KR20220141432A - 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법 - Google Patents

전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20220141432A
KR20220141432A KR1020210047567A KR20210047567A KR20220141432A KR 20220141432 A KR20220141432 A KR 20220141432A KR 1020210047567 A KR1020210047567 A KR 1020210047567A KR 20210047567 A KR20210047567 A KR 20210047567A KR 20220141432 A KR20220141432 A KR 20220141432A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
lines
electronic device
lane
line
Prior art date
Application number
KR1020210047567A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102539136B1 (ko
Inventor
안영선
이충희
Original Assignee
재단법인대구경북과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 재단법인대구경북과학기술원 filed Critical 재단법인대구경북과학기술원
Priority to KR1020210047567A priority Critical patent/KR102539136B1/ko
Publication of KR20220141432A publication Critical patent/KR20220141432A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102539136B1 publication Critical patent/KR102539136B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection

Abstract

전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법이 개시된다. 본 개시에 따른 전자 장치는 카메라, 메모리 및 카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득하고, 이미지에 대한 엣지 검출(edge detection)을 수행하여, 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별하며,
식별된 복수의 라인 중 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트(contrast) 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별하고, 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면, 적어도 하나의 라인이 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정하는 프로세서를 포함한다.

Description

전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법{ELECTRONIC DEVICE AND CONTROLLING METHOD OF ELECTRONIC DEVICE}
본 개시는 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 도로의 차선을 검출할 수 있는 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법에 관한 것이다.
최근 자율 주행에 관련된 기술이 발전함에 따라, 도로의 차선을 정확하게 검출하고, 검출된 차선에 대한 정보를 바탕으로 자율 주행에 관련된 정보를 제공하기 위한 기술에 대한 연구가 계속되고 있다.
종래 기술로서 3 차원 거리 센서를 이용하여 차선을 검출하는 기술이 존재하지만, 이에 따르면 3 차원 거리 센서의 공간 분해능 한계로 인해 차선의 정보가 누락될 수 있다는 문제가 있으며, 도로의 노면 상에 크랙(crack) 등과 같은 노이즈가 많은 노면에서 반사율 피크 지점(peak point) 만을 차선의 후보군으로 사용할 경우 잘못된 차선의 검출을 유도할 수도 있다는 문제도 지적되고 있다.
한편, 종래 기술 중에는 카메라를 통해 획득된 도로 이미지를 바탕으로 차선 후보군을 추출하고, RANSAC (random sample consensus) 알고리즘으로 차선을 최종적으로 결정하는 기술이 존재하지만, 이에 따르면 도로의 노면 상에 많은 노이즈가 존재하는 경우 차선의 후보군을 추출하는 단계에서 매우 많은 수의 차선 후보군이 추출되고, 나아가 차선의 오검출을 초래할 수 있다는 문제가 지적되고 있다.
따라서, 도로의 노면 상에 노이즈가 존재하는 경우에도 노이즈를 차선으로 오인하지 않고 차선을 정확하게 검출하고, 그에 기초하여 정확한 자율 주행 정보를 제공하기 위한 기술에 대한 필요성이 대두되고 있다.
본 개시는 상술한 바와 같은 필요성에 따른 것으로서, 본 개시의 목적은 도로의 노면 상에 노이즈가 존재하는 경우에도 차선을 정확하게 검출할 수 있는 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법을 제공함에 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 카메라, 메모리 및 상기 카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득하고,
상기 이미지에 대한 엣지 검출(edge detection)을 수행하여, 상기 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별하며, 상기 식별된 복수의 라인 중 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트(contrast) 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별하고, 상기 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면, 상기 적어도 하나의 라인이 상기 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정하는 프로세서를 포함한다.
여기서, 상기 프로세서는 상기 이미지가 획득되면, 상기 이미지를 탑뷰(top-view) 이미지로 변환하고, 상기 탑뷰 이미지에 대한 블러링(blurring)을 수행하며, 상기 블러링된 탑뷰 이미지에 대한 엣지 검출을 수행하여, 상기 복수의 라인을 식별할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는 상기 식별된 복수의 라인 각각과 상기 적어도 하나의 영역 사이의 콘트라스트 값의 차이를 바탕으로, 기 정의된 복수의 콘트라스트 등급 중 상기 복수의 라인 각각에 대응되는 콘트라스트 등급을 할당하고, 상기 할당된 콘트라스트 등급이 기 설정된 기준 등급 이상인 하나 이상의 라인을 상기 적어도 하나의 라인으로 식별할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는 상기 복수의 라인 각각에 포함된 점들에 대한 정보를 바탕으로 상기 복수의 라인 각각의 형태에 대응되는 복수의 다항식을 산출하고, 상기 산출된 복수의 다항식을 차선의 형태에 대응되는 것으로 기 정의된 적어도 하나의 다항식과 비교하여, 상기 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 상기 기 정의된 차선의 형태에 대응되는지 여부를 식별할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 라인 각각의 곡률에 대한 정보를 바탕으로 상기 도로의 주행을 위한 정보를 획득할 수 있다.
