, 차량 카메라와의 거리를 측정할 수 있는 객체 상의 기준선을 구한다.
고정된 객체(211)의 위치 데이터를 산출하는 것은, 산출된 기준선(212)에 기초하여 영상 데이터를 수집하는 차량의 카메라의 렌즈 위치를 기준으로 하는 고정된 객체(211)의 실제 3차원 상의 위치 데이터를 산출하는 것을 의미한다.
예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 object_location = f_object_location(frame_set, object_axis, distortion_data)에 기초하여 고정된 객체(211)의 위치 데이터를 산출할 수 있다. 여기서, object_location은 위치 데이터, f_object_location은 위치 데이터 산출을 위한 함수를 의미할 수 있다. 즉, 차량용 전자 장치(100)는 영상 데이터 집합, 기준선(212) 및 왜곡 데이터에 기초하여 고정된 객체(211)의 위치 데이터를 산출할 수 있다. 예를 들어, 산출된 위치 데이터는 기준선(212)의 x축 좌표일 수 있다.
상술한 본 개시의 다양한 예들에 따른 ROI 설정, 고정된 객체 식별 및 기준 선 설정은 상술한 바와 같이 영상 데이터에 포함된 프레임들 각각에 대하여 수행된다.
도 5a 내지 도 5c는 본 개시의 다양한 예들에 따른 프레임 별 ROI 설정, 고정된 객체 식별 및 기준선 설정을 도시한 것이다.
도 5a를 참조하면, ROI 1 내지 ROI 3은 frame_set에 포함된 프레임 1, 2 및 3 각각에 대하여 설정되며, 특히 특정 프레임의 ROI 설정 시 frame_set이 모두 고려됨에 따라 이전 프레임의 ROI가 고려된다. 기존의 경우 영상 데이터의 프레임과 상관없이 ROI를 고정된 영역과 고정된 값으로 설정하는 것과 달리, 본 개시에 따르면 각 프레임 별로 ROI가 상이하게 설정될 수 있어 주행 환경에 따라 변하는 노이즈를 실시간으로 반영할 수 있다.
도 5b를 참조하면, 고정된 객체도 frame_set에 포함된 프레임 1, 2 및 3 각각에 대하여 설정되며, 각 프레임에서 기 설정된 ROI 영역 내에서 건물, 지형지물 등의 이미지에 해당하는 부분을 고정된 객체로 추출한다.
도 5c를 참조하면, 기준선도 frame_set에 포함된 프레임 1, 2 및 3 각각에 대하여 설정되며, 각 프레임에서 기 설정된 고정된 객체에 대하여 지면에서 수직인 선을 기준선으로 설정한다.
이동 거리를 산출하는 것은, 산출된 위치 데이터에 기초하여 수행될 수 있다. 차량용 전자 장치(100)는 영상 데이터 집합에서 특정 시점의 영상 데이터 내 고정된 객체(211)에 대한 위치 데이터 및 이후 시점의 영상 데이터 내 고정된 객체(211)에 대한 위치 데이터에 기초하여 영상 데이터 내에서 위치가 변동된 고정된 객체(211)의 이동 거리를 산출한다.
도 6은 이동 거리 산출의 예를 도시한 것이다.
도 6을 참조하면, 예를 들어 차량용 전자 장치(100)는 ROI 내 식별된 고정된 객체의 이동 거리(m)를 산출하기 위하여, 영상 데이터를 수집하는 카메라의 FOV(field of view) 값을 이용하여 고정된 객체의 기준선에 의해 정의되는 제1 영역(221) 및 제2 영역(222)과 관련된 값(예, 넓이 등)을 구하고, 제1 영역(221) 및 제2 영역(222) 간 거리(d)를 구하고, 거리 d에 기초하여 이동 거리 m을 산출할 수 있다.
또는, 차량용 전자 장치(100)는 상술한 바와 같이 FOV 값을 이용하는 이동 거리 산출 동작뿐만 아니라, 산출된 위치 데이터를 이용하여 이동 거리를 산출할 수 있는 다양한 동작 예들에 의해 이동 거리를 산출할 수 있다.
예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 왜곡 데이터가 포함된 경우, m = k x f(p1, p2, distortion_map)에 기초하여 이동 거리를 산출할 수 있다. 여기서, k는 카메라 상수, p1 및 p2는 서로 다른 영상 데이터의 프레임 또는 왜곡 데이터의 프레임 내 사물의 위치이다. 카메라 상수 k는 k = fk(Fc, Hc, image)에 의해 정의될 수 있다. 여기서, fk는 카메라 상수 k를 산출하기 위한 함수, Fc 및 image는 카메라에 고유하게 할당되는 값, Hc는 지면으로부터 카메라가 설치된 높이를 의미한다.
