KR20200017053A - 차량 이미지 제공 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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KR20200017053A
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Abstract

본 발명은 차량 이미지 제공 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 차량 이미지 제공 장치는 영상데이터를 기반으로 차량의 실제 색상을 판단하고, 상기 판단된 차량의 실제 색상을 이용하여 차량 이미지를 생성하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 생성된 정보를 저장하는 저장부;를 포함할 수 있다.

Description

차량 이미지 제공 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법{Apparatus for providing a vehicle image, system having the same and method thereof}
본 발명은 차량 이미지 제공 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자차 또는 주변 차량의 실제 색상을 반영하여 화면에 표시하는 기술에 관한 것이다.
최근 운전자와 보행자의 안전이나 편의를 위해 지능형 자동차(Smart Vehicle)의 개발 및 상용화가 활발히 진행되고 있다. 지능형 자동차는 정보통신기술(Information Technology: IT)을 융합한 최첨단 자동차로, 자동차 자체의 첨단 시스템 도입은 물론 지능형 교통 시스템과의 연동을 통해 최적의 교통 효율을 제공한다.
구체적으로, 지능형 자동차는, 자동 주행 기능, 적응식 정속주행 제어(Adaptive Cruise Control: ACC), 장애물 감지, 충돌 감지, 정밀한 지도 제공, 주변 상황 제공, 목적지까지의 경로 설정 및 주요 장소에 대한 위치 제공 등을 수행함으로써, 운전자와 탑승자 및 보행자의 안전과 편의를 극대화한다.
특히, 자차와 주변 차량간의 관계 등의 주변 상황의 화면(차량 이미지 포함)을 제공하여, 운전자가 차량주변 상황을 빨리 인식할 수 있도록 하는데, 기존 차량 이미지 제공 장치에서 차량의 이미지를 표시함에 있어 실시간으로 차량 색상이 반영된 이미지가 아닌 이미 저장된 이미지를 단순 표시하는 형태로 표시되고 있다.
즉 종래의 차량 화면상에 표시되는 차량 이미지는 실제 차량 외장 색상이 아니라, 대표적인 색상이나 특정의 단일 색상에 한정되어서 일괄적으로 표시되어 운전자가 이를 인식하기 어려울 수 있다.
이에 차량 이미지를 차량의 실제 색상으로 변경하고자 하는 경우 차량 이미지 제공 장치가 별도로 차량 색상을 구분하여 표시할 수 있도록 품번을 구분하는 방법이 필요한데 이는 불필요한 관리 비용 및 조립 사양 복잡도를 증가시켜, 실제 적용이 어려운 문제점이 있다.
본 발명의 실시예는 별도의 추가 비용이나 제품 사양 구분 없이 실시간으로 자차 또는 주변 차량의 실제 색상이 반영된 차량 이미지를 적용하여 차량 화면 서비스를 제공함으로써, 사용자의 만족도 및 상품성을 향상시킬 수 있는 차량 이미지 제공 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 영상데이터를 기반으로 차량의 실제 색상을 판단하고, 상기 판단된 차량의 실제 색상을 이용하여 차량 이미지를 생성하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 생성된 정보를 저장하는 저장부;를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 자차 또는 주변 차량의 실제 색상을 판단하여, 차량 내 표시장치에 제공하는 차량 이미지에 상기 판단된 색상을 반영하여 제공하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 차량 주변 영상 데이터 상에서 차량 색상 판단 영역을 선정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 자차의 색상 판단 시, 차량 주변 영상 데이터 중 자차 이미지 부분을 상기 차량 색상 판단 영역으로 선정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 주변 차량 중 전방 차량, 후방 차량, 좌측 차량, 및 우측 차량 중 적어도 하나 이상의 색상을 판단하는 경우, 상기 차량 주변 영상 데이터 중 전방 영상 데이터를 기반으로 상기 전방 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정하고, 상기 차량 주변 영상 데이터 중 후방 영상 데이터를 기반으로 상기 후방 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정하고, 상기 차량 주변 영상 데이터 중 좌측 영상 데이터를 기반으로 상기 좌측 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정하고, 상기 차량 주변 영상 데이터 중 우측 영상 데이터를 기반으로 상기 우측 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 차량 색상 판단 영역의 색좌표를 추출하고, 추출된 색좌표를 미리 저장된 차량별 색좌표 정보와 비교하여 색상을 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드와 비교하여, 상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하는 경우, 상기 일치하는 색상 코드를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 판단된 색상을 기반으로 상기 차량 이미지에 색상을 반영하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드와 비교하여, 상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하지 않는 경우, 사용자로부터 차량 색상을 입력받아, 상기 차량 이미지에 입력받은 색상을 반영하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 이미지 제공 시스템은 영상데이터를 기반으로 차량의 실제 색상을 판단하고, 상기 판단된 차량의 실제 색상을 이용하여 차량 이미지를 생성하는 차량 이미지 제공 장치; 및 상기 차량 이미지 제공 장치에 의해 생성된 