KR20170021638A - 객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법 - Google Patents

객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 객체 인식/탐지 장치는, 카메라 센서 및 레이더 센서를 통해, 객체에 대한 거리, 각도 및 속도 중 적어도 하나의 물리 정보를 생성하되, 상기 객체를 움직임이 있는 이동객체로 인식하는 경우, 상기 이동객체가 위치한 영역에 대한 주변환경 정보를 추가 생성하는 처리부 및 상기 물리 정보와 상기 주변환경 정보를 이용하여, 영상 데이터베이스로부터 객체인식용 영상을 수신하여 상기 이동객체에 대해 탐지하는 탐지부를 포함할 수 있다.

Description

객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법{DEVICE AND METHOD FOR OBJECT RECOGNITION AND DETECTION}
본 발명은 객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법에 관한 것이다.
지능형 자동차가 개발되면서 레이더 센서와 카메라 센서를 융합한 기술을 응용한 지능형 자동차에 대한 개발 및 수요가 증가하고 있다. 이는, 레이더 센서 또는 카메라 센서의 단점을 보완하고 장점을 활용할 수 있다.
레이더 센서의 경우, 레이더 센서는 도플러 정보를 획득할 수 있어 클러터와 원하는 이동객체를 구별할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 레이더 센서는 탐지된 타겟이 차량인지 사람인지 구별하는 인식기능에 한계가 있을 수 있다. 또한, 레이더 센서는 객체에 대한 횡방향 위치를 정확하게 추출하는데 어려운 단점이 있다.
카메라 센서의 경우, 카메라 센서는 이미지의 픽셀단위 처리가 가능할 수 있어, 횡방향 위치 추적이 비교적 용이하다. 또한, 카메라 센서는 객체 인식기능을 수행할 수 있다. 하지만, 카메라 센서는 조명이나 날씨와 같은 외부환경에 민감하여, 이동객체와 정지객체를 구별하는데 한계가 있을 수 있다.
도 1은 종래 기술에서의 레이더 센서와 카메라 센서를 융합하여 객체를 인식 및 탐지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
종래 기술에서의 레이더 센서와 카메라 센서는 각 센서단에서 추출된 정보를 융합할 수 있다. 레이더 센서는 탐지된 비교적 정확한 이동객체의 거리 및 속도, 오차가 다소 있는 이동객체의 각도 위치, 그리고 수신된 반사 신호를 추출할 수 있다. 또한, 카메라 센서는 오차가 다소 있는 객체와의 거리, 그리고 비교적 정확한 객체의 각도 위치를 획득할 수 있다. 아울러, 카메라 센서는 탐지된 객체의 모양을 구분하여 차량, 이륜차 또는 보행자 등을 구별할 수 있다. 이때, 카메라 센서는 추출된 객체가 이동객체인지 정지객체인지 구별할 수 없다.
도 1에 도시된 바와 같이, 카메라 센서 및 레이더 센서를 통한 정보를 융합하는 장치는 카메라 센서에 의해 레이더 센서로부터 추출된 객체의 정보와 비교하여, 정지객체와 이동객체를 구별하고, 이들 중 이동객체로 구별되는 물체들에 대해서만 인식 알고리즘을 적용할 수 있다.
그러나, 종래 기술에서의 카메라 센서는 원하는 이동객체가 정지객체에 일부가 가려져 있는 경우 인식 알고리즘을 적용하는데 상당히 어려운 단점이 있다. 예를 들어, 종래 기술에서의 카메라 센서는 정차된 차량 옆을 지나는 보행자의 경우, 보행자가 차량에 가려져 있어 인식을 하는데 어려움이 있다. 또한, 종래 기술은 객체인식용 영상을 저장하는 영상 데이터베이스를 구비한 경우, 이를 모두 검색하고 확인하는데 상당한 시간을 요구한다.
따라서, 레이더 센서가 탐지한 이동객체의 주변상황에 대한 정보를 영상을 수신하는데 제공하여, 영상 데이터베이스에 저장된 객체인식용 영상 중 우선순위가 높은 객체인식용 영상부터 검색할 수 있는 장치 및 방법이 필요하다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 이동객체와 관련된 주변환경 정보를 생성하고, 주변환경 정보 및 물리 정보를 이용하여 객체인식용 영상을 빠르게 검색하여 수신할 수 있는 것을 목적으로 한다.
