KR20210014970A - Apparatus for correcting information of image based distance measuring system and method thereof - Google Patents

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KR20210014970A
KR20210014970A KR1020190093107A KR20190093107A KR20210014970A KR 20210014970 A KR20210014970 A KR 20210014970A KR 1020190093107 A KR1020190093107 A KR 1020190093107A KR 20190093107 A KR20190093107 A KR 20190093107A KR 20210014970 A KR20210014970 A KR 20210014970A
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Abstract

The present invention relates to a correcting apparatus of an image-based driving distance measuring system, which comprises: an image information reception unit which receives an image photographed by one or more cameras mounted on a vehicle; a vehicle information reception unit which receives sensing information detected by using one or more sensors mounted on the vehicle; and a control unit which extracts feature points from the image information, estimates the speed of the relevant feature point, estimates the vehicle speed by using the sensing information, and determines and removes an abnormal point among the feature points extracted from the image information based on a relative speed between the vehicle speed calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed estimated by using the sensing information. The present invention is able to reduce the errors in the position and posture of the vehicle.

Description

영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치 및 방법{APPARATUS FOR CORRECTING INFORMATION OF IMAGE BASED DISTANCE MEASURING SYSTEM AND METHOD THEREOF}Correction device and method of image-based mileage measurement system {APPARATUS FOR CORRECTING INFORMATION OF IMAGE BASED DISTANCE MEASURING SYSTEM AND METHOD THEREOF}

본 발명은 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 VO(Visual Odometry) 또는 VIO(Visual Inertial Odometry) 시스템에 있어서, 자차의 차량 정보(차량 센서를 이용해 검출된 정보)에서 차속 정보를 활용하여 영상에서 검출된 다수의 특징점(inlier) 중 이상점(outlier)을 제거함으로써, 자차의 위치와 자세의 오차를 줄일 수 있도록 하는, 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a correction apparatus and method for an image-based mileage measurement system, and more particularly, in a VO (Visual Odometry) or VIO (Visual Inertial Odometry) system, vehicle information (information detected using a vehicle sensor) ), a correction device for an image-based mileage measurement system that reduces an error in the position and posture of the own vehicle by removing an outlier among a plurality of inliers detected in an image using the vehicle speed information It's about how.

일반적으로 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)은 영상에 포함된 특징점(inlier)들의 모션 벡터(Motion Vector)를 이용해 대상(즉, 카메라가 설치된 차량의 위치를 추정하고자 하는 사물)의 상대적인 위치와 자세를 추정하는 기술을 이용한 시스템이다. In general, an image-based mileage measurement system (e.g. VO or VIO) uses a motion vector of inliers included in the image to determine the target (that is, an object to estimate the position of a vehicle with a camera installed). It is a system using technology to estimate relative position and posture.

따라서 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)은 대상의 상대적인 위치와 자세를 추정하기 때문에 정지 상태인 물체를 특징점으로 사용하여야 자차(차량)의 정확한 위치와 자세를 추정할 수 있으며, 만약 움직이는 물체를 특징점으로 사용하여 자차(차량)의 위치와 자세를 추정할 경우 오차가 증가하게 되는 문제점이 있다.Therefore, since the image-based driving distance measurement system (e.g., VO or VIO) estimates the relative position and posture of the target, it is possible to estimate the exact position and posture of the own vehicle (vehicle) only by using a stationary object as a feature point. If a moving object is used as a feature point to estimate the position and posture of the own vehicle (vehicle), there is a problem that an error increases.

다시 말해 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)에서 특징점(inlier)은 정지 상태에 있는 물체가 지정되어야 하며, 움직이는 상태에 있는 물체는 이상점(outlier)으로 분류되어야 한다. 그런데 만약 이상점(outlier)으로 분류되어야 할 물체가 특징점(inlier)으로 분류될 경우 자차(차량)의 위치와 자세를 추정함에 있어서 오차가 증가하게 되는 문제점이 있다.In other words, in the image-based driving distance measurement system (eg, VO or VIO), an object in a stationary state should be designated as an inlier, and an object in a moving state should be classified as an outlier. However, if an object to be classified as an outlier is classified as an inlier, there is a problem in that an error increases in estimating the position and posture of the own vehicle (vehicle).

따라서 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)에서 분류한 다수의 특징점(inlier) 중 이상점(outlier)을 찾아 제거함으로써, 자차(차량)의 위치와 자세를 추정함에 있어서 오차를 감소시킬 필요가 있다.Therefore, the error in estimating the position and posture of the host vehicle (vehicle) is reduced by finding and removing outliers among a number of inliers classified by the image-based driving distance measurement system (e.g., VO or VIO). Need to be made.