차량 이미지를 화면에 표시하는 표시 장치를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 차량 이미지 제공 장치는, 차량 주변 영상 데이터 상에서 차량 색상 판단 영역을 선정하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 차량 이미지 제공 장치는, 상기 차량 색상 판단 영역의 색좌표를 추출하고, 추출된 색좌표를 미리 저장된 차량별 색좌표 정보와 비교하여 색상을 판단하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 차량 이미지 제공 장치는, 상기 판단된 색상을 차량 이미지에 그대로 반영하거나, 상기 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드와 비교하여, 상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하는 경우, 상기 일치하는 색상 코드를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 차량 이미지 제공 장치는, 상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하지 않는 경우, 사용자로부터 차량 색상을 입력받아, 상기 차량 이미지에 입력받은 색상을 반영하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 이미지 제공 방법은 영상데이터를 기반으로 차량의 실제 색상을 판단하는 과정; 상기 판단된 차량의 실제 색상을 이용하여 차량 이미지를 생성하는 과정; 및 상기 차량 이미지를 표시하는 과정;을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 차량의 실제 색상을 판단하는 과정은, 차량 주변 영상 데이터 상에서 차량 색상 판단 영역을 선정하는 단계; 상기 차량 색상 판단 영역의 색좌표를 추출하고, 추출된 색좌표를 미리 저장된 차량별 색좌표 정보와 비교하여 색상을 판단하는 단계; 및 상기 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드와 비교하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 판단된 실제 색상을 차량 이미지에 반영하여 제공하는 과정은, 상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하는 경우, 상기 일치하는 색상 코드를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하는 단계; 및 상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하지 않는 경우, 사용자로부터 차량 색상을 입력받아, 상기 차량 이미지에 입력받은 색상을 반영하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 차량의 실제 색상을 판단하는 과정은, 차량 주변 영상 데이터 상에서 차량 색상 판단 영역을 선정하는 단계; 및 상기 차량 색상 판단 영역의 색좌표를 추출하고, 추출된 색좌표를 미리 저장된 차량별 색좌표 정보와 비교하여 색상을 판단하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 판단된 실제 색상을 차량 이미지에 반영하여 제공하는 과정은, 상기 판단된 색상을 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하는 단계; 를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 차량의 실제 색상을 판단하는 과정은, 자차의 색상 판단 시, 차량 주변 영상 데이터 중 자차 이미지 부분을 상기 차량 색상 판단 영역으로 선정하고, 주변 차량의 색상 판단 시, 차량 주변 영상 데이터 중 주변 차량 이미지 부분을 상기 차량 색상 판단 영역으로 선정하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 이미지 제공 장치는 별도의 추가 비용이나 제품 사양 구분없이 실시간으로 자차 또는 주변 차량의 실제 색상이 반영된 차량 이미지를 적용하여 차량 화면 서비스를 제공함으로써, 사용자의 만족도 및 상품성을 향상시킬 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 이미지 색상 반영 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 주변 영상 데이터의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 주변 영상 데이터 중 전방 차량의 색상 판단을 위한 차량 색상 판단 영역을 선정한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 주변 영상 데이터 중 자차의 색상 판단을 위한 차량 색상 판단 영역을 선정한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 색좌표 추출을 위한 색좌표 다이어그램의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 색상 코드 별 차량 색상이 반영된 차량들의 이미지 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 이미지 색상 반영 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량 이미지 색상 반영 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
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 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 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. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 도 1 내지 도 9를 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 이미지 색상 반영 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 이미지 색상 반영 시스템은 차량 이미지 제공 장치(100), 영상 획득부(200), 센서부(300), 및 표시 장치(400)를 포함한다. 도 1의 차량 이미지 제공 장치(100), 영상 획득부(200), 표시 장치(400)는 차량 내 탑재될 수 있다.
