KR20170069551A - 신호등 인식 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 주행중인 차량 전방의 영상 중 자동차 신호등, 보행자 신호등을 인식하는 영상 수집부; 및 적어도 하나 이상의 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등이 존재하는 도로의 관심영역(Region of interest : ROI)을 저장하는 헤드유닛;을 포함하되, 상기 헤드유닛은 상기 영상 수집부를 통하여 인식되는 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등의 점등되는 신호에 기초하여, 선택된 하나 이상의 특정 신호를 판단하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 시스템을 제공한다.

Description

신호등 인식 시스템 및 그 방법 {System and method of detecting signal light}
본 발명은 신호등 인식 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 주행 중인 차량이 교차로 또는 신호등이 존재하는 도로를 지나칠 때, 신호등을 인식하여 운전자에게 안내하는 신호등 인식 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
현재 자동차에는 전방, 후방, 측방에 다양한 센서를 장착하여 운전자의 안전 운전을 지원하는 서비스를 개발하고 있다. 즉, 후진할 때 센서를 통해 장애물과의 거리를 소리나 화면으로 표시해 주는 장치, 전방의 차선이나 차량을 인식하여 경보해 주는 장치 등을 통하여 운전자의 안전 운행을 돕고 있다.
이러한 부가 서비스 장치를 장착하고서도 차량 주행중 사고가 많이 발생하는 장소로는 교차로가 있으며, 차선 변경시 및 신호등 변경시에도 운전자의 부주의로 인한 사고가 많이 발생한다.
그에 따라, 운전자의 부주의로 인한 사고를 미연에 방지하기 위해 다양한 기술들이 제안되고 있다. 그 중의 하나로, 신호등 변경시에 신호등의 색상을 인식하여 운전자에게 보여주는 기술이 있다. 신호등 변경시에 신호등의 색상을 인식하여 운전자에게 보여주는 기술은 신호등의 색상이 빨강, 노랑, 파랑이라는 정보로부터 색상 정보를 추출하는 알고리즘을 사용하거나, 신호등이 사각형 테두리에 원의 형태를 갖는다는 것을 이용한다.
하지만, 차량이 밀집되는 도심 지역에서는, 주변 차량에 의해 신호등 가림, 카메라 화각의 한계, 원거리 신호등 인식 불가능 등에 의해 신호등을 인식하지 못하는 현상이 빈번하게 발생한다.
따라서, 교차로 또는 신호등이 존재하는 도로에서의 신호등을 인식하기 위한 추가적인 방법이 끊임 없이 요구되고 있다.
공개특허공보 제10-2007-0074913 (2007. 07. 18.)
본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로 보다 상세하게는, 주행 중인 차량 전방의 교차로 또는 신호등이 존재하는 도로를 지나칠 때, 자동차 신호등 또는 보행자 신호등을 인식하여, 교통 신호 정보를 운전자에게 안내하는 것을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 주행중인 차량 전방의 영상 중 자동차 신호등, 보행자 신호등을 인식하는 영상 수집부; 및 적어도 하나 이상의 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등이 존재하는 도로의 관심영역(Region of interest : ROI)을 저장하는 헤드유닛;을 포함하되, 상기 헤드유닛은 상기 영상 수집부를 통하여 인식되는 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등의 점등되는 신호에 기초하여, 선택된 하나 이상의 특정 신호를 판단하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 시스템을 제공한다.
상기 헤드유닛은 GPS기법 또는 위치추정기법으로 생성된 지도 데이터 상에 존재하는 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등 정보의 데이터 테이블을 포함할 수 있다.
상기 영상 수집부는 상기 차량이 상기 관심영역 내에 도달함에 따라, 상기 차량 전방의 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등이 촬영된 영상을 상기 판단부로 전송할 수 있다.
상기 판단부는 상기 자동차 신호등의 식별 가능 여부를 판단할 수 있다.
상기 판단부는 상기 자동차 신호등의 식별이 불가한 경우, 상기 보행자 신호등의 점등된 신호를 판별할 수 있다.
상기 판단부는 상기 보행자 신호등의 점등된 신호에 기초하여, 상기 관심영역의 교통 신호를 예측할 수 있다.
또한, 본 발명은 주행중인 차량이 관심영역에 도달하면, 영상 수집부를 이용하여 주행중인 상기 차량 전방의 영상을 획득하는 단계; 상기 관심영역에 존재하는 자동차 신호등 또는 보행자 신호등을 인식하는 단계; 상기 차량 전방의 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등 중 선택된 하나 이상의 특정 신호를 인식 가능한 것을 판단하는 단계; 및 상기 보행자 신호등의 점등된 신호에 기초하여, 상기 차량의 진행 방향에 대한 교통 신호를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 방법을 제공한다.
