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차량에 탑재된 카메라를 통해 촬영되는 영상정보에 대해 중복 영상을 추출하는 중복 영상 추출부와,상기 차량의 상태정보와 지도 좌표계를 기준으로 동일한 차량 자세를 갖는 영상을 필터링하는 필터링부와,상기 필터링부에서 필터링되는 영상 내에서 객체를 추출하는 객체 추출부와,상기 객체 추출부에서 추출되는 객체에서 정적 객체를 분리하는 객체 분리부와,상기 객체 분리부에서 분리되는 정적 객체에 대한 탑재 부정합 각도를 예측하는 부정합 각도 예측부를 포함하고,상기 부정합 각도 예측부는,상기 차량의 센서를 이용하여 제1 시점(t) 내지 제2 시점(t+1) 동안 상기 정적 객체가 상기 제1 시점(t)의 차량 좌표계를 기준으로 이동한 거리를 측정하고,제1 시점(t)의 영상 내지 제2 시점(t+1)의 영상을 이용하여 상기 정적 객체가 제1 시점(t) 내지 제2 시점(t+1) 동안 상기 제1 시점(t)의 카메라 좌표계를 기준으로 이동한 거리를 측정하며, 상기 차량 좌표계를 기준으로 이동한 거리와 상기 카메라 좌표계를 기준으로 이동한 거리 간의 관계를 탑재 부정합 각도 파라미터로 편미분하여 선형화시킨 후, 최소 제곱법으로 탑재 부정합 각도의 값을 예측하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치
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제 1 항에 있어서,상기 객체 추출부는, 도로 시설물에 대한 영상정보를 사용하여 상기 정적 객체를 분리하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치
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제 1 항에 있어서,상기 객체 추출부는, 트래킹되는 객체가 존재할 경우에 트래킹 시간 대의 예측되는 객체 위치를 활용하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치
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제 3 항에 있어서,상기 객체 분리부에서 분리되는 정적 객체는, 상기 트래킹되는 객체의 리스트에 저장되거나 갱신되는차량용 카메라 캘리브레이션 장치
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제 1 항에 있어서,상기 부정합 각도 예측부는, 상기 객체 분리부에서 분리되는 정적 객체의 임의의 위치에서의 카메라 왜곡을 제거하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치
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삭제
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제 1 항에 있어서,상기 객체의 차량 좌표계 기준 좌표는, 임의의 시간에서의 카메라 좌표계에 따른 상기 객체의 상대적 좌표와, 상기 차량의 좌표계 원점에서 상기 카메라의 좌표계 원점까지의 거리를 더한 값인 것을 특징으로 하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치
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제 7 항에 있어서,상기 차량의 제1 시점(t)에서 제2 시점(t+1) 사이의 3차원 좌표는, 상기 객체의 차량 좌표계 기준 좌표와, 상기 차량이 상기 제1 시점(t)에서 제2 시점(t+1) 동안 상기 제1 시점(t)의 차량 좌표계를 기준으로 이동한 거리를 더한 값인 것을 특징으로 하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치
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제 8 항에 있어서,상기 차량의 제1 시점(t)에서 제2 시점(t+1) 사이의 3차원 좌표는, 상기 지도 좌표계를 기준으로 동일한 차량 자세를 갖는 경우의 좌표인 것을 특징으로 하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치
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제 1 항에 있어서,상기 영상정보 및 차량의 상태정보는, 기 설정된 시간 동안 상기 차량용 카메라 캘리브레이션 장치 내에 임시 저장되는차량용 카메라 캘리브레이션 장치
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차량에 탑재된 카메라를 통해 촬영되는 영상정보에 대해 중복 영상을 추출하는 과정과,상기 차량의 상태정보와 지도 좌표계를 기준으로 동일한 차량 자세를 갖는 영상을 필터링하는 과정과,필터링된 영상 내에서 객체를 추출하는 과정과,추출된 객체에서 정적 객체를 분리하는 과정과,분리된 정적 객체를 이용한 카메라 탑재 부정합 각도를 예측하는 과정을 포함하고,상기 부정합 각도를 예측하는 과정은,상기 차량의 센서를 이용하여 제1 시점(t) 내지 제2 시점(t+1) 동안 상기 정적 객체가 상기 제1 시점(t)의 차량 좌표계를 기준으로 이동한 거리를 측정하고,제1 시점(t)의 영상 내지 제2 시점(t+1)의 영상을 이용하여 상기 정적 객체가 제1 시점(t) 내지 제2 시점(t+1) 동안 상기 제1 시점(t)의 카메라 좌표계를 기준으로 이동한 거리를 측정하며, 상기 차량 좌표계를 기준으로 이동한 거리와 상기 카메라 좌표계를 기준으로 이동한 거리 간의 관계를 탑재 부정합 각도 파라미터로 편미분하여 선형화시킨 후, 최소 제곱법으로 탑재 부정합 각도의 값을 예측하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법
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제 11 항에 있어서,상기 객체를 추출하는 과정은, 도로 시설물에 대한 영상정보를 활용하는 기법이 적용되는 것을 특징으로 하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법
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제 11 항에 있어서,상기 객체를 추출하는 과정은, 트래킹되는 객체가 존재할 경우에 트래킹 시간 대의 예측되는 객체 위치를 활용하는 과정을 포함하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법
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제 13 항에 있어서,상기 캘리브레이션 방법은,상기 트래킹되는 객체의 리스트에 상기 정적 객체를 저장하는 과정과,상기 트래킹되는 객체의 리스트에 상기 정적 객체를 갱신되는 과정을 더 포함하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법
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제 11 항에 있어서,상기 탑재 부정합 각도를 예측하는 과정은, 상기 분리된 정적 객체의 임의의 위치에서의 카메라 왜곡을 제거하는 과정을 포함하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법
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삭제
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제 11 항에 있어서,상기 탑재 부정합 각도를 예측하는 과정은,임의의 시간에서의 카메라 좌표계에 따른 상기 객체의 상대적 좌표와, 상기 차량의 좌표계 원점에서 상기 카메라의 좌표계 원점까지의 거리를 더하여 상기 객체의 차량 좌표계 기준 좌표를 구하는 과정을 포함하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법
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제 17 항에 있어서,상기 탑재 부정합 각도를 예측하는 과정은,상기 객체의 차량 좌표계 기준 좌표와, 상기 차량이 상기 제1 시점(t)에서 제2 시점(t+1) 동안 상기 제1 시점(t)의 차량 좌표계를 기준으로 이동한 거리를 더하여 상기 차량의 제1 시점(t)에서 제2 시점(t+1) 사이의 3차원 좌표를 구하는 과정을 포함하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법
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제 18 항에 있어서,상기 차량의 제1 시점(t)에서 제2 시점(t+1) 사이의 3차원 좌표는, 상기 지도 좌표계를 기준으로 동일한 차량 자세를 갖는 경우의 좌표인 것을 특징으로 하는차량용 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법
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제 11 항에 있어서,상기 영상정보 및 차량의 상태정보는, 기 설정된 시간 동안 상기 차량용 카메라 캘리브레이션 장치 내에 임시 저장되는차량용 카메라 캘리브레이션 장치의 캘리브레이션 방법
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