영상 획득부(200)는 차량의 전방, 우측방, 좌측방, 및 후방에 구비되는 카메라를 포함할 수 있다. 영상 획득부(200)는 차량 전방, 우측방, 좌측방, 및 후방을 촬영한 영상 데이터를 차량 이미지 제공 장치(100)로 제공할 수 있다. 이때, 각 촬영 영상 데이터는 자차의 이미지의 일부를 포함할 수 있다. 이때 영상 획득부(100)는 SCC(Smart Cruise Control), AVM(Around View Monitor), LKAS (Lane Keeping Assist System) 등 영상 취득이 필요한 기존의 차량 주행 보조 또는 자율 주행 시스템을 위해 장착된 카메라를 포함할 수 있고, 주변 차량 영상 데이터는 로오 영상 소스일 수 있고 영상 획득부(200)에서 1차적으로 필터링되어 최소한의 용량을 가지는 영상데이터로서 차량 이미지 제공 장치(100)로 제공될 수 있다.
센서부(300)는 조도 센서를 포함하여 조도 센서값을 차량 이미지 제공 장치(100)로 제공할 수 있다.
표시 장치(400)는 자차 또는 주변차량의 실제 색상이 반영된 자차 또는 주변차량의 이미지를 이용하여 차량 서비스를 제공하기 위한 이미지를 표시할 수 있다. 표시 장치(400)는 헤드업 디스플레이(HUD), 클러스터, AVN(Audio Video Navigation) 등으로 구현될 수 있다. 또한, 클러스터의 USM(User Setting Menu) 메뉴를 통해 사용자로부터 직접 색상 입력 등을 받을 수 있다. 또한, 표시 장치(400)는 액정 디스플레이(LCD, Liquid Crystal Display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(TFT LCD, Thin Film Transistor-LCD), 발광 다이오드(LED, Light Emitting Diode), 유기 발광 다이오드(OLED, Organic LED), 능동형 OLED(AMOLED, Active Matrix OLED), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 벤디드 디스플레이(bended display), 그리고 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이들 중 일부 디스플레이는 외부를 볼 수 있도록 투명형 또는 광투명형으로 구성되는 투명 디스플레이(transparent display)로 구현될 수 있다. 또한, 표시 장치(400)는 터치 패널을 포함하는 터치스크린(touchscreen)으로서 마련되어 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다.
차량 이미지 제공 장치(100)는 영상 획득부(200)로부터 획득된 차량 주변의 영상 데이터를 기반으로 차량의 실제 색상을 판단하여, 차량 이미지에 실제 색상을 반영하여 표시장치(300)로 제공할 수 있다.
차량 이미지 제공 장치(100)는 통신부(110), 저장부(120), 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 무선 또는 유선 연결을 통해 신호를 송신 및 수신하기 위해 다양한 전자 회로로 구현되는 하드웨어 장치로서, 본 발명에서는 캔(can) 통신 등을 통해 차량 내 통신을 수행하며, 영상 획득부(200) 및 표시 장치(400) 등과 통신을 수행할 수 있다.
저장부(120)는 영상 획득부(200)로부터 획득된 영상 데이터, 프로세서(130)에 의해 산출된 데이터, 실제 색상이 반영된 차량 이미지 등의 정보, 차량의 색상을 기반으로 하는 색좌표 정보(색좌표 테이블), 일반적인 색좌표 정보, 자차의 차종 정보, 차종별 색상정보, 차종별 색상 코드 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
저장부(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 마이크로 타입(micro type), 및 카드 타입(예컨대, SD 카드(Secure Digital Card) 또는 XD 카드(eXtream Digital Card)) 등의 메모리와, 램(RAM, Random Access Memory), SRAM(Static RAM), 롬(ROM, Read-Only Memory), PROM(Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 자기 메모리(MRAM, Magnetic RAM), 자기 디스크(magnetic disk), 및 광디스크(optical disk) 타입의 메모리 중 적어도 하나의 타입의 기록 매체(storage medium)를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 자차 또는 주변차량의 실제 색상이 반영된 자차 또는 주변차량의 이미지를 이용하여 차량 화면 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 자차와 주변 차량간의 거리, 충돌 예상 화면 등을 표시 장치(400)를 통해 표시할 때, 자차 또는 주변 차량들을 실제 색상과 동일하게 반영하여 제공함으로써 사용자가 더욱 쉽게 인지할 수 있도록 할 수 있다. 이때, 차량 실제 색상의 판단 대상은 자차 뿐만 아니라, 자차의 전방 차량, 자차의 우측 차선을 주행하는 우측 차량, 자차의 좌측 차선을 주행하는 좌측 차량, 자차의 후방에서 주행하는 후방 차량을 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 통신부(110), 저장부(120)뿐만 아니라 영상 획득부(200), 표시 장치(400)와 전기적으로 연결될 수 있고, 각 구성들을 전기적으로 제어할 수 있으며, 소프트웨어의 명령을 실행하는 전기 회로가 될 수 있으며, 이에 의해 후술하는 다양한 데이터 처리 및 계산을 수행할 수 있다.
