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장애물을 인식하고자 하는 목표 영상과, 상기 목표 영상 이전에 촬영된 비교 영상으로부터 차영상을 산출하는 차영상 산출부;상기 산출된 차영상의 경계정보를 이용하여 장애물이 존재하는 것으로 추정되는 장애물 영역을 추출하는 장애물 영역 추출부;상기 추출된 장애물 영역의 영상 정보를 분석하여 장애물의 이동속도, 이동방향을 산출하고, 카메라의 기준 위치로부터 상기 장애물의 위치를 산출하는 장애물 영역정보 산출부; 및상기 장애물의 이동속도, 이동방향, 위치 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 장애물의 위험 등급을 평가하는 위협 장애물 판단부를 포함하고,상기 위협 장애물 판단부는,기 설정된 임계 거리 내에 장애물이 위치하는지 여부, 상기 장애물의 이동속도, 상기 장애물의 이동방향을 고려하여 상기 장애물의 위험등급을 위협 장애물, 관심 장애물, 무관심 장애물로 분류하고,상기 장애물이 상기 임계 거리 이내에 있고 상기 카메라의 기준 위치 방향으로 이동하는 장애물이거나, 혹은 상기 장애물이 상기 임계 거리 이외에 있고 상기 카메라의 기준 위치 방향으로 기 설정된 임계 속도 이상의 속도로 이동하는 장애물을 위협 장애물로 분류하고, 상기 장애물이 상기 임계 거리 이내에 있고, 상기 카메라의 기준 위치 방향으로 이동하지 않거나, 혹은 상기 카메라의 기준 위치 방향으로 이동하더라도 상기 임계 속도 미만의 속도로 이동하는 장애물을 관심 장애물로 분류하고, 그 이외의 장애물은 무관심 장애물로 분류하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출장치
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제1항에 있어서, 상기 차영상 산출부는, 상기 목표 영상과, 상기 비교 영상에서 동일한 위치에 해당되는 화소의 명도 값 차이를 연산하고, 상기 명도 값 차이의 절대 값을 기 설정된 임계 값과 비교하여, 상기 목표 영상 및 상기 비교 영상 각각에 대한 그레이 스케일 영상으로부터 상기 임계 값에 대한 이진화된 이진영상을 생성하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출장치
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제2항에 있어서, 상기 차영상 산출부는,상기 명도 값 차이의 절대 값이 기 설정된 임계 값보다 큰 화소의 집합을 연결하여 경계정보를 산출하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출장치
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제1항에 있어서, 상기 장애물 영역 추출부는,상기 산출된 차영상에 대하여 가상 윈도우를 이동시켜가며, 상기 가상 윈도우 내의 영역에 대한 화소 별 이진 값을 합산하며, 상기 가상 윈도우 내의 영역에 대한 화소 별 이진 값의 합이 최대가 되는 가상 윈도우 영역을 장애물 영역으로 추출하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출장치
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제1항에 있어서, 상기 장애물 영역정보 산출부는, 상기 장애물 영역 내에서 산출된 경계영역에 해당하는 화소의 명도 값의 차이가 양(+)의 값을 가지는 방향으로 상기 장애물의 이동방향을 산출하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출장치
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제1항에 있어서, 상기 장애물 영역정보 산출부는, 상기 장애물 영역 내에서 산출된 경계영역의 너비를 기 설정된 비율로 스케일링하여 계산된 장애물의 이동거리와, 카메라의 초당 프레임 수를 이용하여 상기 장애물의 이동속도를 산출하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출장치
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장애물을 인식하고자 하는 목표 영상과, 상기 목표 영상 이전에 촬영된 비교 영상으로부터 차영상을 산출하는 단계;상기 산출된 차영상의 경계정보를 이용하여 장애물이 존재하는 것으로 추정되는 장애물 영역을 추출하는 단계;상기 추출된 장애물 영역의 영상 정보를 분석하여 장애물의 이동속도, 이동방향을 산출하고, 카메라의 기준 위치로부터 상기 장애물의 위치를 산출하는 단계; 및상기 장애물의 이동속도, 이동방향, 위치 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 장애물의 위험 등급을 평가하는 단계를 포함하고,상기 장애물의 위험 등급을 평가하는 단계는,기 설정된 임계 거리 내에 장애물이 위치하는지 여부, 상기 장애물의 이동속도, 상기 장애물의 이동방향을 고려하여 상기 장애물의 위험등급을 위협 장애물, 관심 장애물, 무관심 장애물로 분류하고,상기 장애물이 상기 임계 거리 이내에 있고 상기 카메라의 기준 위치 방향으로 이동하는 장애물이거나, 혹은 상기 장애물이 상기 임계 거리 이외에 있고 상기 카메라의 기준 위치 방향으로 기 설정된 임계 속도 이상의 속도로 이동하는 장애물을 위협 장애물로 분류하는 단계와, 상기 장애물이 상기 임계 거리 이내에 있고, 상기 카메라의 기준 위치 방향으로 이동하지 않거나, 혹은 상기 카메라의 기준 위치 방향으로 이동하더라도 상기 임계 속도 미만의 속도로 이동하는 장애물을 관심 장애물로 분류하는 단계와, 그 이외의 장애물은 무관심 장애물로 분류하는 단계를 포함하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출방법
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제9항에 있어서, 상기 차영상을 산출하는 단계는,상기 목표 영상과, 상기 비교 영상에서 동일한 위치에 해당되는 화소의 명도 값 차이를 연산하는 단계와, 상기 명도 값 차이의 절대 값을 기 설정된 임계 값과 비교하여, 상기 목표 영상 및 상기 비교 영상 각각에 대한 그레이 스케일 영상으로부터 상기 임계 값에 대한 이진화된 이진영상을 생성하는 단계와, 상기 명도 값 차이의 절대 값이 기 설정된 임계 값보다 큰 화소의 집합을 연결하여 경계정보를 산출하는 단계를 포함하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출방법
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제9항에 있어서, 상기 장애물 영역을 추출하는 단계는,상기 산출된 차영상에 대하여 가상 윈도우를 이동시켜가며, 상기 가상 윈도우 내의 영역에 대한 화소 별 이진 값을 합산하는 단계와,상기 가상 윈도우 내의 영역에 대한 화소 별 이진 값의 합이 최대가 되는 가상 윈도우 영역을 장애물 영역으로 추출하는 단계를 포함하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출방법
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제9항에 있어서, 상기 장애물의 이동방향을 산출하는 단계는,상기 장애물 영역 내에서 산출된 경계영역에 해당하는 화소의 명도 값의 차이가 양(+)의 값을 가지는 방향으로 상기 장애물의 이동방향을 산출하는 단계를 포함하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출방법
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제9항에 있어서, 상기 장애물의 이동속도를 산출하는 단계는,상기 장애물 영역 내에서 산출된 경계영역의 너비를 기 설정된 비율로 스케일링하여 계산된 장애물의 이동거리와, 카메라의 초당 프레임 수를 이용하여 상기 장애물의 이동속도를 산출하는 단계를 포함하는 것인 차영상을 이용한 장애물 검출방법
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