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다중 노출카메라의 자동(auto), 긴(long), 중간(middle), 그리고 짧은 노출(short exposure)중 긴 노출과 짧은 노출 프레임 영상을 선택하는 전처리 단계;상기 긴 노출 프레임 영상에서 2개 이상의 blob가 뭉쳐서 이진화되는 현상을 최소화시킬 수 있도록 국부 최대값 기반 이진화 방법(Local maximum based Binarization)을 사용하고 라벨링(labeling)하여 후보 영역을 추출하고, 상기 짧은 노출 프레임 영상에서 원거리의 전조등과 후미등이 후보 영역으로 추출될 수 있도록 국부 평균값 기반 이진화 방법(Local Mean based Binarization)을 사용하고 라벨링하여 후보 영역을 추출하는 후보 Blob 추출 단계;짧은 노출 프레임 기반 blob 트래킹을 이용하여 blob의 위치를 예측하고 긴 노출 프레임에서의 예측된 위치에 가장 가까운 위치의 blob를 동일 blob로 간주하여 서로 다른 노출 프레임 영상에서 동일 후보 blob를 찾은 후, 서로 다른 노출 프레임 영상으로부터 동일 후보 blob에 대한 특징 정보를 추출하는 Blob 매칭 및 특징 추출 단계; 및상기 긴 노출 프레임과 짧은 노출 프레임에서 추출한 특징으로 MC_SVM(Multi-Class SVM)을 이용해 해당 blob들을 전조등, 후미등, 반사체(reflector) 및 발광체로 분류하는 MC_SVM 분류 단계와, 상기 MC_SVM 분류 단계에서 전조등, 후미등으로 분류된 blob들을 중심좌표, 사이즈 및 형태의 유사성을 비교해 동일 차량으로 판단되는 blob를 찾는 페어링 단계를 포함하는 분류 및 페어링 단계를 포함하는 단일 다중 노출 카메라를 이용한 야간 전방 차량 검출 및 위치 측정 방법
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제 1항에 있어서,상기 전처리 단계는다중(4 가지) 노출 프레임 중 긴 노출 프레임과 짧은 노출 프레임을 선택하고 노출 특성에 따라 긴 노출 프레임과 짧은 노출 프레임으로 재정렬하여 출력하는 디-멀티플렉싱(De-multiplexing) 단계와,컬러 카메라를 이용하는 경우 차량의 전조등 및 후미등 후보 영역 검출을 위해 긴 노출 프레임과 짧은 노출 프레임의 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환하는 컬러-그레이 변환(Color to grey conversion) 단계(S103)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 단일 다중 노출 카메라를 이용한 야간 전방 차량 검출 및 위치 측정 방법
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제 2항에 있어서,상기 컬러 영상이 RGB 컬러 영상인 경우 R,G,B의 선형 조합으로 그레이 영상으로 변환하고, YCbCr 컬러 영상인 경우 Y신호를 그레이 영상으로 사용하는 것을 특징으로 하는 단일 다중 노출 카메라를 이용한 야간 전방 차량 검출 및 위치 측정 방법
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제 1항에 있어서,국부 최대값 기반 이진화 및 라벨링 방법은;미리 정해진 고정된 문턱값(Th_1)을 이용하여 영상 전체를 이진화하고, 다음으로 라벨링 하고, 각 label 별로 최대 밝기값(p_max)을 찾고, 이 값을 기준으로 새롭게 구한 문턱값(Th_2, 여기서, )을 이용하여 해당 레이블 영역을 2차적으로 이진화한 후, 라벨링 하여 라벨링 된 각 blob의 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 단일 다중 노출 카메라를 이용한 야간 전방 차량 검출 및 위치 측정 방법
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제 1항에 있어서,국부 평균값 기반 이진화 및 라벨링 방법은;가까이 있는 전조등과 후미등은 미리 정해진 고정된 문턱 값(Th_3)를 이용하여 이진화하고, 상대적으로 크기가 작고 밝기 값이 작은 멀리 있는 전조등과 후미등은 국부적 평균 밝기를 이용한 이진화 하는 것을 특징으로 하는 단일 다중 노출 카메라를 이용한 야간 전방 차량 검출 및 위치 측정 방법
