KR20170058512A - Apparatus for traffic signs recognition and method thereof - Google Patents

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KR20170058512A
KR20170058512A KR1020150162114A KR20150162114A KR20170058512A KR 20170058512 A KR20170058512 A KR 20170058512A KR 1020150162114 A KR1020150162114 A KR 1020150162114A KR 20150162114 A KR20150162114 A KR 20150162114A KR 20170058512 A KR20170058512 A KR 20170058512A
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한재현
장재환
강용규
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주식회사 만도
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    • G06K9/3233

Abstract

The present invention relates to a traffic sign recognition technology. A traffic sign recognition device according to the present invention comprises: an opposing vehicle detecting unit for capturing an image using a camera which detects the front of a user vehicle, and detecting an opposing vehicle on the acquired image; a driving lane determining unit for setting a central reference which is the vertical direction of the user vehicle, and determining the driving lane of the user vehicle based on the relationship between the central reference and the opposing vehicle; a region of interest (ROI) setting unit for setting three ROI having a certain range with respect to the image, and setting an analysis sequence of the ROI based on the driving lane; and a traffic sign recognition unit for recognizing a traffic sign in three ROI according to the analysis sequence, and ending a traffic sign formula if the traffic sign is recognized in one or more ROI among the three ROI according to the sequence. As described above, according to the present invention, it is possible to use less data and a processor having lower performance by recognizing the traffic sign only in a portion where the traffic sign exists in an image taken by a camera.

Description

교통 표지판 인식 장치 및 방법{APPARATUS FOR TRAFFIC SIGNS RECOGNITION AND METHOD THEREOF}[0001] APPARATUS FOR TRAFFIC SIGNS RECOGNITION AND METHOD THEREOF [0002]

본 발명은 교통 표지판 인식 기술에 관한 것이다.The present invention relates to traffic sign recognition technology.

차량에는 전방을 감시하는 카메라가 설치되어 있으며, 카메라가 촬영한 영상에 대해 영상처리기법을 수행하여 영상 내에 존재하는 차량, 교통 표지판 등을 포함하는 물체를 인식할 수 있다.The vehicle is equipped with a camera for monitoring the front of the vehicle. The camera can recognize an object including a vehicle, a traffic sign, and the like existing in the image by performing an image processing technique on the image captured by the camera.

하지만, 영상처리기법 등을 수행하여 영상 내 존재하는 물체를 인식하기 위해서는 많은 데이터가 필요하며 또한, 높은 성능의 프로세서가 요구되는 문제점이 있다.However, in order to recognize an object existing in an image by performing an image processing technique or the like, a lot of data is required and a high-performance processor is required.

이러한 문제점은, 영상의 전제 부분을 인식하지 않고 필요 부분에 대해서만 인식함으로써 해결될 수 있다.Such a problem can be solved by recognizing only the necessary part without recognizing the premise part of the image.

세부적으로, 교통 표지판을 인식하는 경우, 카메라가 촬영한 영상에서 교통 표지판이 존재하는 부분에 대해서만 영상처리기법 등을 적용하여 교통 표지판을 인식함으로써, 보다 적은 데이터를 사용할 수 있으며 또한 보다 낮은 성능의 프로세서를 이용할 수 있을 것이다.In detail, when the traffic sign is recognized, it is possible to use less data by recognizing the traffic sign by applying the image processing technique or the like only to the portion where the traffic sign is present in the image taken by the camera, .

하지만, 현재, 카메라가 촬영한 영상에서 교통 표지판이 존재하는 부분을 설정하고 해당부분에 대해서만 교통 표지판을 인식하는 장치는 개발되지 못하고 있는 실정이다.However, at present, there is a problem that a device which recognizes a traffic sign only for a part where a traffic sign is present is set in the image taken by the camera, is not developed.

이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 일 측면에서, 카메라가 촬영한 영상에서 교통 표지판이 존재하는 부분을 설정하고 해당부분에 대해서만 교통 표지판을 인식할 수 있는 기술을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION In view of the foregoing, an object of the present invention is to provide a technique for setting a portion where a traffic sign is present in an image photographed by a camera and recognizing a traffic sign only for the relevant portion.

일 측면에서, 본 발명은 자차량의 전방을 감지하는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 대항차량을 검출하는 대항차량 검출부와 영상을 자차량의 세로방향인 중심기준을 설정하고, 중심기준과 대항차량의 관계에 기초하여 자차량의 주행차로를 판단하는 주행차로 판단부와 영상에 대해 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 설정하고, 주행차로에 기초하여 관심영역의 분석순서를 설정하는 관심영역 설정부 및 분석순서에 따라 3개의 관심영역에서 교통 표지판을 감식하되, 분석순서에 따른 3개의 관심영역 중 1개 이상의 관심영역 내에서 교통 표지판이 인식되면 교통 표지판 감식을 종료하는 교통 표지판 인식부를 포함하는 교통 표지판 인식 장치를 제공한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus for acquiring an image using a camera for sensing the front of a vehicle, an opposite vehicle detecting unit for detecting an opposite vehicle in the captured image, A driving lane determining unit for determining a driving lane of the subject vehicle based on the relationship between the center reference and the opposing vehicle, and three regions of interest (ROI) having a certain range with respect to the image, If the traffic sign is recognized in one or more areas of interest among the three areas of interest according to the analysis sequence, the traffic sign is recognized in three areas of interest according to the analysis area, And a traffic sign recognition unit for terminating the recognition of the sign.

다른 일 측면에서, 본 발명은 자차량의 전방을 감지하는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 대항차량을 검출하여 자차량의 주행차로를 판단하는 주행차로 판단단계와 상기 영상에 대해 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 설정하고, 주행차로에 기초하여 관심영역의 분석순서를 설정하는 관심영역 설정단계 및 분석순서에 따라 관심영역에서 교통 표지판을 감식하되, 분석순서에 따른 3개의 관심영역 중 1개 이상의 관심영역 내에서 교통 표지판이 인식되면 상기 교통 표지판 감식을 종료하는 교통 표지판 인식단계를 포함하는 교통 표지판 인식 방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a driving method of a vehicle, comprising the steps of: acquiring an image using a camera that senses the front of the vehicle; detecting an opposing vehicle from the acquired image to determine a driving lane of the vehicle; Setting a region of interest (ROI) having a certain range and setting an analysis order of the ROI on the basis of the driving lane, and identifying the traffic sign in the ROI according to the analysis sequence, And a traffic sign recognition step of terminating the traffic sign recognition if a traffic sign is recognized in at least one region of interest among the three regions of interest according to the analysis order.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 카메라가 촬영한 영상에서 교통 표지판이 존재하는 부분에 대해서만 교통 표지판을 인식함으로써, 보다 적은 데이터를 사용할 수 있으며, 또한, 보다 낮은 성능의 프로세서를 사용할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, it is possible to use less data by recognizing a traffic sign only for a portion where a traffic sign exists in an image taken by a camera, and to use a lower performance processor .

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대항차량 검출부의 동작을 설명하기 위한 일 예를 도시한 도면이다.
도 3는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행차로 판단부의 동작을 설명하기 위한 일 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행차로 판단부의 동작을 설명하기 위한 다른 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 관심영역 설정부의 동작을 설명하기 위한 일 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 관심영역 설정부 및 교통 표지판 인식부의 동작을 설명하기 위한 다른 일 예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.
1 is a view illustrating a traffic sign recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an operation of the anti-vehicle detection unit according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
3 is a diagram illustrating an example of an operation of the driving lane determination unit according to an embodiment of the present invention.
4 is a view illustrating another example of the operation of the driving lane determining unit according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an operation of the ROI setting unit according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
6 is a view illustrating another example of operations of the ROI recognition unit and the ROI recognition unit according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a method of recognizing a traffic sign according to an exemplary embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. It should be noted that, in adding reference numerals to the constituent elements of the drawings, the same constituent elements are denoted by the same reference numerals even though they are shown in different drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In describing the components of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "coupled", or "connected" to another component, the component may be directly connected to or connected to the other component, It should be understood that an element may be "connected," "coupled," or "connected."

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 장치를 도시한 도면이다.1 is a view illustrating a traffic sign recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 장치는 자차량의 전방을 감지하는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 대항차량을 검출하는 대항차량 검출부와 영상을 자차량의 세로방향인 중심기준으로 나누고 중심기준과 대항차량의 관계에 기초하여 자차량의 주행차로를 판단하는 주행차로 판단부와 영상에 대해 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 설정하고 주행차로에 기초하여 관심영역의 분석순서를 설정하는 관심영역 설정부 및 분석순서에 따라 관심영역에서 교통 표지판을 감식하되, 순서에 따른 3개의 관심영역 중 1개 이상의 관심영역 내에서 교통 표지판이 인식되면 교통 표지판 감식을 종료하는 교통 표지판 인식부를 포함할 수 있다.A traffic sign recognition apparatus according to an embodiment of the present invention includes an opposite vehicle detection unit that acquires an image using a camera that detects the front of the vehicle and detects an opposite vehicle from the acquired image, A driving lane determining unit for determining a driving lane of the vehicle based on the relationship between the center reference and the counter vehicle, and three regions of interest (ROI) having a certain range for the image, And a traffic sign is recognized in one or more areas of interest among the three areas of interest according to the order of traffic, And a traffic sign recognition unit for terminating the identification of the sign.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 장치(100)는 자차량의 전방을 감지하는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 대항차량을 검출하는 대항차량 검출부(110)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a traffic sign recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes an image capturing unit 120 for capturing an image using a camera for sensing the front of the vehicle, (110).