한편, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 라인에 대한 정보를 바탕으로, 상기 복수의 콘트라스트 등급 및 상기 기준 등급 중 적어도 하나를 업데이트할 수 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 제어 방법은 카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득하는 단계, 상기 이미지에 대한 엣지 검출(edge detection)을 수행하여, 상기 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별하는 단계, 상기 식별된 복수의 라인 중 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트(contrast) 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별하는 단계 및 상기 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면, 상기 적어도 하나의 라인이 상기 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 복수의 라인을 식별하는 단계는 상기 이미지가 획득되면, 상기 이미지를 탑뷰(top-view) 이미지로 변환하는 단계, 상기 탑뷰 이미지에 대한 블러링(blurring)을 수행하는 단계 및 상기 블러링된 탑뷰 이미지에 대한 엣지 검출을 수행하여, 상기 복수의 라인을 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 상기 적어도 하나의 라인을 식별하는 단계는 상기 식별된 복수의 라인 각각과 상기 적어도 하나의 영역 사이의 콘트라스트 값의 차이를 바탕으로, 기 정의된 복수의 콘트라스트 등급 중 상기 복수의 라인 각각에 대응되는 콘트라스트 등급을 할당하는 단계 및 상기 할당된 콘트라스트 등급이 기 설정된 기준 등급 이상인 하나 이상의 라인을 상기 적어도 하나의 라인으로 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 제어 방법을 실행하는 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 있어서, 상기 전자 장치의 제어 방법은 카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득하는 단계, 상기 이미지에 대한 엣지 검출(edge detection)을 수행하여, 상기 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별하는 단계, 상기 식별된 복수의 라인 중 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트(contrast) 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별하는 단계 및 상기 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면, 상기 적어도 하나의 라인이 상기 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정하는 단계를 포함한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도,
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따라 도로에 대한 이미지를 처리하는 과정을 나타내는 도면,
도 3은 본 개시의 다른 실시 예에 따라 도면에 대한 이미지를 처리하는 과정을 나타내는 도면,
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따라 검출된 차선에 대응되는 라인을 나타내는 도면, 그리고,
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
본 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 개시를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.
덧붙여, 하기 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 개시의 기술적 사상의 범위가 하기 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시 예는 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 당업자에게 본 개시의 기술적 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.
본 개시에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 권리범위를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 개시에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 개시에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 개시에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 개시에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다.
대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
실시 예에 있어서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 혹은 복수의 '부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
한편, 도면에서의 다양한 요소와 영역은 개략적으로 그려진 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 사상은 첨부한 도면에 그려진 상대적인 크기나 간격에 의해 제한되지 않는다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시에 따른 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 카메라(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함한다. 다만, 도 1에 도시된 바와 같은 구성들은 예시적인 것에 불과할 뿐이며, 본 개시를 실시함에 있어 도 1에 도시된 바와 같은 구성에 더하여 새로운 구성이 추가되거나 일부 구성이 생략될 수 있음은 물론이다.
먼저, 본 개시에 따른 전자 장치(100)는 전자 장치(100)에 포함된 카메라(110)를 통해 이미지를 획득하고, 이미지에 포함된 차선을 검출할 수 있는 장치를 말한다. 특히, 전자 장치(100)는 차량에 장착되어 차량이 도로를 주행하는 동안 도로에 대한 이미지를 획득하고, 도로에 대한 이미지에 포함된 차선을 실시간으로 검출할 수 있다. 본 개시에 따른 전자 장치(100)는 스마트폰 또는 블랙 박스 등과 같은 장치로 구현될 수 있으며, 다만 본 개시에 따른 전자 장치(100)의 유형에 특별한 제한이 따르는 것은 아니다.
카메라(110)는 적어도 하나의 오브젝트에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 구체적으로, 카메라(110)는 이미지 센서를 포함하고, 이미지 센서는 렌즈를 통해 들어오는 빛을 전기적인 영상 신호로 변환할 수 있다.
특히, 본 개시에 따른 다양한 실시 예에 있어서, 본 개시에 따른 카메라(110)는 광의 밝기에 대한 정보만을 감지하는 모노 카메라(mono camera)로 구현될 수 있다. 다만, 본 개시가 이에 국한되는 것은 아니며, 카메라(110)는 광의 밝기에 대한 정보와 함께 광의 파장에 대한 정보를 감지하는 컬러 카메라(color camera)로 구현될 수도 있다.
메모리(120)에는 전자 장치(100)에 관한 적어도 하나의 인스트럭션(instruction)이 저장될 수 있다. 그리고, 메모리(120)에는 전자 장치(100)를 구동시키기 위한 O/S(Operating System)가 저장될 수 있다. 또한, 메모리(120)에는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따라 전자 장치(100)가 동작하기 위한 각종 소프트웨어 프로그램이나 애플리케이션이 저장될 수도 있다. 그리고, 메모리(120)는 플래시 메모리(Flash Memory) 등과 같은 반도체 메모리나 하드디스크(Hard Disk) 등과 같은 자기 저장 매체 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 메모리(120)에는 본 개시의 다양한 실시 예에 따라 전자 장치(100)가 동작하기 위한 각종 소프트웨어 모듈이 저장될 수 있으며, 프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 각종 소프트웨어 모듈을 실행하여 전자 장치(100)의 동작을 제어할 수 있다. 즉, 메모리(120)는 프로세서(130)에 의해 액세스되며, 프로세서(130)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다.
