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차량 운전 중 운전자의 졸음 운전 방지 장치에 있어서, 운전자의 얼굴을 촬영하는 카메라부; 상기 카메라부에 의해 촬영된 얼굴로부터 눈동자 영역 데이터를 검출하는 이미지 검출부; 상기 이미지 검출부에 의해 검출된 눈동자가 정상상태인 경우 저장하는 저장부; 및 상기 카메라부, 상기 이미지 검출부, 상기 저장부를 제어하여, 상기 이미지 검출부로부터 보내오는 졸음상태의 눈동자 영역 데이터를 상기 저장부의 정상상태의 눈동자 영역 데이터와 비교하여 졸음여부판단결과를 출력하는 제어부를 포함하며, 상기 제어부는 촬영된 운전자의 얼굴로부터 할라이크 특징(Haar-like feature)을 이용하여 운전자 눈동자 영역을 검출하고, 아다부스트(AdaBoost) 학습알고리즘을 이용하여 검출된 눈동자 영역의 판단율을 높이고, 검출된 눈동자의 이진화 및 대칭성 판단을 통하여 눈동자 크기 및 원형도에 근거하여 졸음 운전을 판단하는 것을 특징으로 하는 운전자 눈동자 검출을 이용한 졸음 운전 방지 장치
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차량 운전 중 운전자의 졸음 운전 방지 장치에 있어서, 운전자의 얼굴을 촬영하는 카메라부; 상기 카메라부에 의해 촬영된 얼굴로부터 눈동자 영역 데이터를 검출하는 이미지 검출부; 상기 이미지 검출부에 의해 검출된 눈동자가 정상상태인 경우 저장하는 저장부; 및 상기 카메라부, 상기 이미지 검출부, 상기 저장부를 제어하여, 상기 이미지 검출부로부터 보내오는 졸음상태의 눈동자 영역 데이터를 상기 저장부의 정상상태의 눈동자 영역 데이터와 비교하여 졸음여부판단결과를 출력하는 제어부를 포함하며, 상기 제어부는 상기 촬영된 운전자의 얼굴로부터 눈동자 영역 데이터를 검출하기 전에, 할라이크 특징(Haar-like feature)을 이용하여 얼굴 영역 데이터를 검출하고, 아다부스트(AdaBoost) 학습알고리즘을 이용하여 검출된 얼굴 영역의 판단율을 높이고, 그 검출된 얼굴 영역 데이터로부터 상기 눈동자 영역 데이터를 검출하는 것을 특징으로 하는 운전자 눈동자 검출을 이용한 졸음 운전 방지 장치
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제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 제어부는 RGB 컬러공간 영상을 이용하는 대신 명도값을 따로 검출하기에 용이한 Lab 컬러공간영상으로 변환하고, 명도값은 실제 조명의 상태와는 차이가 있기 때문에, 실제 조명의 상태에 맞게 변환하고자 메디안 필터링(Median Filtering)을 적용하여, 이런 일련의 과정을 통해 검출된 조명에 역상을 취하여 원 이미지와 합성함으로써 조명의 편차값을 줄이는 조명 보정을 수행하는 것을 특징으로 운전자 눈동자 검출을 이용한 졸음 운전 방지 장치
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제2항 또는 제3항에 있어서, 상기 제어부는 임계치로 이진화된 영상에서 사용되는 방식으로써 순차적으로 인접 픽셀들을 검색, 인접한 같은 픽셀들로 구성된 영역에 같은 라벨을 붙이는 라벨링 기법을 사용하여 붙여진 라벨값에 따라 영역이 나눠지고, 나눠진 영역의 특징에 따라 특정 라벨(Label)을 선택하고, 다른 라벨들을 제거함으로써 검출하고자 하는 눈동자 영역 외의 다른 노이즈 영역을 제거하는 라벨링을 수행하는 것을 특징으로 운전자 눈동자 검출을 이용한 졸음 운전 방지 장치