상기의 목적을 이루기 위한 객체 인식/탐지 장치는, 카메라 센서 및 레이더 센서를 통해, 객체에 대한 거리, 각도 및 속도 중 적어도 하나의 물리 정보를 생성하되, 상기 객체를 움직임이 있는 이동객체로 인식하는 경우, 상기 이동객체가 위치한 영역에 대한 주변환경 정보를 추가 생성하는 처리부 및 상기 물리 정보와 상기 주변환경 정보를 이용하여, 영상 데이터베이스로부터 객체인식용 영상을 수신하여 상기 이동객체에 대해 탐지하는 탐지부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위한 기술적 방법으로서, 객체 인식/탐지 방법은, 카메라 센서 및 레이더 센서를 통해, 객체에 대한 거리, 각도 및 속도 중 적어도 하나의 물리 정보를 생성하되, 상기 객체를 움직임이 있는 이동객체로 인식하는 경우, 상기 이동객체가 위치한 영역에 대한 주변환경 정보를 추가 생성하는 단계 및 상기 물리 정보와 상기 주변환경 정보를 이용하여, 영상 데이터베이스로부터 객체인식용 영상을 수신하여 상기 이동객체에 대해 탐지하는 단계를 포함하여 구성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 이동객체와 관련된 주변환경 정보를 생성하고, 주변환경 정보 및 물리 정보를 이용하여 객체인식용 영상을 빠르게 검색하여 수신할 수 있다.
도 1은 종래 기술에서의 레이더 센서와 카메라 센서를 융합하여 객체를 인식 및 탐지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 객체 인식/탐지 장치를 나타내는 블록도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 객체 인식/탐지 장치를 이용한 응용예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 객체 인식/탐지 방법을 구체적으로 도시한 작업 흐름도이다.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
본 명세서에서 설명되는 객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법은 이동객체의 주변환경 정보를 생성 및 분류하여 주변환경 정보에 따른 객체인식용 영상을 수신하여 이동객체를 탐지할 수 있다.
본 명세서 상에서 객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법이 자동차에 적용된 예로서 설명하나, 이에 한정된 것이 아니다. 즉, 본 발명은 자동차, 로봇, 조선, 지능형 교통 시스템(ITS: Intelligent Transport System) 등의 다양한 민군수용에 적용될 수 있다.
또한, 본 명세서 상에서 객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법을 이동객체의 정보를 제공하는 예로서 설명하나, 이에 한정된 것이 아니다. 즉, 객체 인식/탐지 장치 및 객체 인식/탐지 방법은 이동객체 및 정지객체 중 적어도 하나의 정보를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 객체 인식/탐지 장치를 나타내는 블록도이다.
본 발명의 객체 인식/탐지 장치(200)는 처리부(210) 및 탐지부(220)를 포함할 수 있다.
처리부(210)는 카메라 센서 및 레이더 센서를 통해, 객체에 대한 거리, 각도 및 속도 중 적어도 하나의 물리 정보를 생성하되, 상기 객체를 움직임이 있는 이동객체로 인식하는 경우, 상기 이동객체가 위치한 영역에 대한 주변환경 정보를 추가 생성한다. 다시 말해, 처리부(210)는 객체에 대한 물리 정보 및 주변환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 생성할 수 있는데, 객체가 움직임이 있는 이동객체인 경우, 물리 정보 및 주변환경 정보를 모두 생성할 수 있다.
여기서, 주변환경 정보는 이동객체가 위치하는 배경, 이동객체를 중심으로 일정거리 내에 위치하는 다른 객체 등과 같은 이동객체와 관련된 주변 상황에 대한 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 자동차(이동객체)가 우측에 가로수가 있는 거리를 주행하는 경우, 처리부(210)는 주변환경 정보로서, 자동차의 우측에 가로수가 있는 거리에 대한 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
처리부(210)는 카메라 센서를 통해 모든 객체에 대한 거리 및 각도를 추출할 수 있다. 즉, 처리부(210)는 카메라 센서를 통해 정지한 객체 및 움직이는 객체에 대하여 모두 거리 및 각도 중 적어도 하나를 물리 정보로서 생성할 수 있다. 또한, 처리부(210)는 레이더 센서를 통해 움직이는 객체(이동객체)에 대한 거리, 각도 및 속도 중 적어도 하나를 물리 정보로서 생성할 수 있다. 또한, 처리부(210)는 레이더 센서를 통해 이동객체가 위치한 영역에 대한 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
이때, 처리부(210)는 상기 물리 정보에 의거하여 도플러 효과(Doppler effect)를 유발하는 객체를, 상기 이동객체로 인식할 수 있다. 즉, 처리부(210)는 탐지하고자 하는 이동객체를 도플러 효과를 통해 구분하여 인식할 수 있다.