상기 판단하는 단계는 상기 차량 전방의 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등이 촬영된 영상을 상기 판단부로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 판단하는 단계는 상기 자동차 신호등의 식별 가능 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 판단하는 단계는 상기 자동차 신호등의 식별이 불가한 경우, 상기 보행자 신호등의 점등된 신호를 판별하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 신호등 인식 시스템 및 그 방법은, 교차로 또는 신호등이 존재하는 도로를 지나칠 때, 자동차 신호등이 인식 불가한 경우, 보행자 신호등을 인식함에 따라 보행자 신호등의 신호의 점등 상태에 기초하여, 운전자에게 교통 신호 정보를 안내하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 신호등 인식 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 2는 본 발명에 따른 신호등 인식 방법의 흐름을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 관심영역(Region of interest : ROI)을 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 당해 분야의 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 설명하기로 한다. 첨부된 도면들에서 구성에 표기된 도면번호는 다른 도면에서도 동일한 구성을 표기할 때에 가능한 한 동일한 도면번호를 사용하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지의 기능 또는 공지의 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고 도면에 제시된 어떤 특징들은 설명의 용이함을 위해 확대 또는 축소 또는 단순화된 것이고, 도면 및 그 구성요소들이 반드시 적절한 비율로 도시되어 있지는 않다. 그러나 당업자라면 이러한 상세 사항들을 쉽게 이해할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 신호등 인식 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이고, 도 2는 본 발명에 따른 신호등 인식 방법의 흐름을 나타낸 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 실시예를 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 관심영역(Region of interest : ROI)을 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 상기 신호등 인식 시스템(100)은 영상 수집부(200), 헤드유닛(300)을 포함한다.
상기 헤드유닛(300)은 판단부(310), 저장부(320)을 포함한다.
상기 영상 수집부(200)는 차량 전방의 적어도 하나 이상으로 설치되어, 주행중인 차량 전방의 영상을 촬영한다.
상기 영상 수집부(200)는 주행중인 차량의 주행차로, 차선, 정지선, 신호등 등이 모두 촬영될 수 있는 각도로 설치됨이 바람직하다.
여기서, 상기 영상 수집부(200)는 본 발명을 설명하기 위해, 교차로 또는 도로의 신호등을 촬영하는 것으로 설명한다.
상기 영상 수집부(200)는 상기 헤드유닛(300)와 유선 또는 무선으로 연결될 수 있으며, 차량 내부에 전방을 바라보도록 블랙박스, AR카메라 등으로 이루어질 수 있다.
따라서, 상기 영상 수집부(200)는 주행중인 차량 전방의 영상 중 자동차 신호등 또는 보행자 신호등을 인식하여, 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등의 영상 데이터를 획득할 수 있다.
상기 헤드유닛(300)은 GPS(Global Positioning System)기법을 이용하거나, 위치추정기법을 통하여 주행중인 차량의 현재 위치를 탐색할 수 있다.
따라서, 상기 헤드유닛(300)은 상기 GPS기법 또는 상기 위치추정기법으로 생성된 지도 데이터 상에 존재하는 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등의 데이터 테이블을 상기 저장부(320)에 저장한다.
여기서, 상기 데이터 테이블은 도 4를 참조하여, 후술되는 상기 데이터 테이블을 설명하도록 한다.
또한, 상기 헤드유닛(300)은 적어도 하나 이상의 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등이 존재하는 도로의 관심영역(Region of interest : ROI)을 상기 저장부(320)에 저장한다.
여기서, 상기 헤드유닛(300)은 차량이 상기 관심영역 내에 도달함에 따라, 차량 전방의 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등이 촬영된 영상을 상기 판단부(310)에 전송한다.
상기 저장부(320)는 복수의 신호등 형상들에 대한 신호등 패턴(예컨대, 사격형상 내부의 원) 및 신호등 색 패턴(예컨대, 빨강, 노랑, 녹색)들을 저장할 수 있다.
상기 판단부(310)는 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등의 상기 신호등 패턴, 상기 신호등 색 패턴을 기초하여, 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등 중 선택된 하나 이상의 특정 신호를 판단한다.
따라서, 상기 판단부(310)는 상기 관심영역내의 영상(RGB색상)을 HSI(H(Hue : 색상), S(Saturation : 채도), I(Intensity : 명도))을 변환하고, 빨강, 노랑, 녹색의 HSI범위를 가지고 필터링한 후에 잡음제거를 위해 형태 처리(Morphology processing)를 수행한다.
