KR20110111668A - Lane recognition apparatus and method of recognition lane thereof - Google Patents

Lane recognition apparatus and method of recognition lane thereof Download PDF

Info

Publication number
KR20110111668A
KR20110111668A KR1020100030855A KR20100030855A KR20110111668A KR 20110111668 A KR20110111668 A KR 20110111668A KR 1020100030855 A KR1020100030855 A KR 1020100030855A KR 20100030855 A KR20100030855 A KR 20100030855A KR 20110111668 A KR20110111668 A KR 20110111668A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
lane
area
detecting
vehicle
detected
Prior art date
Application number
KR1020100030855A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR101169338B1 (en
Inventor
양영일
이덕기
김도현
Original Assignee
경상대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 경상대학교산학협력단 filed Critical 경상대학교산학협력단
Priority to KR1020100030855A priority Critical patent/KR101169338B1/en
Publication of KR20110111668A publication Critical patent/KR20110111668A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101169338B1 publication Critical patent/KR101169338B1/en

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
    • B60W40/105—Speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W50/08—Interaction between the driver and the control system
    • B60W50/14—Means for informing the driver, warning the driver or prompting a driver intervention
    • B60W2050/143—Alarm means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
    • B60W2520/10—Longitudinal speed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2400/00—Special features of vehicle units
    • B60Y2400/30—Sensors
    • B60Y2400/303—Speed sensors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2400/00—Special features of vehicle units
    • B60Y2400/90—Driver alarms

Abstract

차선 인식 장치가 개시된다. 본 차선 인식 장치는, 차량 전방의 도로 영상을 촬상하여 컬러 이미지를 생성하는 촬상부, 컬러 이미지의 도로 소실 라인(vanish line)을 검출하고, 검출된 도로 소실 라인의 하부 영역에 대해서 수평하게 분할된 복수의 도로 영역으로 구분하는 영역 생성부, 구분된 복수의 도로 영역 각각의 차선을 병렬적으로 검출하는 차선 검출부, 및, 검출된 복수의 차선을 병합하여 차량 전방의 차선을 인식하는 차선 인식부를 포함한다. A lane recognizing apparatus is disclosed. The lane detecting apparatus is configured to detect an image of a road image in front of a vehicle to generate a color image, to detect a vanish line of a color image, and to divide the horizontal image with respect to a lower region of the detected road loss line. A region generating unit for dividing the plurality of road regions, a lane detecting unit for detecting lanes of each of the divided plurality of road regions in parallel, and a lane recognizing unit for merging the plurality of detected lanes to recognize a lane in front of the vehicle do.

Description

차선 인식 장치 및 차선 인식 방법{LANE RECOGNITION APPARATUS AND METHOD OF RECOGNITION LANE THEREOF}Lane Recognition Device and Lane Recognition Method {LANE RECOGNITION APPARATUS AND METHOD OF RECOGNITION LANE THEREOF}

본 발명은 차선 인식 장치 및 차선 인식 방법에 관한 것으로, 구체적으로, 촬상된 컬러 이미지를 복수의 영역으로 구분하고, 구분된 영역을 이용하여 차선을 검출함으로써 보다 신속하고 보다 정확하게 차선을 인식할 수 있는 차선 인식 장치 및 차선 인식 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a lane recognizing apparatus and a lane recognizing method. Specifically, a lane can be recognized more quickly and accurately by dividing a captured color image into a plurality of areas and detecting a lane using the divided areas. A lane recognizing apparatus and a lane recognizing method.

최근의 차량에는 운전자의 안전을 도모하기 위한 안전장치나 운전의 편의를 다양한 부가장치, 주행장치 등이 적용되고 있다. 이와 같은 부가 장치 중 차선이탈 방지장치는 전방의 영상을 촬영하고, 촬영된 영상에서 일정 거리 전방에 있는 차선과 차량의 위치를 계산하여 자동차가 차선을 이탈하는지를 판단하고 일정 거리를 이탈하는 경우 경보음을 울려 사용자에게 알려 주는 장치이다. Recently, various additional devices, driving devices, and the like have been applied to a safety device for driving a driver and convenience of driving. Among these additional devices, the lane departure prevention apparatus captures an image of the front and calculates the position of the lane and the vehicle in front of the predetermined distance from the captured image to determine whether the vehicle leaves the lane, and an alarm sound when the vehicle departs from the predetermined distance. Is a device that notifies the user by ringing.

종래의 차선 이탈 방지 장치는 차선 또는 마커 등에 대한 인식을 수행하기 위하여 흑백 정보를 가지고 일반도로와 도로 위 차선과의 그레이 레벨에서 그 차이를 기준으로 차선을 인식하였다. The conventional lane departure prevention apparatus recognizes a lane based on the difference in gray level between a general road and a lane on a road with black and white information in order to perform recognition of a lane or a marker.

그러나 흑백 영상에서는 황색 차선이 도로 표면과 거의 구별될 수 없거나 흰색 차선과 유색 차선을 구분하기 어려운 점에 있었다. 구체적으로, 황색 차선의 경우, 콘크리트 표면과 같이 밝은 도료 표면에서는 황색 차선의 밝기와 도료 표면의 밝기가 거의 같다는 점에서, 콘크리트 도로 상의 황색 차선을 검출하기 용이하지 않았다. However, in black and white images, yellow lanes were hardly distinguishable from the road surface, or white lanes and colored lanes were difficult to distinguish. Specifically, in the case of the yellow lane, the yellow lane on the concrete road was not easy to detect because the brightness of the yellow lane and the brightness of the paint surface were almost the same on the bright paint surface such as the concrete surface.

이와 같은 점을 해결하기 위하여 컬러 영상을 이용하여 차선을 검출하는 경우, 컬러 영상은 흑백 영상에 비하여 큰 데이터 양을 가진다는 점에서 차선 검출 속도가 늦어지는 단점이 있었다. 이러한 단점을 극복하고자 종래에는 입력 영상의 크기를 줄여 차선을 인식하였다. 그러나 입력 영상의 크기를 줄여 차선을 인식하는 경우, 도로 정보 및 차선 정보의 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. In order to solve such a problem, when detecting a lane using a color image, the lane detection speed is slow in that the color image has a larger data amount than the black and white image. In order to overcome these drawbacks, a lane is recognized in the related art by reducing the size of an input image. However, when the lane is recognized by reducing the size of the input image, there is a problem in that the accuracy of the road information and the lane information is inferior.