참고로 종래에 이상점을 찾아 제거하는 기법으로서 랜삭(RANSAC : Random SAmple Consensus)이 있으며, 이는 가장 많은 특징점으로 부터 지지를 받는 두 영상 사이의 기하학적 모델을 선정하고, 이 모델로부터 임계점(T) 이상 벗어나는 특징점을 이상점으로 간주하는 기법이다.For reference, there is conventional RANSAC (Random SAmple Consensus) as a technique to find and remove outliers, which selects a geometric model between two images supported by the most feature points, and selects a critical point (T) or more from this model. It is a technique that considers deviating feature points as outliers.

그런데 상기 랜삭(RANSAC)은, 표본이 되는 특징점으로서, 정지 상태에 있는 물체가 지정된 특징점보다 움직이는 물체가 지정된 특징점이 더 많이 존재하게 되는 경우, 움직이는 물체가 지정된 특징점이 반영된 모델이 선정되고, 이를 통해 이상점을 제거하기 때문에, 오히려 움직이는 물체가 지정된 특징점이 정상적인 특징점으로 간주되고, 정지 상태에 있는 물체가 지정된 특징점이 이상점으로 간주될 수 있는 문제점이 있다.However, the RANSAC is a feature point that is a sample, and when a moving object has more designated feature points than a designated feature point, a model reflecting the designated feature point of the moving object is selected. Since the outlier is removed, there is a problem in that the feature point designated by the moving object may be regarded as a normal feature point, and the feature point designated by the stationary object may be regarded as the outlier point.

따라서 상기 랜삭(RANSAC)의 기능을 개선하여 표본이 되는 특징점의 특성과 관계없이 움직이는 물체가 특징점으로 잘못 지정된 이상점을 제거할 수 있도록 함으로써, 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)의 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 방법이 필요한 상황이다.Therefore, the image-based mileage measurement system (e.g., VO or VIO) by improving the function of the RANSAC so that a moving object can remove an abnormal point incorrectly designated as a feature point regardless of the characteristic of the feature point as a sample. There is a need for a way to improve the performance of the device.

본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허 10-1803340호(2017.11.24. 등록, 영상 기반 주행거리 측정 시스템 및 방법)에 개시되어 있다. The background technology of the present invention is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1803340 (registered on November 24, 2017, image-based driving distance measurement system and method).

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, VO 또는 VIO 시스템에 있어서, 자차의 차량 정보(차량 센서를 이용해 검출된 정보)에서 차속 정보를 활용하여 영상에서 검출된 다수의 특징점(inlier) 중 이상점(outlier)을 제거함으로써, 자차의 위치와 자세의 오차를 줄일 수 있도록 하는, 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다. According to an aspect of the present invention, the present invention was created to solve the above problems, and in a VO or VIO system, an image using vehicle speed information from vehicle information (information detected using a vehicle sensor) of the own vehicle An object of the present invention is to provide a correction apparatus and method for an image-based mileage measurement system that can reduce an error in the position and posture of an own vehicle by removing an outlier among a plurality of inliers detected in have.

본 발명의 일 측면에 따른 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치는, 차량에 장착된 적어도 하나의 카메라를 이용해 촬영된 영상을 수신하는 영상 정보 수신부; 차량에 장착된 적어도 하나의 센서를 이용해 검출된 센싱 정보를 수신하는 차량 정보 수신부; 및 상기 영상 정보에서 특징점을 추출하여 해당 특징점의 속도를 추정하고 상기 센싱 정보를 이용하여 차속을 추정한 후, 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속과 상기 센싱 정보를 이용하여 추정한 차속간의 상대 속도에 기초하여 상기 영상 정보에서 추출된 특징점 중 이상점을 판별하여 제거하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.An apparatus for calibrating an image-based mileage measurement system according to an aspect of the present invention includes: an image information receiver configured to receive an image photographed using at least one camera mounted on a vehicle; A vehicle information receiver configured to receive sensing information detected using at least one sensor mounted on the vehicle; And extracting a feature point from the image information, estimating the speed of the feature point, and estimating the vehicle speed using the sensing information, and then converting the speed of the feature point to the calculated vehicle speed and the vehicle speed estimated using the sensing information. And a control unit that determines and removes outliers among the feature points extracted from the image information based on the speed.

본 발명에 있어서, 상기 영상 정보 수신부는, 차량의 전자제어장치(ECU)를 통해 유무선 방식으로 영상을 수신하거나, 차량에 장착된 적어도 하나의 카메라로부터 유무선 방식으로 직접 영상을 수신하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the image information receiving unit is characterized in that it receives an image in a wired or wireless manner through an electronic control unit (ECU) of a vehicle, or directly receives an image in a wired or wireless manner from at least one camera mounted on the vehicle. .