한편, 본 개시에서 메모리(120)라는 용어는 메모리(120), 프로세서(130) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 전자 장치(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
특히, 본 개시에 따른 다양한 실시 예에 있어서, 메모리(120)에는 카메라(110)를 통해 획득된 이미지에 대한 정보, 이미지를 탑뷰 이미지로 변환하기 위한 기법에 대한 정보, 블러링을 수행하기 위한 기법에 대한 정보, 엣지 검출을 수행하기 위한 기법에 대한 정보, 콘트라스트 값의 임계 범위에 대한 정보, 기 정의된 복수의 콘트라스트 등급에 대한 정보, 기 설정된 기준 등급에 대한 정보, 차선의 형태에 대응되는 것으로 기 정의된 적어도 하나의 다항식에 대한 정보 등이 저장될 수 있다.
그 밖에도 본 개시의 목적을 달성하기 위한 범위 내에서 필요한 다양한 정보가 메모리(120)에 저장될 수 있으며, 메모리(120)에 저장된 정보는 외부 장치로부터 수신되거나 사용자에 의해 입력됨에 따라 갱신될 수도 있다.
프로세서(130)는 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 구체적으로, 프로세서(130)는 카메라(110) 및 메모리(120)를 포함하는 전자 장치(100)의 구성과 연결되며, 상술한 바와 같은 메모리(120)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 전자 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다.
프로세서(130)는 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 주문형 집적 회로(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), 임베디드 프로세서, 마이크로 프로세서, 하드웨어 컨트롤 로직, 하드웨어 유한 상태 기계(hardware Finite State Machine, FSM), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor, DSP) 중 적어도 하나로 구현될 수 있다. 한편, 본 개시에서 프로세서(130)라는 용어는 CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 및 MPU(Main Processing Unit)등을 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
특히, 본 개시에 따른 다양한 실시 예에 있어서, 프로세서(130)는 카메라(110)를 통해 도로에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 전자 장치(100)가 차량에 장착되어 차량이 도로를 주행하는 동안, 카메라(110)를 통해 도로에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 도로에 대한 이미지에는 차선 및 노면과 같은 오브젝트가 포함될 수 있다. 이하, 본 개시를 설명함에 있어서, '이미지'라는 용어는 '도로에 대한 이미지'와 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도로에 대한 이미지가 획득되면, 프로세서(130)는 그 이미지에 대한 엣지 검출(edge detection)을 수행하여, 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별할 수 있다. 여기서, '복수의 라인'이란 도로에 대한 이미지에서 차선에 대응되는 것으로 추정되는 영역을 말한다.
구체적으로, 프로세서(130)는 도로에 대한 이미지에서 밝기가 높이가 높은 값에서 낮은 값으로 또는 낮은 값에서 높은 값으로 변하는 지점에 대응되는 엣지를 검출함으로써, 도로에 대한 이미지에 포함되는 객체들의 형태에 대한 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 엣지 검출에 있어서는 Laplacian 마스크, Sobel 마스크, Roberts 마스크, Prewitt 마스크 또는 Canny 마스크를 이용한 방법 등과 같이 다양한 방법이 사용될 수 있으며, 본 개시가 특정한 방법에 한정되는 것은 아니다. 한편, 프로세서(130)는 엣지 검출 이외에도 히스토그램 특징 검출, 영상 고주파 분석, 영상 분산(variance) 분석 및 코너 검출(Corner Detection) 등 다양한 방법을 이용하여 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별할 수도 있다.
한편, 프로세서(130)는 도로에 대한 이미지 자체에 대해 엣지 검출 과정을 수행할 수도 있지만, 도로에 대한 이미지를 탑뷰(top-view) 이미지로 변환하고, 탑뷰 이미지에 대한 블러링을 수행한 후, 블러링된 탑뷰 이미지에 대한 엣지 검출을 수행하여, 복수의 라인을 식별할 수도 있다.
구체적으로, 도로에 대한 이미지를 탑뷰 이미지로 변환하는 과정은 IPM(Inverse Perspective Mapping) 기법을 이용하여 수행될 수 있다. 도로에 대한 이미지에서 차선은 이미지 중앙부의 소실점을 향하여 모이는 형태를 나타낸다. 이는 카메라(110) 렌즈의 화각에 비례한 원근 효과에 따른 것으로서, 차선이 존재하는 실제의 도로는 3D 평면에 존재하기 때문에 정확한 차선 검출을 위해서는 원근 효과를 제거하는 것이 바람직하다. 따라서, 프로세서(130)는 카메라(110)의 위치(position), 좌표(coordination), 광학적 특징(optics) 등과 같은 조건을 이용하여 3차원 평면을 2차원 평면으로 매핑시키는 IPM을 수행함으로써, 도로에 대한 이미지를 탑뷰 이미지로 변환할 수 있다. 본 개시에 따른 탑뷰 이미지를 획득함에 있어서, IPM 기법 이외에도 카메라(110) 각도에 따른 시각적 관점에서 오는 왜곡을 제거하기 위한 다양한 기법이 적용될 수 있음은 물론이다.
