KR20170020961A - Lane recognizion device in a vehicle and control method of thereof - Google Patents
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Abstract
차선 인식 장치 및 차선 인식 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치는 차량이 주행하는 도로 영상을 촬영하는 촬영부와, 태양의 위치를 감지하는 태양감지부와, 촬영부를 통해 촬영된 도로 영상에서 에지 검출을 이용하여 차선 후보를 추출하고, 태양감지부를 통해 감지된 태양 위치를 근거로 추출된 차선 후보들 중에서 도로 영상의 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 제외하고, 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 제외한 나머지를 차선으로 인식하는 차선인식부를 포함한다.A lane recognition device and a lane recognition method are disclosed. A lane recognizing apparatus according to an embodiment of the present invention includes a photographing unit for photographing a road image on which a vehicle travels, a sun sensing unit for sensing the position of the sun, The lane by the shadow of the median of the road image is excluded from among the extracted lane candidates based on the sun position sensed by the sun sensing unit and the remaining except the lane by the shadow of the median separator is recognized as the lane And a lane recognition unit.
Description
본 발명은 차선 인식 장치 및 차선 인식 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 그림자 환경에서 차선을 인식하는 차선 인식 장치 및 차선 인식 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a lane recognition apparatus and a lane recognition method, and more particularly, to a lane recognition apparatus and a lane recognition method for recognizing lanes in a shadow environment.
차선유지보조시스템(Lane Keeping Assistance System), 차선이탈경고시스템(Lane Departure Warning System) 등의 차선 유지 시스템은 전방 카메라를 이용하여 촬영한 도로 영상의 차선정보에 기초하여 차선을 인식한다. 이때, 차선 유지 시스템이 차선을 정확히 인식하기 위해서는 검출된 차선정보가 정확해야만 한다.A lane keeping system such as a lane keeping assistance system (Lane Keeping Assistance System) and a lane departure warning system recognizes a lane based on lane information of a road image photographed using a front camera. At this time, in order for the lane-keeping system to accurately recognize the lane, the detected lane information must be accurate.
하지만, 기존에는 도로의 중앙 분리대에서 발생하는 그림자가 도로 위에 생길 경우, 차선 인식 성능이 저하되는 문제가 있다. 이는 그림자가 차선 위에 위치하여 차선이 가진 일반적인 색상 및 휘도를 변경하기 때문이다.However, there is a problem that the lane recognition performance deteriorates when shadows are generated on the road from the median separator of the road. This is because the shadows are located above the lane and change the general color and brightness of the lane.
또한, 중앙 분리대 사이로 통과되는 빛과 중앙 분리대의 그림자 사이의 경계면 밝기가 급격하게 변화하여, 차선 인식을 위해 사용되는 에지(edge) 추출 과정에서 차선과 유사한 형태의 출력을 가지게 되어 차선으로 오식하는 경우가 있다.In addition, when the brightness of the boundary between the light passing through the median separator and the shadow of the median separates suddenly, and the edge extraction process used for lane recognition has an output similar to the lane, .
본 발명의 실시예에 따르면, 중앙 분리대의 그림자가 차선으로 오인될 수 있는 그림자 환경하에서 차선을 보다 정확하고 신뢰성 있게 인식할 수 있는 차선 인식 장치 및 차선 인식 방법을 제공하고자 한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a lane recognition apparatus and a lane recognition method capable of more accurately and reliably recognizing a lane under a shadow environment in which a shadow of a median separator can be misinterpreted as a lane.
본 발명의 일측면에 따르면, 차량이 주행하는 도로 영상을 촬영하는 촬영부; 태양의 위치를 감지하는 태양감지부; 및 상기 촬영부를 통해 촬영된 도로 영상에서 에지 검출을 이용하여 차선 후보를 추출하고, 상기 태양감지부를 통해 감지된 태양 위치를 근거로 상기 추출된 차선 후보들 중에서 상기 도로 영상의 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 제외하고, 상기 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 제외한 나머지를 차선으로 인식하는 차선인식부;를 포함하는 차선 인식 장치가 제공될 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided an information processing apparatus comprising: a photographing unit photographing a road image on which a vehicle runs; A sun sensing unit for sensing the position of the sun; And a lane-by-shadow lane of the median of the road image from among the extracted lane candidates based on the sun position sensed by the sun sensor, using edge detection in the road image photographed through the photographing unit, And a lane recognition unit for recognizing the remaining lanes except the lane by the shadow of the median separator as a lane.
또한, 상기 차선인식부는 상기 태양의 위치와 밝기, 상기 중앙분리대의 위치와 높이를 이용하여 상기 중앙분리대의 그림자 방향 및 그림자 경계를 추정하는 것을 포함할 수 있다.The lane recognizing unit may include estimating a shadow direction and a shadow boundary of the median using the position and brightness of the sun and the position and height of the median.