또한, 처리부(210)는 상기 카메라 센서 및 상기 레이더 센서에 의해 형성된 거리-각도 맵에서, 상기 이동객체를 포함하여 설정된 거리 이내에, 도플러 제로 타겟이 있는지를 판단하고, 상기 도플러 제로 타겟이 없는 것으로 판단되면, 상기 영역에서 상기 이동객체가 단독으로 존재함에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성할 수 있다. 이때, 도플러 제로 타겟은 정지 중인 객체(즉, 정지객체)를 나타낼 수 있다. 다시 말해, 처리부(210)는 이동객체 주위에 정지객체가 있는지 확인하기 위하여 도플러 제로 타겟이 있는지 판단하고 도플러 제로 타겟이 없는 경우, 이동객체 주위에 정지객체가 없는 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 처리부(210)는 이동객체를 포함하고, 이동객체를 중심으로 5m 이내에 도플러 제로 타겟이 있는지 판단할 수 있다. 만일, 도플러 제로 타겟이 없는 것으로 판단하는 경우, 처리부(210)는 이동객체의 5m 이내에 정지객체가 없는 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 처리부(210)는 상기 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 판단되면, 상기 영역에서의, 상기 이동객체와 상기 도플러 제로 타겟과의 위치 관계를 재판단할 수 있다. 다시 말해, 처리부(210)는 도플러 제로 타겟이 있는 경우, 이동객체의 주위의 어느 곳에 정지객체가 있는지 재판단할 수 있다.
또한, 처리부(210)는 상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이 상기 이동객체와의 사이에 위치하면, 상기 이동객체의 적어도 일부가 정지객체에 의해 가려짐에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성할 수 있다. 즉, 처리부(210)는 도플러 제로 타겟의 위치가 이동객체와의 사이라면, 정지객체 다음에 이동객체가 있는 것으로 재판단할 수 있고, 정지객체는 이동객체를 전체 또는 일부를 가린 것으로 판단하여 이와 관련된 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들면, 처리부(210)는 이동객체와의 사이에 정지객체가 있고, 정지객체에 의해 이동객체가 일부 가려짐에 관련된 주변환경 정보로서, 전방에 주행하는 자동차(이동객체)가 정지되어 있는 장애물(정지객체)을 넘어간 후에 대한 시나리오와 같은 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 처리부(210)는 상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이 상기 이동객체 뒤에 위치하면, 상기 정지객체가 상기 이동객체에 의해 가려짐에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성할 수 있다. 즉, 처리부(210)는 이동객체의 뒤에 도플러 제로 타겟이 위치한다면, 이동객체 다음에 정지객체가 있는 것으로 재판단할 수 있고, 이동객체는 정지객체를 전체 또는 일부를 가린 것으로 판단하여 이와 관련된 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들면, 처리부(210)는 도플러 제로 타겟이 이동객체 뒤에 있고 일부 가려짐과 관련한 주변환경 정보로서, 자동차(이동객체)의 배경으로 장애물(정지객체)이 존재하는 시나리오와 같은 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 처리부(210)는 상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이 상기 이동객체의 좌측 또는 우측에 위치하면, 상기 이동객체의 좌측 일부 또는 우측 일부가 정지객체에 의해 가려짐에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성할 수 있다. 즉, 처리부(210)는 이동객체를 중심으로 좌측 또는 우측에 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 재판단하면, 정지객체가 이동객체 좌측 또는 우측에 위치하는 것 과 관련된 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들면, 처리부(210)는 이동객체의 좌측에 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 재판단되어 이와 관련된 주변환경 정보로서, 자동차(이동객체)의 좌측에 장애물(정지객체)이 있는 시나리오에 대한 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 처리부(210) 상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이, 상기 이동객체를 중심으로 하는 각 방향에 적어도 복수 개 위치하면, 상기 이동객체가 정지객체에 의해 둘러싸여 있음에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성할 수 있다. 다시 말해, 처리부(210)는 이동객체 주위에 도플러 제로 타겟이 둘 이상 있는 것으로 재판단하면, 이동객체 주위를 정지객체가 둘러싸는 것과 관련된 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들면, 처리부(210)는 이동객체의 좌측, 우측 및 뒤에 도플러 제로 타겟이 각각 위치하는 것으로 재판단하면, 자동차(이동객체)를 둘러싸는 정지물체가 있는 시나리오와 같은 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 처리부(210)는 상기 거리-각도 맵 상에서, 상기 이동객체와 설정된 거리 이내이며, 기준치 이상의 면적을 갖는 객체를, 상기 도플러 제로 타겟으로 인식할 수 있다. 다시 말해, 처리부(210)는 이동객체를 인식하는 데 영향력이 큰 정지객체를 중심으로 주변환경 정보를 생성하기 위하여 기준치 이상의 면적을 가진 객체를 도플러 제로 타겟으로 인식할 수 있다.
