KR20160054925A - 특정물체 감지 장치 및 특정물체 감지 방법 - Google Patents

특정물체 감지 장치 및 특정물체 감지 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 주변 영상을 출력하는 카메라부, 상기 차량 주변 영상에서 물체 후보를 추출하는 물체후보추출부, 상기 추출된 물체 후보에서 가변 높이임계치 이하의 물체를 배제하여, 필터링 영상을 출력하는 높이기준필터링부 및 상기 필터링 영상에서 특정물체를 감지하는 물체인식부를 포함하는 특정물체 감지 장치에 관한 것이다.

Description

특정물체 감지 장치 및 특정물체 감지 방법{Apparatus and method for specific object detection}
본 발명은 특정물체 감지 장치 및 특정물체 감지 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량 주변 영상에서 물체 후보를 추출하여, 가변 높이임계치 이하의 물체를 배제하여 필터링 영상을 출력하고, 필터링 영상에서 특정물체를 감지하는 특정물체 감지 장치 및 특정물체 감지 방법에 관한 것이다.
최근 차량에서 주변의 영상을 촬영하고, 촬영한 영상에서 물체를 감지하여, 감지된 물체에 따라 차량을 제어하는 기술이 다양하게 개발되고 있다.
그런데 차량 주변 영상은 실시간으로 변화하기 때문에, 차량 주변 영상의 전 범위에서 모든 물체를 검출하는 알고리즘을 적용시킬 경우에 연산의 비효율이 발생된다. 이는 실시간으로 물체를 검출하여 차량의 제어에 이용하는 기술을 적용함에 있어서 치명적인 오류를 일으키며 차량 운전자 및 보행자에게 안전 사고를 일으킬 수 있다.
그리하여 최근에는 물체를 효율적으로 감지하여 감지 속도를 더욱 빠르게 하는 방안에 대한 연구가 진행 중에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 특정물체 감지 장치 및 특정물체 감지 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 차량 주변 영상에서 물체 후보를 추출하여, 가변 높이임계치 이하의 물체를 배제하여 필터링 영상을 출력하고, 필터링 영상에서 특정물체를 감지하는 특정물체 감지 장치 및 특정물체 감지 방법을 제공함에 있다.
발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 특정물체 감지 장치 는, 차량 주변 영상을 출력하는 카메라부, 상기 차량 주변 영상에서 물체 후보를 추출하는 물체후보추출부, 상기 추출된 물체 후보에서 가변 높이임계치 이하의 물체를 배제하여, 필터링 영상을 출력하는 높이기준필터링부 및 상기 필터링 영상에서 특정물체를 감지하는 물체인식부를 포함한다.
상기 물체후보추출부는 상기 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표를 산출한다.
상기 높이기준필터링부는 상기 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표에 대응되는 가변 높이임계치를 산출한다.
상기 높이기준필터링부는 상기 차량 주변 영상에서 상기 가변 높이임계치를 기준으로 상기 사각형의 위치를 변경시키면서 최소 높이 및 최소 너비를 갖는 상기 사각형의 좌표를 계산한다.
상기 높이기준필터링부는 상기 차량 주변 영상의 영역 별로 상기 물체 사각형의 좌표를 계산하여 룩업 테이블로 저장한다.
상기 높이기준필터링부는 상기 룩업 테이블을 참조하여 상기 물체 사각형의 하단 중심 좌표의 상기 가변 높이임계치를 산출한다.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 특정물체 감지 방법은 차량 주변 영상을 출력하는 단계, 상기 차량 주변 영상에서 물체 후보를 추출하는 단계, 상기 추출된 물체 후보에서 가변 높이임계치 이하의 물체를 배제하여, 필터링 영상을 출력하는 단계 및 상기 필터링 영상에서 특정물체를 감지하는 단계를 포함한다.
상기 물체 후보 추출 단계는 상기 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표를 산출한다.