본 발명에 있어서, 상기 차량 정보 수신부는, 차량의 전자제어장치(ECU)를 통해 유무선 방식으로 센싱 정보를 수신하거나, 차량에 장착된 적어도 하나의 센서로부터 유무선 방식으로 직접 센싱 정보를 수신하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the vehicle information receiving unit receives sensing information in a wired or wireless manner through an electronic control unit (ECU) of a vehicle, or directly receives sensing information in a wired or wireless manner from at least one sensor mounted on the vehicle. To do.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 영상 정보에서 추출된 특징점 중 이상점을 판별하기 위하여, 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속(Vf)과 상기 센싱 정보를 이용하여 추정한 차속(Vc)간의 상대 속도(dV)를 산출하고, 상기 산출한 상대 속도(dV) 값이 미리 지정된 임계값 이상이면 이상점으로 판단하고 임계값 이상이 아니면 특징점으로 판단하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the control unit, in order to determine an outlier among the feature points extracted from the image information, the vehicle speed (V f ) calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed (V) estimated using the sensing information The relative speed (dV) between c ) is calculated, and if the calculated relative speed (dV) value is greater than or equal to a predetermined threshold value, it is determined as an outlier point, and if it is not greater than the threshold value, it is determined as a feature point.

본 발명에 있어서, 상기 상대 속도(dV) 값은, 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속(Vf)과 상기 차량 센서에 의해 산출한 차속(Vc)의 차이 값의 절대 값(

Figure pat00001
)인 것을 특징으로 한다.In the present invention, the relative speed (dV) value is an absolute value of a difference value between the vehicle speed (V f ) calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed (V c ) calculated by the vehicle sensor (
Figure pat00001
).

본 발명에 있어서, 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치는, 이상점 제거 기법으로 사용되는 랜삭(RANSAC)의 결과를 보정하거나, 상기 랜삭을 수행하기 전에 전처리할 수 있도록 구현된 것을 특징으로 한다.In the present invention, the correction device for the image-based mileage measurement system is characterized in that it is implemented to correct a result of a RANSAC used as an outlier removal technique, or to pre-process before performing the lansak. .

본 발명의 다른 측면에 따른 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 방법은, 제어부가 영상 정보 수신부를 통해 차량으로부터 수신된 영상 정보에서 특징점을 추출하여 해당 특징점의 속도를 추정하는 단계; 상기 제어부가 상기 특징점의 속도를 변환하여 차속을 산출하는 단계; 상기 제어부가 차량 정보 수신부를 통해 차량으로부터 수신된 센싱 정보를 이용하여 차속을 추정하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속과 상기 센싱 정보를 이용하여 추정한 차속간의 상대 속도에 기초하여 상기 영상 정보에서 추출된 특징점 중 이상점을 판별하여 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, a method for calibrating an image-based mileage measurement system includes: extracting a feature point from image information received from a vehicle through an image information receiving unit and estimating a speed of the corresponding feature point; Calculating a vehicle speed by converting the speed of the feature point by the control unit; Estimating, by the control unit, a vehicle speed using sensing information received from a vehicle through a vehicle information receiving unit; And determining, by the control unit, an outlier among the feature points extracted from the image information based on a relative speed between the vehicle speed calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed estimated using the sensing information. It features.

본 발명에 있어서, 상기 영상 정보에서 추출된 특징점 중 이상점을 판별하기 위하여, 상기 제어부는, 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속(Vf)과 상기 센싱 정보를 이용하여 추정한 차속(Vc)간의 상대 속도(dV)를 산출하고, 상기 산출한 상대 속도(dV) 값이 미리 지정된 임계값 이상이면 이상점으로 판단하고 임계값 이상이 아니면 특징점으로 판단하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, in order to determine an outlier among the feature points extracted from the image information, the controller includes a vehicle speed (V f ) calculated by converting the speed of the feature point and a vehicle speed (V) estimated using the sensing information. The relative speed (dV) between c ) is calculated, and if the calculated relative speed (dV) value is greater than or equal to a predetermined threshold value, it is determined as an outlier point, and if it is not greater than the threshold value, it is determined as a feature point.

본 발명에 있어서, 상기 상대 속도(dV) 값은, 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속(Vf)과 상기 차량 센서에 의해 산출한 차속(Vc)의 차이 값의 절대 값(

Figure pat00002
)인 것을 특징으로 한다.In the present invention, the relative speed (dV) value is an absolute value of a difference value between the vehicle speed (V f ) calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed (V c ) calculated by the vehicle sensor (
Figure pat00002
).

본 발명에 있어서, 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 방법은, 이상점 제거 기법으로 사용되는 랜삭(RANSAC)의 결과를 보정하거나, 상기 랜삭을 수행하기 전에 전처리할 수 있도록 구현된 것을 특징으로 한다.In the present invention, the correction method of the image-based mileage measurement system is characterized in that it is implemented to correct a result of a RANSAC used as an outlier removal technique, or to pre-process before performing the lansak. .