그 후, 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등 인식의 영상 크기를 지정하고, 신호등의 가로/세로비를 이용하여 라벨링(Labelling)을 수행한 후, 사각형 안의 원이 나오는 형태인지를 체크하여, 신호등의 특정 신호를 인식한다.
그 후, 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등의 원이 나오는 형태인지를 체크하여, 신호등의 특정 신호를 인식한다.
여기서, 상기 형태 처리는 영상의 기본적인 특징을 유지하면서 형태에 변화를 주는 것을 의미하고, 상기 라벨링은 채워진 영역에 고유한 번호를 매겨주는 방법으로서, 영상합성 등에 윤관을 그린 다음 내부를 특정한 색으로 채울 경우에 이용된다.
또한, 상기 판단부(310)는 상기 영상 수집부(200)를 통하여 획득되는 차량 전방의 영상 데이터를 기반으로 차량 전방의 주변 차량에 의한 신호 가림 또는 카메라 화각의 한계 또는 원거리 신호등에 의해 상기 자동차 신호등의 식별 가능 여부를 판단한다.
따라서, 상기 판단부(310)는 상기 영상 수집부(200)를 통하여 획득되는 차량 전방의 상기 영상 데이터에 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등을 포함하는 상기 영상 데이터를 통하여, 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등을 식별 가능한 것이다.
이에 따라, 상기 판단부(310)는 상기 자동차 신호등의 식별 가능 여부에서, 상기 자동차 신호등의 식별이 불가한 경우, 상기 보행자 신호등의 점등된 신호를 판별한다.
여기서, 도 3을 참조하여, 상기 보행자 신호등의 점등된 신호를 판별하는 방법을 예를 들면, 상기 헤드유닛(300)은 주행중인 차량의 위치가 교차로 또는 적어도 하나 이상의 자동차 신호등, 보행자 신호등(b)이 존재하는 도로의 상기 관심영역에 도달한 것으로 판단한다.
이에 따라, 상기 영상 수집부(200)는 주행중인 차량 전방의 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등을 촬영한 영상 데이터(10)를 상기 판단부(310)로 전송한다.
따라서, 상기 판단부(310)는 상기 영상 데이터(10)에 기초하여, 상기 자동차 신호등이 존재하지 않을 경우, 상기 보행자 신호등(b)을 인식하고, 상기 보행자 신호등(b)의 점등되는 특정 신호를 인식한다.
여기서, 상기 특정 신호는 건넘 표시(녹색), 정지 표시(빨강) 중 선택된 어느 하나의 신호일 수 있다.
이어서, 상기 판단부(310)는 상기 특정 신호를 인식하여, 상기 관심영역의 교통 신호를 예측하는 것이다.
상기한 구성의 신호등 인식 시스템(100)에 따른 '신호등 인식 방법'을 상세하게 설명한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 상기 영상 수집부(200)는 주행중인 차량이 상기 관심영역에 도달하면, 주행중인 차량 전방의 영상을 획득하는 단계를 수행한다.(S200)
여기서, 상기 영상 수집부(200)는 차량 전방의 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등이 촬영된 영상을 상기 판단부(310)로 전송하는 단계를 수행한다.(S210)
상기 판단부(310)는 상기 영상 수집부(200)를 통하여 획득되는 차량 전방의 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등을 포함하는 상기 영상 데이터에 기초하여, 상기 관심영역에 존재하는 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등을 인식하는 단계를 수행한다.(S220)
상기 판단부(310)는 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등 중 선택된 하나 이상의 특정 신호를 인식 가능한 것을 판단하는 단계를 수행한다.(S230)
여기서, 상기 판단부(310)는 상기 자동차 신호등의 식별 가능 여부를 판단하는 단계를 수행한다.(S240)
따라서, 상기 판단부(310)는 상기 자동차 신호등의 식별이 불가한 경우, 상기 보행자 신호등의 점등된 특정 신호를 판별하는 단계를 수행한다.(S250)
여기서, 상기 판단부(310)는 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 보행자 신호등의 점등된 특정 신호를 판별할 수 있다.
상기 판단부(310)는 상기 보행자 신호등의 점등된 신호에 기초하여, 차량의 진행 방향에 대한 교통 신호를 예측하는 단계를 수행한다.(S260)
도 4를 참조하여, 상기 관심영역에 대한 상기 데이터 테이블을 상세하게 설명한다.
도 4는 본 발명에 따른 관심영역을 나타낸 도면이다.
상기 헤드유닛(300)은 상기 관심영역의 지도 데이터 상에 존재하는 자동차 신호등(a), 보행자 신호등(b)의 정보를 구축하고 있다.