프로세서(130)는 영상 획득부(200)로부터 수신한 차량 주변 영상 데이터 상에서 차량 색상 판단 영역을 선정할 수 있다. 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 주변 영상 데이터의 예시도로서 전방 영상 데이터를 표시한다. 도 2를 참조하면 전방 영상 데이터 상에 자차의 일부가 표시되고 전방 차량이 표시됨을 알 수 있다. 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 주변 영상 데이터 중 전방 차량의 색상 판단을 위한 차량 색상 판단 영역을 선정한 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 주변 영상 데이터 중 자차의 색상 판단을 위한 차량 색상 판단 영역을 선정한 예시도이다. 도 3을 참조하면, 전방 영상 데이터 중 전방 차량의 이미지 일부를 차량 판단 영역(11)로 선정함을 알 수 있다. 도 4를 참조하면, 전방 영상 데이터 중 자차 이미지 부분을 차량 판단 영역(12)로 선정함을 알 수 있다.
프로세서(130)는 전방 차량 또는 주변 조명광으로 인한 오판단을 고려하여 차량 색상 판단 영역을 선정할 수 있다. 즉 프로세서(130)는 영상 획득부(200)로부터 정확한 색상 데이터를 획득하기 위해, 센서부(300)의 조도 센서값을 반영할 수 있다. 프로세서(130)는 조도 센서값을 기반으로 야간보다는 주간에 획득된 영상 데이터를 기반으로 차량 색상 판단을 하도록 제어할 수 있다.
프로세서(130)는 자차의 색상 판단 시, 차량 주변 영상 데이터 중 자차 이미지 부분을 상기 차량 색상 판단 영역으로 선정할 수 있다. 프로세서(130)는 차량 주변 영상 데이터 중 전방 영상 데이터를 기반으로 전방 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정할 수 있다. 프로세서(130)는 차량 주변 영상 데이터 중 후방 영상 데이터를 기반으로 후방 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정할 수 있고, 차량 주변 영상 데이터 중 좌측 영상 데이터를 기반으로 좌측 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정할 수 있다. 또한 프로세서(130)는 차량 주변 영상 데이터 중 우측 영상 데이터를 기반으로 우측 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정할 수 있다.
프로세서(130)는 차량 색상 판단 영역의 색좌표를 추출하고, 추출된 색좌표를 미리 저장된 차량별 색좌표 정보(색좌표 테이블)와 비교하여 색상을 판단할 수 있다. 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 색좌표 추출을 위한 색좌표 다이어그램의 예시도이다. 이때, 프로세서(130)는 차량 색상 판단 영역내의 특정 포인트의 색좌표를 추출하거나, 차량 색상 판단 영역의 평균 색좌표를 추출할 수 있다. 프로세서(130)는 주변광의 영향을 고려하여 색좌표를 추출할 수 있다.
색상명 코드 색좌표
화이트 WC9 0.6081 / 0.3894
이온실버 N9V …
카키메탈 TK9 …
상기 표 1은 색좌표 테이블의 예시도이다.
프로세서(130)는 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드와 비교하여, 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하는 경우, 일치하는 색상 코드를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영할 수 있다. 반면, 프로세서(130)는 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하지 않는 경우, 사용자로부터 차량 색상을 직접 입력받아, 차량 이미지에 입력받은 색상을 반영할 수 있다. 차량 전체 도색이나 수리 등으로 차량 색상이 변경된 경우 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하지 않을 수 있으므로 이런 경우 사용자가 차량의 실제 색상을 직접 선택할 수 있도록 한다. 또한, 프로세서(130)는 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하지 않는 경우, 오동작 일 수 있어, 재판단을 수행하도록 할 수도 있다.