따라서, 본 발명의 목적은 촬상된 컬러 이미지를 복수의 영역으로 구분하고, 구분된 영역을 이용하여 차선을 검출함으로써 보다 신속하고 보다 정확하게 차선을 인식할 수 있는 차선 인식 장치 및 차선 인식 방법을 제공하는 데 있다. Accordingly, an object of the present invention is to provide a lane recognizing apparatus and a lane recognizing method capable of recognizing a lane more quickly and accurately by dividing a captured color image into a plurality of areas and detecting a lane using the divided areas. There is.

이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 차선 인식 장치는, 차량 전방의 도로 영상을 촬상하여 컬러 이미지를 생성하는 촬상부, 상기 컬러 이미지의 도로 소실 라인(vanish line)을 검출하고, 상기 검출된 도로 소실 라인의 하부 영역에 대해서 수평하게 분할된 복수의 영역으로 구분하는 영역 생성부, 상기 구분된 복수의 영역 각각의 차선을 병렬적으로 검출하는 차선 검출부, 및, 상기 검출된 복수의 차선을 병합하여 상기 차량 전방의 차선을 인식하는 차선 인식부를 포함한다. The lane detection apparatus of the present invention for achieving the above object, the image pickup unit for generating a color image by imaging the road image in front of the vehicle, detecting the vanish line of the color image (vanish line), A region generating unit for dividing a plurality of regions divided horizontally with respect to a lower region of a road disappearing line, a lane detecting unit for detecting lanes of each of the divided plurality of regions in parallel, and merging the detected plurality of lanes And a lane recognizing unit recognizing a lane in front of the vehicle.

이 경우, 상기 영역 생성부는, 상기 도로 소실 라인 하부 영역에 대해서 수직 방향으로 안전 영역(safe zone), 경고 영역(warning zone), 위급 영역(emergency zone) 및 사고 영역(dead zone)으로 구분하는 것이 바람직하다. In this case, the area generating unit may be divided into a safety zone, a warning zone, an emergency zone, and a dead zone in a vertical direction with respect to the area under the road disappearing line. desirable.

이 경우, 상기 안전 영역, 경고 영역, 위급 영역, 사고 영역은 동일한 이미지 높이를 갖는 것이 바람직하다. In this case, the safety zone, warning zone, emergency zone, and accident zone preferably have the same image height.

한편, 본 차선 인식 장치는, 상기 차량의 속도를 감지하는 속도 감지부를 더 포함하고, 상기 영역 생성부는, 상기 감지된 차량의 속도에 기초하여 상기 안전 영역, 경고 영역, 위급 영역, 사고 영역의 이미지 높이를 조정하여 구분하는 것이 바람직하다. Meanwhile, the lane recognizing apparatus further includes a speed detector configured to detect a speed of the vehicle, and the area generator includes an image of the safety area, the warning area, the emergency area, and the accident area based on the detected speed of the vehicle. It is desirable to adjust the height to distinguish.

한편, 상기 차선 검출부는, 상기 분할된 영역 내의 R, G, B 색상 값을 이용하여 흰색 차선을 검출하는 흰색 차선 검출부, 상기 분할된 영역 내의 Cb, Cr 색상 값을 이용하여 유색 차선을 검출하는 유색 차선 검출부, 상기 검출된 흰색 차선 및 황색 차선에 대한 윤곽선을 검출하는 엣지 검출부, 및 상기 윤곽선이 특정 각도의 직선 성분인지를 파악하여 차선으로 인식하는 허프 변환부를 포함한다. On the other hand, the lane detection unit, the white lane detection unit for detecting the white lane using the R, G, B color values in the divided region, the colored lane for detecting the colored lane using the Cb, Cr color values in the divided region A lane detection unit, an edge detection unit for detecting contours of the detected white lanes and yellow lanes, and a Hough transform unit for identifying whether the outline is a linear component of a specific angle and recognizing it as a lane.

한편, 본 차선 인식 장치는, 상기 인식된 차량 전방의 차선 내에 다른 차량을 검출하는 차량 검출부, 상기 차량의 속도를 감지하는 속도 감지부, 및, 상기 감지된 속도 및 상기 검출된 다른 차량의 위치 영역에 기초하여 위험을 운전자에게 경고하는 경고부를 더 포함한다. Meanwhile, the lane recognizing apparatus may include a vehicle detector configured to detect another vehicle in a lane in front of the recognized vehicle, a speed detector configured to detect the speed of the vehicle, and the detected speed and the location area of the detected other vehicle. It further includes a warning unit for warning the driver of the risk based on the.

한편, 상기 차선 인식부는, 차선이 인식되지 않은 영역이 존재하는 경우, 차선이 인식된 다른 영역 및 GPS 정보를 기초로 해당 영역에 대한 가상 차선을 생성하고, 인식된 차선 및 상기 생성된 가상 차선을 병합하는 것이 바람직하다. On the other hand, when there is an area in which the lane is not recognized, the lane recognizing unit generates a virtual lane for the corresponding area based on other areas in which the lane is recognized and GPS information, and generates the recognized lane and the generated virtual lane. It is desirable to merge.

한편, 상기 영역 생성부는 VHDL로 구현되는 것이 바람직하다. On the other hand, the region generation unit is preferably implemented in VHDL.

한편, 본 실시예에 따른 차선 인식 방법은, 차량 전방의 도로 영상을 촬상하여 컬러 이미지를 생성하는 단계, 상기 컬러 이미지의 도로 소실 라인(vanish line)을 검출하는 단계, 상기 검출된 도로 소실 라인의 하부 영역에 대해서 수평하게 분할된 복수의 영역으로 구분하는 단계, 상기 구분된 복수의 도로 각각의 차선을 병렬적으로 검출하는 단계, 및, 상기 검출된 복수의 차선을 병합하여 상기 차량 전방의 차선을 인식하는 단계를 포함한다. Meanwhile, the lane recognizing method according to the present embodiment may include generating a color image by capturing a road image in front of the vehicle, detecting a vanish line of the color image, and detecting the detected road loss line. Dividing a plurality of areas horizontally divided with respect to a lower area, detecting lanes of each of the plurality of divided roads in parallel, and merging the detected plurality of lanes to divide a lane in front of the vehicle Recognizing.

이 경우, 상기 구분하는 단계는, 상기 도로 소실 라인 하부 영역에 대해서 수직 방향으로 동일한 이미지 높이를 갖는 안전 영역(safe zone), 경고 영역(warning zone), 위급 영역(emergency zone) 및 사고 영역(dead zone)으로 구분하는 것이 바람직하다. In this case, the dividing may include a safety zone, a warning zone, an emergency zone and an accident zone having the same image height in the vertical direction with respect to the area under the road disappearing line. zone).