도로에 대한 이미지(또는 탑뷰 이미지)에 대해 블러링을 수행하는 과정은 가우시안 블러링(gaussian blurring) 등의 기법을 통해 수행될 수 있다. 도로에 대한 이미지에는 차선 이외에도 다양한 오브젝트가 포함될 수 있으며, 특히 노면의 크랙(crack) 등과 같이, 차선으로 오인될 수 있는 '노이즈(noise)'에 해당하는 오브젝트가 존재할 수 있다. 따라서, 프로세서(130)는 도로에 대한 이미지에 대한 블러링을 수행하고, 이미지에 포함된 오브젝트 중 선명한 엣지를 갖는 차선을 제외한 노이즈를 제거할 수 있다. 이미지 블러링을 위해, 가우시안 분포를 갖는 커널을 통해 블러링을 수행하는 가우시안 블러링 기법을 이용할 수도 있으나, 그 밖에도 평균 블러링(average blurring) 또는 미디언 블러링(median blurring) 등의 기법을 이용할 수도 있다.
복수의 라인이 식별되면, 프로세서(130)는 식별된 복수의 라인 중 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트(contrast) 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별할 수 있다. 여기서, '적어도 하나의 영역'이란 도로에 대한 이미지에서 복수의 라인에 대응되는 영역을 제외한 나머지 영역, 즉 노면에 대응되는 영역을 말한다. 한편, 임계 범위를 비롯하여, 본 개시를 설명함에 있어서, '기 설정' 또는 '기 정의'되는 것으로 설명하는 값들은 개발자 또는 사용자의 설정에 따라 변경될 수 있음은 물론이다.
구체적으로, 프로세서(130)는 복수의 라인에 포함된 점(point)들 중 기 설정된 개수 이상의 점들에 대한 콘트라스트 값을 산출하고, 복수의 라인 별 평균 콘트라스트 값을 산출할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 적어도 하나의 영역에 포함된 점들 중 기 설정된 개수 이상의 점들에 대한 콘트라스트 값을 산출하고, 적어도 하나의 영역에 대한 평균 콘트라스트 값을 산출할 수 있다. 그 후, 프로세서(130)는 복수의 라인 별 평균 콘트라스트 값과 적어도 하나의 영역에 대한 평균 콘트라스트 값 사이의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인지 여부에 기초하여, 복수의 라인 중 적어도 하나의 라인을 식별할 수 있다.
이상에서는 복수의 라인 별 평균 콘트라스트 값과 적어도 하나의 영역에 대한 평균 콘트라스트 값을 비교하는 실시 예를 예로 들었으나, 본 개시가 이에 국한되는 것은 아니며, 프로세서(130)는 복수의 라인에 포함되는 점들 각각에 대한 콘트라스트 값과 적어도 하나의 영역에 포함되는 점들 각각에 대한 콘트라스트 값을 비교하고, 그 비교 결과를 이용하여 복수의 라인 중 적어도 하나의 라인을 식별할 수도 있다.
한편, 일 실시 예에 따르면, 프로세서(130)는 복수의 라인 별로 콘트라스트 등급을 할당하고, 할당된 콘트라스트 등급이 기 정의된 기준 등급 이상인지 여부에 기초하여 적어도 하나의 라인을 식별할 수도 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 복수의 라인 각각과 적어도 하나의 영역 사이의 콘트라스트 값의 차이를 바탕으로, 기 정의된 복수의 콘트라스트 등급 중 복수의 라인 각각에 대응되는 콘트라스트 등급을 할당할 수 있다. 예를 들어, 복수의 콘트라스트 등급은 제1 등급, 제2 등급, 제3 등급 및 제4 등급을 포함할 수 있다. 이 경우, 제1 등급은 복수의 라인과 적어도 하나의 영역 사이의 콘트라스트 값 사이의 차이가 가장 작은 등급을 나타내며, 등급이 높아질 수록 복수의 라인과 적어도 하나의 영역 사이의 콘트라스트 값 사이의 차이가 더 크다는 것을 나타낼 수 있다. 다만, 본 개시에 따른 콘트라스트 등급의 개수와 그 등급을 구별하는 기준은 실시 예에 따라 상이하게 결정될 수 있음은 물론이다.
프로세서(130)는 할당된 콘트라스트 등급이 기 설정된 기준 등급 이상인 하나 이상의 라인을 적어도 하나의 라인으로 식별할 수 있다. 상술한 예에서, 기 설정된 기준 등급이 제3 등급인 경우, 프로세서(130)는 복수의 라인 중 제3 등급 및 제4 등급이 할당된 라인을 적어도 하나의 라인으로 식별하고, 복수의 라인 중 제1 등급 및 제2 등급이 할당된 라인을 적어도 하나의 라인에서 제외할 수 있다.