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 VO 또는 VIO 시스템에 있어서, 자차의 차량 정보(차량 센서를 이용해 검출된 정보)에서 차속 정보를 활용하여 영상에서 검출된 다수의 특징점(inlier) 중 이상점(outlier)을 제거함으로써, 자차의 위치와 자세의 오차를 줄일 수 있도록 한다.According to an aspect of the present invention, in a VO or VIO system, the present invention utilizes vehicle speed information from vehicle information (information detected using a vehicle sensor) of an own vehicle, among a plurality of inliers detected in an image. By removing (outlier), it is possible to reduce errors in the position and posture of the own vehicle.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치에 대한 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 2는 상기 도 1에 있어서, 제어부의 보다 구체적인 동작을 설명하기 위하여 보인 예시도.
도 3은 상기 도 2에 있어서, 제어부가 특징점의 속도를 추정하는 방법을 설명하기 위하여 보인 예시도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도.1 is an exemplary view showing a schematic configuration of a correction apparatus for an image-based mileage measurement system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an exemplary view illustrating a more specific operation of a control unit in FIG. 1.
FIG. 3 is an exemplary view showing a method of estimating a speed of a feature point by a controller in FIG. 2.
4 is a flowchart illustrating a method of calibrating an image-based driving distance measurement system according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치 및 방법의 일 실시예를 설명한다. Hereinafter, an embodiment of an apparatus and method for calibrating an image-based mileage measurement system according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In this process, the thickness of the lines or the size of components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of description. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention and may vary according to the intention or custom of users or operators. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout the present specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치에 대한 개략적인 구성을 보인 예시도이다.1 is an exemplary view showing a schematic configuration of a correction apparatus for an image-based driving distance measurement system according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치는, 영상 정보 수신부(110), 차량 정보 수신부(120), 제어부(130), 및 결과 출력부(140)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the correction apparatus of the image-based mileage measurement system according to the present embodiment includes an image information receiving unit 110, a vehicle information receiving unit 120, a control unit 130, and a result output unit 140. Includes.

상기 영상 정보 수신부(110)는 차량에 장착된 적어도 하나의 카메라를 이용해 촬영된 영상을 수신한다.The image information receiving unit 110 receives an image photographed using at least one camera mounted on a vehicle.

여기서 상기 영상은 차량의 전자제어장치(ECU : Electronic Control Unit)를 통해 유무선 방식으로 수신할 수도 있고, 차량에 장착된 적어도 하나의 카메라로부터 유무선 방식으로 직접 수신할 수도 있다.Here, the image may be received in a wired or wireless manner through an electronic control unit (ECU) of the vehicle, or may be directly received in a wired or wireless manner from at least one camera mounted on the vehicle.

상기 차량 정보 수신부(120)는 차량에 장착된 적어도 하나의 센서(예 : 속도 센서, 거리 센서 등)를 이용해 검출된 센싱 정보를 수신한다.The vehicle information receiving unit 120 receives sensing information detected using at least one sensor (eg, a speed sensor, a distance sensor, etc.) mounted on a vehicle.

여기서 상기 센싱 정보는 차량의 전자제어장치(ECU : Electronic Control Unit)를 통해 유무선 방식으로 수신할 수도 있고, 차량에 장착된 적어도 하나의 센서로부터 유무선 방식으로 직접 수신할 수도 있다.Here, the sensing information may be received in a wired or wireless manner through an electronic control unit (ECU) of the vehicle, or may be directly received in a wired or wireless manner from at least one sensor mounted on the vehicle.

상기 제어부(130)는 영상 기반 주행거리 측정 시스템으로 작동하여 상기 영상 정보 수신부(110)를 통해 수신된 영상을 이용하여 차량의 위치와 자세를 추정한다. 이때 상기 제어부(130)는 영상 정보가 수신되면 특징점의 속도(이후 특징점의 속도를 변환하여 차속을 산출함)를 추정(또는 계산)한다.The control unit 130 operates as an image-based mileage measurement system and estimates the position and posture of the vehicle using the image received through the image information receiving unit 110. At this time, when the image information is received, the controller 130 estimates (or calculates) the speed of the feature point (after converting the speed of the feature point to calculate the vehicle speed).

또한 상기 제어부(130)는 상기 차량 정보 수신부(120)를 통해 수신된 센싱 정보를 이용하여 차량의 속도(즉, 차속)를 추정(또는 계산)한다.In addition, the control unit 130 estimates (or calculates) the vehicle speed (ie, vehicle speed) using the sensing information received through the vehicle information receiving unit 120.

또한 상기 제어부(130)는 상기 센싱 정보를 이용하여 차량의 속도(즉, 차속)를 추정(또는 계산)한 차속 정보와 상기 특징점의 속도(이후 특징점의 속도를 변환하여 차속을 산출함) 정보를 바탕으로 특징점이 실제로는 이상점인지 판별한다.In addition, the controller 130 uses the sensing information to calculate vehicle speed information obtained by estimating (or calculating) the vehicle speed (ie, vehicle speed) and the speed information of the feature point (after converting the speed of the feature point to calculate the vehicle speed) information. Based on this, it is determined whether the feature point is actually an outlier.