한편, 상기 차선을 검출하는 단계는, 상기 분할된 영역 내의 R, G, B 색상 값을 이용하여 흰색 차선을 검출하는 단계, 상기 분할된 영역 내의 Cb, Cr 색상 값을 이용하여 유색 차선을 검출하는 단계, 상기 검출된 흰색 차선 및 황색 차선에 대한 윤곽선을 검출하는 단계, 및, 상기 윤곽선이 특정 각도의 직선 성분인지를 파악하여 차선으로 인식하는 단계를 포함한다. The detecting of the lane may include detecting a white lane using R, G, and B color values in the divided area, and detecting a colored lane using Cb and Cr color values in the divided area. The method may include detecting contours of the detected white lanes and yellow lanes, and identifying whether the contour line is a linear component of a specific angle and recognizing the lane as a lane.

이상과 같이 본 실시예에 따른 차선 인식 장치 및 차선 인식 방법은 컬러 이미지를 이용하여 차선을 검출한다는 점에서 흰색, 황색, 초록색 등의 다양한 색깔의 차선을 구분하여 인식할 수 있다. As described above, the lane recognizing apparatus and the lane recognizing method according to the present exemplary embodiment may distinguish and recognize lanes of various colors such as white, yellow, and green in that the lane is detected using a color image.

또한, 본 실시예에 따른 차선 인식 장치 및 차선 인식 방법은 입력된 컬러 이미지를 복수의 영역으로 구분하여 차선 인식 과정을 수행한다는 점에서, 도로 정보 및 차선 정보의 정확성이 향상된다. Further, in the lane recognizing apparatus and the lane recognizing method according to the present embodiment, the lane recognition process is performed by dividing the input color image into a plurality of areas, thereby improving the accuracy of the road information and the lane information.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 2는 도 1의 표시부에 표시되는 사용자 인터페이스 창의 예를 나타내는 도면, 그리고,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 1 is a block diagram showing a configuration of a lane recognizing apparatus according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a user interface window displayed on the display unit of FIG. 1, and
3 is a flowchart illustrating a lane recognition method according to an embodiment of the present invention.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 보다 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치를 도시한 블록도이다. 1 is a block diagram illustrating a lane recognizing apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 차선 인식 장치(100)는 촬상부(110), 영역 생성부(120), 차선 검출부(130), 차선 인식부(140), 차량 검출부(150), 속도 감지부(160), 경고부(170), 표시부(180) 및 제어부(190)로 구성될 수 있다. Referring to FIG. 1, the apparatus 100 for detecting lanes includes an image capturing unit 110, an area generating unit 120, a lane detecting unit 130, a lane detecting unit 140, a vehicle detecting unit 150, and a speed detecting unit ( 160, a warning unit 170, a display unit 180, and a controller 190.

촬상부(110)는 차량 전방의 도로 영상을 촬상하여 컬러 이미지를 생성한다. 구체적으로, 촬상부(110)는 CCD 또는 CMOS 소자를 이용하여 차량 전방의 도로 영상을 촬상할 수 있다. 이와 같은 촬상부(110)는 차량 전방의 도로 영상을 촬상하기 위하여 차량의 대쉬보드 등과 같은 차량의 전방에 배치될 수 있다. 한편, 본 실시예에서는 촬상부(110)에 구비되는 CCD 또는 CMOS 소자를 이용하여 도로 영상을 촬상하는 실시예에 대해서만 설명하였지만, 구현시에는 외부 카메라로부터 영상을 입력받는 형태로도 구현될 수 있다. The imaging unit 110 generates a color image by capturing a road image in front of the vehicle. In detail, the imaging unit 110 may capture a road image in front of the vehicle by using a CCD or a CMOS device. The imaging unit 110 may be disposed in front of a vehicle such as a dashboard of the vehicle in order to capture a road image in front of the vehicle. Meanwhile, in the present embodiment, only an embodiment of capturing a road image by using a CCD or CMOS device included in the image capturing unit 110 has been described. However, the embodiment may be implemented by receiving an image from an external camera. .

영역 생성부(120)는 컬러 이미지의 도로의 소실 라인(vanish line)을 검출하고, 검출된 도로 소실 라인의 하부 영역을 수직 방향으로 수평하게 분할된 복수의 영역으로 구분할 수 있다. 구체적으로, 영역 생성부(120)는 촬상부(110)를 통하여 입력된 컬러 이미지 상에 존재하는 도로 소실 라인을 검출하고, 검출된 도로 소실 라인의 경계 아래의 영역을 도 2에 도시된 바와 같이 안전 영역(safe zone), 경고 영역(warning zone), 위급 영역(emergency zone) 및 사고 영역(dead zone)으로 구분할 수 있다. The area generator 120 may detect vanish lines of roads of the color image, and may divide the lower areas of the detected road disappearing lines into a plurality of areas horizontally divided in the vertical direction. Specifically, the area generating unit 120 detects the road disappearing line existing on the color image input through the imaging unit 110, and shows the area under the boundary of the detected road disappearing line as shown in FIG. 2. It may be divided into a safe zone, a warning zone, a warning zone, and a dead zone.

그리고, 영역 생성부(120)는 구분된 영역을 기초로 컬러 이미지를 분할하고, 분할된 컬러 이미지를 차선 검출부(130)에 전달할 수 있다. 이와 같은 영역 생성부(120)는 구현시에 VHDL(VHSIC Hardware Description Languae) 등과 같은 영상 처리용 칩으로 구현될 수 있다. In addition, the area generator 120 may segment the color image based on the divided area and transmit the divided color image to the lane detection unit 130. The region generating unit 120 may be implemented as an image processing chip such as a VHSL (VHSIC Hardware Description Languae).

차선 검출부(130)는 구분된 복수의 도로 영역 각각에 포함된 차선을 검출한다. 구체적으로, 차선 검출부(130)는 흰색 차선 검출부(131), 유색 차선 검출부(132), 엣지 검출부(133), 허프 변환부(134)로 구성될 수 있다. The lane detecting unit 130 detects lanes included in each of the divided road regions. In detail, the lane detector 130 may include a white lane detector 131, a colored lane detector 132, an edge detector 133, and a hough converter 134.

흰색 차선 검출부(131)는 분할된 영역 내의 R(Red), G(Green), B(Blue) 색상 값을 이용하여 분할된 영역 내의 흰색 영역을 검출할 수 있다. 구체적으로, 흰색 차선 검출부(131)는 영역 생성부(120)에서 제공된 분할된 영역 이미지 내에 흰색 영역을 검출할 수 있다. The white lane detection unit 131 may detect a white area in the divided area by using R (Red), G (Green), and B (Blue) color values in the divided area. In detail, the white lane detection unit 131 may detect a white area in the divided area image provided by the area generation unit 120.