예를 들면, 처리부(210)는 기준치 이상의 면적을 갖는 객체로서, 자동차, 사람, 나무 등과 같이 이동객체의 이동에 영향을 주는 객체를 중심으로 도플러 제로 타겟을 인식할 수 있다.
또한, 처리부(210)는 추적 알고리즘을 이용하여, 상기 이동객체가 이동하는 트랙(track)을 추적하고, 상기 추적된 트랙에 따라, 상기 영역에서의, 상기 이동객체의 상기 움직임에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성할 수 있다. 즉, 처리부(210)는 이동객체가 이동함에 따른 트랙을 추적하고, 그에 다라 변화하는 이동객체의 위치 및 이동객체 주위의 정지객체를 고려하여 주변환경 정보를 생성할 수 있다. 이때, 추적 알고리즘은 당업자가 바람직하게 사용할 수 있는 일반적인 알고리즘일 수 있다.
예를 들어, 자동차(이동객체)가 1차선에서 2차선으로 이동하면, 처리부(210)는 자동차가 1차선에서 2차선으로 이동하는 것을 추적하고 이동에 따라 이동객체와 정지객체의 위치관계를 반영한 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 처리부(210)는 적어도 하나의 생성된 주변환경 정보를, 영상 데이터베이스에 기저장된 객체인식용 영상의 카테고리에 대응하는 카테고리에 따라 분류할 수 있다. 여기서, 영상 데이터베이스는 객체인식용 영상을 하나 이상 유지하고 있을 수 있으며, 카테고리 별로 분류하여 유지하고 있을 수 있다.
이때, 처리부(210)는 카테고리 별로 분류된 식별번호를 생성한 주변환경 정보에 매칭시켜 주변환경 정보를 분류할 수 있다. 예를 들면, 처리부(210)는 '카테고리 번호 1'에 대응하는 주변환경 정보를 생성한 경우, 해당 주변환경 정보에 '카테고리 번호 1'을 매칭시켜 분류할 수 있다.
본 명세서 상에서 처리부(210)가 생성하는 주변환경 정보는 상기 기술한 주변환경 정보보다 더 많을 수 있다. 즉, 상기 기술한 주변환경 정보에 한정되지 않으며, 처리부(210)는 다양한 주변환경 정보를 더 생성할 수 있다.
탐지부(220)는 상기 물리 정보와 상기 주변환경 정보를 이용하여, 영상 데이터베이스로부터 객체인식용 영상을 수신하여 상기 이동객체에 대해 탐지한다. 즉, 탐지부(220)는 처리부(210)에 의해 생성된 물리 정보와 주변환경 정보를 통해 영상 데이터베이스에 기저장된 복수의 객체인식용 영상 중 수신해야 할 객체인식용 영상의 우선순위를 결정하여 검색하고, 객체인식용 영상을 수신할 수 있다. 이때, 탐지부(220)는 카테고리에 따라 주변환경 정보에 매칭시킨 식별번호에 따라 카테고리 식별번호가 대응하는 객체인식용 영상을 수신할 수 있다.
탐지부(220)는 객체인식용 영상을 바탕으로 이동객체에 대해 탐지할 수 있다. 이때, 탐지부(220)는 물리 정보와 객체인식용 영상을 바탕으로 이동객체에 대해 탐지할 수 있다. 예를 들면, 이동객체가 좌측에 정지객체가 있는 골목길을 주행하는 경우, 탐지부(220)는 객체인식용 영상으로서 장애물이 좌측에 있는 영상을 바탕으로 한 이동객체의 속도, 거리 등(물리 정보)을 나타냄으로써 이동객체를 탐지할 수 있다.
