KR20150091874A - 차량 인식 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 우천 시 도로 전방의 외부 차량의 인식율을 높이기 위한 것으로써, 카메라를 통해 획득된 도로 영상으로부터 상기 도로 영상 내에 포함된 객체들에 대한 에지(edge)들을 추출하고, 상기 추출된 에지들 중 외부 차량의 형상을 포함한 적어도 하나의 에지를 외부 차량 후보로 추출하고, 상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 우천 중이면, 상기 외부 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중 기 설정된 영역을 최종 외부 차량으로 인식하는 차량 인식 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

Description

차량 인식 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING A VEHICLE}
본 발명은 차량의 주행과 관련된 정보를 제공하는 장치에 관한 것으로써, 특히 주행 중 도로 내의 외부 차량을 인식하는 차량 인식 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
차량 운행 시 운전자의 부주의나 시계의 불량 등으로 앞에서 주행하는 차량을 추돌하는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 즉, 장거리 운전 시, 우천 시, 야간 운전 시 시계 불량 및 운전자의 집중력 부족 등으로 인한 주행 차량과의 추돌에 의한 교통사고가 끊임없이 발생하고 있다. 상기와 같은 추돌을 방지하기 위하여 자가 차량의 전방에 외부 차량이 근접 시 이를 알리는 운전자 보조시스템이 제공되고 있다.
외부 차량 인식을 위한 일반적인 카메라 시스템은 차량 내부에 장착되어, 전방 카메라의 시야 내부에 위치하는 사물이 반사 및 흡수하는 빛을 디지털 영상으로 변환한다. 카메라 시스템은 이미지 센서와 광학 렌즈의 결합으로 구성된다.
기존의 전방 카메라를 이용하는 카메라 시스템은 외부 차량의 모양 및 외부 차량의 그림자를 추출하여 외부 차량의 위치 및 외부 차량 여부를 판단한다.
도 1은 맑은 날씨에서 촬영된 제1 도로 영상 및 우천 시 촬영된 제2 도로 영상을 나타낸 설명도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 맑은 날씨에서 전방 카메라를 통해 촬영된 제1 도로 영상(1) 내의 외부 차량은 인식이 잘되나, 우천 시 촬영된 제2 도로 영상(2) 내에서는 도로 바닥에 튀는 빗물로 인해 외부 차량의 모양이 맑은 날씨의 환경과 다르게 촬영된다.
또한, 우천 시에는 외부 차량의 그림자가 바닥에 생성되지 않는 현상이 발생되어 외부 차량의 인식율을 떨어지거나 또는 오인식되는 문제점이 있다.
본 발명의 목적은, 우천 시 도로 전방의 외부 차량의 인식율을 높이기 위한 것으로써, 카메라를 통해 획득된 도로 영상으로부터 상기 도로 영상 내에 포함된 객체들에 대한 에지(edge)들을 추출하고, 상기 추출된 에지들 중 외부 차량의 형상을 포함한 적어도 하나의 에지를 외부 차량 후보로 추출하고, 상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 우천 중이면, 상기 외부 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중 기 설정된 영역을 최종 외부 차량으로 인식하는 차량 인식 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량 인식 장치는, 주행 중 차량 전방의 도로 영상을 획득하는 카메라와; 상기 도로 영상으로부터 상기 도로 영상 내에 포함된 객체들에 대한 에지(edge)들을 추출하고, 상기 추출된 에지들 중 외부 차량의 형상을 포함한 적어도 하나의 에지를 외부 차량 후보로 추출하는 영상 인식부와; 상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 기 설정된 환경에 해당되면, 상기 외부 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중 기 설정된 영역을 최종 외부 차량으로 인식하는 제어부;를 포함하여 이루어진다.
또한, 본 발명에 따른 차량 인식 장치의 차량 인식 방법은, 카메라를 통해 주행 중 차량 전방의 도로 영상을 획득하는 단계와; 상기 획득된 도로 영상으로부터 상기 도로 영상 내에 포함된 객체들에 대한 에지(edge)들을 추출하는 단계와; 상기 추출된 에지들 중 외부 차량의 형상을 포함한 적어도 하나의 에지를 외부 차량 후보로 추출하는 단계와; 상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 기 설정된 환경에 해당되면, 상기 외부 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중 기 설정된 영역을 최종 외부 차량으로 인식하는 단계;를 포함하여 이루어진다.
