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차선 인식 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015190399
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 차선 인식 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 차선 인식 장치를 이용한 차선 인식 방법에 있어서, 차량에 설치된 카메라로부터 도로 영상을 입력받는 단계와, 상기 도로 영상으로부터 차선 부분을 포함하는 관심 영역을 설정하는 단계와, 상기 관심 영역으로부터 잡음을 제거하고 이진화하는 단계와, 상기 이진화된 관심 영역 내의 직선 또는 곡선의 라인을 로그-폴라(log-polar) 변환하여 포물선 형태의 라인으로 변환하는 단계와, 상기 로그-폴라 변환된 라인에 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 적용하여 커브 피팅(curve fitting)을 수행하는 단계, 및 상기 커브 피팅된 라인을 역 로그-폴라(inverse log-polar) 변환하는 단계를 포함하는 차선 인식 방법을 제공한다.상기 차선 인식 방법 및 장치에 따르면, 카메라로부터 입력받은 도로 영상을 전처리하고 관심 영역 내의 직선 또는 곡선의 라인을 로그-폴라 변환한 후 RANSAC 알고리즘으로 커브 피팅한 다음 다시 역 로그-폴라 변환하는 것에 의해 도로의 차선 검출 효율을 향상시키고 검출 정확도를 높일 수 있는 이점이 있다.
Int. CL B60W 30/12 (2006.01) B60W 40/02 (2006.01)
CPC B60W 30/12(2013.01) B60W 30/12(2013.01) B60W 30/12(2013.01)
출원번호/일자 1020120017417 (2012.02.21)
출원인 영남대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1333459-0000 (2013.11.20)
공개번호/일자 10-2013-0095967 (2013.08.29) 문서열기
공고번호/일자 (20131126) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.02.21)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 경산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김주영 대한민국 경북 경산시 삼성현로**길 **,
2 서현욱 대한민국 대구 동구
3 오준규 대한민국 경북 경산시 대학로**길 **,
4 안강일 대한민국 대구 남구
5 정성윤 대한민국 경북 경산시 대학로**길 **,
6 임해용 대한민국 대구광역시 수성구
7 장자순 대한민국 대구 수성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 경상북도 경산시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.02.21 수리 (Accepted) 1-1-2012-0139261-21
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.04.25 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.06.10 수리 (Accepted) 9-1-2013-0045995-86
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.06.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0428938-15
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.07.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0599296-19
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.07.03 수리 (Accepted) 1-1-2013-0599298-11
7 등록결정서
Decision to grant		 2013.10.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0705387-22
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.03.10 수리 (Accepted) 4-1-2014-5029868-88
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.03.26 수리 (Accepted) 4-1-2014-5037590-23
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.11.03 수리 (Accepted) 4-1-2017-5175631-14
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5220555-67
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