유색 차선 검출부(132)는 분할된 영역 내의 Cb, Cr 색상 값을 이용하여 분할된 영역 내의 황색, 초록색 영역을 검출할 수 있다. 구체적으로, 유색 차선 검출부(132)는 영역 생성부(120)에서 제공된 분할된 영역 이미지 내에 황색 및 초록색 영역을 검출할 수 있다. The colored lane detection unit 132 may detect yellow and green areas in the divided areas by using Cb and Cr color values in the divided areas. In detail, the colored lane detection unit 132 may detect yellow and green areas in the divided area image provided by the area generation unit 120.

엣지 검출부(133)는 흰색 차선 검출부(131) 및 유색 차선 검출부(132)에서 검출된 해당 영역에 대한 윤곽선을 검출할 수 있다. 구체적으로, 엣지 검출부(133)는 캐니 엣지(Canny Edge) 방법을 이용하여 흰색 차선 검출부(131)에서 검출된 흰색 영역 및 유색 차선 검출부(132)에서 검출된 유색 영역에 대한 윤곽선을 검출할 수 있다. 이때 엣지 검출부(133)는 검출된 윤곽선 중 일반적인 차선의 형상과 다른 윤곽선을 갖는 영역에 대해서는 필터링을 수행할 수 있다. The edge detector 133 may detect an outline of a corresponding area detected by the white lane detector 131 and the colored lane detector 132. In detail, the edge detector 133 may detect contours of the white area detected by the white lane detection unit 131 and the colored area detected by the colored lane detection unit 132 using the Canny Edge method. . In this case, the edge detector 133 may perform filtering on an area having an outline different from the shape of the general lane among the detected outlines.

허프 변환부(134)는 윤곽선이 특정 각도의 직선 성분인지를 파악하여 차선으로 인식할 수 있다. 구체적으로, 허프 변환부(134)는 엣지 검출부(133)에서 검출된 윤곽선이 이미지 하부에서 상부로 연결되는 직선인지를 허프 변환(Hough Transform)을 이용하여 파악하고, 하부에서 상부로 연결되는 직선의 경우 차선으로 검출할 수 있다. The Hough transform unit 134 may recognize whether the contour line is a linear component of a specific angle and recognize it as a lane. In detail, the Hough transform unit 134 determines whether the outline detected by the edge detector 133 is a straight line connected from the bottom of the image to the top by using a Hough transform, If it is a lane can be detected.

구현시에 이와 같은 흰색 차선 검출부(131), 유색 차선 검출부(132), 엣지 검출부(133), 허프 변환부(134)는 복수개 영역의 개수에 대응되는 개수만큼 구비되어, 복수의 영역에 대해서 병렬적으로 차선을 검출하는 형태로 구현될 수 있다. 또는 각각의 흰색 차선 검출부(131), 유색 차선 검출부(132), 엣지 검출부(133), 허프 변환부(134) 각각이 병렬적으로 복수의 영역을 처리하는 형태로도 구현될 수 있다. In the implementation, the white lane detecting unit 131, the colored lane detecting unit 132, the edge detecting unit 133, and the hough converting unit 134 are provided in the number corresponding to the number of the plurality of areas, and parallel to the plurality of areas. For example, the vehicle may be implemented in a form of detecting a lane. Alternatively, each of the white lane detecting unit 131, the colored lane detecting unit 132, the edge detecting unit 133, and the hough converting unit 134 may be implemented to process a plurality of areas in parallel.

차선 인식부(140)는 검출된 복수의 차선을 병합하여 차량 전방의 차선을 인식한다. 구체적으로, 차선 인식부(140)는 차선 검출부(130)에서 검출된 차선을 구분된 영역의 순서에 맞게 연결하여 차량 전방의 차선을 인식할 수 있다. The lane recognizing unit 140 merges the plurality of detected lanes to recognize a lane in front of the vehicle. In detail, the lane recognizing unit 140 may recognize the lane in front of the vehicle by connecting the lanes detected by the lane detecting unit 130 in the order of the divided regions.

한편, 촬상된 이미지 상에 다른 차량이 존재하거나, 촬상 조건에 따라 차선이 검출되지 않는 영역이 존재할 수 있다. 이 경우, 차선 인식부(140)는 차선이 인식된 다른 영역 및 GPS 정보를 이용하여 차선이 검출되지 않은 영역에 대한 가상 차선을 생성하고, 생성된 가상 차선과 차선 검출부(130)에서 검출된 차선을 병합하여 차량 전방의 차선을 인식할 수 있다. Meanwhile, another vehicle may exist on the captured image, or an area where a lane is not detected may exist according to an imaging condition. In this case, the lane recognizing unit 140 generates a virtual lane for the area where the lane is not detected using the other area where the lane is recognized and the GPS information, and the generated virtual lane and the lane detected by the lane detecting unit 130. Can be merged to recognize the lane in front of the vehicle.

차량 검출부(150)는 인식된 차량 전방의 차선 내에 다른 차량이 존재하는지를 검출할 수 있다. 구체적으로, 차량 검출부(150)는 차선 인식부(140)에서 인식된 차선 내의 이미지 영역에 차량이 있는지 여부를 검출할 수 있다. 본 실시 예에서는 차량을 검출하는 실시예에 대해서만 설명하였지만, 차량에 한정되는 것은 아니다. The vehicle detector 150 may detect whether another vehicle exists in the lane in front of the recognized vehicle. In detail, the vehicle detector 150 may detect whether the vehicle is located in the image area within the lane recognized by the lane recognizer 140. In the present embodiment, only an embodiment for detecting a vehicle is described, but the present invention is not limited to the vehicle.

속도 감지부(160)는 현재 운행 차량의 속도를 감지한다. 구체적으로, 속도 감지부(160)는 GPS 정보, 차량의 계기판의 정보 등을 수신하여 현재 운행 차량의 속도를 파악할 수 있다. 구현시에는 별도의 속도 측정 센서를 이용하여 차량의 속도를 감지할 수도 있다. The speed detector 160 detects the speed of the current driving vehicle. In detail, the speed sensor 160 may receive GPS information, information on a dashboard of the vehicle, and determine the speed of the current driving vehicle. In an implementation, a separate speed measurement sensor may be used to detect the speed of the vehicle.