이러한, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체와 관련된 주변환경 정보를 생성하고, 주변환경 정보 및 물리 정보를 이용하여 객체인식용 영상을 빠르게 검색하여 수신할 수 있다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 객체 인식/탐지 장치를 이용한 응용예를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 객체인식을 위해 레이더-영상 융합을 함에 있어서, 레이더 센서가 단순히 이동객체의 거리, 각도, 속도 정보(물리 정보)만을 제공하는 것이 아니라, 이동객체의 주변환경 정보를 함께 제공할 수 있다.
레이더 센서가 제공할 수 있는 기본적인 주변환경 정보의 예는 도 3에 도시된 바와 같을 수 있다. 이러한, 도 3에 도시된 주변환경 정보는 예일 뿐, 더 많은 경우가 존재할 수 있다.
도 3에서 소개된 기능을 레이더와 영상에 적용시키기 위해서는, 레이더 센서가 판단하는 이동객체의 주변상황 시나리오(주변상황 정보)를 카테고리 단위로 분리하여야 하고, 이러한 주변상황 시나리오는 영상 데이터베이스에 기저장된 객체인식용 영상과도 일치해야 한다.
이렇게 주변상황 시나리오가 구별되고, 이에 맞는 영상 데이터베이스에 저장이 된 경우의 적용은 도 4에 도시된 바와 같이 구현될 수 있다. 즉, 도 4에 도시된 장치를 이용하여 객체인식용 영상에 대한 인식기능을 지원하는 레이더-영상 융합을 구현할 수 있다. 레이더 센서는 이동객체의 거리, 각도, 속도뿐만 아니라 약속된 주변상황 시나리오도 함께 판단해서 제공할 수 있다. 이동타겟 정보추출 및 객체인식(520)는 이러한 시나리오 번호를 근거로 해서, 영상 데이터베이스에 저장된 객체인식용 영상 중 어떤 우선순위를 가지고 검색할지를 결정할 수 있다.
도 4에 도시된 객체 인식/탐지 장치(400)와 같이, 시나리오의 개수는 N개일 수 있으며, 시나리오는 카테고리 별로 나뉘어 분류될 수 있다. 참고로, 도 4에서는 시나리오를 기계적으로 N개를 나누었을 뿐이며, 저장된 객체인식용 영상들은 복수개의 시나리오에 부분집합으로 속할 수 있다. 이는 시나리오의 카테고리를 어떻게 나누는지에 따라 달라질 수 있다.
따라서, 도 4에 도시된 객체 인식/탐지 장치(400)는 영상-레이더 융합기반 객체 인식에서, 레이더 센서가 단순히 이동객체의 정보만 제공하는 것이 아니라, 이동객체의 주변상황 정보도 함께 제공할 수 있다.
이러한, 객체 인식/탐지 장치(400)는 하나의 레이더(통신 기능 지원)을 이용하여 전후방 타겟 정보를 동시에 탐지할 수 있다. 객체 인식/탐지 장치(400)는 자동차, 로봇, 조선, ITS 등 다양한 민군수용에 활용될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 객체 인식/탐지 방법을 구체적으로 도시한 작업 흐름도이다.
우선 본 실시예에 따른 객체 인식/탐지 방법은 상술한 객체 인식/탐지 장치(200)에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 객체 인식/탐지 장치(200)는 카메라 센서 및 레이더 센서를 통해, 객체에 대한 거리, 각도 및 속도 중 적어도 하나의 물리 정보를 생성하되, 상기 객체를 움직임이 있는 이동객체로 인식하는 경우, 상기 이동객체가 위치한 영역에 대한 주변환경 정보를 추가 생성한다(510). 다시 말해, 단계(510)는 객체에 대한 물리 정보 및 주변환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 생성할 수 있는데, 객체가 움직임이 있는 이동객체인 경우, 물리 정보 및 주변환경 정보를 모두 생성하는 과정일 수 있다.
여기서, 주변환경 정보는 이동객체가 위치하는 배경, 이동객체를 중심으로 일정거리 내에 위치하는 다른 객체 등과 같은 이동객체와 관련된 주변 상황에 대한 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 자동차(이동객체)가 우측에 가로수가 있는 거리를 주행하는 경우, 객체 인식/탐지 장치(200)는 주변환경 정보로서, 자동차의 우측에 가로수가 있는 거리에 대한 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
실시예에 따라, 객체 인식/탐지 장치(200)는 상기 물리 정보에 의거하여 도플러 효과(Doppler effect)를 유발하는 객체를, 상기 이동객체로 인식할 수 있다. 즉, 객체 인식/탐지 장치(200)는 탐지하고자 하는 이동객체를 도플러 효과를 통해 구분하여 인식할 수 있다.
