KR20080109173A - 멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 이동하는 차량을 인식하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 목표물의 영상을 카메라를 이용하여 획득하고, 디지털 영상처리기술을 이용하여 목표물의 특징을 추출한 뒤, 각 차종별 형상패턴 정보가 한꺼번에 담긴 가상의 윈도우를 이용하여 추출된 이미지와 비교판단함으로써 한 사이클에 여러 개의 형상패턴을 동시적용하여 좀 더 정확하고 빠르게 다수의 차량을 인식할 수 있는 이동하는 차량을 인식하는 방법에 관한 것이다.

이를 위하여 본 발명은 차종별 형상패턴으로 구성된 멀티패턴의 정보를 저장하는 단계와; 인식하고자하는 이동차량이 포함된 목표영상을 그레이스케일로 변환하는 단계와; 상기 그레이스케일로 변환된 목표영상을 에지이미지를 추출하기 위하여 에지 변환하는 단계와; 상기 추출된 에지이미지상에서 상기 멀티패턴 정보로부터 생성된 멀티패턴마스크를 이동시켜가며 상기 멀티패턴마스크의 각 차종별 패턴과 매칭시키는 패턴 비교 단계와; 상기 패턴 비교단계에서 각 패턴이 서로 유사한 것으로 판별되는 경우, 해당 패턴 정보로부터 차량에 대한 정보를 저장하는 단계; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법을 제공한다.

차량인식, 멀티패턴마스크, 윈도우 추적, 에지필터

Description

멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법{Method for recognizing a vehicle using the multiple pattern mask}

도 1은 본 발명이 적용되는 차량추돌경보장치의 구성을 나타내는 구성도.

도 2는 각 차종별 형상패턴과 멀티패턴을 나타내는 도면.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법을 나타내는 순서도.

도 4는 도 3에 도시된 목표영상 그레이스케일로 변환단계에서의 그레이스케일 변환 과정과 에지 변환단계의 에지 변환 과정을 나타내는 도면.

도 5는 도 3에 도시된 멀티패턴마스크 이동단계를 나타내는 도면.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

10 : 카메라부 20 : 영상획득부

30 : 저장부 40 : 중앙처리부

50 : 경보처리부

본 발명은 이동하는 차량을 인식하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 목표물의 영상을 카메라를 이용하여 획득하고, 디지털 영상처리기술을 이용하여 목표물의 특징을 추출한 뒤, 각 차종별 형상패턴 정보가 한꺼번에 담긴 가상의 윈도우를 이용하여 추출된 이미지와 비교판단함으로써 한 사이클에 여러 개의 형상패턴을 동시적용하여 좀 더 정확하고 빠르게 다수의 차량을 인식할 수 있는 이동하는 차량을 인식하는 방법에 관한 것이다.

일반적으로 한정된 공간밖에 볼 수 없는 인간의 특성 때문에 주변에 어떤 종류의 물체가 어느 방향에 존재하는가에 관한 주변 장애물의 정보를 알려주는 장치가 널리 활용되고 있다.

특히 자동차 분야에서는 첨단안전차량(Advanced Safety Vehicle) 시스템을 점차적으로 적용하여 첨단 전자기술과 제어기술을 이용하고 있으며 얼마나 잘 달릴 수 있는가의 문제를 벗어나 얼마나 안전하게 운전자를 보호할 수 있는가의 문제로 다가서고 있다.

첨단안전차량 관련분야는 차량인식장치의 주요적용대상으로서 초보자의 주차를 돕기 위한 후방 주차 가이드, 위험한 상황에서 브레이크를 작동시켜 충돌을 방지하는 장치, 운전하는 차량의 전방뿐 아니라 후방에서 고속으로 운전자에게 접근하는 차량 및 근거리에 있는 차량의 정보를 운전자에게 알려주는 장치 등 그 적용범위를 넓혀가고 있다.

이러한 장치 중 후방에서 고속으로 이동하는 차량을 인식하기 위한 종래의 영상인식장치는 인식하려는 목표물의 영상을 카메라를 이용하여 획득한 후 영상처 리기술을 이용하여 목표물의 특징을 추출하고, 이 특징과 각 차종별 형상패턴을 이용하여 목표물을 확인하는 영상처리과정을 수행한다. 여기서 대부분의 종래 영상인식장치는 촬영된 목표물영상에 대하여 에지필터(edge filter)와 같은 영상 필터를 적용하여 얻어지는 에지정보에 대하여 각 차종별 형상패턴(pattern)을 순차적으로 적용하여 분석하는 방법을 통해 이동하는 차량을 인식한다.