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차량 운전 중 운전자의 졸음 운전 방지 방법에 있어서, 운전자의 얼굴을 촬영하는 얼굴촬영단계(S200); 상기 얼굴촬영단계에서 촬영된 얼굴 데이터로부터 얼굴영역을 검출하는 얼굴영역 검출단계(S210); 상기 검출된 얼굴 영역으로부터 눈동자 영역 데이터를 검출하는 눈동자 영역 데이터 검출하여, 상기 검출된 눈동자가 정상상태인 경우 저장하는 눈동자 영역 데이터 검출 및 저장단계(S220); 상기 눈동자 영역 데이터 검출 및 저장단계(S220)에서 상기 정상상태 눈동자 영역 데이터를 저장하면, 상기 얼굴영역 검출단계(S210)로부터 졸음상태의 눈동자 영역 데이터를 검출하는 단계(S230), 상기 졸음상태 눈동자 영역 데이터와 상기 저장된 정상상태의 눈동자 영역 데이터와 비교하여 졸음여부판단결과를 출력하는 졸음판단단계(S240)를 포함하며, 상기 졸음판단단계(S240)는 상기 촬영된 운전자의 얼굴로부터 할라이크 특징(Haar-like feature)을 이용하여 운전자 눈동자 영역을 검출하고, 아다부스트(AdaBoost) 학습알고리즘을 이용하여 검출된 눈동자 영역의 판단율을 높이고, 검출된 눈동자의 이진화 및 대칭성 판단을 통하여 눈동자 크기 및 원형도에 근거하여 졸음 운전을 판단하는 것을 특징으로 하는 운전자 눈동자 검출을 이용한 졸음 운전 방지 방법
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차량 운전 중 운전자의 졸음 운전 방지 방법에 있어서, 운전자의 얼굴을 촬영하는 얼굴촬영단계(S200); 상기 얼굴촬영단계에서 촬영된 얼굴 데이터로부터 얼굴영역을 검출하는 얼굴영역 검출단계(S210); 상기 검출된 얼굴 영역으로부터 눈동자 영역 데이터를 검출하는 눈동자 영역 데이터 검출하여, 상기 검출된 눈동자가 정상상태인 경우 저장하는 눈동자 영역 데이터 검출 및 저장단계(S220); 상기 눈동자 영역 데이터 검출 및 저장단계(S220)에서 상기 정상상태 눈동자 영역 데이터를 저장하면, 상기 얼굴영역 검출단계(S210)로부터 졸음상태의 눈동자 영역 데이터를 검출하는 단계(S230), 상기 졸음상태 눈동자 영역 데이터와 상기 저장된 정상상태의 눈동자 영역 데이터와 비교하여 졸음여부판단결과를 출력하는 졸음판단단계(S240)를 포함하며, 상기 졸음판단단계(S240)는 상기 촬영된 운전자의 얼굴로부터 눈동자 영역 데이터를 검출하기 전에, 할라이크 특징(Haar-like feature)을 이용하여 얼굴 영역 데이터를 검출하고, 아다부스트(AdaBoost) 학습알고리즘을 이용하여 검출된 얼굴 영역의 판단율을 높이고, 그 검출된 얼굴 영역 데이터로부터 상기 눈동자 영역 데이터를 검출하는 것을 특징으로 운전자 눈동자 검출을 이용한 졸음 운전 방지 방법
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제8항 또는 제9항에 있어서, RGB 컬러공간 영상을 이용하는 대신 명도값을 따로 검출하기에 용이한 Lab 컬러공간영상으로 변환하고, 명도값은 실제 조명의 상태와는 차이가 있기 때문에, 실제 조명의 상태에 맞게 변환하고자 메디안 필터링(Median Filtering)을 적용하여, 이런 일련의 과정을 통해 검출된 조명에 역상을 취하여 원 이미지와 합성함으로써 조명의 편차값을 줄이는 조명 보정을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자 눈동자 검출을 이용한 졸음 운전 방지 방법
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제8항 또는 제9항에 있어서, 임계치로 이진화된 영상에서 사용되는 방식으로써 순차적으로 인접 픽셀들을 검색, 인접한 같은 픽셀들로 구성된 영역에 같은 라벨을 붙이는 라벨링 기법을 사용하여 붙여진 라벨값에 따라 영역이 나눠지고, 나눠진 영역의 특징에 따라 특정 라벨(Label)을 선택하고, 다른 라벨들을 제거함으로써 검출하고자 하는 눈동자 영역 외의 다른 노이즈 영역을 제거하는 라벨링을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자 눈동자 검출을 이용한 졸음 운전 방지 방법
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