또한, 단계(510)는 상기 카메라 센서 및 상기 레이더 센서에 의해 형성된 거리-각도 맵에서, 상기 이동객체를 포함하여 설정된 거리 이내에, 도플러 제로 타겟이 있는지를 판단하는 과정일 수 있다. 이때, 도플러 제로 타겟은 정지 중인 객체(즉, 정지객체)를 나타낼 수 있다. 다시 말해, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체 주위에 정지객체가 있는지 확인하기 위하여 도플러 제로 타겟이 있는지 판단할 수 있다.
실시예에 따라, 객체 인식/탐지 장치(200)는 상기 거리-각도 맵 상에서, 상기 이동객체와 설정된 거리 이내이며, 기준치 이상의 면적을 갖는 객체를, 상기 도플러 제로 타겟으로 인식하는 과정일 수 있다. 다시 말해, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체를 인식하는 데 영향력이 큰 정지객체를 중심으로 주변환경 정보를 생성하기 위하여 기준치 이상의 면적을 가진 객체를 도플러 제로 타겟으로 인식할 수 있다.
예를 들면, 객체 인식/탐지 장치(200)는 기준치 이상의 면적을 갖는 객체로서, 자동차, 사람, 나무 등과 같이 이동객체의 이동에 영향을 주는 객체를 중심으로 도플러 제로 타겟을 인식할 수 있다.
또한, 단계(510)는 상기 도플러 제로 타겟이 없는 것으로 판단되면, 상기 영역에서 상기 이동객체가 단독으로 존재함에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는 과정일 수 있다. 즉, 객체 인식/탐지 장치(200)는 도플러 제로 타겟이 없는 경우, 이동객체 주위에 정지객체가 없는 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체를 포함하고, 이동객체를 중심으로 5m 이내에 도플러 제로 타겟이 있는지 판단할 수 있다. 만일, 도플러 제로 타겟이 없는 것으로 판단하는 경우, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체의 5m 이내에 정지객체가 없는 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 단계(510)는 상기 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 판단되면, 상기 영역에서의, 상기 이동객체와 상기 도플러 제로 타겟과의 위치 관계를 재판단하는 과정일 수 있다. 다시 말해, 객체 인식/탐지 장치(200)는 도플러 제로 타겟이 있는 경우, 이동객체의 주위의 어느 곳에 정지객체가 있는지 재판단할 수 있다.
또한, 단계(510)는 상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이 상기 이동객체와의 사이에 위치하면, 상기 이동객체의 적어도 일부가 정지객체에 의해 가려짐에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는 과정일 수 있다. 즉, 객체 인식/탐지 장치(200)는 도플러 제로 타겟의 위치가 이동객체와의 사이라면, 정지객체 다음에 이동객체가 있는 것으로 재판단할 수 있고, 정지객체는 이동객체를 전체 또는 일부를 가린 것으로 판단하여 이와 관련된 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들면, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체와의 사이에 정지객체가 있고, 정지객체에 의해 이동객체가 일부 가려짐에 관련된 주변환경 정보로서, 전방에 주행하는 자동차(이동객체)가 정지되어 있는 장애물(정지객체)을 넘어간 후에 대한 시나리오와 같은 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 단계(510)는 상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이 상기 이동객체 뒤에 위치하면, 상기 정지객체가 상기 이동객체에 의해 가려짐에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는 과정일 수 있다. 즉, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체의 뒤에 도플러 제로 타겟이 위치한다면, 이동객체 다음에 정지객체가 있는 것으로 재판단할 수 있고, 이동객체는 정지객체를 전체 또는 일부를 가린 것으로 판단하여 이와 관련된 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들면, 객체 인식/탐지 장치(200)는 도플러 제로 타겟이 이동객체 뒤에 있고 일부 가려짐과 관련한 주변환경 정보로서, 자동차(이동객체)의 배경으로 장애물(정지객체)이 존재하는 시나리오와 같은 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 단계(510)는 상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이 상기 이동객체의 좌측 또는 우측에 위치하면, 상기 이동객체의 좌측 일부 또는 우측 일부가 정지객체에 의해 가려짐에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는 과정일 수 있다. 