KR20220155496A - 차량의 운행 정보와 관련된 그래픽 객체 출력 방법 및 장치 - Google Patents

차량의 운행 정보와 관련된 그래픽 객체 출력 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

차량의 운행 정보에 대한 그래픽 객체를 출력하기 위해, 차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성하고, 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성하고, 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하고, 깊이 이미지에 기초하여 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 상기 기준 이미지 상에서 결정하고, 타겟 영역을 나타내는 그래픽 객체를 디스플레이를 통해 출력한다.

Description

차량의 운행 정보와 관련된 그래픽 객체 출력 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR OUTPUTTING GRAPHIC OBJECTS RELATED TO VEHICEL DRIVING INFORMATION}
아래의 실시예들은 그래픽 객체를 출력하는 기술에 관한 것이고, 구체적으로 차량의 운행 정보와 관련된 그래픽 객체를 출력하는 기술에 관한 것이다.
차량의 운전 중에 운전자가 눈으로 직접적으로 관찰하기 어려운 영역들로서 사각 지대(blind spot)가 나타날 수 있다. 예를 들어, 사각 지대는 차량의 차체에 가려지거나, 사이드 미러 등에 의해서도 나타나지 않은 영역들일 수 있다. 차량의 사이드 미러의 설치 각도를 변경하여 시각 지대를 변경할 수 있지만, 시각 지대를 완전히 없앨 수는 없다. 사각 지대를 줄이기 위해 사이드 미러를 화각이 넓은 미러로 교체하거나, 차량의 후방에 초음파 센서가 설치될 수 있다. 그러나, 미러를 교체하는 것은 추가적인 비용이 필요하고, 운전자가 실제의 거리에 대한 감각이 무뎌질 수 있는 단점이 있다. 그리고, 초음파 센서는 오브젝트를 센싱할 수 있는 거리가 짧고, 오브젝트의 크기를 구분할 수 없는 단점이 있다.
한국특허공개번호 제10-2016-0147530호(공개일 2016.12.23.)에는 차량의 사이드 미러 사각 감지장치 및 그 제어방법이 개시되어 있다. 공개발명은 원통형 사이드 미러, 후방 카메라 및 모니터를 구비함으로써, 주행시에 공기저항을 줄일 수 있고, 사각 지대 없이 후방을 감시할 수 있으며 사이드 미러와 모니터로 서로 보완하여 야간이나 카메라 관련 장비 고장 시에도 대처할 수 있다.
일 실시예는 차량의 운행 정보와 관련된 그래픽 객체를 출력하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 실시예는 차량을 제어하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
다만, 기술적 과제는 상술한 기술적 과제들로 한정되는 것은 아니며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
일 측면에 따른, 전자 장치에 의해 수행되는, 그래픽 객체 출력 방법은, 차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성하는 단계, 상기 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성하는 단계, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 상기 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 단계, 상기 깊이 이미지에 기초하여 상기 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 상기 기준 이미지 상에서 결정하는 단계, 및 상기 타겟 영역을 나타내는 그래픽 객체를 디스플레이를 통해 출력하는 단계를 포함한다.
상기 제2 이미지는 상기 카메라가 상기 제1 이미지를 생성한 이후에 생성한 다음 이미지일 수 있다.
상기 깊이 이미지를 생성하는 단계는, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 간의 변환 관계를 계산하는 단계, 상기 변환 관계에 기초하여 상기 제1 이미지를 기준으로 서로 다른 깊이 값들을 갖는 복수의 가상 평면들을 설정하는 단계, 상기 제1 이미지 및 상기 제1 이미지에 대한 상기 복수의 가상 평면들 각각의 호모그래피(homography)에 기초하여 상기 복수의 가상 평면들에 대응하는 복수의 가상 이미지들을 생성하는 단계, 상기 제1 이미지 내의 타겟 픽셀에 대응하는 상기 복수의 가상 이미지들 각각 내의 매칭 픽셀들에 대한 매칭 비용들을 계산하는 단계, 상기 매칭 비용들에 기초하여 최종 매칭 픽셀을 결정하는 단계, 상기 최종 매칭 픽셀을 포함하는 상기 복수의 가상 이미지들 중 타겟 가상 이미지의 깊이 값을 상기 타겟 픽셀의 타겟 깊이 값으로 결정하는 단계, 및 상기 타겟 깊이 값에 기초하여 상기 깊이 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 간의 변환 관계를 계산하는 단계는, SIFT(scale invariant feature transform) 알고리즘을 이용하여 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 간의 상기 변환 관계를 계산하는 단계, 또는 PoseNet 모델을 이용하여 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 간의 상기 변환 관계를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 가상 평면들 중 제1 가상 평면의 제1 호모그래피는 상기 제1 이미지의 외부 파라미터, 제2 이미지의 외부 파라미터 및 상기 제1 가상 평면의 제1 깊이 값에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 기준 이미지 내의 타겟 픽셀에 대응하는 상기 복수의 가상 이미지들 각각 내의 매칭 픽셀들에 대한 매칭 비용들을 계산하는 단계는, SAD(sum of absolute difference) 또는 ZNCC(zero mean normalized cross-correlation)에 기초하여 상기 매칭 비용들을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 타겟 영역은 상기 제1 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부에 대응하는 직선 또는 직선 형태의 영역이고, 상기 그래픽 객체는 상기 직선 또는 상기 직선 형태의 영역을 나타내는 객체일 수 있다.
상기 타겟 영역은 상기 제1 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부에 대응하는 2차원 영역이고, 상기 그래픽 객체는 상기 2차원 영역의 경계를 나타내는 객체일 수 있다.
상기 타겟 영역은 상기 제1 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부를 포함하는 3차원 영역이고, 상기 그래픽 객체는 상기 3차원 영역의 경계를 나타내는 객체일 수 있다.
상기 그래픽 객체 출력 방법은, 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계, 및 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계는, 상기 차량의 현재 운행 상황을 결정하는 단계, 및 상기 현재 운행 상황이 미리 설정된 운행 상황에 대응하는 경우 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계는, 상기 제1 시각에서 상기 타겟 영역 내의 오브젝트 센싱 값을 결정하는 단계, 상기 제1 시각의 이전 시각에서 결정된 이전 타겟 영역 내의 이전 오브젝트 센싱 값 및 상기 오브젝트 센싱 값 간의 변화량을 계산하는 단계, 및 상기 변화량이 미리 설정된 임계 값 이상인 경우, 오브젝트가 존재하는 것을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행하는 단계는, 상기 미리 설정된 동작으로서 상기 차량의 사용자에게 알람을 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행하는 단계는, 상기 미리 설정된 동작으로서 상기 차량의 운행 방향 또는 운행 속도 중 적어도 하나를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 디스플레이는 상기 차량의 사이드 미러에 포함되고, 상기 그래픽 객체는 상기 사이드 미러에 나타나는 장면 상에 오버레이될 수 있다.