차선 인식 장치를 이용한 차선 인식 방법에 있어서,차량에 설치된 카메라로부터 도로 영상을 입력받는 단계;상기 도로 영상으로부터 차선 부분을 포함하는 관심 영역을 설정하는 단계;상기 관심 영역으로부터 잡음을 제거하고 이진화하는 단계;상기 이진화된 관심 영역 내의 직선 또는 곡선의 라인을 로그-폴라(log-polar) 변환하여 포물선 형태의 라인으로 변환하는 단계;상기 로그-폴라 변환된 라인에 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 적용하여 커브 피팅(curve fitting)을 수행하는 단계; 및상기 커브 피팅된 라인을 역 로그-폴라(inverse log-polar) 변환하는 단계를 포함하며, 상기 관심 영역으로부터 잡음을 제거하고 이진화하는 단계는,상기 관심 영역으로부터 잡음을 제거하는 단계;상기 관심 영역보다 작은 크기의 서브 영역을 화소 단위로 이동시키면서, 상기 서브 영역 내의 화소들의 밝기값과 상기 서브 영역 밖의 임의 화소들의 밝기값에 대한 평균과 분산 값을 사용하여 인덱스 값을 연산하는 단계;상기 인덱스 값과 기 설정된 임계값을 비교하는 단계; 및상기 인덱스 값이 상기 임계값 이상이면 상기 서브 영역의 중심 화소의 밝기값을 제1 밝기값으로 매칭하고, 상기 인덱스 값이 상기 임계값 미만이면 상기 서브 영역의 중심 화소의 밝기값을 상기 제1 밝기값보다 작은 제2 밝기값으로 매칭하는 단계를 포함하는 차선 인식 방법
2 2
삭제
3 3
청구항 1에 있어서,상기 인덱스 값(Idx)은 아래의 수학식으로 연산되는 차선 인식 방법:,여기서, 로서 상기 서브 영역 내부의 화소들의 밝기값 집합, 로서 상기 서브 영역 외부의 임의 화소들의 밝기값 집합, 는 집합 X의 평균, 는 집합 Y의 평균, 는 집합 X의 분산, 는 집합 Y의 분산을 나타낸다
4 4
청구항 1에 있어서,상기 로그-폴라(log-polar) 변환을 수행하는 단계는,상기 이진화된 관심 영역 내의 직교 좌표계를 갖는 (x,y) 좌표를 아래의 수학식과 같은 로그-폴라 좌표계를 갖는 (u,υ) 좌표로 변환하는 차선 인식 방법:여기서, (x0, y0)는 상기 직교 좌표계의 임의의 한 점 위치로서 상기 관심 영역의 가장 하단 부분의 중심 위치에 대응되는 좌표이고, M은 변환 스케일을 나타낸다
5 5
청구항 1에 있어서,상기 커브 피팅을 수행하는 단계는,최소 자승법을 이용한 큐빅 B 스플라인(cubic B-Spline) 방법을 사용하는 차선 인식 방법
6 6
차량에 설치된 카메라로부터 도로 영상을 입력받는 영상 입력부;상기 도로 영상으로부터 차선 부분을 포함하는 관심 영역을 설정하는 관심영역 설정부;상기 관심 영역으로부터 잡음을 제거하고 이진화하는 전처리부;상기 이진화된 관심 영역 내의 직선 또는 곡선의 라인을 로그-폴라(log-polar) 변환하여 포물선 형태의 라인으로 변환하는 로그폴라 변환부;상기 로그-폴라 변환된 라인에 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 적용하여 커브 피팅(curve fitting)을 수행하는 커브 피팅부; 및상기 커브 피팅된 라인을 역 로그-폴라(inverse log-polar) 변환하는 역 로그폴라 변환부를 포함하며,상기 전처리부는,상기 관심 영역으로부터 잡음을 제거하는 잡음 제거부;상기 관심 영역보다 작은 크기의 서브 영역을 화소 단위로 이동시키면서, 상기 서브 영역 내의 화소들의 밝기값과 상기 서브 영역 밖의 임의 화소들의 밝기값에 대한 평균과 분산 값을 사용하여 인덱스 값을 연산하는 인덱스 연산부;상기 인덱스 값과 기 설정된 임계값을 비교하는 비교부; 및상기 인덱스 값이 상기 임계값 이상이면 상기 서브 영역의 중심 화소의 밝기값을 제1 밝기값으로 매칭하고, 상기 인덱스 값이 상기 임계값 미만이면 상기 서브 영역의 중심 화소의 밝기값을 상기 제1 밝기값보다 작은 제2 밝기값으로 매칭하는 이진화부를 포함하는 차선 인식 장치
7 7
삭제
8 8
청구항 6에 있어서,상기 인덱스 값(Idx)은 아래의 수학식으로 연산되는 차선 인식 장치:,여기서, 로서 상기 서브 영역 내부의 화소들의 밝기값 집합, 로서 상기 서브 영역 외부의 임의 화소들의 밝기값 집합, 는 집합 X의 평균, 는 집합 Y의 평균, 는 집합 X의 분산, 는 집합 Y의 분산을 나타낸다
9 9
청구항 6에 있어서,상기 로그폴라 변환부는,상기 이진화된 관심 영역 내의 직교 좌표계를 갖는 (x,y) 좌표를 아래의 수학식과 같은 로그-폴라 좌표계를 갖는 (u,υ) 좌표로 변환하는 차선 인식 장치:여기서, (x0, y0)는 상기 직교 좌표계의 임의의 한 점 위치로서 상기 관심 영역의 가장 하단 부분의 중심 위치에 대응되는 좌표이고, M은 변환 스케일을 나타낸다
10 10
청구항 6에 있어서,상기 커브 피팅부는,최소 자승법을 이용한 큐빅 B 스플라인(cubic B-Spline) 방법을 사용하는 차선 인식 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 영남대학교 산학협력단 기술혁신사업(산업원천기술개발사업) LED-IT융합산업화연구센터 지원사업