경고부(170)는 감지된 속도 및 검출된 다른 차량의 위치 영역에 기초하여 위험을 운전자에게 경고할 수 있다. 구체적으로, 경고부(170)는 차량 검출부(150)에서 감지된 다른 차량이 경고 영역, 위급 영역, 사고 영역에 있는 경우, 경고음 또는 경고 메시지를 운전자에게 알릴 수 있다. The warning unit 170 may warn the driver of a danger based on the detected speed and the detected location area of the other vehicle. In detail, the warning unit 170 may notify the driver of a warning sound or a warning message when another vehicle detected by the vehicle detecting unit 150 is in a warning area, an emergency area, or an accident area.

한편, 현재 차량이 정차 또는 저속 주행 중인 경우에는 다른 차량이 경고 영역, 위급 영역, 사고 영역에 있는 경우에도 경고를 할 필요가 없는 경우가 있다. 이러한 점에서, 경고부(170)는 속도 감지부(160)에서 감지된 속도를 참고하여 경고음 또는 경고 메시지를 알릴 수 있다. On the other hand, when the vehicle is stopped or running at low speed, there is a case where it is not necessary to warn even when another vehicle is in the warning area, emergency area or accident area. In this regard, the warning unit 170 may notify a warning sound or a warning message by referring to the speed detected by the speed detecting unit 160.

표시부(180)는 인식된 차선을 표시할 수 있다. 구체적으로, 표시부(180)는 촬상부(110)에서 촬상된 컬러 이미지를 표시하고, 차선 인식부(140)에서 인식된 차선을 오버랩하여 표시할 수 있다. 표시부(180)에서 표시될 수 있는 사용자 인터페이스 창의 예에 대해서는 도 2를 참고하여 후술한다. The display unit 180 may display the recognized lane. In detail, the display unit 180 may display the color image captured by the image capturing unit 110 and display the overlapping lanes recognized by the lane recognizing unit 140. An example of a user interface window that may be displayed on the display unit 180 will be described later with reference to FIG. 2.

그리고, 표시부(180)는 다른 차량이 경고 영역, 위급 영역, 사고 영역에 있는 경우, 경고 메시지를 사용자 인터페이스 창에 표시할 수도 있다. The display unit 180 may display a warning message in a user interface window when another vehicle is in a warning area, an emergency area, or an accident area.

제어부(190)는 차선 인식 장치(100) 내의 각 구성을 제어한다. 구체적으로, 차량 운행이 시작되는 경우, 촬상부(110)가 차량의 전방을 촬상하도록 제어하고, 촬상된 이미지를 통하여 차선이 인식되도록 영역 생성부(120), 차선 검출부(130) 및 차선 인식부(140) 등을 제어할 수 있다. The controller 190 controls each component in the lane recognizing apparatus 100. In detail, when vehicle driving starts, the image capturing unit 110 controls the image capturing of the front of the vehicle, and the area generating unit 120, the lane detecting unit 130, and the lane recognizing unit are configured to recognize the lane through the captured image. 140 can be controlled.

따라서, 본 실시예에 따른 차선 인식 장치는 촬상된 이미지에 대한 스케일링을 수행하지 않고, 복수의 영역으로 구분하여 차선 인식한다는 점에서, 도로 정보 및 차선 정보의 정확성이 향상된다. Accordingly, the lane recognizing apparatus according to the present embodiment improves the accuracy of the road information and the lane information in that the lane recognition is performed by dividing the captured image into a plurality of areas without performing scaling on the captured image.

또한, 컬러 이미지를 이용하여 차선을 인식한다는 점에서, 흰색 차선뿐만 아니라 황색 차선, 초록 차선에 대해서도 용이하게 검출할 수 있게 된다. In addition, since the lane is recognized using the color image, not only the white lane but also the yellow lane and the green lane can be easily detected.

도 2는 도 1의 표시부에 표시되는 사용자 인터페이스 창의 예를 나타내는 도면이다. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a user interface window displayed on the display unit of FIG. 1.

도 2를 참고하면, 사용자 인터페이스 창은 수직 방향으로 수평하게 분할된 복수의 영역을 포함한다. 구체적으로, 사용자 인터페이스 창은 도로 소실 라인(202)을 기준으로 도로 소실 라인(202)의 하부 영역이 수평하게 분할된 안전 영역(203), 경고 영역(204), 위급 영역(205), 사고 영역(206)을 포함한다. 그리고, 각각의 영역은 검출된 차선을 포함한다. Referring to FIG. 2, the UI window includes a plurality of areas divided horizontally in a vertical direction. In detail, the user interface window includes a safety area 203, a warning area 204, an emergency area 205, and an accident area in which a lower area of the road disappearing line 202 is horizontally divided based on the road disappearing line 202. 206. Each area includes the detected lanes.

구체적으로, 안전 영역(203)은 안전 영역(203) 내의 우측 차선인 SR(Safe zone Right)과 좌측 차선인 SL(Safe zone Left)을 표시한다. 이러한 안전 영역(203)은 현재의 차량과 충분하게 떨어진 거리인바, 다른 차량이 안전 영역(203) 상에 위치하는 경우에도, 차선 인식 장치(100)는 별도의 경고 음성이나 경고음을 출력하지 않는다. Specifically, the safety zone 203 indicates a safety zone right (SR) that is a right lane and a safety zone left (SL) that is a left lane within the safety zone 203. Since the safety zone 203 is far enough away from the current vehicle, even when another vehicle is located on the safety zone 203, the lane recognizing apparatus 100 does not output a separate warning voice or warning sound.

그리고, 경고 영역(204)은 경고 영역(204) 내의 우측 차선인 WR(Warning zone Right)과 좌측 차선인 WL(Warning zone Left)을 표시한다. 이러한 경고 영역(204)은 현재의 차량과 충분하게 떨어지지 않은 거리인바, 다른 차량이 경고 영역(204) 상에 위치하면, 차선 인식 장치(100)는 경고 음성이나 경고음을 알릴 수 있다. 또는 사용자 인터페이스 창 상에 경고 메시지를 표시할 수도 있다. 한편, 현재 차량의 속도가 기설정된 속도 이하인 경우에는 경고 영역(204) 상에 다른 차량이 존재하는 경우에도 경고 음성이나 경고음을 알리지 않을 수 있다. The warning area 204 displays a warning zone right (WR), which is the right lane, and a warning zone left (WL), which is the left lane, in the warning area 204. The warning area 204 is a distance that is not sufficiently separated from the current vehicle. When another vehicle is located on the warning area 204, the lane recognizing apparatus 100 may notify a warning voice or a warning sound. Alternatively, a warning message may be displayed on the user interface window. On the other hand, when the current vehicle speed is less than or equal to the preset speed, the warning voice or warning sound may not be notified even when another vehicle is present on the warning area 204.