상기 타겟 영역을 나타내는 그래픽 객체를 디스플레이를 통해 출력하는 단계는, 상기 그래픽 객체가 오버레이된 상기 기준 이미지를 상기 디스플레이를 통해 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 따른, 전자 장치는, 그래픽 객체를 출력하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성하는 단계, 상기 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성하는 단계, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 상기 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 단계, 상기 깊이 이미지에 기초하여 상기 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 상기 기준 이미지 상에서 결정하는 단계, 및 상기 타겟 영역을 나타내는 그래픽 객체를 디스플레이를 통해 출력하는 단계를 수행한다.
또 다른 일 측면에 따른, 전자 장치에 의해 수행되는, 차량 제어 방법은, 차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성하는 단계, 상기 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성하는 단계, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 상기 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 단계, 상기 깊이 이미지에 기초하여 상기 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 상기 기준 이미지 상에서 결정하는 단계, 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계, 및 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행함으로써 상기 차량을 제어하는 단계를 포함한다.
상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계는, 상기 차량의 현재 운행 상황을 결정하는 단계, 및 상기 현재 운행 상황이 미리 설정된 운행 상황에 대응하는 경우 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계는, 상기 제1 시각에서 상기 타겟 영역 내의 오브젝트 센싱 값을 결정하는 단계, 상기 제1 시각의 이전 시각에서 결정된 이전 타겟 영역 내의 이전 오브젝트 센싱 값 및 상기 오브젝트 센싱 값 간의 변화량을 계산하는 단계, 및 상기 변화량이 미리 설정된 임계 값 이상인 경우, 오브젝트가 존재하는 것을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 일 측면에 따른, 전자 장치는, 차량을 제어하는 프로그램이 기록된 메모리, 및 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성하는 단계, 상기 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성하는 단계, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 상기 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 단계, 상기 깊이 이미지에 기초하여 상기 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 상기 기준 이미지 상에서 결정하는 단계, 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계, 및 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행함으로써 상기 차량을 제어하는 단계를 수행한다.
차량의 운행 정보와 관련된 그래픽 객체를 출력하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
차량을 제어하는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
도 1은 일 예에 따른 차량의 운행 중에 나타나는 사각 지대를 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 그래픽 객체를 출력하는 방법의 흐름도이다.
도 4는 일 예에 따른 기준 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 일 예에 따른 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 변환 관계를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 일 예에 따른 카메라들의 좌표계들 간의 차이에 의해 나타나는 서로 다른 이미지들을 도시한다.
도 7은 일 예에 따른 제1 이미지 및 제2 이미지에 기초하여 설정되는 복수의 가상 평면들을 도시한다.
도 8은 일 예에 따른 기준 이미지의 타겟 픽셀에 대한 타겟 깊이 값을 결정하는 방법을 도시한다.
도 9a는 일 예에 따른 타겟 영역이 직선 형태의 영역이고, 타겟 영역에 대응하는 그래픽 객체를 도시한다.
도 9b는 일 예에 따른 타겟 영역이 2차원 영역이고, 타겟 영역에 대응하는 그래픽 객체를 도시한다.
도 9c는 일 예에 따른 타겟 영역이 3차원 영역이고, 타겟 영역에 대응하는 그래픽 객체를 도시한다.
도 10은 일 예에 따른 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부에 기초하여 미리 설정된 동작을 수행하는 방법의 흐름도이다.
도 11은 일 예에 따른 차량의 현재 운행 상황에 기초하여 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 12는 일 예에 따른 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 13은 일 예에 따른 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하기 위한 타겟 영역을 도시한다.
도 14는 일 예에 따른 미리 설정된 동작을 수행하는 방법의 흐름도이다.
도 15는 일 예에 따른 차량의 HUD를 통해 출력되는 알람을 도시한다.
도 16은 일 실시예에 따른 차량을 제어하는 방법의 흐름도이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 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 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 일 예에 따른 차량의 운행 중에 나타나는 사각 지대를 도시한다.
차량(110)의 운전자는 차량(110)을 운행하는 도중에 차로를 변경할 수 있다. 이 때에 사용자는 현재의 운행 차로에서 우측 차로로 변경하기 위해, 우측 차로에서 운행하고 있는 차량(115)이 있는지 여부를 확인해야 한다. 차량(115)이 차량(110)과 가까이에 있는 경우에는 운전자는 운행에 유의해야 한다. 그러나, 차량(115)이 운전자의 사각 지대(120)에 위치하는 경우 운전자는 차량(115)을 인지하지 못할 수 있고, 운전자가 차량(115)을 인지하지 못한 상태에서 차량(110)의 운행 차로를 변경한다면 사고가 발생할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운전자에게 사각 지대(120)의 시야를 제공하기 위해 차량(110)의 카메라를 이용하여 차량(110)의 주변을 촬영한 이미지가 생성될 수 있다. 생성된 이미지에 기초하여 차량(110)의 주변 영역에 대한 정보가 센싱될 수 있고, 센싱된 정보가 그래픽 객체를 통해 사용자에게 제공될 수 있다. 사용자는 그래픽 객체를 통해 차량(110)의 주변 영역에 대해 정확하고 상세하게 인지할 수 있다.
아래에서, 도 2 내지 도 16을 참조하여 그래픽 객체를 출력하는 방법이 상세하게 설명된다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성도이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 통신부(210), 프로세서(220), 및 메모리(230)를 포함한다. 추가적으로, 전자 장치(200)는 카메라(미도시)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 카메라는 CCTV(closed circuit television) 내에 포함되거나, 블랙박스 시스템 내에 포함될 수 있고, 기재된 실시예로 한정되지 않는다.
통신부(210)는 프로세서(220), 및 메모리(230)와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(210)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 이하에서 "A"를 송수신한다라는 표현은 "A를 나타내는 정보(information) 또는 데이터"를 송수신하는 것을 나타낼 수 있다.
통신부(210)는 전자 장치(200) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(210)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(210)는 전자 장치(200)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(210)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(210)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(220) 및 메모리(230)에 데이터를 전송할 수 있다.
프로세서(220)는 통신부(210)가 수신한 데이터 및 메모리(230)에 저장된 데이터를 처리한다. 프로세서(220)는 ISP(Image Signal Processor)일 수 있다.