다시 말해, 차선의 경우 사용자의 시인성을 위해 노면과의 콘트라스트 값의 차이가 크도록 구현되는 것이 일반적이므로, 상술한 바와 같이 복수의 라인과 노면에 대응되는 적어도 하나의 영역 사이의 콘트라스트 값의 차이에 기초하여 복수의 라인 중 적어도 하나의 라인을 식별하면, 복수의 라인 중 차선에 대응되는 적어도 하나의 라인이 추정될 수 있다.
적어도 하나의 라인이 식별되면, 프로세서(130)는 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되는지 여부를 식별할 수 있다. 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면, 프로세서(130)는 적어도 하나의 라인이 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정할 수 있다. 반면, 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되지 않으면, 프로세서(130)는 적어도 하나의 라인이 도로에 포함된 차선에 대응되지 않는 것으로 결정할 수 있다.
다시 말해, 복수의 라인 중 노면과의 콘트라스트 값의 차이가 클 뿐만 아니라 기 정의된 차선의 형태에도 대응되는 라인은 노이즈가 아닌 차선에 대응되는 라인인 것으로 강하게 추정되므로, 프로세서(130)는 이와 같은 라인을 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 복수의 라인 각각에 포함된 점들에 대한 정보를 바탕으로 복수의 라인 각각의 형태에 대응되는 복수의 다항식을 산출할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 산출된 복수의 다항식을 차선의 형태에 대응되는 것으로 기 정의된 적어도 하나의 다항식과 비교하여, 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 산출된 다항식을 구성하는 파라미터(parameter)와 기 정의된 적어도 하나의 다항식을 구성하는 파라미터 사이의 차이가 임계 범위 이내이면, 그 다항식에 대응되는 라인이 차선의 형태에 대응되는 것으로 결정할 수 있다.
여기서, 복수의 라인 각각의 형태에 대응되는 복수의 다항식 및 기 정의된 적어도 하나의 다항식은 차선의 곡률에 대한 정보를 포함하는 3차 다항식일 수 있다. 예를 들어, 복수의 라인 각각의 형태에 대응되는 복수의 다항식 및 기 정의된 적어도 하나의 다항식은 y=ax3+bx2+cx+d와 같은 3차 다항식이고, a, b, c 및 d와 같은 파라미터는 차선의 형태를 나타낼 수 있다.
상술한 바와 같은 과정을 통해 적어도 하나의 라인이 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정되면, 프로세서(130)는 결정된 적어도 하나의 라인 각각의 곡률에 대한 정보를 바탕으로 도로의 주행을 위한 정보를 획득할 수 있다. 또한, 결정된 적어도 하나의 라인이 두 개의 라인인 경우, 프로세서(130)는 두 개의 라인 사이의 거리에 대한 정보와 함께 곡률에 대한 정보를 이용하여 도로의 주행을 위한 정보를 획득할 수도 있다. 여기서, '도로의 주행을 위한 정보'는 도로에 대한 이미지가 획득된 시점 이후의 차선의 형태를 추정하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 적어도 하나의 라인에 대한 정보를 바탕으로, 상술한 바와 같은 복수의 콘트라스트 등급, 기준 등급 및 기 정의된 적어도 하나의 다항식 중 적어도 하나를 업데이트할 수 있다.
구체적으로, 적어도 하나의 라인이 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정되면, 프로세서(130)는 결정된 적어도 하나의 라인의 콘트라스트 값을 반영하여 상술한 바와 같은 복수의 콘트라스트 등급 및/또는 기준 등급을 재설정할 수 있다. 특히, 적어도 하나의 라인이 두 개 이상의 라인인 경우, 프로세서(130)는 결정된 두 개 이상의 라인의 평균 콘트라스트 값을 산출하고, 산출된 평균 콘트라스트 값에 기초하여 복수의 콘트라스트 등급 및/또는 기준 등급을 재설정할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 결정된 적어도 하나의 라인의 형태에 대응되는 다항식을 반영하여 상술한 바와 같은 기 정의된 적어도 하나의 다항식을 업데이트할 수도 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 결정된 적어도 하나의 라인의 형태에 대응되는 다항식의 파라미터를 바탕으로 기 정의된 적어도 하나의 다항식의 파라미터 범위를 업데이트할 수 있다.
이상에서 상술한 바와 같은 실시 예에 따르면, 본 개시에 따른 전자 장치(100)는 도로에 대한 이미지에서 엣지 검출 등을 수행하여 1 차적으로 차선의 후보군을 검출하고, 노면과의 콘트라스트 값의 차이에 기초하여 2 차적으로 차선의 후보군을 필터링하며, 기 정의된 차선의 형태에 대한 정보를 바탕으로 최종적으로 차선에 대응되는 라인을 결정함으로써, 차선 검출의 정확성을 현저하게 향상시킬 수 있게 된다.