상기 필터링 영상 출력 단계는 상기 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표에 대응되는 가변 높이임계치를 산출한다.
상기 필터링 영상 출력 단계는 상기 차량 주변 영상에서 상기 가변 높이임계치를 기준으로 상기 사각형의 위치를 변경시키면서 최소 높이 및 최소 너비를 갖는 상기 물체 사각형의 좌표를 계산한다.
상기 필터링 영상 출력 단계는 상기 차량 주변 영상의 영역 별로 상기 물체 사각형의 좌표를 계산하여 룩업 테이블로 저장한다.
상기 필터링 영상 출력 단계는 상기 룩업 테이블을 참조하여 상기 물체 사각형의 하단 중심 좌표의 상기 가변 높이임계치를 산출한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 특정물체 감지 장치 및 특정물체 감지 방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
첫째,　차량 주변 영상의 영역 별로 상기 물체 사각형의 좌표를 계산하여 룩업 테이블로 저장함으로써 추후 별도의 계산 없이 빠르게 가변 높이임계치를 적용하는 장점이 있다.
둘째,　추출된 물체 후보에서 가변 높이임계치 이하의 물체를 배제한 필터링 영상에서 특정물체를 감지함으로써 차량 주변 영상에서 빠르게 특정물체를 감지하는 장점도 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 특정물체 감지 장치의 구성을 도시한 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시한 카메라부가 출력한 영상에서 사각형의 하단의 중심점을 추출하는 것을 도시한 것이다.
도 3은 도 1의 구성에 의한 일실시례에 따른 특정물체 감지 방법의 제어 흐름을 도시한 제어흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 본 발명의 실시예들에 의하여 특정물체 감지 장치를 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일실시례에 따른 특정물체 감지 장치의 구성을 도시한 구성도이다. 본 발명인 일실시례에 따른 특정물체 감지 장치는 카메라부(100), 물체후보추출부(200), 높이기준필터링부(300) 및 물체인식부(400)를 포함한다.
카메라부(100)는 차량 주변 영상을 출력한다. 카메라부(100)는 물체후보추출부(200)에 차량 주변 영상을 출력한다. 카메라부(100)는 차량의 주변을 방해없이 촬영할 수 있는 위치에 설치된다. 일실시례에 따른 카메라부(100)는 차량 전방 영상을 출력할 수 있다.
물체후보추출부(200)는 차량 주변 영상에서 물체 후보를 추출한다. 일실시례에 따른 물체후보추출부(200)는 차량 전방 영상에서 물체 후보를 추출한다. 물체후보추출부(200)는 차량 전방 영상을 수신한다. 물체후보추출부(200)는 수신한 차량 전방 영상에서 관심영역(Region of interest)을 설정한다. 물체후보추출부(200)는 물체 모델을 기초로 캐스케이드(Cascade) 방식의 이미지 피라미드(Image Pyramid)를 이용하여 관심영역 내에서의 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형을 추출한다. 물체후보추출부(200)는 입력된 차량 전방 영상을 기초로 복수 개의 이미지 피라미드를 생성한다. 물체후보추출부(200)에서 이미지 피라미드는 입력된 차량 주변 영상을 다운 샘플링하여 생성되는 것을 의미한다.
물체후보추출부(200)는 물체 모델을 기초로 복수 개의 이미지 피라미드 각각에서 스캔 윈도우를 이용하여 물체 후보를 검출한다. 물체후보추출부(200)는 물체 모델을 기초로 복수 개의 이미지 피라미드 각각에서 스캔 윈도우를 이용하여 물체 후보를 검출 시, 입력된 차량 전방 영상에서 스캔 윈도우와 루트 모델 및 각각의 파트 모델들과의 유사도를 산출하고, 산출된 각각의 유사도를 합산하여 물체 후보를 검출한다.