"프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(220)는 메모리(예를 들어, 메모리(230))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(220)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(230)는 통신부(210)가 수신한 데이터, 및 프로세서(220)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(230)는 프로그램(또는 애플리케이션, 소프트웨어)을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 그래픽 객체를 출력할 수 있도록 코딩되어 프로세서(220)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(230)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(230)는 전자 장치(200)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 전자 장치(200)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(220)에 의해 실행된다.
통신부(210), 프로세서(220), 및 메모리(230)에 대해, 아래에서 도 3 내지 도 15를 참조하여 상세히 설명된다.
도 3은 일 실시예에 따른 그래픽 객체를 출력하는 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들은 도 2를 참조하여 전술된 전자 장치(200)에 의해 수행된다.
단계(310)에서, 전자 장치(200)는 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 차량의 일 측(예: 사이드 미러 또는 사이드 미러에 대응하는 위치)에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지는 차량의 일 부분(예: 옆 부분 또는 후미 부분) 및 후방의 장면을 포함할 수 있다.
단계(320)에서, 전자 장치(200)는 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성할 수 있다. 즉, 제1 이미지 및 제2 이미지를 생성한 카메라는 동일한 카메라일 수 있다. 제2 이미지는 카메라가 제1 이미지를 생성한 이후에 생성한 다음 이미지일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 카메라는 일정한 주기로 이미지들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 카메라는 1초에 60개의 이미지들을 생성할 수 있다(즉, 60fps). 제1 이미지 및 제2 이미지는 연속적으로 생성된 이미지들 중 시간적으로 연속한 어느 두 개의 이미지들일 수 있다.
단계(330)에서, 전자 장치(200)는 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성한다. 이하에서, 제1 이미지가 기준 이미지로 설명되지만, 다른 실시예에서는 제2 이미지가 기준 이미지가 될 수 있고, 이 경우 제1 이미지에 대한 설명은 제2 이미지에 대한 설명으로 유사하게 적용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 이미지 및 제2 이미지는 거의 동일한 장면을 촬영함으로써 생성된 이미지들이므로, 이미지들 간의 호모그래피(homography)가 계산될 수 있다. 예를 들어, 호모그래피를 계산하기 위해서는 제1 시각에서 제1 이미지를 촬영한 카메라 및 제2 시각에서 제2 이미지를 촬영한 카메라 간의 변환 관계가 계산되어야 한다. 아래에서 도 4 내지 도 8을 참조하여 카메라들 간의 변환 관계 및 이미지들 간의 호모그래피에 기초하여 기준 이미지(예: 제1 이미지)에 대한 깊이 이미지를 생성하는 방법이 상세하게 설명된다.
단계(340)에서, 전자 장치(200)는 깊이 이미지에 기초하여 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 기준 이미지 상에서 결정한다. 예를 들어, 타겟 영역은 차량의 사각 지대의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 타겟 영역은 차량의 후미의 주변 영역일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 차량의 주변으로 공간 좌표계가 설정될 수 있고, 공간 좌표계 상에 타겟 영역이 미리 설정될 수 있다. 기준 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성함으로써, 기준 이미지의 좌표계 및 공간 좌표계가 서로 매칭될 수 있다. 좌표계들 간의 매칭에 기초하여 타겟 영역이 기준 이미지 상에서 결정될 수 있다.
예를 들어, 타겟 영역은 기준 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부에 대응하는 직선 또는 직선 형태의 영역일 수 이다. 다른 예로, 타겟 영역은 기준 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부에 대응하는 2차원 영역(예: 사각형)일 수 있다. 또 다른 예로, 타겟 영역은 기준 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부를 포함하는 3차원 영역(예: 박스 형태의 영역)일 수 있다. 2차원 영역 및 3차원 영역은 직선 또는 직선 형태의 영역에 기초하여 설정될 수 있다.
단계(350)에서, 전자 장치(200)는 타겟 영역을 나타내는 그래픽 객체를 디스플레이 통해 출력한다. 그래픽 객체는 컴퓨터 그래픽 객체일 수 있다. 예를 들어, 그래픽 객체는 직선 또는 직선 형태의 영역을 나타내는 객체일 수 있다. 다른 예로, 그래픽 객체는 2차원 영역의 경계를 나타내는 객체일 수 있다. 또 다른 예로, 그래픽 객체는 3차원 영역의 경계를 나타내는 객체일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디스플레이는 차량의 사이드 미러에 포함되는 디스플레이일 수 있다. 전자 장치(200)는 사이드 미러에 나타나는 장면 상에 상기 그래픽 객체가 오버레이되도록 디스플레이를 통해 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디스플레이는 차량의 사이드 미러에 위치한 카메라를 이용하여 생성된 이미지(예: 제1 이미지 및 제2 이미지)를 출력하는 디스플레이일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 출력되는 이미지에 그래픽 객체를 합성하고, 그래픽 객체가 합성된 이미지를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다. 다른 예로, 전자 장치(200)는 출력되는 이미지 상에 그래픽 객체가 오버레이되도록 그래픽 객체를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다.
디스플레이를 통해 출력되는 그래픽 객체에 대해 아래에서 도 9를 참조하여 상세히 설명된다.
운전자는 그래픽 객체를 통해 차량의 사각 지대를 시각적으로 확인할 수 있다.
도 4는 일 예에 따른 기준 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 방법의 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 도 3을 참조하여 전술된 단계(330)는 아래의 단계들(410 내지 470)을 포함할 수 있다.
단계(410)에서, 전자 장치(200)는 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 변환 관계를 계산할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지에 대한 제1 시각에서의 카메라의 외부 파라미터 및 제2 이미지에 대한 제2 시각에서의 카메라의 외부 파라미터 간의 차이가 변환 관계로서 계산될 수 있다. 외부 파라미터는 카메라의 회전(rotation) 정보 및 카메라의 위치 이동(translation) 정보를 포함할 수 있다. 변환 관계는 회전 정보들 간의 차이 및 위치 이동 정보들 간의 차이를 포함할 수 있다.
아래에서, 도 5를 참조하여 변환 관계를 계산하는 방법이 상세히 설명된다.