또한, 상기 차선인식부는 상기 추정된 중앙분리대의 그림자 방향 및 그림자 경계를 근거로 상기 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 추정하는 것을 포함할 수 있다.The lane recognizing unit may include estimating a lane by the shadow of the median based on the shadow direction and the shadow boundary of the median.
또한, 상기 차선인식부는 상기 촬영부를 통해 촬영된 도로영상에서 노란색 또는 파란색 중 적어도 하나를 강조한 영상을 생성하고, 상기 생성된 영상을 근거로 상기 차선 후보를 추출하는 것을 더 포함할 수 있다.The lane recognition unit may further generate an image emphasizing at least one of yellow or blue in the road image photographed through the photographing unit, and extracting the lane candidate based on the generated image.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 촬영부를 통해 차량이 주행하는 도로의 영상을 촬영하고, 상기 촬영된 도로 영상의 그레이 영상 형태로 변환한 후 에지를 검출하고, 상기 검출된 에지를 이용하여 차선 후보를 추출하고, 태양감지부를 통해 태양의 위치를 감지하고, 상기 감지된 태양 위치를 근거로 상기 추출된 차선 후보들 중에서 상기 도로 영상의 중앙 분리대의 그림자에 해당하는 차선 후보를 인식하고, 상기 인식된 차선 후보를 제외한 나머지를 차선으로 인식하는 것을 포함하는 차선 인식 방법이 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing method for shooting an image of a road on which a vehicle travels through a photographing unit, converting an image of the road into a gray image form of the photographed road image and detecting an edge, A lane candidate corresponding to the shadow of the median of the road image among the extracted lane candidates based on the sensed sun position, recognizes a lane candidate corresponding to a shadow of the median of the road image, And recognizing the remainder as a lane can be provided.
또한, 상기 태양의 위치와 밝기, 상기 중앙분리대의 위치와 높이를 이용하여 상기 중앙분리대의 그림자 방향 및 그림자 경계를 추정하고, 상기 추정된 중앙분리대의 그림자 방향 및 그림자 경계를 근거로 상기 중앙 분리대의 그림자에 해당하는 차선 후보를 인식하는 것을 포함할 수 있다.It is also possible to estimate the shadow direction and shadow boundaries of the median using the position and brightness of the sun, the position and height of the median, and estimate the shadow direction and shadow boundary of the median based on the shadow direction and shadow boundaries of the median And recognizing lane candidates corresponding to shadows.
또한, 상기 차선 후보 추출은 상기 촬영부를 통해 촬영된 도로영상에서 노란색 또는 파란색 중 적어도 하나를 강조한 영상을 생성하고, 상기 생성된 영상을 근거로 상기 차선 후보를 추출하는 것을 더 포함할 수 있다.The lane candidate extraction may further include generating an image in which at least one of yellow or blue is emphasized in the road image photographed through the photographing unit, and extracting the lane candidate based on the generated image.
본 발명의 실시예들은 태양 위치와 태양 밝기를 이용하여 중앙 분리대의 그림자가 차선으로 오인되는 것을 방지할 수 있어 차선을 보다 정확하고 신뢰성 있게 인식할 수 있다.The embodiments of the present invention can prevent the shadow of the median separator from being mistaken as a lane by using the sun position and the sun brightness, so that the lane can be recognized more accurately and reliably.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치의 제어블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치의 차선 인식부의 제어블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치에서 촬영된 도로 영상에 중앙 분리대의 그림자가 차선으로 오인될 수 있는 상황을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치에서 중앙 분리대의 그림자가 차선에 드리워진 그림자 상황에서 차선 후보를 추출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치에서 차선 인식 과정을 설명하기 위한 제어흐름도이다.1 is a control block diagram of a lane recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a control block diagram of a lane recognition unit of a lane recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a situation in which a shadow of a median separator can be misinterpreted as a lane on a road image photographed by a lane recognizing apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram for explaining how a lane marker is extracted in a shadow situation in which a shadow of a median separator in a lane recognizing device according to an embodiment of the present invention is applied to a lane.