또한 상기 제어부(130)는 이상점으로 판별된 특징점을 제거한다.In addition, the control unit 130 removes the feature point determined as an abnormal point.

또한 상기 제어부(130)는 이상점들이 제거된 특징점들을 바탕으로 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템으로 작동하여 기존보다 더 정확하게 차량의 위치와 자세를 추정(또는 계산)한다. In addition, the control unit 130 operates as the image-based driving distance measurement system based on the feature points from which the outliers are removed, and estimates (or calculates) the position and posture of the vehicle more accurately than before.

상기 결과 출력부(140)는 상기 제어부(130)에서 추정(또는 계산)한 차량의 위치와 자세를 출력한다.The result output unit 140 outputs the position and posture of the vehicle estimated (or calculated) by the control unit 130.

상기 도 1에 있어서, 제어부의 보다 구체적인 동작을 설명하기 위하여 보인 예시도이다.In FIG. 1, it is an exemplary view shown to describe a more specific operation of the control unit.

도 2를 참조하면, 상기 제어부(130)는 특징점 속도 추정부(131), 차속 추출부(132), 및 이상점 제거부(133)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the control unit 130 includes a feature point speed estimation unit 131, a vehicle speed extraction unit 132, and an abnormal point removal unit 133.

상기 특징점 속도 추정부(131)는 상기 영상 정보 수신부(110)를 통해 수신된 영상을 이용하여 미리 지정된 방식에 따라 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점의 속도(이후 특징점의 속도를 변환하여 차속을 산출함)를 추정(또는 계산)한다. The feature point speed estimating unit 131 extracts feature points according to a predetermined method using the image received through the image information receiving unit 110, and calculates the vehicle speed by converting the speed of the extracted feature points (after converting the speed of the feature points). Calculate) is estimated (or calculated).

여기서 상기 특징점들의 추출과 특징점들의 속도를 추정하는 방법은 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)에서 이용하는 공지된 방법을 이용할 수 있다. 따라서 본 실시예에서는 도 3을 참조하여 특징점의 속도(이후 특징점의 속도를 변환하여 차속을 산출함)를 추정(또는 계산)하는 방법에 대해서 개략적으로 설명한다.Here, as the method of extracting the feature points and estimating the speed of the feature points, a known method used in the image-based driving distance measurement system (eg, VO or VIO) may be used. Therefore, in the present embodiment, a method of estimating (or calculating) the speed of the feature point (the vehicle speed is calculated by converting the speed of the feature point later) will be schematically described with reference to FIG. 3.

도 3을 참조하면, 상기 제어부(130)는 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)에서 기 지정된 방식에 따라 영상에서 특징점을 추출하여(S101) 다중 뷰(View)에서 특징점을 매칭한다(S102). Referring to FIG. 3, the control unit 130 extracts feature points from an image according to a predetermined method in the image-based mileage measurement system (for example, VO or VIO) (S101) and matches the feature points in multiple views. Do (S102).

또한 상기 제어부(130)는 에피폴라 지오메트리(Epipolar Geometry)와 삼각측량법(Triangluation)을 이용해 특징점의 3차원 위치를 추정하고(S103), 상기 추정된 위치를 이용하여 특징점의 속도를 추정한다(S104).In addition, the controller 130 estimates the three-dimensional position of the feature point using epipolar geometry and triangulation (S103), and estimates the velocity of the feature point using the estimated location (S104). .

다시 도 2를 참조하면, 상기 차속 추출부(132)는 차량의 전자제어장치(ECU)를 통해 수신한 센싱 정보, 또는 차량에 장착된 적어도 하나의 센서로부터 직접 수신한 센싱 정보를 이용하여 차속을 추출(또는 계산)한다.Referring back to FIG. 2, the vehicle speed extracting unit 132 determines the vehicle speed by using sensing information received through an electronic control unit (ECU) of a vehicle or sensing information directly received from at least one sensor mounted on the vehicle. Extract (or calculate).

상기 이상점 제거부(133)는 상기 센싱 정보를 이용하여 추출(또는 계산)한 차량의 속도(즉, 차속) 정보와 상기 특징점의 속도(이후 특징점의 속도를 변환하여 차속을 산출함) 정보를 이용하여 상대 속도 정보를 산출하고, 상기 산출한 상대 속도 정보와 미리 지정된 상대 속도 정보의 차이 값을 이용하여 상기 특징점이 실제로는 이상점인지 판별하고, 상기 이상점으로 판별된 특징점을 제거한다.The outlier removal unit 133 may extract (or calculate) the vehicle speed (ie, vehicle speed) information extracted using the sensing information and the speed of the feature point (after converting the speed of the feature point to calculate the vehicle speed) information. Relative speed information is calculated using the calculated relative speed information and a difference value between the calculated relative speed information and predetermined relative speed information is used to determine whether the feature point is actually an outlier, and the feature point determined as the outlier is removed.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of calibrating an image-based driving distance measurement system according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 제어부(130)는 추정된 특징점의 속도를 차량 기준 Body Frame으로 도메인(Domain)을 변환한다(S201). 즉, 상기 추정된 특징점의 속도를 차량의 속도(즉, 차속)으로 변환한다.Referring to FIG. 4, the controller 130 converts a domain from the estimated speed of a feature point into a vehicle-based body frame (S201). That is, the estimated speed of the feature point is converted into the vehicle speed (ie, the vehicle speed).