일반적으로 차량에는 교통사고 발생시, 당시 상황을 영상으로 저장하기 위한 전방카메라가 설치되어 있다. 이러한 전방카메라에 의해 저장된 영상은 사고 책임여부를 판단하는데 중요한 역할을 한다.Generally, a vehicle is equipped with a front camera for storing images at the time of a traffic accident. The images stored by these forward cameras play an important role in judging whether or not the accident is responsible.

전술한 바와 같이 전방카메라는 교통사고에 활용될 수 있으나 그에 한정되지 않고 다른 용도로도 확장되어 사용하는 추세이다.As described above, the front camera can be used for a traffic accident, but the present invention is not limited to this, but it is a tendency to use the camera for other purposes.

대항차량 검출부(110)는 전방카메라를 통해 얻은 자차량의 전방 영상에서 프로그래밍된 영상처리기법을 사용하여 타차량을 검출할 수 있다.The counter vehicle detection unit 110 can detect the other vehicle using the image processing technique programmed in the forward image of the subject vehicle obtained through the forward camera.

영상처리기법을 간단히 설명하면 형상 또는 색상 등을 포함하는 특징을 보다 정확하게 감지하기 위한 기법이며, 다음 단계 중 하나 이상을 실행할 수 있다.A brief description of image processing techniques is a technique for more accurately detecting features including shapes or colors, and can perform one or more of the following steps.

영상처리기법은 먼저 이미지 획득(Image acquisition) 단계를 실행할 수 있다. 이는 간단하게 디지털 영상을 얻는 것을 말하는 것으로서, 스케일링(scaling) 같은 전처리를 포함한다.The image processing technique may first perform an image acquisition step. This simply means obtaining a digital image, and includes a preprocessing such as scaling.

이미지 획득이 완료되면, 영상 개선(Image enhancement) 단계를 실행할 수 있다. 영상 개선 단계는 특정 응용에 더 적합하게 영상을 조작하는 과정으로서, 인간의 주관적 선호에 기반하여 다양한 방법을 적용해서 개선할 수 있다.Once image acquisition is complete, an image enhancement step may be performed. The image improvement step is a process of manipulating the image more suitably for a specific application, and can be improved by applying various methods based on human subjective preference.

영상 개선이 완료되면, 영상 복원(Image restoration) 단계를 실행할 수 있다. 영상 복원 단계 역시 영상을 개선하지만, 영상 개선 단계와 달리 수학적 또는 확률적 모델들에 기반하여 영상을 개선할 수 있다.When the image enhancement is completed, an image restoration step can be executed. The image reconstruction step also improves the image, but unlike the image enhancement step, the image can be improved based on mathematical or probabilistic models.

영상 복원이 완료되면, 컬러 영상 처리(Color image processing) 단계를 실행할 수 있다. 이는 컬러 모델과 디지털 도메인에서의 기본적인 컬러 처리를 적용한다.When the image restoration is completed, a color image processing step can be executed. It applies color models and basic color processing in the digital domain.

컬러 영상 처리가 완료되면, 웨이브렛(Wavelet)단계를 실행할 수 있다. 이는 다양한 해상도로 영상을 표현하기 위함이다.When the color image processing is completed, a wavelet step can be executed. This is for displaying images at various resolutions.

웨이브렛이 완료되면, 압축(Compression) 단계를 실행할 수 있다. 압축 단계를 실행함으로써, 영상을 저장하는데 필요한 저장장치 또는 영상을 전송하는데 필요한 대역폭을 줄일 수 있다.Once the wavelet is complete, a compression step can be performed. By executing the compression step, it is possible to reduce the bandwidth required to transmit the storage device or image necessary for storing the image.

압축 단계가 완료되면, 생태학적 처리(Morphological processing) 단계를 실행할 수 있다. 이는, 모양의 표현과 묘사에 유용한 영상 성분을 추출하기 위함일 수 있다.Once the compression step is complete, a morphological processing step may be performed. This may be to extract image components that are useful for shape representation and description.

생태학적 처리 단계가 완료되면, 영상을 그 구성 부분 또는 구성 객체들로 분할하는 분할(Segmentation) 단계를 실행할 수 있다.Once the ecological processing step is complete, a segmentation step may be performed that divides the image into its constituent parts or constituent objects.

분할 단계가 완료되면, 입력으로 들어오는 데이터를 컴퓨터 처리에 적합하게 변형하는 표현과 묘사(Representation & description) 단계를 실행할 수 있다.Once the segmentation step is complete, a Representation & description step may be performed that transforms the incoming data into a computer process suitable for processing.

표현과 묘사 단계가 완료되면, 묘사자들에 기반해서 객체에 레이블을 부여하는 인식(Object recognition) 단계를 수행할 수 있다.Once the presentation and description steps are complete, you can perform an object recognition step that labels the object based on the descriptors.

전술한 단계 중 하나 이상을 포함하는 영상처리기법을 수행함으로써, 대항차량 검출부(110)는 카메라로부터 획득한 영상에서 타차량을 정확하게 검출할 수 있다.By performing the image processing technique including at least one of the above-described steps, the counter vehicle detecting unit 110 can accurately detect the other vehicle in the image acquired from the camera.

또한, 대항차량 검출부(110)는 전방 영상으로부터 자차량의 속도 및 검출된 타차량들의 상대속도를 산출할 수 있다.In addition, the counter vehicle detecting unit 110 can calculate the speed of the subject vehicle from the forward image and the relative speed of the detected other vehicles.

예를 들어 30[frame/s]로 동작하는 전방카메라가 자차량에 설치되어 있고, 상기 전방카메라에 의해 프레임간 측정된 고정된 물체의 거리 변화값이 3[m/frame]이면, 주행차로 판단부(110)는 자차량의 속도를 90[m/s]으로 산출할 수 있다.For example, if a forward camera operating at 30 [frame / s] is installed in the vehicle, and the distance change value of the fixed object measured between the frames by the forward camera is 3 [m / frame] The unit 110 can calculate the speed of the subject vehicle at 90 [m / s].

대항차량 검출부(110)는 고정된 물체가 아닌 타차량의 거리 변화값을 이용하여 자차량에 대한 타차량의 상대속도를 산출할 수 있다.The counter vehicle detecting unit 110 can calculate the relative speed of the other vehicle with respect to the subject vehicle using the distance change value of the other vehicle instead of the fixed object.

예를 들어, 상기 전방카메라에 의해 프레임간 측정된 타차량의 거리 변화값이 0.6[m/frame]이면, 대항차량 검출부(110)는 자차량에 대한 타차량의 상대속도를 18[m/s]으로 산출할 수 있다.For example, when the distance change value of another vehicle measured between frames by the front camera is 0.6 [m / frame], the counter vehicle detecting unit 110 sets the relative speed of the other vehicle with respect to the subject vehicle at 18 [m / s ] Can be calculated.

또한, 대항차량 검출부(110)는 자차량에 대한 타차량의 상대속도에 자차량의 속도를 덧셈함으로써 타차량의 절대속도를 산출할 수 있으며, 대항차량 검출부(110)는 타차량의 절대속도를 미리 설정된 속도임계값과 비교하여 대항차량을 검출할 수 있다.The counter vehicle detecting unit 110 may calculate the absolute speed of the other vehicle by adding the speed of the subject vehicle to the relative speed of the other vehicle with respect to the subject vehicle, and the counter vehicle detecting unit 110 may calculate the absolute speed of the other vehicle It is possible to detect an opposing vehicle by comparing it with a preset speed threshold value.

일 예를 들어 속도임계값을 0[m/s]으로 설정하면, 대항차량 검출부(110)는 미리 설정된 속도임계값인 0[m/s]보다 작은 절대속도를 갖는 타차량을 대항차량으로 검출할 수 있다.For example, if the speed threshold value is set to 0 [m / s], the counter vehicle detecting section 110 detects another vehicle having an absolute velocity smaller than 0 [m / s] can do.

본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 장치(100)는 영상을 자차량의 세로방향인 중심기준으로 나누고, 중심기준과 대항차량의 관계에 기초하여 자차량의 주행차로를 판단하는 주행차로 판단부(120)를 포함할 수 있다.The traffic sign recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention divides the image into center reference in the longitudinal direction of the vehicle and determines the driving lane of the vehicle based on the relationship between the center reference and the counter vehicle (120). ≪ / RTI >

주행차로 판단부(120)는 카메라의 설치된 위치에 기초하여 영상에서 세로방향의 중심기준을 설정할 수 있다.The driving lane decision unit 120 can set the center reference in the vertical direction in the image based on the installed position of the camera.