물체후보추출부(200)는 물체 후보가 검출된 복수 개의 이미지 피라미드를 하나의 영상으로 중첩한다. 물체후보추출부(200)는 하나의 차량 전방 영상에 각각의 물체 후보 별로 중첩된 각각의 물체 후보와 물체 모델을 비교하여 물체 모델과의 유사도가 가장 큰 물체 후보를 물체로 결정한다. 물체후보추출부(200)는 물체 모델과의 유사도가 가장 큰 물체 후보 이외의 물체 후보를 제거한다.
물체후보추출부(200)에서 물체 모델은 물체 및 비물체 영상을 기초로 학습 또는 클러스터링 방법을 통하여 생성된다. 물체후보추출부(200)에서 물체 모델은 물체 및 비물체 영상의 전체 형상을 모델화한 루트 모델(root model) 및 루트 모델을 복수개의 부분으로 나눈 각각의 파트 모델(part model)을 포함한다. 물체후보추출부(200)에서 파트 모델은 머리 파트, 몸통 파트 및 다리 파트를 포함한다.
일실시례에 따른 물체후보추출부(200)는 특징점 추적(Feature tracking)을 이용하여 입력된 차량 전방 영상에서 물체 후보를 추출한다. 물체후보추출부(200)는 차량 전방 영상의 임의의 프레임과 다음 번의 프레임을 대상으로, 물체 후보 중에서 특징점 추적을 통하여 연속적으로 나타나는 물체 후보를 물체 후보 사각형으로 추출할 수 있다.
물체후보추출부(200)는 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표를 산출한다. 물체후보추출부(200)는 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형에서 물체와 지면이 닿는 부분의 중심 좌표를 산출할 수 있다. 이는 도 2에서 추후 설명하기로 한다.
높이기준필터링부(300)는 추출된 물체 후보에서 가변 높이임계치 이하의 물체를 배제하여, 필터링 영상을 출력한다.
높이기준필터링부(300)는 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표에 대응되는 가변 높이임계치를 추출한다.
일실시례에 따른 높이기준필터링부(300)는 차량 전방 영상에서 가변 높이임계치를 기준으로 사각형의 위치를 변경시키면서 최소 높이 및 최소 너비를 갖는 사각형의 좌표를 계산한다. 높이기준필터링부(300)가 그 값이 변동하는 가변 높이임계치를 기준으로 하는 것은 카메라부(100)가 출력한 차량 주변 영상은 광각 렌즈를 사용함으로써 차량 주변 영상에 왜곡이 발생하기 때문이다.
높이기준필터링부(300)는 차량 전방 영상의 영역 별로 물체 사각형의 하단 중심 좌표를 계산하여 룩업 테이블로 저장한다. 높이기준필터링부(300)는 차량 주변 영상의 영역 별로 물체 사각형의 하단 중심 좌표에 따른 가변 높이임계치를 룩업 테이블로 저장할 수 있다.
높이기준필터링부(300)는 룩업 테이블을 참조하여 물체 사각형의 하단 중심 좌표의 가변 높이임계치를 산출한다. 이에 대한 자세한 설명은 도 2에서 추후 설명한다.