본 발명에 따른 차량 인식 장치 및 그 방법은, 우천 중에 도로 영상 내의 외부 차량의 에지 영역 중 상기 외부 차량의 상단부에 해당하는 에지 영역에 가중치를 높게 부여하여 인식함으로써, 우천 중에도 외부 차량의 인식율을 높이는 효과를 제공한다.
도 1은 맑은 날씨에서 촬영된 제1 도로 영상 및 우천 시 촬영된 제2 도로 영상을 나타낸 설명도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 인식 장치가 장착된 차량을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 차량 인식 장치를 나타낸 기능 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 차량 인식 장치의 차량 인식 과정을 나타낸 일 실시예 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 차량 인식 장치의 차량 인식 과정을 나타낸 일 실시예 설명도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
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.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 설명되는 차량 인식 장치는 카메라를 구비하고, 차량이 주행 중인 도로와 관련된 각종 정보를 제공하는 장치로써, 차량 내부에 탑재되어 상기 차량과 연결 가능한 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿(Tablet), 네비게이션, 블랙박스 등이 포함될 수 있다.
이하, 첨부한 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 차량 인식 장치 및 그 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 인식 장치가 장착된 차량을 나타낸 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 차량의 내부 전면 윈드쉴드 상에는 본 발명에 따른 차량 인식 장치(100)의 적어도 하나의 카메라(110)가 장착되어 위치한다. 물론, 상기 카메라(110)는 상기 차량에 구비되는 차량용 블랙박스에 탑재된 카메라가 될 수 있다.
이 경우, 차량 인식 장치(100)는 무선 통신부(120)를 통해 상기 차량용 블랙박스와 무선 통신이 연결되고, 상기 차량용 블랙박스에 탑재된 상기 카메라에서 발생하는 영상을 무선 통신부(120)를 통해 상기 차량용 블랙박스로부터 수신받아 제공받을 수 있다.
또한, 차량 인식 장치(100)는 인터페이스부(130)를 통해 상기 차량용 블랙박스와 유선 통신이 연결되고, 상기 차량용 블랙박스에 탑재된 상기 카메라에서 발생하는 영상을 인터페이스부(130)를 통해 상기 차량용 블랙박스로부터 수신받아 제공받을 수 있다.
또한, 카메라(110)는 비단 차량의 윈드쉴드 뿐만 아니라, 차량의 앞 범퍼 부위에 장착될 수도 있다.
또한, 차량의 와이퍼, 본네트 및 앞범퍼 중 적어도 하나의 주변에는 우천(雨天) 여부 및 우천 중일 때 강수량을 감지하는 우천 센서(160)가 장착되어 위치한다. 물론, 상기 우천 센서(160)는 상기 차량에 디폴트로 구비된 것일 수 있다.
이 경우, 차량 인식 장치(100)는 무선 통신부(120)를 통해 상기 차량의 ECU(Electronic Contol Unit)와 무선 통신이 연결되고, 상기 차량에 탑재된 우천 센서로부터 우천(雨天) 여부 및 우천 중일 때의 강수량이 감지되면, 상기 ECU의 제어에 따라 상기 우천 센서의 감지 결과를 무선 통신부(120)를 통해 수신받아 제공받을 수 있다.
또한, 차량 인식 장치(100)는 인터페이스부(130)를 통해 상기 차량의 ECU(Electronic Contol Unit)와 유선 통신이 연결되고, 상기 차량에 탑재된 우천 센서로부터 우천(雨天) 여부 및 우천 중일 때의 강수량이 감지되면, 상기 ECU의 제어에 따라 상기 우천 센서의 감지 결과를 인터페이스부(130)를 통해 수신받아 제공받을 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 차량 인식 장치를 나타낸 기능 블록 구성도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 차량 인식 장치(100)는, 카메라(110)와, 무선 통신부(120)와, 인터페이스부(130)와, 위치 정보부(140)와, 영상 인식부(150)와, 우천 센서(160)와, 디스플레이부(170)와, 메모리(180) 및 제어부(190)를 포함하여 이루어진다.