중심기준은 자차량의 주행도로와 반대차로를 분리하기 위한 기준으로서, 선으로 설정될 수 있다. 다만, 선으로 설정된 중심기준은 자차량의 주행도로에 따라 자차량의 주행도로와 반대차로를 분리하는데 오류를 가질 수 있는데, 이러한 오류를 해결하고자, 중심기준은 일정면적으로 설정될 수도 있다.The center reference can be set as a line as a reference for separating the opposite road from the running road of the subject vehicle. However, the center reference set as the line may have an error in separating the opposite road from the running road of the vehicle according to the traveling road of the vehicle. To solve this error, the center reference may be set to a certain area.

다만, 이하의 설명에서는 중심기준을 선으로 설정하는 경우를 중점으로 설명한다.However, in the following description, the case where the center reference is set as a line will be mainly described.

주행차로 판단부(120)는 중심기준의 우측에서 검출된 상기 대항차량의 개수가 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수보다 크며 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수가 개수임계값보다 크면 주행차로를 좌측으로 판단하고, 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수가 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수보다 크며 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수가 개수임계값보다 크면 주행차로를 우측으로 판단할 수 있다.The driving lane determining unit 120 determines that the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference is greater than the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference and the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference is greater than the number threshold The number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference is greater than the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference and the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference is greater than the number threshold It is possible to judge the driving lane to the right.

상기 개수임계값은 주행차로 판단부(120)의 주행차로 판단 오류를 차단하기 위한 값으로서, 실험 데이터를 통해 설정될 수 있다.The number threshold value is a value for blocking the driving lane judging error of the driving lane judging unit 120 and can be set through experimental data.

본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 장치(100)는 영상에 대해 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 설정하고, 주행차로에 기초하여 관심영역의 분석순서를 설정하는 관심영역 설정부(130)를 포함할 수 있다.The traffic sign recognition apparatus 100 according to an embodiment of the present invention sets three ROIs having a certain range with respect to an image and sets an analysis order of ROIs based on the driving lane And an interest area setting unit 130. [

관심영역 설정부(130)는 서로 겹치지 않는 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역을 설정하고, 주행차로가 우측으로 판단되면, 분석순서를 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역 순으로 설정하며, 주행차로가 좌측으로 판단되면 분석순서를 상측 관심영역, 좌측 관심영역 및 우측 관심영역 순으로 설정할 수 있다.The interest area setting unit 130 sets the upper-side interest area, the right-side interest area, and the left-side interest area that do not overlap with each other, and when the driving lane is determined as the right side, When the driving lane is determined as the left side, the analysis order can be set to the upper interest region, the left interest region, and the right interest region.

상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역은 각각 도로 중앙 상측에 위치한 교통 표지판, 도로 우측 길가에 위치한 교통 표지판 및 도로 좌측 길가에 위치한 교통 표지판을 검출하기 위한 관심영역일 수 있으며, 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역은 인식 시간을 절약하기 위해 겹치지 않게 설정될 수 있으며, 더 나아가 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역의 각각의 틀이 맞물리 않도록 설정될 수 있다.The upper area of interest, the right area of interest and the area of interest of the left may be areas of interest for detecting traffic signs located on the upper middle of the road, traffic signs located on the right side of the road, and traffic signs located on the left side of the road, The right interest area and the left interest area may be set so as not to overlap the recognition time, and further, the frames of the upper interest area, the right interest area, and the left interest area may be set to not match each other.

또한, 관심영역 설정부(130)는 교통 표지판 인식부(140)가 교통 표지판을 인식하지 못하면 설정된 일정범위를 넓히도록 재설정하는 기능을 더 포함할 수 있다. In addition, the ROI setting unit 130 may further include a function of resetting the predetermined range if the traffic sign recognition unit 140 does not recognize the traffic sign.

다만 교통 표지판의 무존재에 따른 교통 표지판 인식부(140)가 인식하지 못할 수 있으므로, 관심영역 설정부(130)는 불인식에 대한 임계값과 비교하여 일정범위를 재설정할 수 있다.However, since the traffic sign recognition unit 140 may not recognize the absence of the traffic sign, the region-of-interest setting unit 130 may reset a certain range by comparing it with the threshold value for the non-recognition.

불인식에 대한 임계값은 실험 데이터를 통해 산출될 수 있으며, 불인식되는 횟수값이 될 수 있다.The threshold value for the non-recognition can be calculated through the experimental data, and can be the value of the number of times of non-recognition.

본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 장치(100)는 설정된 분석순서에 따라 3개의 관심영역에서 교통 표지판을 감식하되, 순서에 따른 3개의 관심영역 중 1개 이상의 관심영역 내에서 교통 표지판이 인식되면 교통 표지판 감식을 종료하는 교통 표지판 인식부(140)를 포함할 수 있다.The traffic sign recognition apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention identifies traffic signs in three areas of interest according to a set analysis procedure and identifies traffic signs in one or more areas of interest And a traffic sign recognizing unit 140 for terminating the traffic sign recognition if it is recognized.

교통 표지판 인식부(140)는 대항차량 검출부(110)와 유사한 영상처리기법을 사용하여 교통 표지판을 감식할 수도 있다. 다만, 대항차량 검출부(110)는 차량의 형상 및 색상 등을 포함하는 특징에 비교하여 타차량을 검출한 반면, 교통 표지판 인식부(140)는 교통 표지판의 형상 및 색상 등을 포함하는 특징에 비교하여 교통 표지판을 검출할 수 있다.The traffic sign recognizing unit 140 may identify the traffic sign using an image processing technique similar to the countermeasure detecting unit 110. [ However, the traffic sign recognizing unit 140 recognizes the traffic sign based on the characteristics including the shape and color of the traffic sign, So that traffic signs can be detected.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대항차량 검출부의 동작을 설명하기 위한 일 예를 도시한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating an operation of the anti-vehicle detection unit according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

본 발명의 일 실시 예에 따른 대항차량 검출부는 영상을 통해 획득한 자차량의 속도 및 타차량들의 상대속도에 기초하여 타차량들의 절대속도를 산출하고, 타차량들의 절대속도와 미리 설정된 속도임계값을 비교하여 대항차량을 검출할 수 있다. 설정에 따라, 상기 대항차량의 절대속도는 상기 속도임계값보다 작을 수 있다.The opposing vehicle detecting unit according to an embodiment of the present invention calculates the absolute speed of other vehicles based on the speed of the subject vehicle and the relative speed of other vehicles acquired through the image, To detect an opposing vehicle. According to the setting, the absolute speed of the opponent vehicle may be smaller than the speed threshold value.

도 2를 참조하면, 대항차량 검출부는 자차량의 전방을 감지하는 카메라로부터 획득한 영상에서 자차량의 속도 및 타차량들의 상대속도를 획득할 수 있다(S200).Referring to FIG. 2, the counter vehicle detecting unit may obtain the speed of the subject vehicle and the relative speed of other vehicles in the image obtained from the camera sensing the front of the subject vehicle (S200).

예를 들어 30[frame/s]로 동작하는 전방카메라가 자차량에 설치되어 있고, 상기 전방카메라에 의해 프레임간 측정된 고정된 물체의 거리 변화값이 3[m/frame]이면, 주행차로 판단부는 자차량의 속도를 90[m/s]으로 산출할 수 있다.For example, if a forward camera operating at 30 [frame / s] is installed in the vehicle, and the distance change value of the fixed object measured between the frames by the forward camera is 3 [m / frame] The velocity of the vehicle can be calculated as 90 [m / s].

또한, 상기 전방카메라에 의해 프레임간 측정된 제1 타차량 및 제2 타차량의 거리 변화값이 각각 0.6[m/frame] 및 -3.1[m/frame]이면, 대항차량 검출부는 자차량에 대한 제1 타차량 및 제2 타차량의 상대속도를 각각 18[m/s] 및 -93[m/s]으로 산출할 수 있다.If the distance change values of the first vehicle and the second vehicle measured between the frames by the front camera are 0.6 [m / frame] and -3.1 [m / frame], respectively, The relative speeds of the first and second vehicles can be calculated as 18 [m / s] and -93 [m / s], respectively.

S200 단계를 통해 자차량의 속도 및 타차량들의 상대속도가 획득되면, 대항차량 검출부는 자차량에 대한 타차량의 상대속도에 자차량의 속도를 덧셈함으로써 타차량들의 절대속도를 산출할 수 있다(S210).If the speed of the subject vehicle and the relative speed of the other vehicles are obtained through step S200, the counter vehicle detecting unit may calculate the absolute speed of the other vehicles by adding the speed of the subject vehicle to the relative speed of the other vehicle with respect to the subject vehicle S210).