또한 상기 제어부(130)는 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차량의 속도(즉, 차속 Vf)와 상기 차량 센서에 의해 산출한 차량의 속도(즉, 차속 Vc)의 상대 속도(dV)를 산출(계산)한다(S202). 즉, 상기 상대 속도(dV) 값은 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속(Vf)과 상기 차량 센서에 의해 산출한 차속(Vc)의 차이 값의 절대 값(

Figure pat00003
)을 취한 것이다.In addition, the control unit 130 is a relative speed (dV) of the vehicle speed calculated by converting the speed of the feature point (ie, vehicle speed V f ) and the vehicle speed calculated by the vehicle sensor (ie, vehicle speed V c ) Is calculated (calculated) (S202). That is, the relative speed (dV) value is the absolute value of the difference between the vehicle speed (V f ) calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed (V c ) calculated by the vehicle sensor (
Figure pat00003
).

또한 상기 제어부(130)는 상기 산출(계산)한 상대 속도(dV) 값이 미리 지정된 임계값(Vt) 이상인지 체크한다(S203).In addition, the controller 130 checks whether the calculated (calculated) relative speed dV value is equal to or greater than a predetermined threshold value V t (S203).

상기 체크(S203) 결과, 상기 산출(계산)한 상대 속도(dV) 값이 미리 지정된 임계값(Vt) 이상이 아니면(S203의 아니오), 상기 제어부(130)는 상기 특징점(즉, 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차량의 속도에 대응하는 특징점)을 정상 특징점(inlier)으로 판단한다(S204).If, as a result of the check (S203), the calculated (calculated) relative speed (dV) value is not more than a predetermined threshold value (V t ) (No in S203), the control unit 130 A feature point corresponding to the vehicle speed calculated by converting the speed) is determined as a normal feature point (inlier) (S204).

반면 상기 체크(S203) 결과, 상기 산출(계산)한 상대 속도(dV) 값이 미리 지정된 임계값(Vt) 이상이면(S203의 예), 상기 제어부(130)는 상기 특징점(즉, 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차량의 속도에 대응하는 특징점)을 이상점(outlier)으로 판단한다(S205).On the other hand, as a result of the check (S203), if the calculated (calculated) relative speed (dV) value is equal to or greater than a predetermined threshold value (V t ) (YES in S203), the control unit 130 A feature point corresponding to the vehicle speed calculated by converting the speed) is determined as an outlier (S205).

그리고 상기 제어부(130)는 상기 이상점으로 판단한 상기 특징점(즉, 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차량의 속도에 대응하는 특징점)을 제거한다(S206).Further, the control unit 130 removes the feature point (ie, the feature point corresponding to the vehicle speed calculated by converting the speed of the feature point) determined as the abnormal point (S206).

상기와 같이 본 실시예는 특징점으로 잘못 분류된(또는 지정된) 이상점을 찾아 제거함으로써, 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)으로 작동하는 상기 제어부(130)가 정상 특징점들에 의해 주행거리를 측정할 수 있도록 함으로써 성능을 향상시키는 효과가 있다.As described above, in this embodiment, by finding and removing outliers that are incorrectly classified (or designated) as feature points, the control unit 130 operating as the image-based mileage measurement system (for example, VO or VIO) As a result, it is possible to measure the driving distance, thereby improving performance.

상기와 같이 본 실시예는 기존 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)에 적용하여 이상점(outlier) 제거 기법으로 사용할 수 있으며, 기존 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)에서 이상점(outlier) 제거 기법으로 사용되고 있는 랜삭(RANSAC)의 결과를 보정할 수 있다. As described above, this embodiment can be applied to an existing image-based mileage measurement system (e.g., VO or VIO) and can be used as an outlier removal technique, and an existing image-based mileage measurement system (e.g., VO or VIO) The result of RANSAC, which is used as an outlier removal technique, can be corrected.