프로세서(130)는 자차의 경우 최초 1회 자차에 대한 색상 판단 후 차량 이미지가 생성된 경우, 자차의 차량 이미지를 저장하여, 추후 차량 화면 서비스 제공 시 자차 색상을 계속 판단하지 않고 저장된 자차의 차량 이미지를 사용할 수 있다. 다만, 주변 차량의 경우 계속 변하게 되므로, 프로세서(130)는 주변 차량에 대한 차량 색상 반영을 위한 알고리즘을 주행중 계속 수행할 수 있다. 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 색상 코드 별 차량 색상이 반영된 차량들의 이미지 예시도이다. 이때, 프로세서(130)는 차량 실제 색상, 수동 선택 색상, 대표 색상 등의 항목을 표시장치(300)에 표시하도록 제어하여, 사용자가 선택할 수 있도록 한다.
프로세서(130)는 색좌표 추출 후 색상 코드의 비교 없이, 색좌표로부터 색상을 판단하고 판단된 색상을 바로 차량 이미지에 반영하도록 제어할 수도 있다.
이와 같이 본 발명에서는 차량 전방의 영상 데이터를 이용하여 자차 또는 전방 차량의 색상을 판단하는 예를 개시하고 있으나 이에 한정되지 않으며, 차량 측방 또는 후방의 영상 데이터를 기반으로 자차, 옆 차선을 주행하는 차량, 또는 후방 차량의 색상을 판단할 수 있다.
이하, 도 7을 참조하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 이미지 색상 반영 방법을 설명하기로 한다. 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 이미지 색상 반영 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 이하에서는 도 1의 장치(100)가 도 7의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 7의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 장치(100)의 프로세서(130)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 7을 참조하면, 차량 이미지 제공 장치(100)는 차량 이미지에 반영될 실제 색상 판단이 필요한지를 판단한다(S111). 예를 들어, 차간거리 유지 시스템 등의 동작 중에 자차와 주변차량간의 차간 거리를 화면에 표시하고자 하는 경우, 자차와 주변차량을 표시할 때 실제 색상을 반영하여 표시할 수 있어 실제 색상의 판단이 필요하다. 이때, 자차의 경우 이미 자차의 실제 색상을 반영한 차량 이미지 정보가 저장되어 있는 경우, 자차의 실제 색상을 판단하기 위한 플로우를 수행할 필요가 없다.
상기 과정 S111의 판단 결과, 차량 이미지에 반영될 실제 색상 판단이 필요하지 않은 경우, 즉, 이미 실제 색상 판단이 완료되어 기 저장되어 있는 경우, 기 저장된 차량 색상 정보를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하여 표시할 수 있다(S112).
반면, 차량 이미지에 반영될 실제 색상의 판단이 필요한 경우, 차량 이미지 제공 장치(100)는 자차의 색상을 판단할지 주변 차량의 색상을 판단할지를 판단한다(S113).
상기 과정 S113에 주변차량의 색상을 판단하고자 하는 경우, 차량 이미지 제공 장치(100)는 영상 획득부(200)로부터 주변차량 이미지를 포함하는 차량 주변 영상 데이터를 수신한다(S114). 이때 주변차량은 차량에서 제공하는 서비스에 따라 필요한 주변차량으로서, 전방차량, 우측 차량, 좌측 차량, 후방 차량 중 하나일 수 있다. 예를 들어, 후방 차량의 이미지가 필요한 경우, 차량의 후방에 탑재된 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터를 수신하고, 우측 차량의 이미지가 필요한 경우 차량의 우측에 탑재된 우측 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터를 수신할 수 있다.
이어, 차량 이미지 제공 장치(100)는 수신한 차량 주변 영상 데이터 중 주변 차량을 포함하는 차량 색상 판단 영역을 선정한다(S115). 도 2는 전방 차량의 이미지 색상 판단을 위해, 전방을 촬영한 영상 데이터의 예시도이고, 도 3은 도 2에서 전방 차량의 일부를 차량 색상 판단 영역(11)으로 선정한 예시도이다. 이때, 차량 이미지 제공 장치(100)는 주변 차량 이미지 중 오브젝트를 산출하고, 해당 오브젝트 중 자차로부터 일정거리 이내에 위치하는 오브젝트의 일부를 차량 색상 판단 영역으로 선정할 수 있다. 이러한 차량 이미지로부터 오브젝트를 산출하는 것은 통상의 다양한 방법을 적용하여 산출할 수 있다. 도 3에서는 전방 차량의 색상을 판단하는 예를 개시하고 있으나 후방 차량, 좌우 차선을 주행하는 차량들의 색상을 판단할 수도 있으며, 이를 위해 후방 영상 데이터, 좌우측 영상 데이터를 이용할 수 있다.