예를 들어, S200 단계에서 자차량의 속도, 제1 타차량의 절대속도 및 제2 타차량의 절대속도가 각각 90[m/s], 18[m/s] 및 -93[m/s]으로 산출되면, 대항차량 검출부는 제1 타차량의 절대속도 및 제2 타차량의 절대속도를 108[m/s] 및 -3[m/s]로 산출할 수 있다.For example, in step S200, the vehicle speed, the absolute speed of the first vehicle, and the absolute speed of the second vehicle are 90 [m / s], 18 [m / s] , The counter vehicle detecting unit can calculate the absolute speed of the first vehicle and the absolute speed of the second vehicle at 108 [m / s] and -3 [m / s].

S210 단계를 수행하여 타차량들의 절대속도가 산출되면, 대항차량 검출부는 산출된 타차량들의 절대속도와 미리 설정된 속도임계값을 비교하여 대항차량을 검출할 수 있다(S220).When the absolute speed of the other vehicles is calculated by performing step S210, the opposite vehicle detection unit may detect the opposite vehicle by comparing the absolute speed of the calculated other vehicles with a preset speed threshold (S220).

예를 들어 S210 단계에서 제1 타차량의 절대속도 및 제2 타차량의 절대속도가 각각 108[m/s] 및 -3[m/s]로 산출되면, 대항차량 검출부는 산출된 절대속도 각각을 미리 설정된 속도임계값인 0[m/s]과 비교하여, 속도임계값인 0[m/s] 보다 작은 값을 갖는 제2 타차량을 대항차량으로 검출할 수 있다.For example, if the absolute velocity of the first vehicle and the absolute velocity of the second vehicle are calculated as 108 [m / s] and -3 [m / s] in step S210, respectively, Is compared with a preset speed threshold value of 0 [m / s], and a second vehicle having a value smaller than a speed threshold value of 0 [m / s] can be detected as an opposing vehicle.

전술한 설명에서 속도임계값이 0[m/s]으로 설정된 경우로서 설명하였지만, 이에 제한되지 않고 실험을 통한 데이터에 기초하여 다른 값으로도 설정될 수 있다.In the above description, the case where the speed threshold value is set to 0 [m / s] has been described. However, the present invention is not limited to this and can be set to other values based on data through experiments.

도 3는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행차로 판단부의 동작을 설명하기 위한 일 예를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of an operation of the driving lane determination unit according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시 예에 따른 주행차로 판단부는 카메라를 통해 획득된 영상을 자차량의 세로방향인 중심기준으로 나누고, 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수가 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수보다 크며 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수가 개수임계값보다 크면 주행차로를 좌측으로 판단하고, 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수가 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수보다 크며 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수가 개수임계값보다 크면 주행차로를 우측으로 판단할 수 있다.The driving lane determining unit according to an embodiment of the present invention divides the image obtained through the camera into center reference in the vertical direction of the vehicle and detects the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference as the counterpart detected on the left side of the center reference If the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference is greater than the number threshold and the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference is greater than the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference If the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference is greater than the number of vehicles, the driving lane can be judged as the right side if it is larger than the number threshold.

도 3을 참조하면, 카메라를 통해 획득된 타차량들(310, 320, 330)을 포함하는 영상에서 도 2를 이용하여 설명한 대항차량 검출부에 의해 대항차량(330)이 검출될 수 있다.Referring to FIG. 3, an opposing vehicle 330 can be detected by an opposing vehicle detecting unit described using FIG. 2 in an image including other vehicles 310, 320, and 330 obtained through a camera.

전술한 상황에서, 주행차로 판단부는 상기 영상을 자차량의 세로방향인 중심기준(340)으로 나누고, 중심기준(340)의 좌측에서 검출된 대항차량(330)의 개수인 1이 개수임계값 0보다 큰 것으로 판단하여 자차량의 주행차로를 우측으로 판단할 수 있다.In the above-described situation, the driving lane determining unit divides the image by the center reference 340, which is the longitudinal direction of the vehicle, and determines that the number 1 of the opposing vehicles 330 detected on the left side of the center reference 340 is the number threshold value 0 It is possible to judge the driving lane of the host vehicle to the right side.

전술한 설명에서 개수임계값은 0으로 설정된 경우에 대해 설명하였지만, 주행차로 판단부의 정확도를 높이기 위해 0보다 큰 정수로 설정될 수 있다.Although the number threshold has been described as being set to zero in the above description, it may be set to an integer greater than 0 in order to increase the accuracy of the driving lane determination unit.

예를 들어 개수임계값이 0으로 설정되고, 우측 주행도로에서 자차량이 주행중이며 타차량이 우측 외각 차선에서 후진주행을 하고 있다면, 주행차로 판단부는 주행차로를 좌측으로 잘못 판단할 수 있다. 이러한 잘못된 주행차로 판단은 개수임계값이 0보다 큰 정수로 설정됨에 따라 해결될 수 있다.For example, if the number threshold is set to 0, the vehicle is running on the right road, and the other vehicle is running backward on the right outer lane, the driving lane judge may erroneously judge the lane to the left. The determination as such an erroneous driving lane can be resolved by setting the number threshold to an integer greater than zero.

이하에서는 도 3에서 설명한 주행차로 판단부의 동작을 순서도를 이용한 도 4에서 자세히 설명한다.Hereinafter, the operation of the driving lane determining unit described with reference to Fig. 3 will be described in detail with reference to Fig.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행차로 판단부의 동작을 설명하기 위한 다른 일 예를 도시한 도면이다.4 is a view illustrating another example of the operation of the driving lane determining unit according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 주행차로 판단부는 자차량의 세로방향인 중심기준을 설정할 수 있다(S400).Referring to FIG. 4, the driving lane determining unit may set a center reference in the vertical direction of the vehicle (S400).

중심기준은 설치된 카메라의 위치 및 감시각에 기초하여 설정될 수 있다.The center criterion can be set based on the position and monitoring angle of the installed camera.

예를 들어, 우측 위치에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상에서 중심기준은 좌측 위치에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상에서 중심기준보다 좌측으로 설정될 수 있다. For example, in an image photographed from a camera installed at the right side, the center reference may be set to the left side of the center reference in the image photographed from the camera installed at the left side position.

또한, 감시각이 우측을 향하도록 설치된 카메라로부터 촬영된 영상에서 중심기준은 감시각이 좌측을 향하도록 설치된 카메라로부터 촬영된 영상에서 중심기준보다 좌측으로 설정될 수 있다.In addition, the center reference in the image taken from the camera installed with the viewing angle directed to the right side can be set to the left side of the center reference in the image taken from the camera installed with the monitoring angle directed to the left side.

더 나아가, 자차량의 주행차로에 영향을 받지 않기 위해서, 중심기준은 선이 아닌 면적으로 설정될 수 있다.Furthermore, in order not to be affected by the driving lane of the subject vehicle, the center reference may be set to an area other than a line.

자세히 설명하면, 우측 주행도로에서 자차량이 1차선으로 주행하는 경우를 기준으로 선으로 된 중심기준을 설정되었다면, 동일한 자차량이 3차선으로 주행하는 경우 상기 중심기준은 2차선과 3차선의 사이가 되어 주행차로를 판단하는데 문제가 발생될 수 있다.More specifically, if the center reference is set as a line based on the case where the vehicle travels in the first lane on the right road, if the same vehicle runs in a three-lane line, the center reference is between the two lanes and the third lane There may be a problem in judging the driving lane.

전술한 문제는 중심기준이 선이 아닌 1차선 및 2차선의 면적을 중심기준으로 설정하면 해결될 수 있다.The above-mentioned problem can be solved by setting the center reference to the area of the primary and secondary lanes rather than the line as the center reference.

S400 단계를 수행하여 중심기준이 설정되면, 주행차로 판단부는 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수가 중심기준 좌측에서 검출된 대항차량의 개수보다 큰지 판단한다(S410).If the center reference is set by performing step S400, the driving lane determining unit determines whether the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference is greater than the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference (S410).

S410 단계에서, 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수가 중심기준 좌측에서 검출된 대항차량의 개수보다 큰 것으로 판단되면(YES), 주행차로 판단부는 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수가 미리 설정된 개수임계값보다 큰지 판단한다(S420). If it is determined in step S410 that the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference is larger than the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference (YES), the driving lane determining unit determines that the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference Is greater than a predetermined number threshold (S420).

S420 단계는 후진하는 차량이 대항차량으로 검출된 상황에서, 주행차로 판단부의 판단 오류를 방지하기 위함으로써, 개수임계값은 실험데이터를 통해 0보다 큰 정수로 설정될 수 있다.In step S420, the number threshold may be set to an integer greater than 0 through experiment data in order to prevent a judgment error of the driving lane determining unit in a situation where a backing vehicle is detected as an opposing vehicle.

S420 단계에서, 중심기준의 우측에서 검출된 검출된 대항차량의 개수가 개수임계값보다 큰 것으로 판단되면(YES), 주행차로 판단부는 자차량의 주행차로를 좌측으로 판단할 수 있다(S430).If it is determined in step S420 that the number of detected opposing vehicles detected on the right side of the center reference is larger than the number threshold value (YES), the driving lane determining unit may determine the driving lane of the vehicle as the left side (S430).