따라서, 상기 헤드유닛(300)은 차량(c)의 진행 방향을 인지하고, 상기 차량(c)의 진행 방향에 따른 상기 자동차 신호등(a) 또는 상기 보행자 신호등(b)의 작동 상황 정보를 포함한다.
상기 관심영역에 대한 상기 데이터 테이블은 아래의 표 1과 같이 나타낼 수 있다.
차량 위치에 따른 기준 교차로 자동차 신호등 상태 보행자 신호등 상태
신호등상태 진행방향 출발점 도착점
① 직진/좌회전 직진 ① ② ④
좌회전 ① ③
직진 직진 ① ② ③
직진 ② ①
② 직진/좌회전 직진 ② ① ④
좌회전 ② ②
직진 직진 ② ① ③
직진 ① ②
③ 직진/좌회전 직진 ③ ④ ①
좌회전 ③ ②
직진 직진 ③ ④ ②
직진 ④ ③
④ 직진/좌회전 직진 ④ ③ ②
좌회전 ④ ①
직진 직진 ④ ③ ①
직진 ③ ③
상기 표 1에 나타낸 바와 같이, 상기 관심영역에 대한 상기 데이터 테이블은 상기 자동차 신호등(a)의 식별이 불가한 경우, 상기 보행자 신호등(b)의 점등된 신호를 판별한다.
예를 들어, 상기 차량(c) 위치에 따른 기준 교차로 중 ③에 상기 차량(c)이 위치하고, 상기 차량(c)가 진행 방향 즉, 출발점(③)과 도착점(④)일 경우, 상기 자동차 신호등(a)의 식별이 불가함에 따라, 상기 보행자 신호등(b)의 점등되는 특정 신호를 감지한다.
따라서, 상기 판단부(310)는 상기 보행자 신호등(b)의 점등되는 특정 신호에 기초하여, 상기 자동차 신호등(a)의 교통 신호를 직진임을 예측할 수 있다.
이상에서 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위해 구체적인 실시 예로 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상기와 같은 구체적인 실시 예와 동일한 구성 및 작용에만 국한되지 않고, 여러가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 실시될 수 있다. 따라서, 그와 같은 변형도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주해야 하며, 본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의해 결정되어야 한다.
100 : 신호등 인식 시스템 200 : 영상 수집부
300 : 헤드유닛 310 : 판단부
320 : 저장부

Claims (10)

  1. 주행중인 차량 전방의 영상 중 자동차 신호등, 보행자 신호등을 인식하는 영상 수집부; 및
    적어도 하나 이상의 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등이 존재하는 도로의 관심영역(Region of interest : ROI)을 저장하는 헤드유닛;을 포함하되,
    상기 헤드유닛은 상기 영상 수집부를 통하여 인식되는 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등의 점등되는 신호에 기초하여, 선택된 하나 이상의 특정 신호를 판단하는 판단부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 관심영역은,
    GPS기법 또는 위치추정기법으로 생성된 지도 데이터 상에 존재하는 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등 정보의 데이터 테이블을 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 영상 수집부는,
    상기 차량이 상기 관심영역 내에 도달함에 따라, 상기 차량 전방의 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등이 촬영된 영상을 상기 판단부로 전송하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 자동차 신호등의 식별 가능 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 자동차 신호등의 식별이 불가한 경우, 상기 보행자 신호등의 점등된 신호를 판별하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 보행자 신호등의 점등된 신호에 기초하여, 상기 관심영역의 교통 신호를 예측하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 시스템.
  7. 주행중인 차량이 관심영역에 도달하면, 영상 수집부를 이용하여 주행중인 상기 차량 전방의 영상을 획득하는 단계;
    상기 관심영역에 존재하는 자동차 신호등 또는 보행자 신호등을 인식하는 단계;
    상기 차량 전방의 상기 자동차 신호등, 상기 보행자 신호등 중 선택된 하나 이상의 특정 신호를 인식 가능한 것을 판단하는 단계; 및
    상기 보행자 신호등의 점등된 신호에 기초하여, 상기 차량의 진행 방향에 대한 교통 신호를 예측하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 영상을 획득하는 단계는,
    상기 차량 전방의 상기 자동차 신호등 또는 상기 보행자 신호등이 촬영된 영상을 상기 판단부로 전송하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 방법.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 자동차 신호등의 식별 가능 여부를 판단하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 방법.
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 자동차 신호등의 식별이 불가한 경우, 상기 보행자 신호등의 점등된 신호를 판별하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호등 인식 방법.
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