제2 이동 거리 산출 동작은 차량용 전자 장치(100)에 의해 GPS 데이터에 기초하여 수행된다. GPS 데이터는 서로 다른 시점에서 수신되는 적어도 두 개의 GPS 데이터를 포함할 수 있다.
차량용 전자 장치(100)는, 복수의 GPS 데이터 간 차이 값을 산출하고, 복수의 GPS 데이터 간 차이 값이 기 설정된 오차 값 미만인 경우 복수의 GPS 데이터 간 차이 값에 기초하여 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출할 수 있다. 예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 dgps = f_d(gps_locationn - gps_locationn-1)에 기초하여 이동 거리를 산출할 수 있다. 여기서, dgps는 이동 거리이고, f_d는 GPS 데이터에 기초하는 이동 거리 산출 함수이고, gps_locationn 및 gps_locationn-1는 각각 n, n-1 시점의 GPS 데이터이고, n은 상술한 바와 같이 영상 데이터의 프레임의 개수 또는 식별자이다.
이때, 차량용 전자 장치(100)는 dgps를 기 설정된 오차 값(k)와 비교하고, dgps가 기 설정된 오차 값 미만인 경우에만 유효한 이동 거리로써 산출한다. k는 GPS 데이터에 기초하여 산출된 이동 거리와 실제 이동 거리 사이에 발생할 수 있는 오차의 최대 값을 의미할 수 있다.
차량용 전자 장치(100)는 상술한 제2 이동 거리 산출 동작 수행 시, 조건에 따라 GPS 데이터를 드롭할 수도 있다. 예를 들어, 차량용 전자 장치(100)는 영상 데이터의 프래임 개수와 영상 데이터 내 객체의 이동 거리에 기초하여 GPS 수신 시점의 차량의 위치를 산출하고, 산출된 위치가 정확하지 않을 경우 정확하지 않은 GPS 데이터를 드롭할 수 있다.
상술한 본 개시의 다양한 예들에 따른 차량용 전자 장치(100)는 영상 데이터에 노이즈가 있는 상황에서도 보다 정확하게 고정된 객체의 식별이 가능하며, 고정된 객체의 이동 거리를 영상 데이터 및 GPS 데이터 각각에 기초하여 산출할 수 있다. 특히, GPS 데이터를 수신할 수 없는 상황에서는 영상 데이터에 기초하여 이동 거리를 산출함으로써 터널 주행 등과 같은 특수한 상황에서도 정확한 이동 거리 산출이 가능하다. 또한, 산출된 이동 거리에 기초하여 주행 정보를 서버(20)에 전송함으로써 차량의 이동과 주행 정보 간의 정보적 갭을 줄일 수 있다.
이하에서는, 상술한 차량용 전자 장치(100)가 포함되는 차량용 시스템 및 차량용 전자 장치(100)에 의한 이동 거리 산출 방법 및 주행 정보 전송 방법에 대하여 개시한다. 이하에서는, 앞서 설명한 부분과 중복되는 부분에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 7은 본 개시의 일 예에 따른 차량용 시스템을 도시한 것이다.
도 7을 참조하면, 본 개시의 일 예에 따른 차량용 시스템은 차량(10) 및 서버(20)를 포함한다.
차량(10)은 상술한 차량용 전자 장치(100)를 포함할 수 있다. 차량(10)에 포함된 차량용 전자 장치(100)는 주행 정보를 차량으로부터 수집하고, 차량의 이동 거리를 산출하고, 산출된 이동 거리에 기초하여 주행 정보를 서버(20)에 전송한다.
예를 들어, 주행 정보는 상술한 바와 같이 영상 데이터의 복수의 프레임(또는 시점, 예를 들어 제1 시점 및 제1 시점 이후의 제2 시점) 별로 차량의 이동 거리가 산출된 후, 제2 시점에서의 제2 이동 거리가 제1 시점에서의 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 이상 차이나는 경우에만 서버(20)로 전송될 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 예에 따른 주행 정보 전송 방법의 흐름도이다.
도 8을 참조하면, S110에서, 차량용 전자 장치(100)는 송수신기(110)를 통해 차량으로부터 차량의 주행 정보를 수집한다.
S120에서, 차량용 전자 장치(100)는 주행 정보에 기초하여 제1 시점에서의 차량의 이동 거리인 제1 이동 거리 및 제1 시점 이후의 제2 시점에서의 차량의 이동 거리인 제2 이동 거리를 산출한다.