그러나 이와 같은 종래의 차량인식 방법은 목표물영상의 전체 영역을 형상패턴과 반복적으로 비교하면서 차량을 인식하고 각 차종별 형상패턴을 순차적으로 적용하여 분석하기 때문에 연산시간이 오래 걸리는 문제점이 있다.

본 발명은 상기한 종래기술에 따른 문제점을 해결하기 위한 것이다. 즉, 본 발명의 목적은, 각 차종별 형상패턴 정보가 한꺼번에 담긴 가상의 윈도우를 이용하여 비교판단함으로써 한 사이클에 여러 개의 형상패턴을 동시적용하여 좀 더 정확하고 빠르게 다수의 차량을 인식할 수 있는데에 있다.

상기의 목적을 달성하기 위한 기술적 사상으로서의 본 발명은,

차종별 형상패턴으로 구성된 멀티패턴의 정보를 저장하는 단계와; 인식하고자하는 이동차량이 포함된 목표영상을 그레이스케일로 변환하는 단계와; 상기 그레이스케일로 변환된 목표영상을 에지이미지를 추출하기 위하여 에지 변환하는 단계와; 상기 추출된 에지이미지상에서 상기 멀티패턴 정보로부터 생성된 멀티패턴마스크를 이동시켜가며 상기 멀티패턴마스크의 각 차종별 패턴과 매칭시키는 패턴 비교 단계와; 상기 패턴 비교단계에서 각 패턴이 서로 유사한 것으로 판별되는 경우, 해 당 패턴 정보로부터 차량에 대한 정보를 저장하는 단계; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법을 제공한다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면에 의거하여 상세하게 설명하기로 한다.

먼저, 본 발명의 일실시예에 따른 멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법에 대해 설명하기에 앞서, 본 발명이 적용되는 차량추돌경보장치에 대하여 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명이 적용되는 차량추돌경보장치의 구성을 나타내는 구성도이다.

도시된 바와 같이, 본 발명이 적용되는 차량추돌경보장치는 차량을 포함한 영상을 촬영하는 카메라부(10)와, 카메라부(10)에서 촬영되는 영상으로부터 티지털영상데이터를 획득하는 영상획득부(20)와, 영상획득부(20)로부터 전달받은 영상데이터와 차종별 형상정보가 담긴 멀티패턴을 저장하는 저장부(30)와, 저장부(30)에 저장된 영상데이터를 독출하고 독출된 영상데이터로부터 차량을 인식하는 중앙처리부(40)와, 중앙처리부(40)로부터 전달받은 차량정보에 따라 차량간의 거리 및 경고 등을 경보장치를 통하여 출력해주는 경보처리부(50)를 포함하여 구성된다.

카메라부(10)는 영상을 촬영하는 광학기기로써 후행 차량을 포함한 후방의 영상을 촬영한다.

영상획득부(20)는 카메라부(10)로부터 촬영된 아날로그 영상신호를 입력받아 미리 설정된 초당 프레임(Frame Per Second)과 해상도를 가지는 디지털 영상신호로 변환하여 출력한다.

저장부(30)는 영상획득부(20)로부터 전달받은 디지털 영상신호를 가진 영상데이터를 저장한다. 또한, 차종별 형상패턴이 담긴 멀티패턴을 저장한다. 멀티패턴에 대해서는 후술하여 상세히 설명하기로 한다.

중앙처리부(40)는 저장부(30)에 저장된 영상데이터 즉 영상 프레임을 독출하여, 차량인식 알고리즘을 적용하여 영상 처리를 함으로써 영상 프레임 내에 위치한 차량을 인식하게 된다. 또한, 중앙처리부(40)는 이와 같이 인식된 차량의 정보 중 차량의 위치 정보를 이용하여 차량과의 거리를 산출하고 이에 따라 추돌 위험 여부를 판단한다.

경보처리부(50)는 중앙처리부(40)로부터 전달받은 차량정보에 따라 차량간의 거리 및 경고 등을 경보장치를 통하여 출력해주는 장치이다.

도 2는 각 차종별 형상패턴과 멀티패턴을 나타내는 도면이다.

도시된 바와 같이, 각 차종별 형상패턴과 멀티패턴은 도 2의 (a)와 같이 버스나 트럭의 형상정보가 담긴 형상패턴, 도 2의 (b)와 같이 승용차의 형상정보가 담긴 형상패턴, 도 2의 (c)와 같이 RV 차량이나 봉고의 형상정보가 담긴 형상패턴, 도 2의 (d)와 같이 이 모두를 합친 각 차종별 형상패턴을 포함한 멀티패턴이다.