단계(420)에서, 전자 장치(200)는 변환 관계에 기초하여 제1 이미지를 기준으로 서로 다른 깊이 값을 갖는 복수의 가상 평면들을 설정할 수 있다. 복수의 가상 평면들의 개수 및 가상 평면들 간의 깊이 값들 간의 차이는 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 복수의 가상 평면들의 개수가 100개로 설정되고, 가상 평면들 간의 깊이 값들 간의 차이가 1 미터로 설정될 수 있다. 상기의 예에서, 제1 이미지를 기준으로 가장 작은 깊이 값을 갖는 제1 가상 평면은 1 미터의 깊이 값을 갖고, 가장 큰 깊이 값을 갖는 제100 가상 평면은 100 미터의 깊이 값을 가질 수 있다. 복수의 가상 평면들의 개수 및 가상 평면들 간의 깊이 값들 간의 차이는 설정에 따라 달라질 수 있다.
일 실시예에 따르면, 복수의 가상 평면들 각각의 좌표계는 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 변환 관계에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 각각의 가상 평면의 좌표계는 제1 이미지(기준 이미지)의 좌표계에 대한 호모그래피로 표현될 수 있다. 복수의 가상 평면들 각각의 좌표계를 계산하는 방법에 대해 아래에서, 도 6 및 7을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(430)에서, 전자 장치(200)는 제1 이미지 및 제2 이미지 중 적어도 하나 및 복수의 가상 평면들 각각의 호모그래피에 기초하여 복수의 가상 평면들에 대응하는 복수의 가상 이미지들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 가상 이미지는 대응하는 가상 평면의 좌표계로 깊이 값이 조절된 실제의 카메라가 촬영한 이미지에 대응할 수 있다. 복수의 가상 이미지들 각각은 제1 이미지에 나타난 장면의 적어도 일부에 대응하는 장면을 포함할 수 있다.
단계(440)에서, 전자 장치(200)는 제1 이미지 내의 타겟 픽셀에 대응하는 복수의 가상 이미지들 각각 내의 매칭 픽셀들에 대한 매칭 비용들을 계산할 수 있다. 예를 들어, 타겟 픽셀에 대한 매칭 픽셀들은 타겟 픽셀의 이미지 내의 좌표와 동일한 좌표를 갖는 복수의 가상 이미지들 내의 픽셀들일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 제1 이미지 내의 모든 픽셀들을 타겟 픽셀로 설정하고, 각각의 픽셀들에 대한 매칭 비용들을 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, SAD(sum of absolute difference) 또는 ZNCC(zero mean normalized cross-correlation)에 기초하여 타겟 픽셀에 대응하는 매칭 픽셀들에 대한 매칭 비용들이 계산될 수 있으나, 기재된 실시예로 한정되지 않는다.
제1 이미지 내의 픽셀들에 대해 계산된 매칭 비용들은 비용 볼륨(cost volume)으로 정의될 수 있다. 비용 볼륨에 대해 아래에서 도 8을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(450)에서, 전자 장치(200)는 계산된 매칭 비용들에 기초하여 타겟 픽셀에 대한 최종 매칭 픽셀을 결정할 수 있다. 예를 들어, 매칭 픽셀들 중 가장 낮은 매칭 비용을 갖는 매칭 픽셀이 최종 매칭 픽셀로 결정될 수 있다.
단계(460)에서, 전자 장치(200)는 최종 매칭 픽셀을 포함하는 복수의 가상 이미지들 중 타겟 가상 이미지의 깊이 값을 타겟 픽셀의 타겟 깊이 값으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 결정된 최종 매칭 픽셀이 제4 가상 이미지에 포함되는 경우, 제4 가장 이미지의 깊이 값인 4미터가 타겟 픽셀의 깊이 값으로 결정될 수 있다.
단계(470)에서, 전자 장치(200)는 타겟 깊이 값에 기초하여 깊이 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 내의 모든 픽셀들에 대해 깊이 값들을 결정하고, 결정된 깊이 값들을 갖도록 깊이 이미지가 생성될 수 있다.
도 5는 일 예에 따른 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 변환 관계를 계산하는 방법의 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 도 4를 참조하여 전술된 단계(410)는 아래의 단계들(510 내지 520)을 포함할 수 있다.
단계(510)에서, 전자 장치(200)는 SIFT(scale invariant feature transform) 알고리즘을 이용하여 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 상기 변환 관계를 계산할 수 있다.
단계(520)에서, 전자 장치(200)는 PoseNet 모델을 이용하여 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 상기 변환 관계를 계산할 수 있다. PoseNet 모델은 신경망에 기반한 모델일 수 있다. 예를 들어, PoseNet 모델은 딥-러닝 방법을 이용하여 훈련된 모델일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 단계(510) 또는 단계(520)를 통해 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 변환 관계를 계산할 수 있으나, 기재된 실시예로 한정되지 않는다.
도 6은 일 예에 따른 카메라들의 좌표계들 간의 차이에 의해 나타나는 서로 다른 이미지들을 도시한다.
제1 카메라의 좌표계(Pref)로 생성된 제1 이미지(614) 및 제2 카메라의 좌표계(Pk)로 생성된 제2 이미지(624)는 동일한 장면(610)을 촬영하였음에도 불구하고, 좌표계들 간의 차이에 의한 이미지 평면들(612 및 622) 간의 차이로 인하여 상이할 수 있다. 예를 들어, 장면(610) 내의 오브젝트(X)가 제1 이미지(614) 내에서는 u 위치에서 나타나고, 제2 이미지(624) 내에서는 u' 위치에서 나타날 수 있다.
카메라들의 좌표계들 간의 차이 뿐만 아니라, 카메라와 장면 또는 오브젝트(X) 간의 거리 차이에 의해서도 장면(610) 내의 오브젝트(X)가 나타나는 이미지 내의 위치가 달라질 수 있다.
전술된 이미지 평면들(612 및 622) 간의 차이에 의해 생성되는 서로 다른 이미지들을 이용하여 장면(610) 내의 오브젝트(X)의 깊이 값이 계산될 수 있다.
아래에서 도 7 및 도 8을 참조하여, 기준 이미지 내의 픽셀에 대한 깊이 값을 계산하기 위한 과정이 상세히 설명된다.
도 7은 일 예에 따른 제1 이미지 및 제2 이미지에 기초하여 설정되는 복수의 가상 평면들을 도시한다.