물체인식부(400)는 필터링 영상에서 특정물체를 감지한다. 물체인식부(400)는 필터링 영상에서 물체 감지 방법을 통해 특정물체를 감지한다. 물체인식부(400)는 물체후보추출부(200)가 수행하는 과정을 다시 수행할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시한 일실시례의 따른 카메라부(100)가 출력한 차량 전방 영상에서 물체 사각형의 하단의 중심 좌표(P)을 추출하는 것과 을 도시한 것이다. 도 2(a) 및 도 2(b)는 원본 차량 전방 영상 및 원본 차량 전방 영상에서 물체 사각형을 추출한 것을 보여준다. 물체후보추출부(200)는 수신한 차량 전방 영상에서 관심영역(Region of interest)을 설정한다. 물체후보추출부(200)는 물체 모델을 기초로 캐스케이드(Cascade) 방식의 이미지 피라미드(Image Pyramid)를 이용하여 관심영역 내에서의 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형을 추출한다. 물체후보추출부(200)는 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표(P)를 산출한다. 물체후보추출부(200)는 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형에서 물체와 지면이 닿는 부분의 중심 좌표(P)를 산출할 수 있다. 카메라부(100)가 출력한 차량 전방 영상은 일반적으로 광각렌즈를 사용함으로써 도 2(a)의 영상과 같이 화면에 왜곡이 발생한다. 높이기준필터링부(300)는 추출된 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형을 추출하면, 카메라 내부 및 외부 파라미터를 이용하여 3 차원 공간 상의 한 점을 2 차원 영상의 한 픽셀로 대응시킴으로써 물체 사각형의 위치를 변경 시킬 수 있다. 높이기준필터링부(300)는 물체 사각형 이동 시 물체 사각형의 하단의 중심 좌표(P)을 기준으로 이동시킨다. 높이기준필터링부(300)는 물체 사각형 이동 시 물체 사각형의 최소 높이와 최소 너비를 최초에 설정할 수 있다.
높이기준필터링부(300)가 물체 사각형의 위치를 변경시키면 영상 좌표를 따라 위치가 변경되는 것이므로 물체 사각형의 크기도 자동적으로 변경될 것이다. 높이기준필터링부(300)는 최초에 설정된 물체 사각형의 최소 높이와 최소 너비를 기준으로 화면의 모든 영역에서 물체 사각형의 위치를 변경시키면서 영상의 좌표계에 따라 물체 사각형의 좌표를 룩업 테이블로 저장한다. 도 3(c)는 일실시례에 따른 높이기준필터링부(300)가 일정한 영역에서 물체 사각형의 위치를 변경 시킴에 따라 물체 사각형의 높이임계치가 변화하는 모습을 도시한 것이다.
일실시례에 따른 특정물체 감지 장치는 차량 전방 영상에 한정되지 않으며, 차량 측방 영상 및 차량 후방 영상 중 적어도 어느 하나의 영상을 대상으로 특정물체를 감지하는 것이 가능하다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 특정물체 감지 방법의 작용을 도 3을 참고하여 설명하면 다음과 같다. 도 3은 도 1의 구성에 의한 일실시례에 따른 특정물체 감지 방법의 제어 흐름을 도시한 제어흐름도이다.
일실시례에 따른 카메라부(100)는 물체후보추출부(200)에 차량 전방 영상을 출력한다(S100).
물체후보추출부(200)는 차량 전방 영상에서 물체 후보를 추출한다(S110). 물체후보추출부(200)는 수신한 차량 전방 영상에서 관심영역(Region of interest)을 설정하여 물체 사각형을 추출한다.
물체후보추출부(200)는 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표를 산출한다. 물체후보추출부(200)는 수신한 차량 전방 영상에서 관심영역을 설정하고, 캐스케이드 방식의 이미지 피라미드를 이용하여 물체 사각형의 하단 중심 좌표를 산출하며, 이에 대한 설명은 위에서 기 설명하였다.
높이기준필터링부(300)는 추출된 물체 후보에서 가변 높이임계 이하의 물체를 배제하여, 필터링 영상을 출력한다(S120). 높이기준필터링부(300)는 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표에 대응되는 가변 높이임계치를 산출한다. 높이기준필터링부(300)는 차량 전방 영상에서 가변 높이임계치를 기준으로 사각형의 위치를 변경시키면서 최소 높이 및 최소 너비를 갖는 사각형의 좌표를 계산한다. 높이기준필터링부(300)는 차량 전방 영상의 영역 별로 물체 사각형의 좌표를 계산하여 룩업 테이블로 저장한다. 높이기준필터링부(300)는 룩업 테이블을 참조하여 물체 사각형의 하단 중심 좌표의 가변 높이임계치를 산출한다.