특히, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 도로의 노면 상에 노이즈가 존재하는 경우에도 노이즈를 차선으로 오인하지 않고 차선을 정확하게 검출할 수 있게 된다. 나아가, 전자 장치(100)는 검출된 차선에 대한 정보에 기초하여 정확한 자율 주행 정보를 획득할 수 있으며, 이에 따라 전자 장치(100)는 노면의 갑작스러운 노이즈에 대응하여 자율 주행 차량의 사고를 사전에 예방할 수 있게 된다.
또한, 전자 장치(100)는 최종적인 차선 검출 결과를 바탕으로 기 정의된 복수의 콘트라스트 등급, 기준 등급 및 차선의 형태에 대한 다항식을 업데이트하고, 추후 새로운 도로에 대한 이미지가 획득되면, 그 이미지의 분석 결과와 업데이트된 정보를 비교함으로써, 차선 검출의 정확성을 지속적으로 향상시킬 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따라 도로에 대한 이미지를 처리하는 과정을 나타내는 도면, 도 3은 본 개시의 다른 실시 예에 따라 도면에 대한 이미지를 처리하는 과정을 나타내는 도면, 그리고, 도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따라 검출된 차선에 대응되는 라인을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시에 따른 탑뷰 이미지(이하, 제1 이미지(210)라고 지칭함), 제1 이미지(210)에 대한 엣지 검출을 수행한 결과를 나타내는 이미지(이하, 제2 이미지(220)라고 지칭함), 그리고, 제2 이미지(220)에 포함된 복수의 라인에 대해 콘트라스트 등급을 할당한 결과를 나타내는 이미지(이하, 제3 이미지(230)라고 지칭함)를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 제1 이미지(210)는 모노 카메라(110)를 통해 획득된 그레이(gray) 이미지일 수 있다. 그리고, 제1 이미지(210)에 대한 엣지 검출이 수행되면, 제2 이미지(220)와 같이 복수의 라인이 검출될 수 있다. 프로세서(130)는 제2 이미지(220)에 포함된 복수의 라인 각각과 적어도 하나의 영역 사이의 콘트라스트 값의 차이를 바탕으로, 기 정의된 복수의 콘트라스트 등급 중 복수의 라인 각각에 대응되는 콘트라스트 등급을 할당할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 도 2의 제3 이미지(230)와 같이, 복수의 라인에 대응되는 콘트라스트 등급에 따라 상이한 색상으로 복수의 라인을 나타낼 수 있다.
도 3은 본 개시에 따른 탑뷰 이미지(즉, 제1 이미지(310)), 제1 이미지(310)에 대한 블러링 후 엣지 검출을 수행한 결과를 나타내는 이미지(이하, 블러링 없이 엣지 검출을 수행한 결과를 나타내는 이미지와 마찬가지로, 제2 이미지(320)라고 지칭함), 그리고, 제2 이미지(320)에 포함된 복수의 라인에 대해 콘트라스트 등급을 할당한 결과를 나타내는 이미지(즉, 제3 이미지(330))를 나타낸다. 예를 들어, 제3 이미지에서 라인(21) 및 라인(22)는 복수의 라인 중 제4 등급에 대응되는 라인을 나타내며, 라인(23)은 제2 등급에 대응되는 라인을 나타낸다.
도 3을 참조하면, 제1 이미지(310)에는 차선이 아닌 노이즈에 해당하는 오브젝트(31, 32)가 포함될 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 제1 이미지(310)에 대한 블러링을 수행하여, 이미지에 포함된 오브젝트 중 노이즈에 해당하는 오브젝트(31, 32)를 제거하고, 선명한 엣지를 갖는 차선에 대응되는 복수의 라인을 검출할 수 있다.
도 4는 본 개시에 따라 콘트라스트 등급이 할당된 결과를 나타내는 이미지(즉, 제3 이미지(430)) 및 제3 이미지(430)를 바탕으로 검출된 차선에 대응되는 라인을 나타내는 이미지(이하, 제4 이미지(440)라고 지칭함)를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 제3 이미지(430)에 포함된 복수의 라인 중 제4 등급에 대응되는 라인(41, 42, 43)이 도로에 포함된 차선에 대응되는 적어도 하나의 라인으로 결정될 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 결정된 적어도 하나의 라인(41, 42, 43)을 차선의 중심부 라인(44, 45, 46)으로 나타내는 제4 이미지(440)를 획득할 수 있다. 또한, 도 4에 도시된 바와 같이, 제4 이미지(440)에는 차선의 중심부 라인(44, 45, 46)과 함께, 차선의 중심부 라인(44, 45, 46)을 기준으로 기 설정된 간격에 대응되는 라인이 표시될 수도 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 제어 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득할 수 있다(S510). 구체적으로, 전자 장치(100)는 전자 장치(100)가 차량에 장착되어 차량이 도로를 주행하는 동안, 카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득할 수 있다.
도로에 대한 이미지가 획득되면, 전자 장치(100)는 그 이미지에 대한 엣지 검출을 수행하여, 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별할 수 있다(S520). 한편, 전자 장치(100)는 도로에 대한 이미지를 탑뷰(top-view) 이미지로 변환하고, 탑뷰 이미지에 대한 블러링을 수행한 후, 블러링된 탑뷰 이미지에 대한 엣지 검출을 수행하여, 복수의 라인을 식별할 수도 있다.