이때, 본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다.
'~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요 소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다.
카메라(110)는 블랙박스 모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 처리하고, 상기 처리된 화상 프레임은 디스플레이부(170)에 표시될 수 있다.
카메라(110)에서 처리된 화상 프레임은 메모리(180)에 저장되거나, 또는 무선 통신부(120) 또는 인터페이스부(130)를 통하여 외부로 전송될 수 있다. 카메라(110)는 사용 환경에 따라 2개 이상이 구비될 수도 있다.
또한, 카메라(110)는 차량의 내부에 설치되어, 상기 차량이 주행 중 상기 차량 전방의 도로 영상을 촬영한다.
또한, 카메라(110)는 앞서, 도 1에서 설명한 바와 같이, 구성에 따라 차량 인식 장치(100)에 포함될 수도 있고, 또한 차량에 디폴트로 구비된 카메라 또는 차량에 탑재된 차량용 블랙박스의 카메라가 될 수도 있다. 이 경우, 제어부(190)는 무선 통신부(120) 또는 인터페이스부(130)를 통해 차량에 디폴트로 구비된 카메라 또는 차량에 탑재된 차량용 블랙박스의 카메라로부터 촬영된 도로 영상을 수신받아 제공받을 수도 있다.
무선 통신부(120)는 차량의 ECU 또는 차량에 탑재된 차량용 블랙박스와 무선 통신을 연결하고, 차량 인식 장치(100)에서 발생되는 신호(일 예로, 전방 차량 충돌 주의 알림 신호)를 상기 차량의 ECU로 전송하거나 또는 상기 차량의 ECU를 통해 상기 차량의 카메라 또는 상기 차량용 블랙박스의 카메라로부터 도로 영상을 실시간 수신할 수 있다.
한편, 무선 통신부(120)는 이동통신 모듈(미도시)과, 무선 인터넷 모듈(미도시) 및 근거리 통신 모듈(미도시)을 포함할 수 있다.
즉, 상기 이동통신 모듈(미도시)은 차량의 ECU 또는 차량에 탑재된 차량용 블랙박스와 이동 통신을 연결하고, 차량 인식 장치(100)에서 발생되는 신호(일 예로, 전방 차량 충돌 주의 알림 신호)를 상기 차량의 ECU로 전송하거나 또는 상기 차량의 ECU를 통해 상기 차량의 카메라 또는 상기 차량용 블랙박스의 카메라로부터 도로 영상을 실시간 수신할 수 있다.
또한, 상기 무선 인터넷 모듈(미도시)은 무선 인터넷을 통해 차량의 ECU 또는 차량에 탑재된 차량용 블랙박스와 무선 인터넷 통신을 연결하고, 차량 인식 장치(100)에서 발생되는 신호(일 예로, 전방 차량 충돌 주의 알림 신호)를 상기 차량의 ECU로 전송하거나 또는 상기 차량의 ECU를 통해 상기 차량의 카메라 또는 상기 차량용 블랙박스의 카메라로부터 도로 영상을 실시간 수신할 수 있다.
상기 무선 인터넷의 기술로는 WLAN(Wireless LAN)(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), GSM, CDMA, WCDMA, LTE(Long Term Evolution)(이에 한정되지 않음) 등이 이용될 수 있다.
Wibro, HSDPA, GSM, CDMA, WCDMA, LTE 등에 의한 무선인터넷 접속은 이동통신망을 통해 이루어진다는 관점에서 본다면, 상기 이동통신망을 통해 무선인터넷 접속을 수행하는 상기 무선 인터넷 모듈은 상기 이동통신 모듈의 일종으로 이해될 수도 있다.
또한, 상기 근거리 통신 모듈(미도시)은 근거리 통신을 통해 차량의 ECU 또는 차량에 탑재된 차량용 블랙박스와 근거리 통신을 연결하고, 차량 인식 장치(100)에서 발생되는 신호(일 예로, 전방 차량 충돌 주의 알림 신호)를 상기 차량의 ECU로 전송하거나 또는 상기 차량의 ECU를 통해 상기 차량의 카메라 또는 상기 차량용 블랙박스의 카메라로부터 도로 영상을 실시간 수신할 수 있다.
상기 근거리 통신의 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다.