S130에서, 차량용 전자 장치(100)는 제2 이동 거리가 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 이상 차이나는 경우, 송수신기(110)를 통해 상기 주행 정보를 서버(20)로 전송하는 단계를 포함한다.
도 9는 본 개시의 일 예에 따른 이동 거리 산출 방법의 흐름도이다. 도 8에 따른 이동 거리 산출 방법은 상술한 S120에 포함되는 것일 수 있다.
도 9를 참조하면, S210에서, 차량용 전자 장치(100)는 GPS 데이터의 수신 시점이 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출하는 시점으로부터 기 설정된 시점 임계값 이상 차이나는지 여부를 판단한다.
S210에 따라 GPS 데이터의 수신 시점이 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출하는 시점으로부터 기 설정된 시점 임계값 이상 차이나는 것으로 판단되면, S220에서 차량용 전자 장치(100)는 제1 이동 거리 산출 동작에 기초하여 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출한다.
또는, S210에 따라 GPS 데이터의 수신 시점이 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출하는 시점으로부터 기 설정된 시점 임계값 이상 차이나지 않는 것으로 판단되면, S230에서 차량용 전자 장치(100)는 제2 이동 거리 산출 동작에 기초하여 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출한다.
도 10은 본 개시의 일 예에 따른 제1 이동 거리 산출 동작의 흐름도이다.
도 10을 참조하면, S310에서, 차량용 전자 장치(100)는 영상 데이터에서 ROI(region of interest)를 설정한다.
S320에서, 차량용 전자 장치(100)는 ROI 내에서 적어도 하나의 고정된 객체를 식별한다.
S330에서, 차량용 전자 장치(100)는 적어도 하나의 고정된 객체의 기준선을 산출한다.
S340에서, 차량용 전자 장치(100)는 기준선에 기초하여 적어도 하나의 고정된 객체의 위치 데이터를 산출한다.
S350에서, 차량용 전자 장치(100)는 위치 데이터에 기초하여 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출한다.
도 11은 본 개시의 일 예에 따른 제2 이동 거리 산출 동작의 흐름도이다.
도 11을 참조하면, S410에서, 차량용 전자 장치(100)는 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값을 산출한다.
S420에서, 차량용 전자 장치(100)는 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값이 기 설정된 오차 값 미만인 경우 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값에 기초하여 제1 이동 거리 및 제2 이동 거리를 산출한다.
상술한 설명에서 제안 방식에 대한 일례들 또한 본 개시의 구현 방법들 중 하나로 포함될 수 있으므로, 일종의 제안 방식들로 간주될 수 있음은 명백한 사실이다. 또한, 상기 설명한 제안 방식들은 독립적으로 구현될 수 도 있지만, 일부 제안 방식들의 조합 (혹은 병합) 형태로 구현될 수 도 있다.
상술한 바와 같이 개시된 본 개시의 예들은 본 개시와 관련된 기술분야의 통상의 기술자가 본 개시를 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 개시의 예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 통상의 기술자는 본 개시의 예들을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있다. 따라서, 본 개시는 여기에 기재된 예들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.
10: 차량 20: 서버
100: 차량용 전자 장치
110: 송수신기 120: 프로세서
130: 메모리

Claims (13)

  1. 송수신기(transceiver);
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서에 동작 가능하게 연결되어 상기 적어도 하나의 프로세서가 동작들을 수행하도록 하는 적어도 하나의 명령어들(instructions) 및 차량에 포함된 카메라로부터 획득된 영상 데이터를 저장하는 적어도 하나의 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 동작들은,
    상기 송수신기를 통해 상기 차량으로부터 상기 차량의 주행 정보를 수집하고,
    상기 주행 정보에 기초하여 제1 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제1 이동 거리 및 상기 제1 시점 이후의 제2 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제2 이동 거리를 산출하고,
    상기 제2 이동 거리가 상기 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 이상 차이나는 경우, 상기 송수신기를 통해 상기 주행 정보를 서버로 전송하고,
    상기 주행 정보는 상기 차량의 속도, 상기 차량의 RPM(revolutions per minute), 상기 차량의 방향, 상기 차량의 기울기, 상기 영상 데이터 및 상기 차량의 GPS(global positioning system) 데이터 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 영상 데이터를 사용하는 제1 이동 거리 산출 동작 및 상기 GPS 데이터를 사용하는 제2 이동 거리 산출 동작 중 하나에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하고,
    상기 GPS 데이터의 수신 시점이 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하는 시점으로부터 기 설정된 시점 임계값 이상 차이나는 경우, 상기 제1 이동 거리 산출 동작에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하는,