물체인식부(400)는 필터링 영상에서 특정물체를 감지한다(S130). 물체인식부(400)는 필터링 영상에서 물체 감지 방법을 통해 특정물체를 감지한다. 물체인식부(400)는 물체후보추출부(200)가 수행하는 과정을 다시 수행할 수 있다.
일실시례에 따른 특정물체 감지 방법은 차량 전방 영상에 한정되지 않으며, 차량 측방 영상 및 차량 후방 영상 중 적어도 어느 하나의 영상을 대상으로 특정물체를 감지하는 것이 가능하다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.
100 : 카메라부
200 : 물체후보추출부
300 : 높이기준필터링부
400 : 물체인식부

Claims (12)

  1. 차량 주변 영상을 출력하는 카메라부;
    상기 차량 주변 영상에서 물체 후보를 추출하는 물체후보추출부;
    상기 추출된 물체 후보에서 가변 높이임계치 이하의 물체를 배제하여, 필터링 영상을 출력하는 높이기준필터링부; 및
    상기 필터링 영상에서 특정물체를 감지하는 물체인식부; 를 포함하는 특정물체 감지 장치.
  2. 제 1 항에 있어서
    상기 물체후보추출부는 상기 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표를 산출하는 특정물체 감지 장치.
  3. 제 1 항에 있어서
    상기 높이기준필터링부는 상기 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표에 대응되는 가변 높이임계치를 산출하는 특정물체 감지 장치.
  4. 제 3 항에 있어서
    상기 높이기준필터링부는 상기 차량 주변 영상에서 상기 가변 높이임계치를 기준으로 상기 물체 사각형의 위치를 변경시키면서 최소 높이 및 최소 너비를 갖는 상기 사각형의 좌표를 계산하는 특정물체 감지 장치.
  5. 제 4 항에 있어서
    상기 높이기준필터링부는 상기 차량 주변 영상의 영역 별로 상기 물체 사각형의 좌표를 계산하여 룩업 테이블로 저장하는 특정물체 감지 장치.
  6. 제 5 항에 있어서
    상기 높이기준필터링부는 상기 룩업 테이블을 참조하여 상기 사각형의 하단 중심 좌표의 상기 가변 높이임계치를 산출하는 특정물체 감지 장치.
  7. 차량 주변 영상을 출력하는 단계;
    상기 차량 주변 영상에서 물체 후보를 추출하는 단계;
    상기 추출된 물체 후보에서 가변 높이임계치 이하의 물체를 배제하여, 필터링 영상을 출력하는 단계; 및
    상기 필터링 영상에서 특정물체를 감지하는 단계; 를 포함하는 특정물체 감지 방법.
  8. 제 7 항에 있어서
    상기 물체 후보 추출 단계는 상기 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표를 산출하는 특정물체 감지 방법.
  9. 제 7 항에 있어서
    상기 필터링 영상 출력 단계는 상기 물체 후보를 둘러싸는 물체 사각형의 하단 중심 좌표에 대응되는 가변 높이임계치를 산출하는 특정물체 감지 방법.
  10. 제 9 항에 있어서
    상기 필터링 영상 출력 단계는 상기 차량 주변 영상에서 상기 가변 높이임계치를 기준으로 상기 사각형의 위치를 변경시키면서 최소 높이 및 최소 너비를 갖는 상기 사각형의 좌표를 계산하는 특정물체 감지 방법.
  11. 제 10 항에 있어서
    상기 필터링 영상 출력 단계는 상기 차량 주변 영상의 영역 별로 상기 사각형의 좌표를 계산하여 룩업 테이블로 저장하는 특정물체 감지 방법.
  12. 제 11 항에 있어서
    상기 필터링 영상 출력 단계는 상기 룩업 테이블을 참조하여 상기 사각형의 하단 중심 좌표의 상기 가변 높이임계치를 산출하는 특정물체 감지 방법.
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