또한 본 실시예는 기존 영상 기반 주행거리 측정 시스템(예 : VO 또는 VIO)에서 랜삭(RANSAC)의 결과를 높이기 위하여 표본 특징점을 전처리하는데 사용할 수 있다. 예컨대 표본이 되는 특징점에 있어서, 정지 상태에 있는 물체의 특징점 보다 움직이는 상태에 있는 물체의 특징점이 더 다수로 존재할 때 기존 랜삭(RANSAC)을 사용할 경우 다수인 움직이는 물체의 특징점이 반영된 모델이 선정되고 이를 통해 이상점을 제거하기 때문에, 움직이는 물체의 특징점이 정상 특징점으로 간주되고 오히려 정지 상태에 있는 물체의 특징점이 이상점으로 잘못 간주될 수 있는 문제점이 발생하는데, 본 실시예를 이용해 전처리함으로써 이러한 문제점을 해소할 수 있도록 하는 효과가 있다. In addition, the present embodiment can be used to pre-process sample feature points in order to increase the result of RANSAC in an existing image-based driving distance measurement system (eg, VO or VIO). For example, in the case of feature points as a sample, when there are more feature points of a moving object than that of a stationary object, when using the existing RANSAC, a model reflecting the feature points of a large number of moving objects is selected. Since the outlier is removed through the method, the feature point of the moving object is regarded as a normal feature point, and rather, the feature point of the object in a stationary state may be erroneously regarded as an outlier. This problem is solved by preprocessing using the present embodiment. There is an effect that can be resolved.

이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다. 또한 본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.As described above, the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, but these are only exemplary, and those of ordinary skill in the field to which the technology pertains, various modifications and other equivalent embodiments are possible. I will understand the point. Therefore, the technical protection scope of the present invention should be determined by the following claims. Also, the implementation described herein may be implemented in, for example, a method or process, an apparatus, a software program, a data stream or a signal. Although discussed only in the context of a single form of implementation (eg, only as a method), the implementation of the discussed features may also be implemented in other forms (eg, an apparatus or program). The device may be implemented with appropriate hardware, software and firmware. The method may be implemented in an apparatus such as a processor, which generally refers to a processing device including, for example, a computer, a microprocessor, an integrated circuit or a programmable logic device, or the like. Processors also include communication devices such as computers, cell phones, personal digital assistants ("PDAs") and other devices that facilitate communication of information between end-users.

110 : 영상 정보 수신부 120 : 차량 정보 수신부
130 : 제어부 131 : 특징점 속도 추정부
132 : 차속 추출부 133 : 이상점 제거부
140 : 결과 출력부110: image information receiving unit 120: vehicle information receiving unit
130: control unit 131: feature point speed estimation unit
132: vehicle speed extraction unit 133: abnormal point removal unit
140: result output section

Claims (10)