그리고, 위험 영역(205)은 위험 영역(205) 내의 우측 차선인 ER(Emergency zone Right)과 좌측 차선인 WL(Emergency zone Left)을 표시한다. 이러한 위험 영역(205)은 현재의 차량과 가까운 거리인바, 다른 차량이 위험 영역(205) 상에 위치하면, 위험 영역 상에 다른 차량이나 장해물이 존재함을 경고 음성이나 경고음으로 알릴 수 있다. 한편, 현재 차량의 속도가 기설정된 속도 이하인 경우에는 위험 영역(205) 상에 다른 차량이 존재하는 경우에도 경고 음성이나 경고음을 알리지 않을 수 있다. In addition, the danger zone 205 displays an emergency zone right (ER), which is the right lane, and an emergency zone left (WL), which is the left lane, in the danger zone 205. The danger zone 205 is close to the current vehicle, and when another vehicle is located on the danger zone 205, a warning voice or a warning sound may indicate that there is another vehicle or obstacle on the danger zone. On the other hand, if the current vehicle speed is less than or equal to the preset speed, even if there is another vehicle on the danger zone 205 may not notify the warning sound or warning sound.

그리고, 사고 영역(206)은 사고 영역(206) 내의 우측 차선인 DR(Dead zone Right)과 좌측 차선인 DL(Dead zone left)을 표시한다. 이러한 사고 영역(205)은 현재의 차량과 너무 가까운 거리인바, 다른 차량이 사고 영역(206) 상에 위치하면, 사고가 발생될 수 있음을 운전자에게 알릴 수 있다. 이 경우, 차량의 브레이크가 작동될 수 있도록 이러한 정보를 차량의 제어 모듈에 전달하는 형태로도 구현될 수 있다. The accident area 206 displays a dead zone right (DR) which is the right lane and a dead zone left (DL) which is the left lane in the accident area 206. This accident area 205 is too close to the current vehicle, so if another vehicle is located on the accident area 206, it can inform the driver that an accident can occur. In this case, the information may be transmitted to the control module of the vehicle so that the brake of the vehicle may be operated.

본 실시 예에서는 안전 영역, 경고 영역, 위급 영역, 사고 영역과 같이 검출된 도로 소실 라인의 아래 영역을 4개의 영역으로 구분하였지만, 구현시에는 2개 또는 3개의 영역으로 구분하는 형태로도 구현될 수 있으며, 4개 이상의 영역으로 구분하는 형태로도 구현될 수 있다. In the present exemplary embodiment, the lower area of the road disappearing line detected as a safety area, a warning area, an emergency area, and an accident area is divided into four areas. It may be implemented in the form of dividing into four or more areas.

또한, 본 실시 예에서는 각각의 영역이 동일한 이미지 높이를 갖는 실시예에 대해서만 설명하였지만, 구현시에는 각각의 영역의 높이가 다르도록 구현될 수 있으며, 각각의 영역의 높이는 차량의 속도 및 촬상부(110)의 촬상 위치에 따라 조정될 수 있다. In addition, in the present embodiment, only the embodiments in which each region has the same image height have been described, but in the implementation, the heights of the respective regions may be different, and the height of each region may be determined by the speed of the vehicle and the imaging unit ( It may be adjusted according to the imaging position of 110.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating a lane recognition method according to an embodiment of the present invention.

먼저, 차량 전방의 영상을 촬상하여 컬러 이미지를 생성한다(S310). 구체적으로, CCD 또는 CMOS 소자를 이용하여 차량 전방의 도로 영상을 촬상할 수 있다. First, a color image is generated by capturing an image of the front of the vehicle (S310). In detail, the road image in front of the vehicle may be captured by using a CCD or a CMOS device.

그리고, 컬러 이미지의 도로 소실 라인을 검출한다(S320). 구체적으로, 촬상된 컬러 이미지 상에 존재하는 도로가 보이는 끝 선인 도로 소실 라인을 이미지 프로세싱을 이용하여 검출할 수 있다. Then, the road disappearing line of the color image is detected (S320). Specifically, the road disappearing line, which is the end line of which the road existing on the captured color image is visible, may be detected using image processing.

그리고, 검출된 도로 소실 라인의 하부 영역에 대해서 수직 방향으로 수평하게 분할된 복수의 도로 영역으로 구분한다(S330). 구체적으로, 검출된 도로 소실 라인의 경계 아래의 도로 영역을 도 2에 도시된 바와 같이 안전 영역(safe zone), 경고 영역(warning zone), 위급 영역(emergency zone) 및 사고 영역(dead zone)으로 구분할 수 있다. In operation S330, the plurality of road regions are horizontally divided in the vertical direction with respect to the lower region of the detected road disappearing line. Specifically, the road area below the boundary of the detected road disappearing line is divided into a safe zone, a warning zone, an emergency zone and a dead zone as shown in FIG. 2. Can be distinguished.

그 다음, 구분된 복수의 도로 영역 각각의 차선을 병렬적으로 검출한다(S340). 구체적으로, 각각의 분할된 영역 내의 R, G, B 색상 값을 이용하여 흰색 차선을 검출하고, 각각의 분할된 영역 내의 Cb, Cr 색상 값을 이용하여 유색 차선을 검출할 수 있다. 그리고, 검출된 흰색 차선 및 황색 차선에 대한 윤곽선을 검출하고, 윤곽선이 특정 각도의 직선 성분인지를 파악하여 차선으로 검출할 수 있다. Next, lanes of each of the divided road areas are detected in parallel (S340). Specifically, white lanes may be detected using R, G, and B color values in each divided area, and colored lanes may be detected using Cb and Cr color values in each divided area. In addition, the contour lines of the detected white lanes and the yellow lanes are detected, and whether the contour line is a linear component of a specific angle can be detected as a lane.

그 다음, 검출된 복수의 차선을 병합하여 차량 전방의 차선을 인식한다(S350). 구체적으로, 각각의 영역에 대해서 검출된 차선을 구분된 영역의 순서에 맞게 연결하여 차량 전방의 차선을 인식할 수 있다. 한편, 촬상된 이미지 상에 다른 차량이 존재하거나, 촬상 조건에 따라 차선이 검출되지 않는 영역이 존재할 수 있다. 이 경우, 차선이 인식된 다른 영역 및 GPS 정보를 이용하여 차선이 검출되지 않은 영역에 대한 가상 차선을 생성하고, 생성된 가상 차선과 검출된 차선을 병합하여 차량 전방의 차선을 인식할 수 있다. Next, the plurality of detected lanes are merged to recognize the lanes in front of the vehicle (S350). In detail, the lanes in front of the vehicle may be recognized by connecting the detected lanes for each region in the order of the divided regions. Meanwhile, another vehicle may exist on the captured image, or an area where a lane is not detected may exist according to an imaging condition. In this case, a virtual lane may be generated for another area in which the lane is recognized and an area in which the lane is not detected using GPS information, and the generated virtual lane and the detected lane may be merged to recognize the lane in front of the vehicle.