위치 정보부(140)는 차량의 현재 위치를 획득한다.
위치 정보부(140)은 차량 인식 장치(100)가 탑재된 차량의 현재 위치를 획득하기 위한 장치로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Position System) 모듈이 있다. 현재 기술에 의하면, 상기 GPS 모듈(130)은 3개 이상의 위성으로부터 떨어진 거리 정보와 정확한 시간 정보를 산출한 다음 상기 산출된 정보에 삼각법을 적용함으로써, 위도, 경도, 및 고도에 따른 3차원의 현 위치 정보를 정확히 산출할 수 있다. 현재, 3개의 위성을 이용하여 위치 및 시간 정보를 산출하고, 또 다른 1개의 위성을 이용하여 상기 산출된 위치 및 시간 정보의 오차를 수정하는 방법이 널리 사용되고 있다. 또한, GPS 모듈(115)은 현 위치를 실시간으로 계속 산출함으로써 속도 정보를 산출할 수 있다.
영상 인식부(150)는 카메라(110)를 통해 활영된 상기 도로 영상으로부터 상기 도로 영상 내에 포함된 외부 차량에 해당하는 객체들의 에지들을 추출한다.
그리고, 영상 인식부(150)는 메모리(180)에 구비된 외부 차량의 형상을 나타내는 이미지를 이용하여 상기 추출된 에지들 중에서 상기 외부 차량의 형상을 포함한 적어도 하나의 에지를 외부 차량 후보로 추출하고, 상기 추출된 결과를 제어부(190)로 출력한다.
우천 센서(160)는 주행 중인 차량의 외부 환경이 우천 중인지 여부를 감지하고, 또한 우천 중일 때 강수량을 감지하고, 상기 감지된 결과를 제어부(190)로 출력한다.
디스플레이부(170)는 카메라(110)에 의해 촬영되는 도로 영상과, 차량과 관련된 정보(일 예로, 차량의 동작 상태, 맵, 네비게이션 정보 등)를 표시한다.
상기와 같은 디스플레이부(160)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
디스플레이부(170)와 터치 동작을 감지하는 터치센서가 상호 레이어 구조를 이루는 경우(이하, '터치 스크린'이라 함)에, 디스플레이부(170)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 터치센서는, 예를 들어, 터치 필름, 터치 시트, 터치 패드 등의 형태를 가질 수 있다.
메모리(180)는 카메라(110)를 통해 촬영되는 도로 영상을 저장하거나, 또는 사용자의 개인 컨텐트를 저장하거나, 또는 각 지역별 터널의 위치 정보를 포함한 맵 데이터를 저장할 수 있다. 상기 맵 데이터는 차량의 네비게이션 기능에 사용되는 맵 데이터일 수도 있다.
메모리(180)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
제어부(190)는 본 발명에 따른 차량 인식 장치(100)의 전반적인 동작을 제어하고, 이하의 도 4 및 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명에 따른 차량 인식 장치의 차량 인식 과정을 나타낸 일 실시예 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 차량 인식 장치의 차량 인식 과정을 나타낸 일 실시예 설명도이다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 차량 인식 장치(100)의 제어부(190)는 카메라(110)를 통해 주행 중 차량 전방의 도로 영상을 획득한다[S110].
이때, 제어부(190)는 상기 획득된 도로 영상을 디스플레이부(160)의 화면 상에 표시할 수도 있다.
제어부(190)는 영상 인식부(150)를 통해 카메라(110)로부터 입력되는 실시간의 도로 영상(200)으로부터 상기 도로 영상(300) 내에 포함된 외부 차량에 해당하는 객체들의 에지들을 추출한다[S120].
이때, 상기 에지는 상기 도로 영상 내에서 수평 또는 수직 에지를 포함한다.
일 예로, 영상 인식부(150)는 상기 도로 영상에서 색의 좌우 강도 차이인 수직 에지들을 추출하기 위해 기 설정된 크기(일 예로, 3×3 크기)의 소벨 마스크를 상기 도로 영상에 적용하여 소벨 연산을 수행함으로써, 상기 도로 영상 내에서 상기 수직 에지들을 추출할 수 있다.