한편 상기 과정 S113에서 자차의 색상을 판단하고자 하는 경우, 차량 이미지 제공 장치(100)는 영상 획득부(200)로부터 차량 주변 영상 데이터를 수신하고(S116), 수신된 차량 주변 영상 데이터 중 자차의 이미지를 포함하는 차량 색상 판단 영역을 선정한다(S117). 도 4는 차량 전방의 영상 데이터 중 자차의 본네트(bonnet)에 해당하는 영역을 차량 색상 판단 영역으로 선정한 예이다.
이때, 자차의 차량 색상 판단 영역을 선정하는 경우, 전방 영상 데이터, 좌측 영상 데이터, 우측 영상 데이터를 사용할 수 있으며, 전방 영상 데이터, 좌측 영상 데이터, 우측 영상 데이터 내에 포함되는 자차의 이미지 부분을 자차의 차량 색상 판단 영역으로 선정할 수 있다. 이때, 자차의 차량 색상 판단 영역은 전방 카메라에서 촬영한 영상 데이터 중 자차의 본네트 부분에 대한 정보, 좌측 영상 데이터 중 자차의 좌측도어 이미지 부분에 대한 위치 정보, 우측 영상 데이터 중 자차의 우측도어 이미지 부분에 대한 위치 정보를 미리 알 수 있다.
그 후, 차량 이미지 제공 장치(100)는 차량 색상 판단 영역의 색상 데이터를 분석하여 색좌표를 추출한다(S118).
이어 차량 이미지 제공 장치(100)는 추출된 색좌표를 미리 저장된 색좌표 정보와 비교하여 색상을 판단한다(S119). 이때, 자차의 색상 판단 중인 경우, 판단된 색상이 자차의 색상이고, 주변 차량의 색상 판단중인 경우, 판단된 색상은 주변 차량의 색상이 된다. 이때, 미리 저장된 색좌표 정보는 차량의 색들을 기반으로 저장된 색좌표 정보이거나, 일반적인 모든 색상을 포함하는 색좌표 정보일 수 있다.
이 후, 판단된 색상과 미리 저장된 차량 색상 코드 정보를 비교하여, 판단된 색상과 일치하는 차량의 색상 코드가 존재하는 지를 판단한다(S120).
상기 과정 S120에서 일치하는 차량 색상 코드가 존재하지 않는 경우, 차량 이미지 제공 장치(100)는 사용자가 직접 수동으로 차량의 색상을 설정하여 설정된 색상을 차량 이미지에 반영하여 표시할 수 있다(S121).
상기 과정 S120에서 일치하는 차량 색상 코드가 존재하는 경우, 차량 이미지 제공 장치(100)는 판단된 색상 코드를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하여 표시한다(S122).
도 7에서는 자차의 색상을 판단하거나 주변 차량의 색상을 판단하는 경우를 개시하고 있으나, 자차의 색상과 주변차량의 색상 판단이 모두 필요한 경우, S116 내지 S122를 통해 자차의 색상을 먼저 판단한 후, S114, S115, S117 내지 S122를 반복 수행하여 주변 차량의 색상을 판단할 수 있다. 또한, 주변 차량 중 전방 차량, 후방 차량, 좌우측방 차량 모두의 색상 판단이 필요한 경우, 각각의 차량 이미지를 포함하는 전방 영상 데이터, 후방 영상 데이터, 좌우측방 영상 데이터를 이용하여 순차적으로 각 차량의 색상을 판단할 수 있다.
이하, 도 8을 참조하여 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량 이미지 색상 반영 방법을 설명하기로 한다. 도 8은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 차량 이미지 색상 반영 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 이하에서는 도 1의 장치(100)가 도 8의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 8의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 장치(100)의 프로세서(130)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 8을 참조하면 차량 이미지 제공 장치(100)는 차량 이미지에 반영될 실제 색상 판단이 필요한지를 판단한다(S211). 예를 들어, 차간거리 유지 시스템 등의 동작 중에 자차와 주변차량간의 차간 거리를 화면에 표시하고자 하는 경우, 자차와 주변차량을 표시할 때 실제 색상을 반영하여 표시할 수 있어 실제 색상의 판단이 필요하다. 이때, 자차의 경우 이미 자차의 실제 색상을 반영한 차량 이미지 정보가 저장되어 있는 경우, 자차의 실제 색상을 판단하기 위한 플로우를 수행할 필요가 없다.