일 실시예에 따르면, 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 변환 관계에 기초하여 제1 이미지를 기준으로 서로 다른 깊이 값을 갖는 복수의 가상 평면들이 설정될 수 있다. 예를 들어, 복수의 가상 평면들 중 제1 가상 평면의 호모그래피는 제1 이미지의 외부 파라미터, 제2 이미지의 외부 파라미터 및 제1 가상 평면의 제1 깊이 값에 기초하여 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 가상 평면의 좌표계에 대한 호모그래피는 아래의 [수학식 1]을 이용하여 계산될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
[수학식 1]에서 k는 제2 시각에서의 카메라를 나타내고, Pk는 제2 시각에서의 카메라의 좌표계를 나타낸다. m은 복수의 가상 평면들의 개수이고, 예를 들어, m의 값은 1 내지 m까지의 자연수이다. nm은 인접한 가상 평면들 간의 깊이 값들 간의 차이이고, nm은 m이 변하더라도 동일한 값을 가질 수 있다. 예를 들어, m이 100으로 설정되고, 인접한 가상 평면들 간의 깊이 값들 간의 차이가 1미터로 설정된 경우, n1, n2, n3, ......, n100은 모두 1미터이다. dm은 제m 가상 평면의 깊이 값을 나타내고, 상기의 설정 값들에 대한 예에서, d1은 제1 가상 평면의 깊이 값으로서 1미터를 나타내고, d2은 제2 가상 평면의 깊이 값으로서 2미터를 나타내고, d100은 제100 가상 평면의 깊이 값으로서 100미터를 나타낼 수 있다. Kk는 제2 시각에서의 카메라의 내부 파라미터를 나타내고, Kref는 제1 시각에서의 카메라의 내부 파라미터를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 카메라의 내부 파라미터는 카메라의 초점 거리(focal length), 주점(principal point) 및 비대칭 계수 등을 포함할 수 있다.
Rrel는 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 변환 관계 중 회전 정보들 간의 차이를 나타내고, 아래의 [수학식 2]로 계산될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00002
[수학식 2]에서, Rk는 제2 이미지의 회전 정보를 나타내고, Rref는 제1 이미지의 회전 정보를 나타낼 수 있다.
trel는 제1 이미지 및 제2 이미지 간의 변환 관계 중 위치 이동 정보들 간의 차이를 나타낼 수 있고, 아래의 [수학식 3]으로 계산될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00003
[수학식 3]에서, tref는 제1 이미지의 위치 이동 정보를 나타내고, tk는 제2 이미지의 위치 이동 정보를 나타낼 수 있다.
[수학식 1]에서,
Figure pat00004
로 정의될 수 있다. 여기서, dm이 음수인 이유는, 장면의 시점과 카메라의 시점이 서로 반대이기 때문이다.
[수학식 1]에서,
Figure pat00005
는 기준 이미지(제1 이미지)의 좌표계에 대한 제m 가상 평면의 호모그래피를 나타낸다. 예를 들어, m이 100인 경우, 총 100개의 가상 평면들에 대한 호모그래피들이 계산될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 가상 평면(711)에 대한 제1 호모그래피가 계산되고, 제2 가상 평면(712)에 대한 제2 호모그래피가 계산되고, 제3 가상 평면(713)에 대한 제3 호모그래피가 계산되고, 제4 가상 평면(714)에 대한 제4 호모그래피가 계산될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 기준 이미지(제1 이미지) 및 가상 평면의 호모그래피에 기초하여 가상 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 가상 평면(711)에 대한 제1 가상 이미지가 생성되고, 제2 가상 평면(712)에 대한 제2 가상 이미지가 생성되고, 제3 가상 평면(713)에 대한 제3 가상 이미지가 생성되고, 제4 가상 평면(714)에 대한 제4 가상 이미지가 생성될 수 있다.
도 8은 일 예에 따른 기준 이미지의 타겟 픽셀에 대한 타겟 깊이 값을 결정하는 방법을 도시한다.
예를 들어, 기준 이미지(800) 내의 타겟 픽셀(801)에 대한 타겟 깊이 값을 결정하는 과정이 아래에서 설명된다. 기준 이미지(800)는 a x b 개수의 픽셀들을 포함할 수 있다.
기준 이미지(800) 내의 모든 픽셀들에 대한 비용 볼륨(810)이 계산될 수 있다. 기준 이미지(800)에 기초하여 생성된 복수의 가상 이미지들의 개수가 c개인 경우, 비용 볼륨(810)은 a x b x c 개의 비용들을 포함할 수 있다.
타겟 픽셀(801)에 대한 매칭 픽셀들에 대한 매칭 비용들(811) 중 가장 낮은 매칭 비용(예: 15)을 갖는 매칭 픽셀이 최종 매칭 픽셀로 결정될 수 있다. 최종 매칭 픽셀을 포함하는 가상 이미지(예: 제4 가상 이미지)의 평면 번호가 타겟 픽셀(801)에 대한 타겟 깊이 값으로 결정될 수 있다. 평면 번호는 해당 가상 이미지의 깊이 값에 대응할 수 있다. 타겟 픽셀(801)에 대한 타겟 깊이 값을 갖는 픽셀(821)을 포함하도록 깊이 이미지(820)가 생성될 수 있다.
도 9a는 일 예에 따른 타겟 영역이 직선 형태의 영역이고, 타겟 영역에 대응하는 그래픽 객체를 도시한다.
일 실시예에 따르면, 차량의 위치와 연관된 타겟 영역(911)은 차량의 후미의 미리 설정된 포인트로부터 미리 설정된 길이를 갖는 직선 또는 직선 형태의 영역일 수 있다. 예를 들어, 차량의 후미의 미리 설정된 포인트는 카메라(910)의 위치에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 타겟 영역(911)의 미리 설정된 길이는 차량의 일반적인 차량의 폭에 대응할 수 있다.
카메라(900) 또는 차량의 위치를 기준으로 하는 공간 좌표계가 미리 설정될 수 있고, 공간 좌표계 내에 타겟 영역(911)이 결정될 수 있다. 타겟 영역(911)을 정의하기 위한 δw, δh, δl가 미리 정의될 수 있다. δw, δh, δl는 타겟 영역(911)의 너비, 폭, 길이를 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 영역(911)은 차량의 조향 각도에 기초하여 변화될 수 있다. 예를 들어, 차량이 직진하는 경우에는 타겟 영역(911)은 차량의 진행 방향과 같은 방향을 향할 수 있다. 다른 예로, 차량이 우측으로 회전하더라도 타겟 영역(911)이 차로 방향을 향하도록 변화될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 영역(911)의 위치가 기준 이미지(920) 상에서 결정될 수 있다. 예를 들어, 깊이 이미지에 기초하여 기준 이미지(920)의 좌표계가 공간 좌표계에 매칭될 수 있다. 기준 이미지(920)의 좌표계와 공간 좌표계가 매칭된 경우, 타겟 영역(911)이 기준 이미지 상에서 결정될 수 있다.