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제 1항에 있어서,상기 Blob 매칭 및 특징 추출 단계는;짧은 노출 프레임으로부터 추출된 후보 blob들 중 현재 프레임의 임의의 blob가 이전 프레임의 어느 blob와 동일한지를 알아내는 단계로 blob의 이동거리가 최소인 blob를 동일 blob로 매칭시키는 짧은 노출 프레임에 따른 Blob 매칭 단계;짧은 노출 프레임으로부터 얻어진 blob 매칭 결과를 이용하여 현재 프레임의 blob b(t,l) 에 대한 움직임 벡터(motion vector) m(t,l)을 구하는 모션 벡터 추출 단계;짧은 노출 프레임으로부터 구한 이동 벡터값을 이용하여 일반적인 차량의 전조등이나 후미등의 움직임 벡터와는 다른 이동 벡터를 갖는 blob에 대해서는 신호등, 가로등, 반사체 등으로 간주하여 후보 blob 대상에서 제외시키는 반사체 제거 단계;짧은 노출 프레임의 blob 매칭 단에서 얻어진 각 blob의 위치를 칼만 필터를 사용하여 트래킹하되, 이때 측정값은 해당 blob의 중심좌표의 가로, 세로방향 거리로 설정하며 추정값은 blob의 중심좌표의 가로, 세로방향 거리, 속도, 가속도로 설정하여 트래킹하는 트래킹 및 위치 예측 단계;짧은 노출 프레임의 blob 트래킹으로부터 얻어진 긴 노출 프레임상의 각 blob의 예측된 위치와 국부 평균값 기반 이진화 및 라벨링으로부터 구한 긴 노출 프레임상의 후보 blob의 위치 정보를 이용하여 가장 가까운 위치의 blob를 동일 blob로 판단하는 짧은 노출 프레임과 긴 노출 프레임 사이의 Blob 매칭 단계;짧은 노출 프레임과 긴 노출 프레임으로부터 구해진 동일 blob에 대한 특징을 추출하되, 상기 짧은 노출 프레임에서는 blob의 색상정보, 형태적 및 기하학적 정보, 통계적 정보 및 움직임 벡터 중 어느 하나를 blob의 특징으로 추출하고, 긴 노출 프레임에서는 blob의 색상정보, 형태적 및 기하학적 정보 및 통계적 정보를 blob의 특징으로 추출하는 특징 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 단일 다중 노출 카메라를 이용한 야간 전방 차량 검출 및 위치 측정 방법
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다중 노출카메라의 자동(auto), 긴(long), 중간(middle), 그리고 짧은 노출(short exposure)중 긴 노출과 짧은 노출 프레임 영상을 선택하는 전처리 수단;상기 긴 노출 프레임 영상에서 2개 이상의 blob가 뭉쳐서 이진화되는 현상을 최소화시킬 수 있도록 국부 최대값 기반 이진화 방법(Local maximum based Binarization)을 사용하고 라벨링(labeling)하여 후보 영역을 추출하고, 상기 짧은 노출 프레임 영상에서 원거리의 전조등과 후미등이 후보 영역으로 추출될 수 있도록 국부 평균값 기반 이진화 방법(Local Mean based Binarization)을 사용하고 라벨링하여 후보 영역을 추출하는 후보 Blob 추출 수단;짧은 노출 프레임 기반 blob 트래킹을 이용하여 blob의 위치를 예측하고 긴 노출 프레임에서의 예측된 위치에 가장 가까운 위치의 blob를 동일 blob로 간주하여 서로 다른 노출 프레임 영상에서 동일 후보 blob를 찾은 후, 서로 다른 노출 프레임 영상으로부터 동일 후보 blob에 대한 특징 정보를 추출하는 Blob 매칭 및 특징 추출 수단; 및상기 긴 노출 프레임과 짧은 노출 프레임에서 추출한 특징으로 MC_SVM(Multi-Class SVM)을 이용해 해당 blob들을 전조등, 후미등, 반사체(reflector) 및 발광체로 분류하는 MC_SVM 분류 단계와, 상기 MC_SVM 분류 단계에서 전조등, 후미등으로 분류된 blob들을 중심좌표, 사이즈 및 형태의 유사성을 비교해 동일 차량으로 판단되는 blob를 찾는 페어링 단계를 포함하는 분류 및 페어링 수단을 포함하는 단일 다중 노출 카메라를 이용한 야간 전방 차량 검출 및 위치 측정 시스템
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