차량에 장착된 적어도 하나의 카메라를 이용해 촬영된 영상을 수신하는 영상 정보 수신부;
차량에 장착된 적어도 하나의 센서를 이용해 검출된 센싱 정보를 수신하는 차량 정보 수신부; 및
상기 영상 정보에서 특징점을 추출하여 해당 특징점의 속도를 추정하고 상기 센싱 정보를 이용하여 차속을 추정한 후, 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속과 상기 센싱 정보를 이용하여 추정한 차속간의 상대 속도에 기초하여 상기 영상 정보에서 추출된 특징점 중 이상점을 판별하여 제거하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치.
An image information receiver configured to receive an image photographed using at least one camera mounted on the vehicle;
A vehicle information receiver configured to receive sensing information detected using at least one sensor mounted on the vehicle; And
Relative speed between the vehicle speed calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed estimated using the sensing information after extracting a feature point from the image information, estimating the speed of the feature point, and estimating the vehicle speed using the sensing information And a control unit that determines and removes outliers among the feature points extracted from the image information on the basis of the image information.
 제 1항에 있어서, 상기 영상 정보 수신부는,
차량의 전자제어장치(ECU)를 통해 유무선 방식으로 영상을 수신하거나, 차량에 장착된 적어도 하나의 카메라로부터 유무선 방식으로 직접 영상을 수신하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치.
The method of claim 1, wherein the image information receiving unit,
A correction device for an image-based mileage measurement system, characterized in that the image is received in a wired or wireless manner through an electronic control unit (ECU) of a vehicle, or directly received in a wired or wireless manner from at least one camera mounted on the vehicle.
 제 1항에 있어서, 상기 차량 정보 수신부는,
차량의 전자제어장치(ECU)를 통해 유무선 방식으로 센싱 정보를 수신하거나, 차량에 장착된 적어도 하나의 센서로부터 유무선 방식으로 직접 센싱 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치.
The method of claim 1, wherein the vehicle information receiving unit,
A correction device for an image-based mileage measurement system, characterized in that it receives sensing information in a wired or wireless manner through an electronic control unit (ECU) of a vehicle, or directly receives sensing information in a wired or wireless manner from at least one sensor mounted on the vehicle. .
 제 1항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 영상 정보에서 추출된 특징점 중 이상점을 판별하기 위하여,
상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속(Vf)과 상기 센싱 정보를 이용하여 추정한 차속(Vc)간의 상대 속도(dV)를 산출하고,
상기 산출한 상대 속도(dV) 값이 미리 지정된 임계값 이상이면 이상점으로 판단하고 임계값 이상이 아니면 특징점으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치.
The method of claim 1, wherein the control unit,
In order to determine outliers among the feature points extracted from the image information,
A relative speed (dV) between the vehicle speed (V f ) calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed (V c ) estimated using the sensing information is calculated,
If the calculated relative speed (dV) value is greater than or equal to a predetermined threshold value, it is determined as an outlier point, and if it is not greater than the threshold value, it is determined as a feature point.
 제 4항에 있어서, 상기 상대 속도(dV) 값은,
상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속(Vf)과 상기 차량 센서에 의해 산출한 차속(Vc)의 차이 값의 절대 값(
Figure pat00004
)인 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치.
The method of claim 4, wherein the relative velocity (dV) value is
The absolute value of the difference between the vehicle speed V f calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed V c calculated by the vehicle sensor (
Figure pat00004
), the correction device of the image-based mileage measurement system, characterized in that.
 제 1항에 있어서, 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치는,
이상점 제거 기법으로 사용되는 랜삭(RANSAC)의 결과를 보정하거나, 상기 랜삭을 수행하기 전에 전처리할 수 있도록 구현된 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 장치.
The method of claim 1, wherein the correction device of the image-based driving distance measurement system,
A correction apparatus for an image-based mileage measurement system, characterized in that it is implemented to correct a result of a RANSAC used as an outlier removal technique or pre-process before performing the lansak.
 제어부가 영상 정보 수신부를 통해 차량으로부터 수신된 영상 정보에서 특징점을 추출하여 해당 특징점의 속도를 추정하는 단계;
상기 제어부가 상기 특징점의 속도를 변환하여 차속을 산출하는 단계;
상기 제어부가 차량 정보 수신부를 통해 차량으로부터 수신된 센싱 정보를 이용하여 차속을 추정하는 단계; 및
상기 제어부가 상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속과 상기 센싱 정보를 이용하여 추정한 차속간의 상대 속도에 기초하여 상기 영상 정보에서 추출된 특징점 중 이상점을 판별하여 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 방법.
Extracting a feature point from the image information received from the vehicle through the image information receiving unit, and estimating the speed of the feature point;
Calculating a vehicle speed by converting the speed of the feature point by the control unit;
Estimating, by the control unit, a vehicle speed using sensing information received from a vehicle through a vehicle information receiving unit; And
And determining, by the control unit, an outlier among the feature points extracted from the image information based on a relative speed between the vehicle speed calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed estimated using the sensing information; A method for calibrating an image-based mileage measurement system, characterized in that.
 제 7항에 있어서,
상기 영상 정보에서 추출된 특징점 중 이상점을 판별하기 위하여,
상기 제어부는,
상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속(Vf)과 상기 센싱 정보를 이용하여 추정한 차속(Vc)간의 상대 속도(dV)를 산출하고,
상기 산출한 상대 속도(dV) 값이 미리 지정된 임계값 이상이면 이상점으로 판단하고 임계값 이상이 아니면 특징점으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 방법.
The method of claim 7,
In order to determine outliers among the feature points extracted from the image information,
The control unit,
A relative speed (dV) between the vehicle speed (V f ) calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed (V c ) estimated using the sensing information is calculated,
If the calculated relative speed (dV) value is greater than or equal to a predetermined threshold, it is determined as an outlier, and if it is not greater than or equal to the threshold, it is determined as a feature point.
 제 8항에 있어서, 상기 상대 속도(dV) 값은,
상기 특징점의 속도를 변환하여 산출한 차속(Vf)과 상기 차량 센서에 의해 산출한 차속(Vc)의 차이 값의 절대 값(
Figure pat00005
)인 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 방법.
The method of claim 8, wherein the relative speed (dV) value is
The absolute value of the difference between the vehicle speed V f calculated by converting the speed of the feature point and the vehicle speed V c calculated by the vehicle sensor (
Figure pat00005
), the correction method of the image-based driving distance measurement system, characterized in that.
 제 7항에 있어서, 상기 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 방법은,
이상점 제거 기법으로 사용되는 랜삭(RANSAC)의 결과를 보정하거나, 상기 랜삭을 수행하기 전에 전처리할 수 있도록 구현된 것을 특징으로 하는 영상 기반 주행거리 측정 시스템의 보정 방법.The method of claim 7, wherein the correction method of the image-based driving distance measurement system,
A method for calibrating an image-based mileage measurement system, characterized in that it is implemented to correct a result of a RANSAC used as an outlier removal technique or to pre-process before performing the lansak.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2022255677A1 (en) * 2021-06-02 2022-12-08 (주)에이아이매틱스 Method for determining location of fixed object by using multi-observation information

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