S410 단계에서, 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수가 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수보다 크지 않는 것으로 판단되면(NO), 주행차로 판단부는 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수가 미리 설정된 개수임계값보다 큰지 판단한다(S440).If it is determined in step S410 that the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference is not larger than the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference (NO), the driving lane determining unit determines that the counter vehicle Is greater than a predetermined number threshold (S440).

S440 단계는 S420 단계와 유사하게 후진하는 차량이 대항차량으로 검출된 상황에서, 주행차로 판단부의 판단 오류를 방지하기 위함으로써, 계수임계값은 S420 단계에서 사용된 계수임계값과 동일할 수 있다.Similar to step S420, in step S440, in order to prevent a judgment error of the driving lane determining unit in a situation where a reversing vehicle is detected as an opposing vehicle, the coefficient threshold may be the same as the coefficient threshold used in step S420.

S440 단계에서 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수가 개수임계값보다 큰 것으로 판단되면(YES), 주행차로 판단부는 자차량의 주행차로를 우측으로 판단할 수 있다(S450).If it is determined in step S440 that the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference is larger than the number threshold value (YES), the driving lane determining unit may determine the driving lane of the vehicle as the right side (S450).

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 관심영역 설정부의 동작을 설명하기 위한 일 예를 도시한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an operation of the ROI setting unit according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

본 발명의 일 실시 예에 따른 관심영역 설정부는 카메라가 획득한 영상에 대해 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)인 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역을 설정하고, 주행차로가 우측으로 판단되면, 분석순서를 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역 순으로 설정하며, 주행차로가 좌측으로 판단되면 분석순서를 상측 관심영역, 좌측 관심영역 및 우측 관심영역 순으로 설정할 수 있다.The ROI setting unit according to an embodiment of the present invention sets three ROIs, an upper ROI, a right ROI, and a ROI, which have a certain range with respect to an image acquired by the camera, If the driving lane is judged to be on the right side, the analysis order is set as the upper interest area, the right interest area, and the left interest area. If the driving lane is judged as the left side, the analysis order is the upper interest area, the left interest area, Can be set.

도 5를 참조하면, 관심영역 설정부는 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)인 상측 관심영역(510), 우측 관심영역(520) 및 좌측 관심영역(530)을 설정할 수 있다.5, the ROI setting unit may set an ROI 510, a ROI 520, and a ROI 530, which are three ROIs having a certain range .

상측 관심영역(510)은 우측 주행차로와 좌측 주행차로에 상관없이 중앙 상측에 설치된 교통 표지판의 위치에 기초하여 설정될 수 있다.The upper area of interest 510 can be set based on the position of the traffic sign installed in the center upper side irrespective of the right driving lane and the left driving lane.

우측 관심영역(520)은 우측 주행차로에서 우측 길가에 설치된 교통 표지판(540)의 위치에 기초하여 설정될 수 있다.The right interest area 520 can be set based on the position of the traffic sign 540 installed on the right road side in the right driving lane.

좌측 관심영역(530)은 좌측 주행차로에서 좌측 길가에 설치된 교통 표지판의 위치에 기초하여 설정될 수 있다.The left interest area 530 may be set based on the position of the traffic sign installed on the left side of the left driving lane.

단, 상측 관심영역(510), 우측 관심영역(520) 및 좌측 관심영역(530)은 교통 표지판 인식의 시간을 줄이기 위해 겹치지 않도록 설정되며, 더 나아가 각각의 영역이 맞닿지 않도록 설정될 수 있다.However, the upper interest area 510, the right interest area 520, and the left interest area 530 are set so as not to overlap with each other in order to reduce the time of traffic sign recognition, and further, the respective areas can be set not to touch each other.

도 5의 경우, 대항차량 검출부 및 주행차로 판단부의 동작에 의해 자차량의 주행차로가 우측인 것으로 판단될 수 있고, 관심영역 설정부는 설정된 상측 관심영역(510), 우측 관심영역(520) 및 좌측 관심영역(530)에 대해 교통 표지판 인식을 위한 분석순서를 상측 관심영역(510), 우측 관심영역(520) 및 좌측 관심영역(530)으로 설정할 수 있다.5, it can be determined that the driving lane of the subject vehicle is on the right side by the operation of the opposing vehicle detecting unit and the driving lane determining unit, and the region of interest setting unit 510 sets the upper region of interest 510, the right region of interest 520, The analysis order for recognizing traffic signs for the ROI 530 can be set as the ROI 510, the ROI 520, and the ROI 530.

관심영역 설정부는 일정범위를 재설정하는 기능을 더 포함할 수 있으며, 교통 표지판 인식부가 설정된 상측 관심영역(510), 우측 관심영역(520) 및 좌측 관심영역(530) 모두에서 교통 표지판을 인식하지 못하면 상측 관심영역(510), 우측 관심영역(520) 및 좌측 관심영역(530) 각각의 일정범위를 넓힐 수 있다.The attention area setting unit may further include a function of resetting a certain range. If the traffic sign recognition unit does not recognize the traffic sign in all of the upper interest area 510, the right interest area 520 and the left interest area 530 The upper region 510, the right region 520 and the left region 530, respectively.

본 발명에서 상기 일정범위가 좁게 설정될수록 교통 표지판을 인식하는 시간을 감소시킬 수 있지만, 너무 좁게 설정되어 교통 표지판이 인식되지 못할 수 있다. 이러한 문제는 설정된 상측 관심영역(510), 우측 관심영역(520) 및 좌측 관심영역(530) 모두에서 교통 표지판을 인식하지 못할 경우, 일정범위를 재설정함으로써 해결될 수 있다.According to the present invention, as the certain range is narrowly set, the time for recognizing a traffic sign can be reduced, but the traffic sign may not be recognized because it is set too narrow. This problem can be solved by resetting a certain range when the traffic sign is not recognized in both the set upper interest area 510, the right interest area 520 and the left interest area 530. [

이하 도 6에서는 도 5를 이용하여 설명한 관심영역 설정부가 수행하는 동작 및 교통 표지판 인식부의 동작에 대해서 설명한다.6, the operation performed by the RO area setting unit described with reference to FIG. 5 and the operation of the traffic sign recognizing unit will be described.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 관심영역 설정부 및 교통 표지판 인식부의 동작을 설명하기 위한 다른 일 예를 도시한 도면이다.6 is a view illustrating another example of operations of the ROI recognition unit and the ROI recognition unit according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 관심영역 설정부는 주행차로 판단부에서 주행차로가 우측으로 판단되었는지 확인한다(S600).Referring to FIG. 6, the interest area setting unit determines whether the driving lane is determined to be right in the driving lane determining unit (S600).

S600 단계에서 주행차로가 우측으로 판단된 것으로 확인되면(YES), 관심영역 설정부는 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)인 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역 순으로 분석순서를 설정한다(S610).If it is determined in step S600 that the driving lane has been determined to the right (YES), the ROI setting unit sets the ROI in the order of the upper ROI, the right ROI, and the left ROI, An analysis procedure is set (S610).

S610 단계를 통해 분석순서가 설정되면, 교통 표지판 인식부가 설정된 분석순서에 따라 상측 관심영역에서 교통 표지판을 감식한다(S620), If the analysis order is set in step S610, the traffic sign recognition unit confirms the traffic sign in the upper interest area according to the set analysis order (S620)

간단히 설명하면, 교통 표지판 인식부는 획득된 영상에서 교통 표지판의 형상 또는 색상을 기준으로 교통 표지판을 인식할 수 있다.Briefly, a traffic sign recognition unit can recognize a traffic sign based on the shape or color of the traffic sign on the acquired image.

이후, 교통 표지판 인식부가 S620 단계에서 교통 표지판이 인식되었는지 판단한다(S625).Thereafter, the traffic sign recognition unit determines whether the traffic sign is recognized in step S620 (S625).

S625 단계에서 교통 표지판이 인식되지 않는 것으로 판단되면(NO), 교통 표지판 인식부가 상측 관심영역 다음 분석순서인 우측 관심영역에서 교통 표지판을 감식한다(S630).If it is determined in step S625 that the traffic sign is not recognized (NO), the traffic sign recognizing unit recognizes the traffic sign on the right interest area, which is the next analysis sequence of the upper interest area (S630).

이는, S620 단계와 유사하게 교통 표지판을 감식할 수 있다.This can identify the traffic sign similar to the step S620.

이후, 교통 표지판 인식부가 S630 단계에서 교통 표지판이 인식되었는지 판단한다(S635).Thereafter, the traffic sign recognition unit determines whether the traffic sign is recognized in step S630 (S635).

S635 단계에서 교통 표지판이 인식되지 않는 것으로 판단되면(NO), 교통 표지판 인식부가 우측 관심영역 다음 분석순서인 좌측 관심영역에서 교통 표지판을 감식한다(S640).If it is determined in step S635 that the traffic sign is not recognized (NO), the traffic sign recognition unit identifies the traffic sign in the left interest area, which is the next analysis sequence of the right interest area (S640).