복수의 라인이 식별되면, 전자 장치(100)는 식별된 복수의 라인 중 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별할 수 있다(S530). 한편, 전자 장치(100)는 복수의 라인 별로 콘트라스트 등급을 할당하고, 할당된 콘트라스트 등급이 기 정의된 기준 등급 이상인지 여부에 기초하여 적어도 하나의 라인을 식별할 수도 있다.
적어도 하나의 라인이 식별되면, 전자 장치(100)는 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되는지 여부를 식별할 수 있다(S540). 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면(S540-Y), 전자 장치(100)는 적어도 하나의 라인이 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정할 수 있다(S550). 반면, 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되지 않으면(S540-N), 전자 장치(100)는 적어도 하나의 라인이 도로에 포함된 차선에 대응되지 않는 것으로 결정할 수 있다(S560).
다시 말해, 복수의 라인 중 노면과의 콘트라스트 값의 차이가 클 뿐만 아니라 기 정의된 차선의 형태에도 대응되는 라인은 노이즈가 아닌 차선에 대응되는 라인인 것으로 강하게 추정되므로, 전자 장치(100)는 이와 같은 라인을 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정할 수 있다.
한편, 상술한 실시 예에 따른 전자 장치(100)의 제어 방법은 프로그램으로 구현되어 전자 장치(100)에 제공될 수 있다. 특히, 전자 장치(100)의 제어 방법을 포함하는 프로그램은 비일시적 판독 가능 매체(non-transitory computer readable medium)에 저장되어 제공될 수 있다.
구체적으로, 전자 장치(100)의 제어 방법을 실행하는 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 있어서, 전자 장치(100)의 제어 방법은 카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득하는 단계, 이미지에 대한 엣지 검출을 수행하여, 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별하는 단계, 식별된 복수의 라인 중 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별하는 단계 및 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면, 적어도 하나의 라인이 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 비일시적 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등과 같은 비일시적 판독 가능 매체에 저장되어 제공될 수 있다.
이상에서 전자 장치(100)의 제어 방법, 그리고 전자 장치(100)의 제어 방법을 실행하는 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 대해 간략하게 설명하였으나, 이는 중복 설명을 생략하기 위한 것일 뿐이며, 전자 장치(100)에 대한 다양한 실시 예는 전자 장치(100)의 제어 방법, 그리고 전자 장치(100)의 제어 방법을 실행하는 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 대해서도 적용될 수 있음은 물론이다.
기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적 저장매체'는 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다. 예로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
이상에서 상술한 바와 같은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.
한편, 본 개시에서 사용된 용어 "부" 또는 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "부" 또는 "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(100))를 포함할 수 있다.
상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접 또는 상기 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
100: 전자 장치 110: 카메라
120: 메모리 130: 프로세서

Claims (10)

  1. 전자 장치에 있어서,
    카메라;
    메모리; 및
    상기 카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득하고,
    상기 이미지에 대한 엣지 검출(edge detection)을 수행하여, 상기 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별하며,
    상기 식별된 복수의 라인 중 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트(contrast) 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별하고,
    상기 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면, 상기 적어도 하나의 라인이 상기 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정하는 프로세서; 를 포함하는 전자 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이미지가 획득되면, 상기 이미지를 탑뷰(top-view) 이미지로 변환하고,
    상기 탑뷰 이미지에 대한 블러링(blurring)을 수행하며,
    상기 블러링된 탑뷰 이미지에 대한 엣지 검출을 수행하여, 상기 복수의 라인을 식별하는 전자 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 식별된 복수의 라인 각각과 상기 적어도 하나의 영역 사이의 콘트라스트 값의 차이를 바탕으로, 기 정의된 복수의 콘트라스트 등급 중 상기 복수의 라인 각각에 대응되는 콘트라스트 등급을 할당하고,
    상기 할당된 콘트라스트 등급이 기 설정된 기준 등급 이상인 하나 이상의 라인을 상기 적어도 하나의 라인으로 식별하는 전자 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 라인 각각에 포함된 점들에 대한 정보를 바탕으로 상기 복수의 라인 각각의 형태에 대응되는 복수의 다항식을 산출하고,
    상기 산출된 복수의 다항식을 차선의 형태에 대응되는 것으로 기 정의된 적어도 하나의 다항식과 비교하여, 상기 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 상기 기 정의된 차선의 형태에 대응되는지 여부를 식별하는 전자 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 라인 각각의 곡률에 대한 정보를 바탕으로 상기 도로의 주행을 위한 정보를 획득하는 전자 장치.
  6. 제3 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 라인에 대한 정보를 바탕으로, 상기 복수의 콘트라스트 등급 및 상기 기준 등급 중 적어도 하나를 업데이트하는 전자 장치.