그리고, 영상 인식부(150)는 메모리(180)에 구비된 외부 차량의 형상을 나타내는 이미지를 이용하여 상기 추출된 에지들 중에서 상기 외부 차량의 형상을 포함한 적어도 하나의 에지를 외부 차량 후보로 추출한다[S130].
제어부(190)는 영상 인식부(150)를 통해 상기 외부 차량의 형상을 포함한 에지(300)가 상기 외부 차량의 후보로 추출되면, 주행 중인 차량의 외부 환경이 기 설정된 환경인지 판단한다[S140].
이때, 상기 기설정된 환경은, 우천 센서(160)를 통해 감지된 상기 차량의 외부 환경이 우천 중이거나 또는 우천 중인 상태에서 상기 우천 정도가 기 설정된 강우량 이상인 환경이 될 수 있다.
제어부(190)는 상기 판단 결과, 상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 우천 중이거나 또는 우천 중인 상태에서 상기 우천 정도가 기 설정된 강우량 이상인 환경에 해당되면[S150], 상기 외부 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중 기 설정된 영역을 최종 외부 차량으로 인식한다[S160].
바람직하게, 제어부(190)는 상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 우천 중이면, 상기 외부 차량 후보에 해당하는 에지의 영역 중 둘 이상의 제1 및 제2 영역에 상기 외부 차량 인식을 위한 서로 다른 가중치를 부여하고, 상기 제1 및 제2 영역 중 가장 많은 가중치가 부여된 영역을 상기 최종 외부 차량을 인식할 수 있다.
이때, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 제1 영역은 상기 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중에서 상단 영역(310)이 될 수 있고, 상기 제2 영역은 상기 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중에서 하단 영역(320)이 될 수 있고, 이 경우 제어부(190)는 상기 상단 영역(310)에 상기 하단 영역(320)보다 많은 가중치를 부여할 수 있다.
즉, 상단 영역(310)은 상기 외부 차량의 형상의 에지에 해당될 수 있고, 상기 하단 영역(320)은 상기 외부 차량 바닥 형상의 에지에 해당될 수 있고, 이 경우 제어부(190)는 우천 시에는 상기 외부 차량의 그림자가 바닥에 생성되지 않는 현상이 발생되어 외부 차량의 인식율을 떨어지거나 또는 오인식되는 문제점을 해결하기 위해, 상기 상단 영역에 상기 하단 영역보다 많은 가중치를 부여하는 것이다.
또한, 제어부(190)는 상기 우천 센서의 감지 결과, 상기 우천 중인 우천 정도가 기 설정된 강우량 이상일 때 상기 강우량의 정도에 상응하게 상기 상단 영역에 많은 가중치를 부여하고, 상기 하단 영역에는 적은 가중치를 부여하여 최종 외부 차량을 인식할 수 있다.
일 예로, 강우량이 1 단계이면, 제어부(190)는 상기 상단 영역에 가중치를 0.5로 설정하고, 상기 강우량이 1 단계보다 많은 5 단계이면, 상기 상단 영역에 가중치를 0.8로 설정하여 차량 상부에서 얻어지는 결과를 이용하여 최종 외부 차량을 인식하는 것이다. 이와 반대로, 차량의 하부 영역은 우천 단계에 반비례하게 가중치를 부여한다.
이상, 본 발명은 본 발명의 정신 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있음은 당업자에게 자명하다.