기준 이미지 상의 타겟 영역(911)의 위치는 δx, δy, δz로 결정될 수 있다. δx, δy는 기준 이미지 내의 픽셀 좌표를 의미하고, δz는 깊이 값을 의미할 수 있다. 예를 들어, δx, δy, δz는 δw, δh, δl에 기초하여 계산될 수 있다. 타겟 영역(911)이 꼭지점 또는 엣지로 나타나는 경우, 꼭지점 및 엣지에 대응하는 기준 이미지의 픽셀들이 결정되고, 해당 픽셀의 x 좌표, y 좌표 및 해당 픽셀의 깊이 값이 δx, δy, δz로 결정될 수 있다.
타겟 영역(911)을 나타내는 그래픽 객체(921)를 디스플레이를 통해 출력될 수 있다. 예를 들어, 그래픽 객체(921)는 기준 이미지(920)와 함께 출력될 수 있다. 다른 예로, 그래픽 객체(921)는 미러에 나타나는 장면에 오버레이되도록 출력될 수 있다.
도 9b는 일 예에 따른 타겟 영역이 2차원 영역이고, 타겟 영역에 대응하는 그래픽 객체를 도시한다.
일 실시예에 따르면, 차량의 위치와 연관된 타겟 영역(912)은 도 9a를 참조하여 전술된 타겟 영역(911)에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 타겟 영역(912)은 타겟 영역(911)을 포함하는 2차원 영역일 수 있다. 예를 들어, 2차원 영역은 기준 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부에 대응하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 영역(912)은 차량의 조향 각도에 기초하여 변화될 수 있다. 예를 들어, 차량이 직진하는 경우에는 타겟 영역(912)은 차량의 진행 방향과 같은 방향을 향할 수 있다. 다른 예로, 차량이 우측으로 회전하더라도 타겟 영역(912)이 차로 방향을 향하도록 변화될 수 있다.
기준 이미지(920)의 좌표계와 공간 좌표계가 매칭된 경우, 타겟 영역(912)이 기준 이미지 상에서 결정될 수 있다. 타겟 영역(912)을 나타내는 그래픽 객체(922)가 디스플레이를 통해 출력될 수 있다. 예를 들어, 그래픽 객체(922)는 기준 이미지(920)와 함께 출력될 수 있다. 다른 예로, 그래픽 객체(922)는 미러에 나타나는 장면에 오버레이되도록 출력될 수 있다.
도 9c는 일 예에 따른 타겟 영역이 3차원 영역이고, 타겟 영역에 대응하는 그래픽 객체를 도시한다.
일 실시예에 따르면, 차량의 위치와 연관된 타겟 영역(913)은 도 9a를 참조하여 전술된 타겟 영역(911) 및 도 9b를 참조하여 전술된 타겟 영역(912)에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 타겟 영역(913)은 타겟 영역(911) 및 타겟 영역(912)을 포함하는 3차원 영역일 수 있다. 예를 들어, 3차원 영역은 기준 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부를 포함하는 공간(예: 박스 형태)에 대응하도록 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 영역(913)은 차량의 조향 각도에 기초하여 변화될 수 있다. 예를 들어, 차량이 직진하는 경우에는 타겟 영역(913)은 차량의 진행 방향과 같은 방향을 향할 수 있다. 다른 예로, 차량이 우측으로 회전하더라도 타겟 영역(913)이 차로 방향을 향하도록 변화될 수 있다.
기준 이미지(920)의 좌표계와 공간 좌표계가 매칭된 경우, 타겟 영역(913)이 기준 이미지 상에서 결정될 수 있다. 타겟 영역(913)을 나타내는 그래픽 객체(923)가 디스플레이를 통해 출력될 수 있다. 예를 들어, 그래픽 객체(923)는 기준 이미지(920)와 함께 출력될 수 있다. 다른 예로, 그래픽 객체(923)는 미러에 나타나는 장면에 오버레이되도록 출력될 수 있다.
도 10은 일 예에 따른 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부에 기초하여 미리 설정된 동작을 수행하는 방법의 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 도 3을 참조하여 전술된 단계(340)가 수행된 후에, 아래의 단계들(1010 및 1020)이 더 수행될 수 있다.
단계(1010)에서, 전자 장치(200)는 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 타겟 영역은 도 9를 참조하여 전술된 타겟 영역(911, 912, 913)일 수 있다. 아래에서 도 11 내지 도 13을 참조하여 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
단계(1020)에서, 전자 장치(200)는 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 동작은 사용자에게 알람을 출력하는 동작일 수 있다. 다른 예로, 미리 설정된 동작은 차량을 제어하는 동작일 수 있다. 아래에서 도 14를 참조하여 미리 설정된 동작을 수행하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
도 11은 일 예에 따른 차량의 현재 운행 상황에 기초하여 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 도 10을 참조하여 전술된 단계(1010)는 아래의 단계들(1110 내지 1130)을 포함할 수 있다.
단계(1110)에서, 전자 장치(200)는 차량의 현재 운행 상황을 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량의 조향 여부, 방향 지시등 사용 여부, 브레이크 사용 여부 등이 현재 운행 상황이 결정될 수 있다.
단계(1120)에서, 전자 장치(200)는 현재 운행 상황이 미리 설정된 운행 상황에 대응하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 운행 상황은 차량의 사용자가 차량을 회전시키는 상황 및 방향 지시등의 사용 상황을 포함할 수 있다.
단계(1130)에서, 전자 장치(200)는 현재 운행 상황이 미리 설정된 운행 상황에 대응하는 경우, 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정할 수 있다. 현재 운행 상황이 미리 설정된 운행 상황에 대응하지 않는 경우에는 단계(1130)가 수행되지 않을 수 있다.
도 12는 일 예에 따른 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 도 10을 참조하여 전술된 단계(1010)는 아래의 단계들(1210 내지 1230)을 포함할 수 있다.
단계(1210)에서, 전자 장치(200)는 제1 시각(즉, 제1 이미지 또는 기준 이미지가 생성된 시각)에서 타겟 영역 내의 오브젝트 센싱 값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 타겟 영역 내의 오브젝트 센싱 값은 기준 이미지 내의 타겟 영역을 구성하는 픽셀들의 픽셀 값 및 깊이 값에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 기준 이미지 내의 타겟 영역은 복수의 서브 타겟 영역들로 구성될 수 있고, 복수의 서브 타겟 영역들 각각에 대한 픽셀들의 픽셀 값의 평균 값이 오브젝트 센싱 값으로 결정될 수 있다. 복수의 서브 타겟 영역들 및 이에 대한 오브젝트 센싱 값에 대해, 아래에서 도 13을 참조하여 상세히 설명된다.