즉, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체를 중심으로 좌측 또는 우측에 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 재판단하면, 정지객체가 이동객체 좌측 또는 우측에 위치하는 것 과 관련된 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들면, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체의 좌측에 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 재판단되어 이와 관련된 주변환경 정보로서, 자동차(이동객체)의 좌측에 장애물(정지객체)이 있는 시나리오에 대한 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 단계(510)는 상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이, 상기 이동객체를 중심으로 하는 각 방향에 적어도 복수 개 위치하면, 상기 이동객체가 정지객체에 의해 둘러싸여 있음에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는 과정일 수 있다. 다시 말해, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체 주위에 도플러 제로 타겟이 둘 이상 있는 것으로 재판단하면, 이동객체 주위를 정지객체가 둘러싸는 것과 관련된 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
예를 들면, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체의 좌측, 우측 및 뒤에 도플러 제로 타겟이 각각 위치하는 것으로 재판단하면, 자동차(이동객체)를 둘러싸는 정지물체가 있는 시나리오와 같은 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
또한, 단계(510)는 추적 알고리즘을 이용하여, 상기 이동객체가 이동하는 트랙(track)을 추적하는 과정일 수 있다. 또한, 단계(510)는, 상기 추적된 트랙에 따라, 상기 영역에서의, 상기 이동객체의 상기 움직임에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성할 수 있다. 즉, 객체 인식/탐지 장치(200)는 이동객체가 이동함에 따른 트랙을 추적하고, 그에 다라 변화하는 이동객체의 위치 및 이동객체 주위의 정지객체를 고려하여 주변환경 정보를 생성할 수 있다. 이때, 추적 알고리즘은 일반적으로 당업자가 바람직하게 사용할 수 있는 추적 알고리즘일 수 있다.
예를 들어, 자동차(이동객체)가 1차선에서 2차선으로 이동하면, 객체 인식/탐지 장치(200)는 자동차가 1차선에서 2차선으로 이동하는 것을 추적하고 이동에 따라 이동객체와 정지객체의 위치관계를 반영한 주변환경 정보를 생성할 수 있다.
실시예에 따라, 객체 인식/탐지 장치(200)는 적어도 하나의 생성된 주변환경 정보를, 영상 데이터베이스에 기저장된 객체인식용 영상의 카테고리에 대응하는 카테고리에 따라 분류할 수 있다. 여기서, 영상 데이터베이스는 객체인식용 영상을 하나 이상 유지하고 있을 수 있으며, 카테고리 별로 분류하여 유지하고 있을 수 있다.
이때, 객체 인식/탐지 장치(200)는 카테고리 별로 분류된 식별번호를 생성한 주변환경 정보에 매칭시켜 주변환경 정보를 분류할 수 있다. 예를 들면, 객체 인식/탐지 장치(200)는 '카테고리 번호 1'에 대응하는 주변환경 정보를 생성한 경우, 해당 주변환경 정보에 '카테고리 번호 1'을 매칭시켜 분류할 수 있다.
본 명세서 상에서 객체 인식/탐지 장치(200)가 생성하는 주변환경 정보는 상기 기술한 주변환경 정보보다 더 많을 수 있다. 즉, 상기 기술한 주변환경 정보에 한정되지 않으며, 객체 인식/탐지 장치(200)는 다양한 주변환경 정보를 더 생성할 수 있다.
객체 인식/탐지 장치(200)는 상기 물리 정보와 상기 주변환경 정보를 이용하여, 영상 데이터베이스로부터 객체인식용 영상을 수신하여 상기 이동객체에 대해 탐지한다(520). 즉, 객체 인식/탐지 장치(200)는 생성된 물리 정보와 주변환경 정보를 통해 영상 데이터베이스에 기저장된 복수의 객체인식용 영상 중 수신해야 할 객체인식용 영상의 우선순위를 결정하여 검색하고, 객체인식용 영상을 수신할 수 있다. 이때, 객체 인식/탐지 장치(200)는 카테고리에 따라 주변환경 정보에 매칭시킨 식별번호에 따라 카테고리 식별번호가 대응하는 객체인식용 영상을 수신할 수 있다.
실시예에 따라, 객체 인식/탐지 장치(200)는 객체인식용 영상을 바탕으로 이동객체에 대해 탐지할 수 있다. 이때, 객체 인식/탐지 장치(200)는 물리 정보와 객체인식용 영상을 바탕으로 이동객체에 대해 탐지할 수 있다. 예를 들면, 이동객체가 좌측에 정지객체가 있는 골목길을 주행하는 경우, 객체 인식/탐지 장치(200)는 객체인식용 영상으로서 장애물이 좌측에 있는 영상을 바탕으로 한 이동객체의 속도, 거리 등(물리 정보)을 나타냄으로써 이동객체를 탐지할 수 있다.