따라서, 본 실시예에 따른 차선 인식 방식은 촬상된 이미지에 대한 스케일링을 수행하지 않고, 복수의 영역으로 구분하여 차선 인식한다는 점에서, 도로 정보 및 차선 정보의 정확성이 향상된다. 또한, 컬러 이미지를 이용하여 차선을 인식한다는 점에서, 흰색 차선뿐만 아니라 황색 차선, 초록 차선에 대해서도 용이하게 검출할 수 있게 된다. 도 3과 같은 차선 인식 방법은 도 1의 구성을 가지는 차선 인식 장치 상에서 실행될 수 있으며, 그 밖의 다른 구성을 가지는 차선 인식 장치 상에서도 실행될 수 있다. Therefore, the lane recognition method according to the present embodiment improves the accuracy of the road information and the lane information in that the lane recognition is divided into a plurality of areas without performing scaling on the captured image. In addition, since the lane is recognized using the color image, not only the white lane but also the yellow lane and the green lane can be easily detected. The lane recognizing method as shown in FIG. 3 may be executed on the lane recognizing apparatus having the configuration of FIG. 1 or may be executed on the lane recognizing apparatus having other configurations.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대해서 도시하고, 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다. Although preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the present invention belongs to the present invention without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Various modifications can be made by those skilled in the art, and such changes are within the scope of the claims.

100: 차선 인식 장치 110: 촬상부
120: 영역 생성부 130: 차선 검출부
140: 차선 인식부 150: 차량 검출부
160: 속도 감지부 170: 경고부
180: 표시부 190: 제어부100: lane recognition device 110: imaging unit
120: region generation unit 130: lane detection unit
140: lane recognition unit 150: vehicle detection unit
160: speed detection unit 170: warning unit
180: display unit 190: control unit

Claims (11)

차선 인식 장치에 있어서,
차량 전방의 도로 영상을 촬상하여 컬러 이미지를 생성하는 촬상부;
상기 컬러 이미지의 도로 소실 라인(vanish line)을 검출하고, 상기 검출된 도로 소실 라인의 하부 영역에 대해서 수평하게 분할된 복수의 영역으로 구분하는 영역 생성부;
상기 구분된 복수의 영역 각각의 차선을 병렬적으로 검출하는 차선 검출부; 및
상기 검출된 복수의 차선을 병합하여 상기 차량 전방의 차선을 인식하는 차선 인식부;를 포함하는 차선 인식 장치. In the lane detection apparatus,
An imaging unit configured to capture a road image in front of the vehicle and generate a color image;
A region generating unit detecting a vanish line of the color image and dividing the vanish line into a plurality of regions horizontally divided with respect to a lower region of the detected road vanishing line;
A lane detection unit detecting lanes of each of the divided plurality of areas in parallel; And
And a lane recognizing unit which merges the plurality of detected lanes and recognizes a lane in front of the vehicle. 제1항에 있어서,
상기 영역 생성부는,
상기 도로 소실 라인 하부 영역에 대해서 수직 방향으로 안전 영역(safe zone), 경고 영역(Warning zone), 위급 영역(Emergency zone) 및 사고 영역(dead zone)으로 구분하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 장치. The method of claim 1,
The area generator,
And a safety zone, a warning zone, an emergency zone, and a dead zone in a vertical direction with respect to a lower area of the road disappearing line. 제2항에 있어서,
상기 안전 영역, 경고 영역, 위급 영역, 사고 영역은 동일한 이미지 높이를 갖는 것을 특징으로 하는 차선 인식 장치. The method of claim 2,
And said safety zone, warning zone, emergency zone, and accident zone have the same image height. 제2항에 있어서,
상기 차량의 속도를 감지하는 속도 감지부;를 더 포함하고,
상기 영역 생성부는,
상기 감지된 차량의 속도에 기초하여 상기 안전 영역, 경고 영역, 위급 영역, 사고 영역의 이미지 높이를 조정하여 구분하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 장치. The method of claim 2,
Further comprising: a speed sensor for detecting the speed of the vehicle,
The area generator,
And recognizing and classifying image heights of the safety area, the warning area, the emergency area, and the accident area based on the detected speed of the vehicle. 제1항에 있어서,
상기 차선 검출부는,
상기 분할된 영역 내의 R, G, B 색상 값을 이용하여 흰색 차선을 검출하는 흰색 차선 검출부;
상기 분할된 영역 내의 Cb, Cr 색상 값을 이용하여 유색 차선을 검출하는 유색 차선 검출부;
상기 검출된 흰색 차선 및 황색 차선에 대한 윤곽선을 검출하는 엣지 검출부; 및
상기 윤곽선이 특정 각도의 직선 성분인지를 파악하여 차선으로 검출하는 허프 변환부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 장치. The method of claim 1,
The lane detection unit,
A white lane detector detecting a white lane using R, G, and B color values in the divided area;
A colored lane detector for detecting colored lanes using Cb and Cr color values in the divided region;
An edge detector for detecting contours of the detected white and yellow lanes; And
And a Hough transform unit configured to detect whether the outline is a straight line component having a specific angle and detect the line as a lane. 제1항에 있어서,
상기 인식된 차량 전방의 차선 내에 다른 차량을 검출하는 차량 검출부;
상기 차량의 속도를 감지하는 속도 감지부; 및
상기 감지된 속도 및 상기 검출된 다른 차량의 위치 영역에 기초하여 위험을 운전자에게 경고하는 경고부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 장치. The method of claim 1,
A vehicle detector detecting another vehicle in a lane in front of the recognized vehicle;
A speed detector for detecting a speed of the vehicle; And
And a warning unit that warns a driver of danger based on the detected speed and the detected area of the other vehicle. 제1항에 있어서,
상기 차선 인식부는,
차선이 인식되지 않은 영역이 존재하는 경우, 차선이 인식된 다른 영역 및 GPS 정보를 기초로 해당 영역에 대한 가상 차선을 생성하고, 인식된 차선 및 상기 생성된 가상 차선을 병합하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 장치. The method of claim 1,
The lane recognition unit,
If there is an area where the lane is not recognized, the lane is characterized by generating a virtual lane for the corresponding area based on another area where the lane is recognized and GPS information, and merging the recognized lane and the generated virtual lane. Recognition device. 제1항에 있어서,
상기 영역 생성부는 VHDL로 구현되는 것을 특징으로 하는 차선 인식 장치. The method of claim 1,
And the area generating unit is implemented by VHDL. 차선 인식 방법에 있어서,
차량 전방의 도로 영상을 촬상하여 컬러 이미지를 생성하는 단계;
상기 컬러 이미지의 도로 소실 라인(vanish line)을 검출하는 단계;
상기 검출된 도로 소실 라인의 하부 영역에 대해서 수평하게 분할된 복수의 영역으로 구분하는 단계;
상기 구분된 복수의 영역 각각의 차선을 병렬적으로 검출하는 단계; 및
상기 검출된 복수의 차선을 병합하여 상기 차량 전방의 차선을 인식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 방법. In the lane recognition method,
Generating a color image by capturing a road image in front of the vehicle;
Detecting a vanish line of the color image;
Dividing the area into a plurality of areas horizontally divided with respect to a lower area of the detected road disappearing line;
Detecting lanes of each of the divided plurality of areas in parallel; And
And recognizing a lane in front of the vehicle by merging the detected plurality of lanes. 제9항에 있어서,
상기 구분하는 단계는,
상기 도로 소실 라인 하부 영역에 대해서 수직 방향으로 동일한 이미지 높이를 갖는 안전 영역(safe zone), 경고 영역(Warning zone), 위급 영역(Emergency zone) 및 사고 영역(dead zone)으로 구분하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 방법. 10. The method of claim 9,
The step of separating,
The safety zone, warning zone, emergency zone, and dead zone having the same image height in the vertical direction with respect to the lower area of the road disappearing line may be divided. Lane Recognition Method. 제9항에 있어서,
상기 차선을 검출하는 단계는,
상기 분할된 영역 내의 R, G, B 색상 값을 이용하여 흰색 차선을 검출하는 단계;
상기 분할된 영역 내의 Cb, Cr 색상 값을 이용하여 유색 차선을 검출하는 단계;
상기 검출된 흰색 차선 및 황색 차선에 대한 윤곽선을 검출하는 단계; 및
상기 윤곽선이 특정 각도의 직선 성분인지를 파악하여 차선으로 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 인식 방법. 10. The method of claim 9,
Detecting the lane,
Detecting a white lane using R, G, and B color values in the divided region;
Detecting colored lanes by using Cb and Cr color values in the divided region;
Detecting contours of the detected white and yellow lanes; And
And detecting whether the contour line is a straight component of a specific angle, and detecting the line as a lane.
KR1020100030855A 2010-04-05 2010-04-05 Lane recognition apparatus and method of recognition lane thereof KR101169338B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100030855A KR101169338B1 (en) 2010-04-05 2010-04-05 Lane recognition apparatus and method of recognition lane thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100030855A KR101169338B1 (en) 2010-04-05 2010-04-05 Lane recognition apparatus and method of recognition lane thereof