단계(1220)에서, 전자 장치(200)는 제1 시각의 이전 시각에서 결정된 이전 타겟 영역 내의 이전 오브젝트 센싱 값 및 제1 시각에서 결정된 오브젝트 센싱 값 간의 변화량을 계산할 수 있다. 예를 들어, 이전 시각의 이전 타겟 영역에는 존재하지 않았던 차량이 제1 시각의 타겟 영역에 진입하는 경우, 오브젝트 센싱 값들 간의 변화량이 증가할 수 있다. 예를 들어, 이전 시각의 이전 타겟 영역에는 도로의 바닥에 기초한 이전 오브젝트 센싱 값이 계산되지만, 제1 시각의 타겟 영역에 차량이 나타나는 경우 차량에 기초한 오브젝트 센싱 값이 계산되므로 변화량이 증가할 수 있다.
단계(1230)에서, 전자 장치(200)는 이전 오브젝트 센싱 값 및 오브제트 센싱 값 간의 차이가 미리 설정된 임계 값 이상인 경우 오브젝트가 나타나거나 또는 존재하는 것으로 결정할 수 있다.
도 13은 일 예에 따른 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하기 위한 타겟 영역을 도시한다.
일 실시예에 따르면, 차량(1300)에 대한 타겟 영역(1310)은 복수의 서브 타겟 영역들(1311, 1312, 1313)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 서브 타겟 영역들(1311, 1312, 1313) 각각은 서로 다른 깊이 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 기준 이미지에 대한 깊이 이미지가 생성되었으므로, 기준 이미지 내의 픽셀들 중 타겟 영역(1310)의 위치에 대응하는 관심 픽셀들이 결정될 수 있다. 관심 픽셀들 중 동일한 깊이 값들을 갖는 픽셀들이 동일한 서브 타겟 영역을 구성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기준 이미지는 장면을 이미지 평면에 투사한 것이므로, 오브젝트가 존재하지 않는 공간에 대한 정보는 기준 이미지에 나타나지 않을 수 있다. 이에 따라, 특정 서브 타겟 영역(예: 제1 서브 타겟 영역(1311))에 대응하는 이미지 내의 관심 픽셀들은 기준 이미지의 생성 시각에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 타겟 영역(1310) 내에 오브젝트가 없는 경우에는 제1 서브 타겟 영역(1311)에 대한 관심 픽셀들이 없을 수도 있다. 다른 예로, 도시된 예시와 같이 타겟 영역(1310) 내에 차량(1301)이 존재하는 경우에는 제1 서브 타겟 영역(1311)에 대한 관심 픽셀들이 많이 있을 수 있다.
예를 들어, 복수의 서브 타겟 영역들 각각에 대한 관심 픽셀들의 픽셀 값의 평균 값이 오브젝트 센싱 값으로 결정될 수 있다. 다른 예로, 복수의 서브 타겟 영역들 각각에 대한 관심 픽셀들의 개수가 오브젝트 센싱 값으로 결정될 수 있다.
도 14는 일 예에 따른 미리 설정된 동작을 수행하는 방법의 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 도 10을 참조하여 전술된 단계(1020)는 아래의 단계들(1410 및 1420)을 포함할 수 있다.
단계(1410)에서, 전자 장치(200)는 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작으로서 차량의 사용자에게 알람을 출력할 수 있다. 예를 들어, 알람은 소리 및 영상 중 적으로 하나를 통해 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 차량 내부의 계기판의 디스플레이를 통해 알람을 출력할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(200)는 차량의 HUD(head up display)를 통해 알람을 출력할 수 있다. HUD를 통해 출력되는 알람에 대해 아래에서 도 15를 참조하여 상세히 설명된다.
단계(1420)에서, 전자 장치(200)는 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작으로서 차량의 운행 방향 및 운행 속도 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
일 측면에 따르면, 차량이 차로를 변경하는 도중에 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 것으로 결정된 경우, 차량이 원래의 차로로 돌아가도록 차량의 운행 방향을 제어할 수 있다.
도 15는 일 예에 따른 차량의 HUD를 통해 출력되는 알람을 도시한다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 사용자의 주의를 환기시키기 위해 HUD를 통해 알람으로서 그래픽 또는 애니메이션의 영상(1500)을 출력할 수 있다. 예를 들어, 차량(1510)의 타겟 영역(1511)에 대한 사용자의 주의가 요구되는 상황에서 타겟 영역(1511)에 다른 차량(1520)이 존재하는 경우, 알람으로서 영상(1500)이 HUD를 통해 출력될 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따른 차량을 제어하는 방법의 흐름도이다.
아래의 단계들은 도 2를 참조하여 전술된 전자 장치(200)에 의해 수행된다.
단계(1610)에서, 전자 장치(200)는 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성한다. 단계(1610)에 대한 설명은 도 3을 참조하여 전술된 단계(310)에 대한 설명으로 대체될 수 있다.
단계(1620)에서, 전자 장치(200)는 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성한다. 단계(1620)에 대한 설명은 도 3을 참조하여 전술된 단계(320)에 대한 설명으로 대체될 수 있다.
단계(1630)에서, 전자 장치(200)는 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성한다. 단계(1630)에 대한 설명은 도 3을 참조하여 전술된 단계(330)에 대한 설명으로 대체될 수 있다.
단계(1640)에서, 전자 장치(200)는 깊이 이미지에 기초하여 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 기준 이미지 상에서 결정한다. 단계(1640)에 대한 설명은 도 3을 참조하여 전술된 단계(340)에 대한 설명으로 대체될 수 있다.
단계(1650)에서, 전자 장치(200)는 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정한다. 단계(1650)에 대한 설명은 도 10을 참조하여 전술된 단계(1010)에 대한 설명으로 대체될 수 있다.