이와 같이 차종별 형상패턴으로 구성된 멀티패턴의 정보는 저장부(30)에 저장된다. 즉, 각 차종별 형상패턴으로 구성된 멀티패턴의 기하학적 정보를 확인하여 그 값을 저장부(30)에 저장한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법을 나타내는 순서도이고, 도 4는 도 3에 도시된 목표영상 그레이스케일로 변환단계에서의 그레이스케일 변환 과정과 에지 변환단계의 에지 변환 과정을 나타내는 도면이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법은 먼저 인식하고자하는 이동차량이 포함된 목표영상을 카메라부(10)에 의해 촬영한다(S100).

이어서 중앙처리부(40)는 카메라부(10)에 의해 촬영된 컬러영상인 목표영상을 그레이스케일로 변환한다(S110). 이와 같은 변환 과정을 통해 도 4의 (a)와 같은 컬러 목표영상은 도 4의 (b)와 같은 그레이스케일 영상으로 변환된다.

또한, 중앙처리부(40)는 상기 S110 단계로부터 얻어진 그레이스케일 영상으로부터 에지이미지를 추출하기 위하여 에지 변환한다(S120). 이와 같은 에지 변환 과정을 통해 도 4의 (b)와 같은 그레이스케일로 변환된 목표영상은 도 4의 (c)와 같은 이진화된 색상 정보로 구성된 에지 영상으로 변환되는데 에지 변환에 사용되는 에지필터로는 에지 검출 성능이 우수한 소벨 에지 필터(Sobel Edge Filter)를 사용하는 것이 바람직하다. 소벨 에지 필터를 이용하는 경우, 필터 임계값을 미리 설정하고 임계값보다 작은 명도값을 가지는 지점은 0의 값으로 변환하고 그보다 큰 명도값을 가지는 지점은 1의 값으로 변환함으로써, 목표영상에 대한 이진화된 에지 정보를 얻게 된다. 여기서 상기 임계값은 50 ∼ 60으로 설정하는 것이 바람직하다.

이후 상기 S120 단계로부터 추출된 에지이미지 대하여 윈도우 추적(Window Tracking) 방법을 적용하여 멀티패턴 정보로부터 생성된 가상의 윈도우인 멀티패턴마스크를 이동시킨다(S130). 여기서, 윈도우 추적방법이란, 영상 이미지 상에 특정패턴의 가상 윈도우(Virtual Window)를 이동시켜가며 영상 이미지 전체 영역을 스캔하면서, 가상 윈도우 내의 영상 영역에 대한 특징을 산출하는 방법으로서, 이에 대해서는 후술하여 상세히 설명하기로 한다.

또한, 멀티패턴마스크는 앞서 설명한 각 차종별 형상패턴이 포함된 멀티패턴의 정보를 이용하여 생성되는 가상의 윈도우로써, 수직방향에 따른 원근감을 고려하여 에지이미지상의 차량 크기에 맞게 멀티패턴의 크기를 재조정한 것이다.

상기 S130 단계에서 멀티패턴마스크를 이동시키는 경우 상기 추출된 에지이미지상에서 멀티패턴마스크 윤곽선과 겹쳐지는 영역과, 상기 멀티패턴마스크의 각 차종별 패턴과 비교한다(S140). 즉, 멀티패턴마스크의 각 차종별 패턴과 매칭시키는 패턴 비교단계는 멀티패턴마스크에 포함된 해당 차종의 윤곽선으로 이루어진 가상의 이미지에 대한 화소별 이진값의 합과, 상기 윤곽선과 겹쳐지는 에지이미지 영역의 화소별 이진값의 합을 비교한다. 이로부터 상기 에지이미지 영역의 화소별 이진값의 합 대비 가상 이미지의 화소별 이진값의 합에 대한 비율이 기설정된 임계치 이상일 경우, 상기 멀티패턴마스크가 위치한 에지이미지 영역의 패턴과 해당 차종의 패턴이 유사한 것으로 판단한다. 여기서 상기 임계치 값이 70% 이상일 경우 유사한 것으로 판단하는 것이 바람직하다.

상기 패턴 비교단계(S140)에서 패턴이 서로 유사한 것으로 판별되는 경우, 해당 패턴 정보로부터 차량에 대한 정보(차종, 차량의 위치 등)를 저장한다(S150).