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110111668A true KR20110111668A (en) 2011-10-12
KR101169338B1 KR101169338B1 (en) 2012-07-30

Family

ID=45027647

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100030855A KR101169338B1 (en) 2010-04-05 2010-04-05 Lane recognition apparatus and method of recognition lane thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101169338B1 (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2590064A2 (en) 2011-10-28 2013-05-08 LG Electronics Mobile terminal and method of controlling mobile terminal
KR101336044B1 (en) * 2011-12-27 2013-12-03 전자부품연구원 Lane cognition device and method
KR101365557B1 (en) * 2012-04-25 2014-02-27 (주)아이머큐리 Apparatus and method for detecting traffic lane
KR20140071174A (en) * 2012-12-03 2014-06-11 현대자동차주식회사 Lane guide device in vehicle and method thereof
KR102075299B1 (en) * 2019-07-03 2020-02-07 서정현 Apparatus and method for recognizing line
KR20200064199A (en) * 2018-11-23 2020-06-08 엘지전자 주식회사 Path providing device and vehicle provide system comprising therefor
US10970565B2 (en) 2018-09-07 2021-04-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus with road line detection

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2590064A2 (en) 2011-10-28 2013-05-08 LG Electronics Mobile terminal and method of controlling mobile terminal
KR101336044B1 (en) * 2011-12-27 2013-12-03 전자부품연구원 Lane cognition device and method
KR101365557B1 (en) * 2012-04-25 2014-02-27 (주)아이머큐리 Apparatus and method for detecting traffic lane
KR20140071174A (en) * 2012-12-03 2014-06-11 현대자동차주식회사 Lane guide device in vehicle and method thereof
US10970565B2 (en) 2018-09-07 2021-04-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus with road line detection
KR20200064199A (en) * 2018-11-23 2020-06-08 엘지전자 주식회사 Path providing device and vehicle provide system comprising therefor
KR102075299B1 (en) * 2019-07-03 2020-02-07 서정현 Apparatus and method for recognizing line

Also Published As

Publication number Publication date
KR101169338B1 (en) 2012-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101169338B1 (en) Lane recognition apparatus and method of recognition lane thereof
KR101517181B1 (en) System and method for warning lane departure
JP6291144B2 (en) Driving support device and driving support method using driving support device
KR101392850B1 (en) Method and system for lane departure warning based on image recognition
US8913128B2 (en) Image-based barrier detection and warning system and method thereof
US9591274B2 (en) Three-dimensional object detection device, and three-dimensional object detection method
KR102270677B1 (en) Apparatus for safety-driving of vehicle
US9715633B2 (en) Vehicle-mounted image processing device
KR102277018B1 (en) Method and apparatus for vehicle driving assistance
EP2477139A2 (en) Lane departure warning system and method
JPWO2014017302A1 (en) In-vehicle ambient environment recognition device
JP4528283B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
JP2007234019A (en) Vehicle image area specifying device and method for it
JP6068833B2 (en) Car color detector
JP2005316607A (en) Image processor and image processing method
JP2007066003A (en) Stop-line detection device
JP4813304B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
KR20140022197A (en) Lane detection method and lane departure warning system using same
KR101721442B1 (en) Avoiding Collision Systemn using Blackbox Rear Camera for vehicle and Method thereof
KR102214321B1 (en) Lane recognizing apparatus and method thereof
WO2019200937A1 (en) System for performing effective identification of vehicle line pressing and giving early prompt
KR20140087622A (en) Method of extracting traffic lanes from captured image using brightness
KR101651061B1 (en) Method and device for lane detection
JP4324179B2 (en) Information provision device
KR20160133386A (en) Method of Avoiding Collision Systemn using Blackbox Rear Camera for vehicle

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150630

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160718

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170703

Year of fee payment: 6

LAPS Lapse due to unpaid annual fee