이러한, 객체 인식/탐지 방법은 이동객체와 관련된 주변환경 정보를 생성하고, 주변환경 정보 및 물리 정보를 이용하여 객체인식용 영상을 빠르게 검색하여 수신할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
200 : 객체 인식/탐지 장치
210 : 처리부
220 : 탐지부

Claims (10)

  1. 카메라 센서 및 레이더 센서를 통해, 객체에 대한 거리, 각도 및 속도 중 적어도 하나의 물리 정보를 생성하되, 상기 객체를 움직임이 있는 이동객체로 인식하는 경우, 상기 이동객체가 위치한 영역에 대한 주변환경 정보를 추가 생성하는 처리부; 및
    상기 물리 정보와 상기 주변환경 정보를 이용하여, 영상 데이터베이스로부터 객체인식용 영상을 수신하여 상기 이동객체에 대해 탐지하는 탐지부
    를 포함하는 객체 인식/탐지 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 카메라 센서 및 상기 레이더 센서에 의해 형성된 거리-각도 맵에서, 상기 이동객체를 포함하여 설정된 거리 이내에, 도플러 제로 타겟이 있는지를 판단하고,
    상기 도플러 제로 타겟이 없는 것으로 판단되면, 상기 영역에서 상기 이동객체가 단독으로 존재함에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는
    객체 인식/탐지 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 판단되면, 상기 영역에서의, 상기 이동객체와 상기 도플러 제로 타겟과의 위치 관계를 재판단하고,
    상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이 상기 이동객체와의 사이에 위치하면, 상기 이동객체의 적어도 일부가 정지객체에 의해 가려짐에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는
    객체 인식/탐지 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 판단되면, 상기 영역에서의, 상기 이동객체와 상기 도플러 제로 타겟과의 위치 관계를 재판단하고,
    상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이 상기 이동객체 뒤에 위치하면, 상기 정지객체가 상기 이동객체에 의해 가려짐에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는
    객체 인식/탐지 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 판단되면, 상기 영역에서의, 상기 이동객체와 상기 도플러 제로 타겟과의 위치 관계를 재판단하고,
    상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이 상기 이동객체의 좌측 또는 우측에 위치하면, 상기 이동객체의 좌측 일부 또는 우측 일부가 정지객체에 의해 가려짐에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는 생성하는
    객체 인식/탐지 장치.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 도플러 제로 타겟이 있는 것으로 판단되면, 상기 영역에서의, 상기 이동객체와 상기 도플러 제로 타겟과의 위치 관계를 재판단하고,
    상기 재판단 결과, 상기 도플러 제로 타겟이, 상기 이동객체를 중심으로 하는 각 방향에 적어도 복수 개 위치하면, 상기 이동객체가 정지객체에 의해 둘러싸여 있음에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는
    객체 인식/탐지 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 거리-각도 맵 상에서, 상기 이동객체와 설정된 거리 이내이며, 기준치 이상의 면적을 갖는 객체를, 상기 도플러 제로 타겟으로 인식하는
    객체 인식/탐지 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    추적 알고리즘을 이용하여, 상기 이동객체가 이동하는 트랙(track)을 추적하고,
    상기 추적된 트랙에 따라, 상기 영역에서의, 상기 이동객체의 상기 움직임에 관한, 상기 주변환경 정보를 생성하는
    객체 인식/탐지 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 물리 정보에 의거하여 도플러 효과를 유발하는 객체를, 상기 이동객체로 인식하는
    객체 인식/탐지 장치.
  10. 카메라 센서 및 레이더 센서를 통해, 객체에 대한 거리, 각도 및 속도 중 적어도 하나의 물리 정보를 생성하되, 상기 객체를 움직임이 있는 이동객체로 인식하는 경우, 상기 이동객체가 위치한 영역에 대한 주변환경 정보를 추가 생성하는 단계; 및
    상기 물리 정보와 상기 주변환경 정보를 이용하여, 영상 데이터베이스로부터 객체인식용 영상을 수신하여 상기 이동객체에 대해 탐지하는 단계
    를 포함하는 객체 인식/탐지 방법.
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