최종적으로 에지이미지의 전체 영역에 대한 멀티패턴마스크의 이동이 완료되었는지를 판단하여(S160), 멀티패턴마스크의 이동이 완료된 경우 차량인식과정을 종료하고 그렇지 않은 경우 상기 S130 단계로 이동하여 계속 유사패턴을 검색한다.

도 5는 도 3에 도시된 멀티패턴마스크 이동단계를 나타내는 도면이다.

이하, 영상 이미지의 좌측 하단을 원점으로 하고 가로 방향을 x축, 세로 방향을 y축으로 하는 2차원 좌표계를 설정하고, 도 5를 참조하여 전술한 멀티패턴마스크 이동단계(S130)에 대하여 상세히 설명하기로 한다.

먼저, 카메라의 초점거리 및 장착 각도와 실제 차량의 폭을 고려하여 가상의 윈도우인 멀티패턴마스크의 초기 크기를 결정한다.

이후, 에지이미지의 원점에 멀티패턴마스크의 좌측 하단 꼭짓점을 위치시키고, 멀티패턴마스크를 일정 간격씩 이동시켜가며 각 위치에서 매칭하는 윈도우 추적을 수행한다. 여기서, 도 5의 (a)에서와 같이, 먼저 에지이미지의 원점에 멀티패턴마스크의 좌측 하단 꼭짓점을 위치시키고 멀티패턴마스크를 x좌표 방향으로 일정 간격(Δx)만큼 이동시킨다.

x좌표 방향으로 이동하던 멀티패턴마스크가 에지이미지의 우측 끝에 이르면 도 5의 (b)와 같이, y좌표 방향으로 일정간격(Δy)만큼 이동시키는 동시에, 주행차량과 가까운 에지이미지의 아랫부분에서 주행차량과 먼 에지이미지의 윗부분으로 갈수록 차량이미지가 작아지므로 원근감을 고려하여 멀티패턴마스크의 크기를 일정 비율로 감소시켜 다시 초기의 x좌표 위치부터 좌에서 우로 멀티패턴마스크를 이동시킨다.

이와 같이 멀티패턴마스크를 이동시켜가며 해당 위치에서 매칭하고, 에지이미지 전체 영역에 대한 멀티패턴마스크의 이동 및 매칭이 완료된 경우 도 5의 (c)에 도시된 바와 같이, 차량정보(차종, 차량의 위치 등)를 인식하게 된다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.

이상에서와 같이, 본 발명에 의하면 각 차종별 형상패턴 정보가 한꺼번에 담긴 가상의 멀티패턴마스크를 이용하여 에지이미지와 비교판단함으로써 시스템의 속도저하 없이 한 사이클에 여러 개의 형상패턴을 동시적용할 수 있고, 좀 더 정확하고 빠르게 다수의 차량을 한번에 인식할 수 있는 효과가 있다.

Claims (2)

1. 차종별 형상패턴으로 구성된 멀티패턴의 정보를 저장하는 단계;

   인식하고자하는 이동차량이 포함된 목표영상을 그레이스케일로 변환하는 단계;

   상기 그레이스케일로 변환된 목표영상을 에지이미지를 추출하기 위하여 에지 변환하는 단계;

   상기 추출된 에지이미지상에서 상기 멀티패턴 정보로부터 생성된 멀티패턴마스크를 이동시켜가며 상기 멀티패턴마스크의 각 차종별 패턴과 매칭시키는 패턴 비교 단계;

   상기 패턴 비교단계에서 각 패턴이 서로 유사한 것으로 판별되는 경우, 해당 패턴 정보로부터 차량에 대한 정보를 저장하는 단계;

   를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 멀티패턴마스크의 각 차종별 패턴과 매칭시키는 패턴 비교단계는,

   상기 멀티패턴마스크에 포함된 해당 차종의 윤곽선으로 이루어진 가상의 이미지에 대한 화소별 이진값의 합과, 상기 윤곽선과 겹쳐지는 에지이미지 영역의 화소별 이진값의 합을 비교하는 단계와;

   상기 에지이미지 영역의 화소별 이진값의 합 대비 가상 이미지의 화소별 이진값의 합에 대한 비율이 기설정된 임계치 이상일 경우 상기 멀티패턴마스크가 위치한 에지이미지 영역의 패턴과 해당 차종의 패턴이 유사한 것으로 판단하는 단계;

   를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀티패턴마스크를 이용한 이동차량인식방법.

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