5 is a control flowchart for explaining a lane recognition process in the lane recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
이하에서는 본 발명의 실시예들을 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 이하에 소개되는 실시 예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 본 발명은 이하 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 도면에서 생략하였으며 도면들에 있어서, 구성요소의 폭, 길이, 두께 등은 편의를 위하여 과장되어 표현될 수 있다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The embodiments described below are provided by way of example so that those skilled in the art will be able to fully understand the spirit of the present invention. The present invention is not limited to the embodiments described below, but may be embodied in other forms. In order to clearly explain the present invention, parts not related to the description are omitted from the drawings, and the width, length, thickness, etc. of the components may be exaggerated for convenience. Like reference numerals designate like elements throughout the specification.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치의 제어블록도이다.1 is a control block diagram of a lane recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 차선 인식 장치는 전반적인 제어를 수행하는 차선인식부(10)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the lane recognizing apparatus includes a
이 차선인식부(10)에는 촬영부(20)와 태양감지부(21)가 전기적으로 연결되어 있다.The
촬영부(10)는 도로 예를 들면, 차량 전방의 도로를 촬영하여 도로 영상을 생성한다. 촬영부(10)는 CCD 또는 CMOS 소자를 이용하여 차량의 도로 영상을 촬영할 수 있다. 한편, 본 실시예에서는 촬영부(10)에 마련된 CCD 또는 CMOS 소자를 이용하여 도로 영상을 촬영하는 것에 대해서만 설명하였지만, 외부 카메라로부터 영상을 입력받는 형태로도 구현되는 것도 가능하다.The photographing
태양감지부(21)는 태양 위치를 감지한다. 태양감지부(21)는 태양의 위치를 감지하기 위해서 슬릿과 포토다이오드의 조합이 이루어진다. 태양감지부(21)는 포토다이오드에 입사되는 태양의 위치 변화를 전기적 신호 또는 디지털 신호로 출력한다. 예를 들면, 태양감지부(21)는 포토다이오드와 이 포토다이오드에 입사되는 태양광의 각도에 따라 태양광을 부분적 또는 전체적으로 차단하기 위하여 상부에 원형 개방부를 갖는 원통형 구조의 태양센서와 포토다이오드로부터 발생되는 전류를 전압으로 변환하고 이를 다시 차선인식부(10)에 아날로그 신호 또는 디지털 신호로 전송한다. 태양 위치는 태양 방위와 태양 고도를 포함할 수 있다.The sun sensing
또한, 태양감지부(21)는 태양 위치와 함께 태양 밝기를 감지할 수 있다. 태양감지부(21)는 태양 위치와 태양 밝기와 관련된 정보를 차선인식부(10)에 전송한다. 차선인식부(10)은 태양감지부(21)를 통해 감지된 태양 위치와 태양 밝기와 관련된 정보를 분석된 태양 위치와 태양 밝기를 인식한다.Further, the sun sensing
차선인식부(10)는 촬영부(10)를 통해 촬영된 도로 영상과 태양감지부(21)를 통해 감지된 태양위치와 밝기와 관련된 정보를 연동하여 그림자 영역에 있는 차선을 인식한다. 촬영부(10)의 출력과 태양감지부(21)의 출력을 바탕으로 연산된 차량 주변 상황 인식의 성능은 개별 시스템의 그것보다 오인식 및 강건성 측면에서 보다 효과적이다.The
차선인식부(10)는 촬영부(10)를 통해 촬영된 도로 영상에서 차선 후보를 추출하고, 태양감지부(21)를 통해 감지된 태양 위치와 밝기를 근거로, 도로 영상에서 추출된 차선 후보들 중에서 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 제외하고, 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 제외한 나머지를 차선으로 인식한다.The
차선인식부(10)는 태양감지부(21)의 출력으로 태양광의 방향을 측정하여, 그림자 방향과 그림자 생성 여부를 판단한다. 그림자 경계면을 차선과 구분하기 위해, 그림자 방향 및 그림자 생성 여부 정보를 사용한다. 차선인식부(10)는 촬영부(20)를 통해 촬영된 도로영상에서 추출된 차선 후보들 중에서 태양 위치와 밝기 정보를 사용하여, 그림자로 판단된 차선 후보에 대해서는 차선 후보에서 탈락시킨다. 차선인식부(10)는 중앙 분리대의 그림자를 예측하고, 중앙 분리대의 존재여부를 확인하여 그림자의 경계면 차선과 오인되지 않도록 구분한다.The
또한, 차선인식부(10)는 태양감지부(21)의 출력으로 얻어진 태양 위치와 밝기를 이용하여 그림자의 범위 및 농도를 예측할 수 있다. 차선인식부(10)는 그림자의 범위에 따라, 차선이 경계면이 용이하게 구분될 수 있도록 그림자 예측 결과에 따라 촬영부(10)를 통해 촬영된 도로 영상에서 노란색을 강조한 영상을 생성하거나 파란색을 강조한 영상을 생성하거나, 혹은 두 가지 색상을 모두 강조한 영상을 생성하고, 생성된 영상을 기준으로 차선 후보 추출을 수행함으로써 색상 및 경계 대비를 향상시킬 수 있다.In addition, the
차선인식부(10)는 예를 들면, 차선후보추출파트(11), 중앙분리대검출파트(12), 그림자추정파트(13), 차선후보선택파트(14) 및 차선인식파트(15)를 포함할 수 있다.The
차선후보추출파트(11)는 RGB의 도로영상을 그레이 영상으로 변환하고, 변환된 그레이 영상에서 픽셀 변환을 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지를 이용하여 차선후보를 추출한다.The lane
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치에서 촬영된 도로 영상에 중앙 분리대의 그림자가 차선으로 오인될 수 있는 상황을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치에서 중앙 분리대의 그림자가 차선에 드리워진 그림자 상황에서 차선 후보를 추출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 3 is a view for explaining a situation in which a shadow of a median separator can be misinterpreted as a lane in a road image photographed by a lane recognizing apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. Fig. 3 is a diagram for explaining how to extract a lane candidate in a shadow situation in which a shadow of a median separator is displayed on a lane in a lane recognizing device.