단계(1660)에서, 전자 장치(200)는 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행함으로써 차량을 제어한다. 단계(1660)에 대한 설명은 도 10을 참조하여 전술된 단계(1020)에 대한 설명으로 대체될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
200: 전자 장치
210: 통신부
220: 프로세서
230: 메모리

Claims (23)

  1. 전자 장치에 의해 수행되는, 그래픽 객체 출력 방법은,
    차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성하는 단계;
    상기 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 상기 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 단계;
    상기 깊이 이미지에 기초하여 상기 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 상기 기준 이미지 상에서 결정하는 단계; 및
    상기 타겟 영역을 나타내는 그래픽 객체를 디스플레이를 통해 출력하는 단계
    를 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제2 이미지는 상기 카메라가 상기 제1 이미지를 생성한 이후에 생성한 다음 이미지인,
    그래픽 객체 출력 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 깊이 이미지를 생성하는 단계는,
    상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 간의 변환 관계를 계산하는 단계;
    상기 변환 관계에 기초하여 상기 제1 이미지를 기준으로 서로 다른 깊이 값들을 갖는 복수의 가상 평면들을 설정하는 단계;
    상기 제1 이미지 및 상기 제1 이미지에 대한 상기 복수의 가상 평면들 각각의 호모그래피(homography)에 기초하여 상기 복수의 가상 평면들에 대응하는 복수의 가상 이미지들을 생성하는 단계;
    상기 제1 이미지 내의 타겟 픽셀에 대응하는 상기 복수의 가상 이미지들 각각 내의 매칭 픽셀들에 대한 매칭 비용들을 계산하는 단계;
    상기 매칭 비용들에 기초하여 최종 매칭 픽셀을 결정하는 단계;
    상기 최종 매칭 픽셀을 포함하는 상기 복수의 가상 이미지들 중 타겟 가상 이미지의 깊이 값을 상기 타겟 픽셀의 타겟 깊이 값으로 결정하는 단계; 및
    상기 타겟 깊이 값에 기초하여 상기 깊이 이미지를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 간의 변환 관계를 계산하는 단계는,
    SIFT(scale invariant feature transform) 알고리즘을 이용하여 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 간의 상기 변환 관계를 계산하는 단계; 또는
    PoseNet 모델을 이용하여 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지 간의 상기 변환 관계를 계산하는 단계
    를 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 가상 평면들 중 제1 가상 평면의 제1 호모그래피는 상기 제1 이미지의 외부 파라미터, 제2 이미지의 외부 파라미터 및 상기 제1 가상 평면의 제1 깊이 값에 기초하여 결정되는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 기준 이미지 내의 타겟 픽셀에 대응하는 상기 복수의 가상 이미지들 각각 내의 매칭 픽셀들에 대한 매칭 비용들을 계산하는 단계는,
    SAD(sum of absolute difference) 또는 ZNCC(zero mean normalized cross-correlation)에 기초하여 상기 매칭 비용들을 계산하는 단계
    를 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 영역은 상기 제1 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부에 대응하는 직선 또는 직선 형태의 영역이고,
    상기 그래픽 객체는 상기 직선 또는 상기 직선 형태의 영역을 나타내는 객체인,
    그래픽 객체 출력 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 영역은 상기 제1 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부에 대응하는 2차원 영역이고,
    상기 그래픽 객체는 상기 2차원 영역의 경계를 나타내는 객체인,
    그래픽 객체 출력 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 영역은 상기 제1 이미지가 나타내는 장면 내의 바닥 영역 중 일부를 포함하는 3차원 영역이고,
    상기 그래픽 객체는 상기 3차원 영역의 경계를 나타내는 객체인,
    그래픽 객체 출력 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행하는 단계
    를 더 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 차량의 현재 운행 상황을 결정하는 단계; 및
    상기 현재 운행 상황이 미리 설정된 운행 상황에 대응하는 경우 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계
    를 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 제1 시각에서 상기 타겟 영역 내의 오브젝트 센싱 값을 결정하는 단계;
    상기 제1 시각의 이전 시각에서 결정된 이전 타겟 영역 내의 이전 오브젝트 센싱 값 및 상기 오브젝트 센싱 값 간의 변화량을 계산하는 단계; 및
    상기 변화량이 미리 설정된 임계 값 이상인 경우, 오브젝트가 존재하는 것을 결정하는 단계
    를 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행하는 단계는,
    상기 미리 설정된 동작으로서 상기 차량의 사용자에게 알람을 출력하는 단계
    를 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행하는 단계는,
    상기 미리 설정된 동작으로서 상기 차량의 운행 방향 또는 운행 속도 중 적어도 하나를 제어하는 단계
    를 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 디스플레이는 상기 차량의 사이드 미러에 포함되고,
    상기 그래픽 객체는 상기 사이드 미러에 나타나는 장면 상에 오버레이되는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 영역을 나타내는 그래픽 객체를 디스플레이를 통해 출력하는 단계는,
    상기 그래픽 객체가 오버레이된 상기 기준 이미지를 상기 디스플레이를 통해 출력하는 단계
    를 포함하는,
    그래픽 객체 출력 방법.
  17. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제16항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  18. 전자 장치는,
    그래픽 객체를 출력하는 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은,
    차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성하는 단계;
    상기 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 상기 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 단계;
    상기 깊이 이미지에 기초하여 상기 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 상기 기준 이미지 상에서 결정하는 단계; 및
    상기 타겟 영역을 나타내는 그래픽 객체를 디스플레이를 통해 출력하는 단계
    를 수행하는,
    전자 장치.
  19. 전자 장치에 의해 수행되는, 차량 제어 방법은,
    차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성하는 단계;
    상기 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 상기 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 단계;
    상기 깊이 이미지에 기초하여 상기 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 상기 기준 이미지 상에서 결정하는 단계;
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행함으로써 상기 차량을 제어하는 단계
    를 포함하는,
    차량 제어 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 차량의 현재 운행 상황을 결정하는 단계; 및
    상기 현재 운행 상황이 미리 설정된 운행 상황에 대응하는 경우 상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계
    를 포함하는,
    차량 제어 방법.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 제1 시각에서 상기 타겟 영역 내의 오브젝트 센싱 값을 결정하는 단계;
    상기 제1 시각의 이전 시각에서 결정된 이전 타겟 영역 내의 이전 오브젝트 센싱 값 및 상기 오브젝트 센싱 값 간의 변화량을 계산하는 단계; 및
    상기 변화량이 미리 설정된 임계 값 이상인 경우, 오브젝트가 존재하는 것을 결정하는 단계
    를 포함하는,
    차량 제어 방법.
  22. 하드웨어와 결합되어 제19항 내지 제21항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  23. 전자 장치는,
    차량을 제어하는 프로그램이 기록된 메모리; 및
    상기 프로그램을 수행하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로그램은,
    차량의 일 측에 설치된 카메라를 이용하여 제1 시각에 대한 제1 이미지를 생성하는 단계;
    상기 카메라를 이용하여 제2 시각에 대한 제2 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제1 이미지 및 제2 이미지 중 기준 이미지로서의 상기 제1 이미지에 대한 깊이 이미지를 생성하는 단계;
    상기 깊이 이미지에 기초하여 상기 차량의 위치와 연관된 타겟 영역을 상기 기준 이미지 상에서 결정하는 단계;
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 타겟 영역 내에 오브젝트가 존재하는 경우, 미리 설정된 동작을 수행함으로써 상기 차량을 제어하는 단계
    를 수행하는,
    전자 장치.
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