이와 달리, S600 단계에서 주행차로가 우측이 아닌 것으로 판단되면(NO), 관심영역 설정부가 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)인 상측 관심영역, 좌측 관심영역 및 우측 관심영역 순으로 분석순서를 설정한다(S650).Alternatively, if it is determined in step S600 that the driving lane is not on the right side (NO), it is determined that the ROI is a ROI (Top Of Interest Area), a ROI The analysis order is set in order (S650).

S650 단계를 통해 분석순서가 설정되면, 교통 표지판 인식부가 설정된 분석순서에 따라 상측 관심영역에서 교통 표지판을 감식한다(S660). If the analysis sequence is set in step S650, the traffic sign recognition unit confirms the traffic sign in the upper interest area according to the set analysis order (S660).

이후, 교통 표지판 인식부가 S660 단계에서 교통 표지판이 인식되었는지 판단한다(S665).Thereafter, the traffic sign recognition unit determines in step S660 whether the traffic sign is recognized (S665).

S665 단계에서 교통 표지판이 인식되지 않는 것으로 판단되면(NO), 교통 표지판 인식부가 상측 관심영역 다음 분석순서인 좌측 관심영역에서 교통 표지판을 감식한다(S670).If it is determined in step S665 that the traffic sign is not recognized (NO), the traffic sign recognizing unit recognizes the traffic sign in the left interest area, which is the next analysis sequence of the upper interest area (S670).

이후, 교통 표지판 인식부가 S670 단계에서 교통 표지판이 인식되었는지 판단한다(S675).Thereafter, the traffic sign recognition unit determines whether the traffic sign is recognized in step S670 (S675).

S675 단계에서 교통 표지판이 인식되지 않는 것으로 판단되면(NO), 교통 표지판 인식부가 좌측 관심영역 다음 분석순서인 우측 관심영역에서 교통 표지판을 감식한다(S680).If it is determined in step S675 that the traffic sign is not recognized (NO), the traffic sign recognition unit identifies the traffic sign on the right interest area, which is the next analysis sequence of the left interest area (S680).

전술한 교통 표지판 인식되었는지 판단하는 단계(S625, S635, S665 및 S675) 중 어느 하나의 단계에서 교통 표지판이 인식된 것으로 판단되면(YES), 교통 표지판 인식부는 다음 분석 순서의 관심영역의 교통 표지판을 감식하지 않고 종료할 수 있다. If it is determined at step S625, S635, S665, and S675 that the traffic sign has been recognized (YES), the traffic sign recognition unit recognizes the traffic sign of the area of interest in the next analysis procedure It can be terminated without being identified.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 교통 표지판 인식 장치에 따르면, 카메라가 획득한 영상 전체가 아닌 일정범위를 갖는 관심영역에 대해서만 교통 표지판을 인식함으로써, 보다 빠른 시간 내에 교통 표지판을 인식할 수 있다.As described above, according to the traffic sign recognition apparatus of the present invention, a traffic sign can be recognized within a shorter time by recognizing a traffic sign only for a region of interest having a certain range rather than the entire image acquired by the camera.

이하에서는 도 1 내지 도 6을 이용하여 설명한 교통 표지판 인식 장치가 수행하는 동작인 교통 표지판 인식 방법에 대해서 간략하게 설명한다.Hereinafter, a traffic sign recognition method, which is an operation performed by the traffic sign recognition apparatus described with reference to FIGS. 1 to 6, will be briefly described.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.7 is a flowchart illustrating a method of recognizing a traffic sign according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 방법은 자차량의 전방을 감지하는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 대항차량을 검출하여 자차량의 주행차로를 판단하는 주행차로 판단단계와 상기 영상에 대해 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 설정하고, 주행차로에 기초하여 관심영역의 분석순서를 설정하는 관심영역 설정단계 및 분석순서에 따라 관심영역에서 교통 표지판을 감식하되, 순서에 따른 3개의 관심영역 중 1개 이상의 관심영역 내에서 교통 표지판이 인식되면 교통 표지판 감식을 종료하는 교통 표지판 인식단계를 포함할 수 있다.A traffic sign recognition method according to an embodiment of the present invention includes the steps of: acquiring an image using a camera that detects the front of a vehicle; detecting a vehicle in the acquired image to determine a driving lane of the vehicle; (ROI) having a certain range with respect to the image and setting an analysis sequence of the ROI on the basis of the driving lane, A traffic sign recognition step of recognizing the sign and ending the traffic sign recognition if the traffic sign is recognized in one or more areas of interest among the three areas of interest in the sequence.

도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 방법은 자차량의 전방을 감지하는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 대항차량을 검출하는 대항차량 검출단계(S700)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 7, a traffic sign recognition method according to an embodiment of the present invention includes acquiring an image using a camera for sensing the front of the vehicle, and detecting an opposing vehicle from the acquired image (S700 ).

일반적으로 차량에는 교통사고 발생시, 당시 상황을 영상으로 저장하기 위한 전방카메라가 설치되어 있다. 이러한 전방카메라에 의해 저장된 영상은 사고 책임여부를 판단하는데 중요한 역할을 한다.Generally, a vehicle is equipped with a front camera for storing images at the time of a traffic accident. The images stored by these forward cameras play an important role in judging whether or not the accident is responsible.

전술한 바와 같이 전방카메라는 교통사고에 활용될 수 있으나 그에 한정되지 않고 다른 용도로도 확장되어 사용하는 추세이다.As described above, the front camera can be used for a traffic accident, but the present invention is not limited to this, but it is a tendency to use the camera for other purposes.

대항차량 검출단계(S700)는 전방카메라를 통해 얻은 자차량의 전방 영상에서 프로그래밍된 영상처리기법을 사용하여 타차량을 검출할 수 있다.The counter vehicle detection step S700 may detect the other vehicle using the image processing technique programmed in the forward image of the subject vehicle obtained through the forward camera.

영상처리기법을 간단히 설명하면 형상 또는 색상 등을 포함하는 특징을 보다 정확하게 감지하기 위한 기법이며, 다음 단계 중 하나 이상을 실행할 수 있다.A brief description of image processing techniques is a technique for more accurately detecting features including shapes or colors, and can perform one or more of the following steps.

영상처리기법은 먼저 이미지 획득(Image acquisition) 단계를 실행할 수 있다. 이는 간단하게 디지털 영상을 얻는 것을 말하는 것으로서, 스케일링(scaling) 같은 전처리를 포함한다.The image processing technique may first perform an image acquisition step. This simply means obtaining a digital image, and includes a preprocessing such as scaling.

이미지 획득이 완료되면, 영상 개선(Image enhancement) 단계를 실행할 수 있다. 영상 개선 단계는 특정 응용에 더 적합하게 영상을 조작하는 과정으로서, 인간의 주관적 선호에 기반하여 다양한 방법을 적용해서 개선할 수 있다.Once image acquisition is complete, an image enhancement step may be performed. The image improvement step is a process of manipulating the image more suitably for a specific application, and can be improved by applying various methods based on human subjective preference.

영상 개선이 완료되면, 영상 복원(Image restoration) 단계를 실행할 수 있다. 영상 복원 단계 역시 영상을 개선하지만, 영상 개선 단계와 달리 수학적 또는 확률적 모델들에 기반하여 영상을 개선할 수 있다.When the image enhancement is completed, an image restoration step can be executed. The image reconstruction step also improves the image, but unlike the image enhancement step, the image can be improved based on mathematical or probabilistic models.

영상 복원이 완료되면, 컬러 영상 처리(Color image processing) 단계를 실행할 수 있다. 이는 컬러 모델과 디지털 도메인에서의 기본적인 컬러 처리를 적용한다.When the image restoration is completed, a color image processing step can be executed. It applies color models and basic color processing in the digital domain.

컬러 영상 처리가 완료되면, 웨이브렛(Wavelet)단계를 실행할 수 있다. 이는 다양한 해상도로 영상을 표현하기 위함이다.When the color image processing is completed, a wavelet step can be executed. This is for displaying images at various resolutions.

웨이브렛이 완료되면, 압축(Compression) 단계를 실행할 수 있다. 압축 단계를 실행함으로써, 영상을 저장하는데 필요한 저장장치 또는 영상을 전송하는데 필요한 대역폭을 줄일 수 있다.Once the wavelet is complete, a compression step can be performed. By executing the compression step, it is possible to reduce the bandwidth required to transmit the storage device or image necessary for storing the image.

압축 단계가 완료되면, 생태학적 처리(Morphological processing) 단계를 실행할 수 있다. 이는, 모양의 표현과 묘사에 유용한 영상 성분을 추출하기 위함일 수 있다.Once the compression step is complete, a morphological processing step may be performed. This may be to extract image components that are useful for shape representation and description.

생태학적 처리 단계가 완료되면, 영상을 그 구성 부분 또는 구성 객체들로 분할하는 분할(Segmentation) 단계를 실행할 수 있다.Once the ecological processing step is complete, a segmentation step may be performed that divides the image into its constituent parts or constituent objects.