    차량용 전자 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영상 데이터는 상기 카메라로 인하여 생성된 왜곡 데이터를 포함하고,
    상기 제1 이동 거리 산출 동작은,
    상기 영상 데이터에서 ROI(region of interest)를 설정하고, 상기 ROI 내에서 적어도 하나의 고정된 객체를 식별하고, 상기 적어도 하나의 고정된 객체의 기준선을 산출하고, 상기 기준선에 기초하여 상기 적어도 하나의 고정된 객체의 위치 데이터를 산출하고, 상기 위치 데이터에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하고,
    상기 ROI는 상기 영상 데이터의 프레임의 식별자, 상기 프레임의 집합 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되고,
    상기 적어도 하나의 고정된 객체는 상기 ROI, 상기 프레임의 집합 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되고,
    상기 기준선은 상기 적어도 하나의 고정된 객체, 상기 프레임의 집합, 상기 왜곡 데이터 및 상기 프레임의 식별자에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되는,
    차량용 전자 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 기준선은 상기 적어도 하나의 고정된 객체에 대하여 정의되되, 지면에 대하여 수직인 제1 방향에 대응되는,
    차량용 전자 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 기준선은 적어도 하나의 고정된 객체 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 산출되고,
    상기 위치 데이터는 상기 기준선 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 산출되는,
    차량용 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 GPS 데이터는 서로 다른 시점에서 수신되는 적어도 두 개의 GPS 데이터를 포함하고,
    상기 제2 이동 거리 산출 동작은,
    상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값을 산출하고, 상기 적어도 두개의 GPS 데이터 간 차이 값이 기 설정된 오차 값 미만인 경우 상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하는,
    차량용 전자 장치.
  9. 차량용 전자 장치에 의해 수행되는 방법으로서,
    송수신기를 통해 차량으로부터 차량의 주행 정보를 수집하는 단계;
    상기 주행 정보에 기초하여 제1 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제1 이동 거리 및 상기 제1 시점 이후의 제2 시점에서의 상기 차량의 이동 거리인 제2 이동 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 제2 이동 거리가 상기 제1 이동 거리 보다 기 설정된 거리 임계값 이상 차이나는 경우, 상기 송수신기를 통해 상기 주행 정보를 서버로 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 주행 정보는 상기 차량의 속도, 상기 차량의 RPM(revolutions per minute), 상기 차량의 방향, 상기 차량의 기울기, 상기 차량에 포함된 카메라로부터 획득된 영상 데이터 및 상기 차량의 GPS(global positioning system) 데이터 중 적어도 하나를 포함하고,
    상기 방법은:
    상기 영상 데이터를 사용하는 제1 이동 거리 산출 동작 및 상기 GPS 데이터를 사용하는 제2 이동 거리 산출 동작 중 하나에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 GPS 데이터의 수신 시점이 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하는 시점으로부터 기 설정된 시점 임계값 이상 차이나는 경우, 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리는 상기 제1 이동 거리 산출 동작에 기초하여 산출되는,
    방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제9항에 있어서,
    상기 영상 데이터는 상기 카메라로 인하여 생성된 왜곡 데이터를 포함하고,
    상기 제1 이동 거리 산출 동작은,
    상기 영상 데이터에서 ROI(region of interest)를 설정하고, 상기 ROI 내에서 적어도 하나의 고정된 객체를 식별하고, 상기 적어도 하나의 고정된 객체의 기준선을 산출하고, 상기 기준선에 기초하여 상기 적어도 하나의 고정된 객체의 위치 데이터를 산출하고, 상기 위치 데이터에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하고,
    상기 ROI는 상기 영상 데이터의 프레임의 식별자, 상기 프레임의 집합 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되고,
    상기 적어도 하나의 고정된 객체는 상기 ROI, 상기 프레임의 집합 및 상기 왜곡 데이터에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되고,
    상기 기준선은 상기 적어도 하나의 고정된 객체, 상기 프레임의 집합, 상기 왜곡 데이터 및 상기 프레임의 식별자에 기초하여 상기 프레임 별로 설정되는,
    방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 GPS 데이터는 서로 다른 시점에서 수신되는 적어도 두 개의 GPS 데이터를 포함하고,
    상기 제2 이동 거리 산출 동작은,
    상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값을 산출하고, 상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값이 기 설정된 오차 값 미만인 경우 상기 적어도 두 개의 GPS 데이터 간 차이 값에 기초하여 상기 제1 이동 거리 및 상기 제2 이동 거리를 산출하는,
    방법.
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