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하나의 일안 카메라를 이용하여 자동차 주변의 장애물의 영상을 획득하는 단계와;상기 영상으로부터 거리 기반 코스트 맵과 색상 기반 코스트 맵, 에지 기반 코스트 맵을 생성하는 단계와;상기 거리 기반 코스트 맵과 상기 색상 기반 코스트 맵, 상기 에지 기반 코스트 맵을 통합하고, 상기 통합된 최종 코스트 맵으로부터 상기 장애물의 높이를 추정하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 거리 기반 코스트 맵을 생성하는 단계는,상기 특징점들을 연결하여 복수의 들로네(Delaunay) 삼각형을 생성하고, 상기 복수의 들로네 삼각형 각각의 세 꼭지점이 생성하는 평면의 방정식을 이용하여 거리 정보의 인터폴레이션을 수행하는 단계와;상기 인터폴레이션 결과로부터 상기 복수의 들로네 삼각형 각각에 포함되는 픽셀들의 디스패리티를 추정하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 색상 기반 코스트 맵을 생성하는 단계는,상기 변환된 영상에서 색상 유사도 측정을 원하는 영역을 설정하고, 상기 영역 내에 존재하는 모든 특징점들과의 색상 유사도를 측정하여 가장 큰 색상 유사도 값을 최종 색상 유사도로 선택하는 단계와;상기 변환된 상기 색상 유사도 계산 결과로부터 색상 유사도 합의 차이를 계산하여 상기 색상 기반 코스트 맵을 생성하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 에지 기반 코스트 맵을 생성하는 단계는,상기 변환된 영상으로부터 에지 검출을 수행하는 단계와;상기 에지 검출의 결과를 대상으로 거리 변환을 수행하여 에지에 근접할 수록 낮은 값을 갖도록 변경하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 최종 코스트 맵이 아래의 식 6으로 표현되는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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하나의 일안 카메라를 이용하여 자동차 주변의 장애물의 영상을 획득하는 단계와;상기 영상에서 대응점의 3차원 위치를 복원하는 단계와;이전에 복원된 3차원 대응점들과 현재 복원된 3차원 대응점들의 상대적 위치 관계에 기초하여 상기 이전에 복원된 3차원 대응점들과 상기 현재 복원된 3차원 대응점들을 통합하는 단계와;상기 대응점의 3차원 복원을 통해 얻은 깊이 값에 상기 일안 카메라의 이동에 의해 형성되는 가상의 베이스라인 값을 적용하여 디스패리티 값을 계산하는 단계와;상기 디스패리티 값에 기초하여 상기 장애물의 경계를 추정하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 6 항에 있어서,상기 디스패리티 값을 계산하는 단계에서 다음의 식 1을 통해 상기 디스패리티 값을 계산하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 6 항에 있어서,상기 일안 카메라의 화각이 미리 설정된 화각 이상의 광각일 때 u축을 다음의 식 2를 통해 입사각축(θu)으로 변경하는 단계를 더 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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하나의 일안 카메라를 이용하여 자동차 주변의 장애물의 영상을 획득하는 단계와;상기 영상에서 대응점의 3차원 위치를 복원하고, 상기 대응점의 3차원 복원을 통해 얻은 깊이 값에 상기 일안 카메라의 이동에 의해 형성되는 가상의 베이스라인 값을 적용하여 디스패리티 값을 계산하며, 상기 디스패리티 값에 기초하여 상기 장애물의 경계를 추정하는 단계와;상기 영상으로부터 거리 기반 코스트 맵과 색상 기반 코스트 맵, 에지 기반 코스트 맵을 생성하고, 상기 거리 기반 코스트 맵과 상기 색상 기반 코스트 맵, 상기 에지 기반 코스트 맵을 이용하여 상기 장애물의 높이를 추정하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 9 항에 있어서,상기 디스패리티 값을 계산하는 단계에서 다음의 식 1을 통해 상기 디스패리티 값을 계산하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 9 항에 있어서,상기 일안 카메라의 화각이 미리 설정된 화각 이상의 광각일 때 u축을 다음의 식 2를 통해 입사각축(θu)으로 변경하는 단계를 더 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 9 항에 있어서, 상기 거리 기반 코스트 맵을 생성하는 단계는,상기 특징점들을 연결하여 복수의 들로네(Delaunay) 삼각형을 생성하고, 상기 복수의 들로네 삼각형 각각의 세 꼭지점이 생성하는 평면의 방정식을 이용하여 거리 정보의 인터폴레이션을 수행하는 단계와;상기 인터폴레이션 결과로부터 상기 복수의 들로네 삼각형 각각에 포함되는 픽셀들의 디스패리티를 추정하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 9 항에 있어서, 상기 색상 기반 코스트 맵을 생성하는 단계는,상기 변환된 영상에서 색상 유사도 측정을 원하는 영역을 설정하고, 상기 영역 내에 존재하는 모든 특징점들과의 색상 유사도를 측정하여 가장 큰 색상 유사도 값을 최종 색상 유사도로 선택하는 단계와;상기 변환된 상기 색상 유사도 계산 결과로부터 색상 유사도 합의 차이를 계산하여 상기 색상 기반 코스트 맵을 생성하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 9 항에 있어서, 상기 에지 기반 코스트 맵을 생성하는 단계는,상기 변환된 영상으로부터 에지 검출을 수행하는 단계와;상기 에지 검출의 결과를 대상으로 거리 변환을 수행하여 에지에 근접할 수록 낮은 값을 갖도록 변경하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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제 9 항에 있어서, 상기 최종 코스트 맵이 아래의 식 6으로 표현되는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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하나의 일안 카메라를 이용하여 자동차 주변의 장애물의 영상을 획득하는 단계와;상기 영상에서 대응점의 3차원 위치를 복원하고, 상기 대응점의 3차원 복원을 통해 얻은 깊이 값에 상기 일안 카메라의 이동에 의해 형성되는 가상의 베이스라인 값을 적용하여 디스패리티 값을 계산하며, 상기 디스패리티 값에 기초하여 상기 장애물의 경계를 추정하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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하나의 일안 카메라를 이용하여 자동차 주변의 장애물의 영상을 획득하는 단계와;상기 영상으로부터 거리 기반 코스트 맵과 색상 기반 코스트 맵, 에지 기반 코스트 맵을 생성하고, 상기 거리 기반 코스트 맵과 상기 색상 기반 코스트 맵, 상기 에지 기반 코스트 맵을 이용하여 상기 장애물의 높이를 추정하는 단계를 포함하는 자동차 주변의 장애물 검출 방법
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