분할 단계가 완료되면, 입력으로 들어오는 데이터를 컴퓨터 처리에 적합하게 변형하는 표현과 묘사(Representation & description) 단계를 실행할 수 있다.Once the segmentation step is complete, a Representation & description step may be performed that transforms the incoming data into a computer process suitable for processing.

표현과 묘사 단계가 완료되면, 묘사자들에 기반해서 객체에 레이블을 부여하는 인식(Object recognition) 단계를 수행할 수 있다.Once the presentation and description steps are complete, you can perform an object recognition step that labels the object based on the descriptors.

전술한 단계 중 하나 이상을 포함하는 영상처리기법을 수행함으로써, 대항차량 검출단계(S700)는 카메라로부터 획득한 영상에서 타차량을 정확하게 검출할 수 있다.By performing the image processing technique including at least one of the steps described above, the counter vehicle detection step (S700) can accurately detect the other vehicle in the image acquired from the camera.

또한, 대항차량 검출단계(S700)는 전방 영상으로부터 자차량의 속도 및 검출된 타차량들의 상대속도를 산출할 수 있다.Also, the counter vehicle detection step S700 may calculate the speed of the subject vehicle from the forward image and the relative speed of the detected other vehicles.

예를 들어 30[frame/s]로 동작하는 전방카메라가 자차량에 설치되어 있고, 상기 전방카메라에 의해 프레임간 측정된 고정된 물체의 거리 변화값이 3[m/frame]이면, 주행차로 판단단계(S700)는 자차량의 속도를 90[m/s]으로 산출할 수 있다.For example, if a forward camera operating at 30 [frame / s] is installed in the vehicle, and the distance change value of the fixed object measured between the frames by the forward camera is 3 [m / frame] In step S700, the speed of the subject vehicle can be calculated as 90 [m / s].

대항차량 검출단계(S700)는 고정된 물체가 아닌 타차량의 거리 변화값을 이용하여 자차량에 대한 타차량의 상대속도를 산출할 수 있다.The counter vehicle detection step S700 may calculate the relative speed of the other vehicle with respect to the subject vehicle using the distance change value of the other vehicle instead of the fixed object.

예를 들어, 상기 전방카메라에 의해 프레임간 측정된 타차량의 거리 변화값이 0.6[m/frame]이면, 대항차량 검출단계(S700)는 자차량에 대한 타차량의 상대속도를 18[m/s]으로 산출할 수 있다.For example, if the distance change value of another vehicle measured between the frames by the front camera is 0.6 [m / frame], the counter vehicle detection step S700 sets the relative speed of the other vehicle with respect to the vehicle to 18 [m / s].

또한, 대항차량 검출단계(S700)는 자차량에 대한 타차량의 상대속도에 자차량의 속도를 덧셈함으로써 타차량의 절대속도를 산출할 수 있으며, 대항차량 검출단계(S700)는 타차량의 절대속도를 미리 설정된 속도임계값과 비교하여 대항차량을 검출할 수 있다.The counter vehicle detection step S700 may calculate the absolute speed of the other vehicle by adding the speed of the subject vehicle to the relative speed of the other vehicle with respect to the subject vehicle. In the counter vehicle detection step S700, It is possible to detect an opposing vehicle by comparing the speed with a preset speed threshold.

일 예를 들어 속도임계값을 0[m/s]으로 설정하면, 대항차량 검출단계(S700)는 미리 설정된 속도임계값인 0[m/s]보다 작은 절대속도를 갖는 타차량을 대항차량으로 검출할 수 있다.For example, if the speed threshold value is set to 0 [m / s], the counter vehicle detection step S700 may set the other vehicle having an absolute velocity smaller than 0 [m / s] Can be detected.

본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 방법은 영상을 자차량의 세로방향인 중심기준으로 나누고, 중심기준과 대항차량의 관계에 기초하여 자차량의 주행차로를 판단하는 주행차로 판단단계(S710)를 포함할 수 있다.A traffic sign recognition method according to an embodiment of the present invention includes dividing an image into a center reference in the longitudinal direction of the vehicle and determining a driving lane of the vehicle based on the relationship between the center reference and the counter vehicle, ).

주행차로 판단단계(S710)는 카메라의 설치된 위치에 기초하여 영상에서 세로방향의 중심기준을 설정할 수 있다.In the driving lane determination step S710, the center reference in the vertical direction can be set in the image based on the installed position of the camera.

중심기준은 자차량의 주행도로와 반대차로를 분리하기 위한 기준으로서, 선으로 설정될 수 있다. 다만, 선으로 설정된 중심기준은 자차량의 주행도로에 따라 자차량의 주행도로와 반대차로를 분리하는데 오류를 가질 수 있는데, 이러한 오류를 해결하고자, 중심기준은 일정면적으로 설정될 수도 있다.The center reference can be set as a line as a reference for separating the opposite road from the running road of the subject vehicle. However, the center reference set as the line may have an error in separating the opposite road from the running road of the vehicle according to the traveling road of the vehicle. To solve this error, the center reference may be set to a certain area.

다만, 이하의 설명에서는 중심기준을 선으로 설정하는 경우를 중점으로 설명한다.However, in the following description, the case where the center reference is set as a line will be mainly described.

주행차로 판단단계(S710)는 중심기준의 우측에서 검출된 상기 대항차량의 개수가 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수보다 크며 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수가 개수임계값보다 크면 주행차로를 좌측으로 판단하고, 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수가 중심기준의 우측에서 검출된 대항차량의 개수보다 크며 중심기준의 좌측에서 검출된 대항차량의 개수가 개수임계값보다 크면 주행차로를 우측으로 판단할 수 있다.In the step S710, the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference is greater than the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference, and the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference is greater than the number threshold The number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference is greater than the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference and the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference is greater than the number threshold It is possible to judge the driving lane to the right.

상기 개수임계값은 주행차로 판단단계(S710)의 주행차로 판단 오류를 차단하기 위한 값으로서, 실험 데이터를 통해 설정될 수 있다.The number threshold value is a value for blocking the driving lane decision error of the driving lane determining step S710, and may be set through the experimental data.

본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 방법은 영상에 대해 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 설정하고, 주행차로에 기초하여 관심영역의 분석순서를 설정하는 관심영역 설정단계(S720)를 포함할 수 있다.A traffic sign recognition method according to an exemplary embodiment of the present invention includes setting three regions of interest (ROI) having a certain range for an image and setting an ROI for a ROI And a setting step S720.

관심영역 설정단계(S720)는 서로 겹치지 않는 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역을 설정하고, 주행차로가 우측으로 판단되면, 분석순서를 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역 순으로 설정하며, 주행차로가 좌측으로 판단되면 분석순서를 상측 관심영역, 좌측 관심영역 및 우측 관심영역 순으로 설정할 수 있다.The interest area setting step S720 sets the upper interest area, the right interest area, and the left interest area that do not overlap with each other, and when the driving lane is determined to be right, the analysis order is the order of the upper interest area, When the driving lane is determined as the left side, the analysis order can be set to the upper interest region, the left interest region, and the right interest region.

상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역은 각각 도로 중앙 상측에 위치한 교통 표지판, 도로 우측 길가에 위치한 교통 표지판 및 도로 좌측 길가에 위치한 교통 표지판을 검출하기 위한 관심영역일 수 있으며, 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역은 인식 시간을 절약하기 위해 겹치지 않게 설정될 수 있으며, 더 나아가 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역의 각각의 틀이 맞물리 않도록 설정될 수 있다.The upper area of interest, the right area of interest and the area of interest of the left may be areas of interest for detecting traffic signs located on the upper middle of the road, traffic signs located on the right side of the road, and traffic signs located on the left side of the road, The right interest area and the left interest area may be set so as not to overlap the recognition time, and further, the frames of the upper interest area, the right interest area, and the left interest area may be set to not match each other.

또한, 관심영역 설정단계(S720)는 교통 표지판 인식단계(S730)에서 교통 표지판을 인식하지 못하면 설정된 일정범위를 넓히도록 재설정하는 기능을 더 포함할 수 있다. In addition, the interest area setting step S720 may further include a function of resetting a predetermined range to be widened if the traffic sign is not recognized in the traffic sign recognition step S730.

다만 교통 표지판의 무존재에 따른 교통 표지판 인식단계(140)에서 인식되지 못할 수 있으므로, 관심영역 설정단계(S720)는 불인식에 대한 임계값과 비교하여 일정범위를 재설정할 수 있다.However, since it may not be recognized in the traffic sign recognition step 140 due to absence of the traffic sign, the interest area setting step S720 may reset a certain range by comparing with the threshold value for the insensitivity.

불인식에 대한 임계값은 실험 데이터를 통해 산출될 수 있으며, 불인식되는 횟수값이 될 수 있다.The threshold value for the non-recognition can be calculated through the experimental data, and can be the value of the number of times of non-recognition.