상기 과정 S211의 판단 결과, 차량 이미지에 반영될 실제 색상 판단이 필요하지 않은 경우, 즉, 이미 실제 색상 판단이 완료되어 기 저장되어 있는 경우, 기 저장된 차량 색상 정보를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하여 표시할 수 있다(S212).
반면, 차량 이미지에 반영될 실제 색상의 판단이 필요한 경우, 차량 이미지 제공 장치(100)는 자차의 색상을 판단할지 주변 차량의 색상을 판단할지를 판단한다(S213).
상기 과정 S213에 주변차량의 색상을 판단하고자 하는 경우, 차량 이미지 제공 장치(100)는 영상 획득부(200)로부터 주변차량 이미지를 포함하는 차량 주변 영상 데이터를 수신한다(S214). 이때 주변차량은 차량에서 제공하는 서비스에 따라 필요한 주변차량으로서, 전방차량, 우측 차량, 좌측 차량, 후방 차량 중 하나일 수 있다. 예를 들어, 후방 차량의 이미지가 필요한 경우, 차량의 후방에 탑재된 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터를 수신하고, 우측 차량의 이미지가 필요한 경우 차량의 우측에 탑재된 우측 카메라에 의해 촬영된 영상 데이터를 수신할 수 있다.
이어, 차량 이미지 제공 장치(100)는 수신한 차량 주변 영상 데이터 중 주변 차량을 포함하는 차량 색상 판단 영역을 선정한다(S215).
한편 상기 과정 S213에서 자차의 색상을 판단하고자 하는 경우, 차량 이미지 제공 장치(100)는 영상 획득부(200)로부터 차량 주변 영상 데이터를 수신하고(S216), 수신된 차량 주변 영상 데이터 중 자차의 이미지를 포함하는 차량 색상 판단 영역을 선정한다(S217). 도 4는 차량 전방의 영상 데이터 중 자차의 본네트(bonnet)에 해당하는 영역을 차량 색상 판단 영역으로 선정한 예이다.
그 후, 차량 이미지 제공 장치(100)는 차량 색상 판단 영역의 색상 데이터를 분석하여 색좌표를 추출한다(S218).
이어 차량 이미지 제공 장치(100)는 추출된 색좌표를 미리 저장된 색좌표 정보와 비교하여 해당 차량의 색상을 판단하고(S219), 판단된 차량의 색상을 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하여 표시할 수 있다(S220).
이와 같이, 본 발명은 실제 차량 색상을 판단하여 차량 이미지에 반영함으로써, 실제와 비슷한 차량 이미지를 제공하여 사용자의 몰입도 및 상품성을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 차량 제작 시 조립 단계에서 별도의 차량 이미지 제공 장치의 품번 구분 등 복잡도 없이 차량 색상을 자동으로 판정하여 반영함으로써 상품성을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 사용자가 필요에 따라 자동으로 차량 색상을 판단 및 반영하거나 사용자가 직접 수동으로 차량 색상을 선택할 수 있어 사용자의 만족도를 증대시킬 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
도 9를 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다.
예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 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.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 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.

Claims (20)

  1. 영상데이터를 기반으로 차량의 실제 색상을 판단하고, 상기 판단된 차량의 실제 색상을 이용하여 차량 이미지를 생성하는 프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 생성된 정보를 저장하는 저장부;
    를 포함하는 차량 이미지 제공 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    자차 또는 주변 차량의 실제 색상을 판단하여, 차량 내 표시장치에 제공하는 차량 이미지에 상기 판단된 색상을 반영하여 제공하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로세서는,
    차량 주변 영상 데이터 상에서 차량 색상 판단 영역을 선정하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 프로세서는,
    자차의 색상 판단 시, 차량 주변 영상 데이터 중 자차 이미지 부분을 상기 차량 색상 판단 영역으로 선정하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 장치.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 차량 중 전방 차량, 후방 차량, 좌측 차량, 및 우측 차량 중 적어도 하나 이상의 색상을 판단하는 경우,
    상기 차량 주변 영상 데이터 중 전방 영상 데이터를 기반으로 상기 전방 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정하고,
    상기 차량 주변 영상 데이터 중 후방 영상 데이터를 기반으로 상기 후방 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정하고,
    상기 차량 주변 영상 데이터 중 좌측 영상 데이터를 기반으로 상기 좌측 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정하고,
    상기 차량 주변 영상 데이터 중 우측 영상 데이터를 기반으로 상기 우측 차량의 차량 색상 판단 영역을 선정하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 장치.