따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
100: 차량 인식 장치 110: 카메라
120: 무선 통신부 130: 인터페이스부
140: 위치 정보부 150: 영상 인식부
160: 우천 센서 170: 디스플레이부
180: 메모리 190: 제어부

Claims (14)

  1. 주행 중 차량 전방의 도로 영상을 획득하는 카메라;
    상기 도로 영상으로부터 상기 도로 영상 내에 포함된 객체들에 대한 에지(edge)들을 추출하고, 상기 추출된 에지들 중 외부 차량의 형상을 포함한 적어도 하나의 에지를 외부 차량 후보로 추출하는 영상 인식부; 및
    상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 기 설정된 환경에 해당되면, 상기 외부 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중 기 설정된 영역을 최종 외부 차량으로 인식하는 제어부;를 포함하여 이루어지는 차량 인식 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    우천(雨天) 여부 및 우천 정도를 감지하는 우천 센서;를 더 포함하고,
    상기 기 설정된 환경은,
    상기 우천 센서를 통해 감지된 상기 차량의 외부 환경이 우천 중인 환경인 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 기 설정된 환경은,
    상기 우천 센서를 통해 감지된 상기 차량의 외부 환경이 우천 중이고, 상기 우천 정도가 기 설정된 강우량 이상인 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 우천 중이면, 상기 외부 차량 후보에 해당하는 에지의 영역 중 둘 이상의 제1 및 제2 영역에 상기 외부 차량 인식을 위한 서로 다른 가중치를 부여하고, 상기 제1 및 제2 영역 중 가장 많은 가중치가 부여된 영역을 상기 최종 외부 차량을 인식하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 제1 영역은,
    상기 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중에서 상단 영역이고,
    상기 제2 영역은,
    상기 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중에서 하단 영역이며,
    상기 제어부는,
    상기 우천 중이면, 상기 상단 영역에 상기 하단 영역보다 많은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치.
  6. 제4 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 우천 센서의 감지 결과, 상기 우천 중인 우천 정도가 기 설정된 강우량 이상일 때 상기 제1 및 제2 영역에 서로 다른 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 상단 영역은,
    상기 외부 차량의 형상의 에지에 해당하고,
    상기 하단 영역은,
    상기 외부 차량의 도로 바닥 형상의 에지에 해당하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치.
  8. 카메라를 통해 주행 중 차량 전방의 도로 영상을 획득하는 단계;
    상기 획득된 도로 영상으로부터 상기 도로 영상 내에 포함된 객체들에 대한 에지(edge)들을 추출하는 단계;
    상기 추출된 에지들 중 외부 차량의 형상을 포함한 적어도 하나의 에지를 외부 차량 후보로 추출하는 단계; 및
    상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 기 설정된 환경에 해당되면, 상기 외부 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중 기 설정된 영역을 최종 외부 차량으로 인식하는 단계;를 포함하여 이루어지는 차량 인식 장치의 차량 인식 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    우천 센서를 통해 우천(雨天) 여부 및 우천 정도를 감지하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 기 설정된 환경은,
    상기 우천 센서를 통해 감지된 상기 차량의 외부 환경이 우천 중인 환경인 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치의 차량 인식 방법.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 기 설정된 환경은,
    상기 우천 센서를 통해 감지된 상기 차량의 외부 환경이 우천 중이고, 상기 우천 정도가 기 설정된 강우량 이상인 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치의 차량 인식 방법.
  11. 제9 항에 있어서, 상기 인식 단계는,
    상기 주행 중인 차량의 외부 환경이 우천 중이면, 상기 외부 차량 후보에 해당하는 에지의 영역 중 둘 이상의 제1 및 제2 영역에 상기 외부 차량 인식을 위한 서로 다른 가중치를 부여하는 단계; 및
    상기 제1 및 제2 영역 중 가장 많은 가중치가 부여된 영역을 상기 최종 외부 차량을 인식하는 단계;를 포함하여 이루어지는 차량 인식 장치의 차량 인식 방법.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 제1 영역은,
    상기 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중에서 상단 영역이고,
    상기 제2 영역은,
    상기 차량 후보의 형상을 포함한 에지의 영역 중에서 하단 영역이며,
    상기 제어부는,
    상기 우천 중이면, 상기 상단 영역에 상기 하단 영역보다 많은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치의 차량 인식 방법.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 우천 센서의 감지 결과, 상기 우천 중인 우천 정도가 기 설정된 강우량 이상일 때, 상기 제1 및 제2 영역에 서로 다른 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치의 차량 인식 방법.
  14. 제12 항에 있어서,
    상기 상단 영역은,
    상기 외부 차량의 형상의 에지에 해당하고,
    상기 하단 영역은,
    상기 외부 차량의 도로 바닥 형상의 에지에 해당하는 것을 특징으로 하는 차량 인식 장치의 차량 인식 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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JP2013205409A (ja) 2012-03-30 2013-10-07 Clarion Co Ltd 車両検出装置およびそれを用いた車両システム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110491133A (zh) * 2019-08-08 2019-11-22 横琴善泊投资管理有限公司 一种基于置信度的车辆信息校正系统和方法

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