본 발명의 일 실시 예에 따른 교통 표지판 인식 방법은 설정된 분석순서에 따라 3개의 관심영역에서 교통 표지판을 감식하되, 순서에 따른 3개의 관심영역 중 1개 이상의 관심영역 내에서 교통 표지판이 인식되면 교통 표지판 감식을 종료하는 교통 표지판 인식단계(S730)를 포함할 수 있다.A traffic sign recognition method according to an exemplary embodiment of the present invention recognizes traffic signs in three areas of interest according to a set analysis procedure, and when traffic signs are recognized in one or more areas of interest among three areas of interest, And a traffic sign recognition step S730 for terminating the identification of the sign.

교통 표지판 인식단계(S730)는 대항차량 검출단계(S700)와 유사한 영상처리기법을 사용하여 교통 표지판을 감식할 수도 있다. 다만, 대항차량 검출단계(S700)는 차량의 형상 및 색상 등을 포함하는 특징에 비교하여 타차량을 검출한 반면, 교통 표지판 인식단계(S730)는 교통 표지판의 형상 및 색상 등을 포함하는 특징에 비교하여 교통 표지판을 검출할 수 있다.The traffic sign recognition step S730 may identify the traffic sign using an image processing technique similar to the counter vehicle detection step S700. However, the counter-vehicle detection step S700 detects the other vehicle in comparison with the feature including the shape and color of the vehicle, while the traffic sign recognition step S730 is a feature including the shape and color of the traffic sign The traffic sign can be detected.

이 외에도 본 발명의 교통 표지판 인식 방법은 도 1 내지 도 6에 기초하여 설명한 본 발명의 교통 표지판 인식 장치가 수행하는 각 동작을 모두 수행할 수 있다.In addition, the traffic sign recognition method of the present invention can perform all the operations performed by the traffic sign recognition apparatus of the present invention described with reference to FIGS. 1 to 6.

이상에서, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. That is, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively coupled to one or more of them. The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

Claims (8)

자차량의 전방을 감지하는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 대항차량을 검출하는 대항차량 검출부;
상기 영상을 상기 자차량의 세로방향인 중심기준을 설정하고, 상기 중심기준과 상기 대항차량의 관계에 기초하여 상기 자차량의 주행차로를 판단하는 주행차로 판단부;
상기 영상에 대해 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 설정하고, 상기 주행차로에 기초하여 상기 관심영역의 분석순서를 설정하는 관심영역 설정부; 및
상기 분석순서에 따라 상기 3개의 관심영역에서 교통 표지판을 감식하되, 상기 분석순서에 따른 3개의 관심영역 중 1개 이상의 관심영역 내에서 교통 표지판이 인식되면 상기 교통 표지판 감식을 종료하는 교통 표지판 인식부를 포함하는 교통 표지판 인식 장치.
An opposing vehicle detection unit that acquires an image using a camera that detects the front of the vehicle, and detects an opposing vehicle from the acquired image;
A driving lane determining unit for setting the center of gravity of the vehicle in the vertical direction and determining the driving lane of the vehicle based on the relationship between the center reference and the opposing vehicle;
A ROI setting unit that sets three ROIs having a certain range for the image and sets an analysis order of the ROI based on the ROI; And
A traffic sign recognition unit for recognizing the traffic signs in the three areas of interest according to the analysis procedure and terminating the traffic sign recognition if one or more traffic signs are recognized in one or more areas of interest among the three areas of interest according to the analysis sequence; Includes traffic sign recognition device.
제 1항에 있어서,
상기 관심영역 설정부는,
서로 겹치지 않는 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역을 설정하고, 상기 주행차로가 우측으로 판단되면, 상기 분석순서를 상기 상측 관심영역, 상기 우측 관심영역 및 상기 좌측 관심영역 순으로 설정하며, 상기 주행차로가 좌측으로 판단되면 상기 분석순서를 상기 상측 관심영역, 상기 좌측 관심영역 및 상기 우측 관심영역 순으로 설정하는 교통 표지판 인식 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the ROI setting unit comprises:
And sets the analysis order to the upper interest area, the right interest area, and the left interest area in order, if the driving lane is judged to be right, sets the upper order interest area, the right interest area and the left interest area, And sets the analysis order in order of the upper interest region, the left interest region, and the right interest region if the driving lane is determined to be left.
제 1항에 있어서,
상기 대항차량 검출부는,
상기 영상을 통해 획득한 상기 자차량의 속도 및 타차량들의 상대속도에 기초하여 상기 타차량들의 절대속도를 산출하고, 상기 타차량들의 절대속도와 미리 설정된 속도임계값을 비교하여 상기 대항차량을 검출하되, 상기 대항차량의 절대속도는 상기 속도임계값보다 작은 것을 특징으로 하는 교통 표지판 인식 장치.
The method according to claim 1,
The opposing vehicle detecting unit includes:
Calculating an absolute speed of the other vehicles based on the speed of the vehicle and the relative speed of the other vehicles obtained through the image, comparing the absolute speed of the other vehicles with a preset speed threshold, Wherein the absolute speed of the opponent vehicle is smaller than the speed threshold value.
제 1항에 있어서,
상기 주행차로 판단부는,
상기 중심기준의 우측에서 검출된 상기 대항차량의 개수가 상기 중심기준의 좌측에서 검출된 상기 대항차량의 개수보다 크며, 상기 중심기준의 우측에서 검출된 상기 대항차량의 개수가 개수임계값보다 크면 상기 주행차로를 좌측으로 판단하고, 상기 중심기준의 좌측에서 검출된 상기 대항차량의 개수가 상기 중심기준의 우측에서 검출된 상기 대항차량의 개수보다 크며 상기 중심기준의 좌측에서 검출된 상기 대항차량의 개수가 상기 개수임계값보다 크면 상기 주행차로를 우측으로 판단하는 교통 표지판 인식 장치.
The method according to claim 1,
The driving-
When the number of counter vehicles detected on the right side of the center reference is larger than the number of counter vehicles detected on the left side of the center reference and the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference is greater than the number threshold, The number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference is greater than the number of opposing vehicles detected on the right side of the center reference and the number of opposing vehicles detected on the left side of the center reference Is greater than the number threshold value, determines the driving lane to the right.
제 1항에서,
상기 관심영역 설정부는,
상기 일정범위를 재설정하는 기능을 더 포함하며, 상기 교통 표지판 인식부가 상기 교통 표지판을 인식하지 못하면 상기 일정범위를 넓히는 교통 표지판 인식 장치.
The method of claim 1,
Wherein the ROI setting unit comprises:
Further comprising a function of resetting the predetermined range, and when the traffic sign recognition unit does not recognize the traffic sign, extends the predetermined range.
자차량의 전방을 감지하는 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 대항차량을 검출하여 상기 자차량의 주행차로를 판단하는 주행차로 판단단계;
상기 영상에 대해 일정범위를 갖는 3개의 관심영역(Region Of Interest, ROI)을 설정하고, 상기 주행차로에 기초하여 상기 관심영역의 분석순서를 설정하는 관심영역 설정단계; 및
상기 분석순서에 따라 상기 관심영역에서 교통 표지판을 감식하되, 상기 분석순서에 따른 3개의 관심영역 중 1개 이상의 관심영역 내에서 교통 표지판이 인식되면 상기 교통 표지판 감식을 종료하는 교통 표지판 인식단계를 포함하는 교통 표지판 인식 방법.
A driving lane determining step of acquiring an image using a camera that detects the front of the vehicle and detecting an opposite vehicle in the acquired image to determine a driving lane of the vehicle;
A ROI setting step of setting three ROIs having a certain range with respect to the image and setting an analysis order of the ROI based on the driving lane; And
Recognizing the traffic sign in the area of interest according to the analysis procedure and terminating the traffic sign recognition if the traffic sign is recognized in one or more areas of interest among the three areas of interest according to the analysis sequence How to recognize traffic signs.
제 6항에 있어서,
상기 관심영역 설정단계는,
서로 겹치지 않는 상측 관심영역, 우측 관심영역 및 좌측 관심영역을 설정하고, 상기 주행차로가 우측으로 판단되면 상기 상측 관심영역, 상기 우측 관심영역 및 상기 좌측 관심영역 순으로 상기 분석순서를 설정하며, 상기 주행차로가 좌측으로 판단되면 상기 상측 관심영역, 상기 좌측 관심영역 및 상기 우측 관심영역 순으로 상기 분석순서를 설정하는 교통 표지판 인식 방법.
The method according to claim 6,
The method of claim 1,
Sets the analysis order in the order of the upper interest region, the right interest region, and the left interest region when the driving lane is determined to be right, And the analysis order is set in the order of the upper interest area, the left interest area, and the right interest area, if the driving lane is determined as the left side.
제 6항에 있어서,
상기 관심영역 설정단계는,
상기 일정범위를 재설정하는 기능을 더 포함하며, 상기 교통 표지판 인식단계에서 상기 교통 표지판을 인식하지 못하면 상기 일정범위를 넓히는 교통 표지판 인식 방법.
The method according to claim 6,
The method of claim 1,
Further comprising the step of resetting the predetermined range, and if the traffic sign is not recognized in the traffic sign recognition step, the predetermined range is widened.
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