  6. 청구항 3에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량 색상 판단 영역의 색좌표를 추출하고, 추출된 색좌표를 미리 저장된 차량별 색좌표 정보와 비교하여 색상을 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드와 비교하여, 상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하는 경우,
    상기 일치하는 색상 코드를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 장치.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 판단된 색상을 기반으로 상기 차량 이미지에 색상을 반영하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 장치.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드와 비교하여, 상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하지 않는 경우,
    사용자로부터 차량 색상을 입력받아, 상기 차량 이미지에 입력받은 색상을 반영하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 장치.
  10. 영상데이터를 기반으로 차량의 실제 색상을 판단하고, 상기 판단된 차량의 실제 색상을 이용하여 차량 이미지를 생성하는 차량 이미지 제공 장치; 및
    상기 차량 이미지 제공 장치에 의해 생성된 차량 이미지를 화면에 표시하는 표시 장치
    를 포함하는 차량 이미지 제공 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 차량 이미지 제공 장치는,
    차량 주변 영상 데이터 상에서 차량 색상 판단 영역을 선정하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 차량 이미지 제공 장치는,
    상기 차량 색상 판단 영역의 색좌표를 추출하고, 추출된 색좌표를 미리 저장된 차량별 색좌표 정보와 비교하여 색상을 판단하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 차량 이미지 제공 장치는,
    상기 판단된 색상을 차량 이미지에 그대로 반영하거나,
    상기 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드와 비교하여, 상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하는 경우,
    상기 일치하는 색상 코드를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 시스템.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 차량 이미지 제공 장치는,
    상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하지 않는 경우,
    사용자로부터 차량 색상을 입력받아, 상기 차량 이미지에 입력받은 색상을 반영하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 시스템.
  15. 영상데이터를 기반으로 차량의 실제 색상을 판단하는 과정;
    상기 판단된 차량의 실제 색상을 이용하여 차량 이미지를 생성하는 과정; 및
    상기 차량 이미지를 표시하는 과정;
    을 포함하는 차량 이미지 제공 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 차량의 실제 색상을 판단하는 과정은,
    차량 주변 영상 데이터 상에서 차량 색상 판단 영역을 선정하는 단계;
    상기 차량 색상 판단 영역의 색좌표를 추출하고, 추출된 색좌표를 미리 저장된 차량별 색좌표 정보와 비교하여 색상을 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 색상과 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드와 비교하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 판단된 실제 색상을 차량 이미지에 반영하여 제공하는 과정은,
    상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하는 경우, 상기 일치하는 색상 코드를 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하는 단계; 및
    상기 판단된 색상과 상기 미리 저장된 차량의 실제 색상 코드 중 일치하는 색상 코드가 존재하지 않는 경우, 사용자로부터 차량 색상을 입력받아, 상기 차량 이미지에 입력받은 색상을 반영하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 방법.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 차량의 실제 색상을 판단하는 과정은,
    차량 주변 영상 데이터 상에서 차량 색상 판단 영역을 선정하는 단계; 및
    상기 차량 색상 판단 영역의 색좌표를 추출하고, 추출된 색좌표를 미리 저장된 차량별 색좌표 정보와 비교하여 색상을 판단하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 판단된 실제 색상을 차량 이미지에 반영하여 제공하는 과정은,
    상기 판단된 색상을 기반으로 차량 이미지에 색상을 반영하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 방법.
  20. 청구항 15에 있어서,
    상기 차량의 실제 색상을 판단하는 과정은,
    자차의 색상 판단 시, 차량 주변 영상 데이터 중 자차 이미지 부분을 상기 차량 색상 판단 영역으로 선정하고,
    주변 차량의 색상 판단 시, 차량 주변 영상 데이터 중 주변 차량 이미지 부분을 상기 차량 색상 판단 영역으로 선정하는 것을 특징으로 하는 차량 이미지 제공 방법.


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