  7. 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득하는 단계;
    상기 이미지에 대한 엣지 검출(edge detection)을 수행하여, 상기 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별하는 단계;
    상기 식별된 복수의 라인 중 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트(contrast) 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면, 상기 적어도 하나의 라인이 상기 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정하는 단계; 를 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 복수의 라인을 식별하는 단계는,
    상기 이미지가 획득되면, 상기 이미지를 탑뷰(top-view) 이미지로 변환하는 단계;
    상기 탑뷰 이미지에 대한 블러링(blurring)을 수행하는 단계; 및
    상기 블러링된 탑뷰 이미지에 대한 엣지 검출을 수행하여, 상기 복수의 라인을 식별하는 단계; 를 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 라인을 식별하는 단계는,
    상기 식별된 복수의 라인 각각과 상기 적어도 하나의 영역 사이의 콘트라스트 값의 차이를 바탕으로, 기 정의된 복수의 콘트라스트 등급 중 상기 복수의 라인 각각에 대응되는 콘트라스트 등급을 할당하는 단계; 및
    상기 할당된 콘트라스트 등급이 기 설정된 기준 등급 이상인 하나 이상의 라인을 상기 적어도 하나의 라인으로 식별하는 단계; 를 포함하는 전자 장치의 제어 방법.
  10. 전자 장치의 제어 방법을 실행하는 프로그램을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 있어서,
    상기 전자 장치의 제어 방법은,
    카메라를 통해 도로에 대한 이미지를 획득하는 단계;
    상기 이미지에 대한 엣지 검출(edge detection)을 수행하여, 상기 이미지에 포함된 복수의 라인을 식별하는 단계;
    상기 식별된 복수의 라인 중 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 영역과의 콘트라스트(contrast) 값의 차이가 기 설정된 임계 범위 이상인 적어도 하나의 라인을 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 적어도 하나의 라인의 형태가 기 정의된 차선의 형태에 대응되면, 상기 적어도 하나의 라인이 상기 도로에 포함된 차선에 대응되는 것으로 결정하는 단계; 를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
KR1020210047567A 2021-04-13 2021-04-13 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법 KR102539136B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210047567A KR102539136B1 (ko) 2021-04-13 2021-04-13 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210047567A KR102539136B1 (ko) 2021-04-13 2021-04-13 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220141432A true KR20220141432A (ko) 2022-10-20
KR102539136B1 KR102539136B1 (ko) 2023-06-01

Family

ID=83804982

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210047567A KR102539136B1 (ko) 2021-04-13 2021-04-13 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102539136B1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120094566A (ko) * 2011-02-17 2012-08-27 제주대학교 산학협력단 자동 주행 차량시스템
KR101510745B1 (ko) * 2014-01-22 2015-04-09 계명대학교 산학협력단 차량의 무인 자율주행 시스템
KR20180113294A (ko) * 2017-04-06 2018-10-16 (주)넥스트칩 곡률 반경을 이용하여 차선을 검출하는 장치 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120094566A (ko) * 2011-02-17 2012-08-27 제주대학교 산학협력단 자동 주행 차량시스템
KR101510745B1 (ko) * 2014-01-22 2015-04-09 계명대학교 산학협력단 차량의 무인 자율주행 시스템
KR20180113294A (ko) * 2017-04-06 2018-10-16 (주)넥스트칩 곡률 반경을 이용하여 차선을 검출하는 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102539136B1 (ko) 2023-06-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10373380B2 (en) 3-dimensional scene analysis for augmented reality operations
US10482681B2 (en) Recognition-based object segmentation of a 3-dimensional image
EP3620981B1 (en) Object detection method, device, apparatus and computer-readable storage medium
US7246034B2 (en) Surveying apparatus and method of analyzing measuring data
US10943141B2 (en) Object detection device and object detection method
US10339397B2 (en) Detecting device, detecting method, and program
US20220122260A1 (en) Method and apparatus for labeling point cloud data, electronic device, and computer-readable storage medium
KR101281260B1 (ko) 차량 인식 방법 및 장치
US9990710B2 (en) Apparatus and method for supporting computer aided diagnosis
US20160343143A1 (en) Edge detection apparatus, edge detection method, and computer readable medium
WO2017002209A1 (ja) 表示制御装置及び表示制御方法及び表示制御プログラム
KR20130072073A (ko) 영상 윤곽선 추출 장치 및 방법
JP6255944B2 (ja) 画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラム
US20150116543A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and storage medium
US11189053B2 (en) Information processing apparatus, method of controlling information processing apparatus, and non-transitory computer-readable storage medium
US10410051B2 (en) Method of extracting a region in a distance image, storage medium, and head mounted display apparatus
US9639763B2 (en) Image target detecting apparatus and method
JP6221283B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム
KR102539136B1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 제어 방법
JP6403207B2 (ja) 情報端末装置
JP6815793B2 (ja) 矩形領域検出方法、矩形領域検出装置及びプログラム
KR20220063433A (ko) Avm 영상, 차량 데이터 및 지도 정보를 이용한 차선 인식 및 추적 방법 및 장치
US10713808B2 (en) Stereo matching method and system using rectangular window
CN112837260A (zh) 接触网硬点检测方法、电子设备及可读存储介质
EP2127600B1 (en) Surface extraction method, surface extractor and program

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)