도 3 및 도 4를 참조하면, 차선후보추출파트(11)는 도 3의 도로영상이 그레이 영상형태로 변환된 도로 영상에서 에지 검출을 이용하여 차선 후보인 L1, L1′, L2 및 L3를 검출한다. 사람의 시각에서 알 수 있듯이 L1′는 중앙분리대(G)의 그림자로서 중앙분리대(G)의 그림자 경계면 밝기가 급격하게 변화함에 따라 차선으로 오인된 차선이다.3 and 4, the lane
다시 도 2를 참조하면, 중앙분리대검출파트(12)는 그레이 영상으로 변환된 도로영상에서 중앙분리대를 검출한다.Referring again to FIG. 2, the median
그림자추정파트(13)는 태양위치를 근거로 중앙분리대의 그림자 방향과 그림자 생성 여부를 추정한다. 이때, 그림자추정파트(13)는 태양위치와 밝기를 근거로 중앙분리대의 그림자 방향과 그림자 생성 여부를 추정할 수 있다.The shadow estimation part (13) estimates the shadow direction and shadow generation of the median based on the sun position. At this time, the
일반적으로, 태양의 고도가 높으면 그림자의 길이는 짧고 태양의 고도가 낮으면 그림자의 길이는 길어진다.Generally, if the altitude of the sun is high, the length of the shadow is short, and if the altitude of the sun is low, the length of the shadow is long.
차선후보선택파트(14)는 추출된 차선 후보 중에서 현재의 태양의 위치에서 그림자 방향의 중앙 분리대의 높이에 따른 그림자 길이를 계산하고, 중앙분리대의 그림자에 해당하는 차선 후보를 인식하고, 인식된 중앙분리대의 그림자에 해당하는 차선 후보를 제외한 나머지를 선택한다.The lane
차선인식파트(15)는 차선후보선택파트(14)에 의해 선택된 차선 후보를 차선으로 인식한다.The
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 차선 인식 장치에서 차선 인식 과정을 설명하기 위한 제어흐름도이다.5 is a control flowchart for explaining a lane recognition process in the lane recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 먼저, 차선인식부(10)는 차량이 주행하는 도로의 도로 영상을 획득할 수 있도록 촬영부(20)를 통해 차량이 주행하는 도로를 촬영한다(100).Referring to FIG. 5, first, the
도로영상 촬영 후 차선인식부(10)는 촬영부(20)를 통해 촬영된 도로 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 그레이 영상의 픽셀간의 차이가 미리 설정된 값 이상인 픽셀을 에지점으로 인식하는 방식으로 도로 영상에서 에지를 검출한다(102). 즉, 도로 영상에서 픽셀값이 급격히 변화하는 점을 에지점으로 인식한다.After taking a road image, the
에지 검출 후 차선인식부(10)는 검출된 에지를 근거로 차선 후보를 검출한다(104).After edge detection, the
차선 후보 검출 후 도로 영상에서 중앙분리대를 검출한다(106). 중앙분리대 검출은 그레이 영상으로 변환된 도로 영상에 대하여 검출된 에지를 이용하여 기존에 알려진 방식대로 이루어진다. 이때, 중앙분리대가 검출된 경우, 중앙분리대의 위치와 높이를 인식 가능하다.After detecting the lane candidate, the median separator is detected in the road image (106). The median separator detection is performed in a known manner using edges detected for the road image converted to a gray image. At this time, when the median separator is detected, the position and height of the median separator can be recognized.
중앙분리대 검출 후 차선인식부(10)는 태양감지부(20)를 통해 태양위치 및 밝기를 감지한다(108).After detection of the median separator, the
태양위치 및 밝기 감지 후 차선인식부(10)는 태양위치 및 밝기, 중앙분리대의 검출여부를 이용하여 그림자방향 및 그림자생성여부를 판단한다(110).After detecting the sun position and brightness, the
그림자방향 및 그림자생성여부 판단 후 차선인식부(10)는 태양의 위치와 중앙분리대의 위치 및 높이를 이용하여 중앙분리대의 그림자경계를 추정하고, 추정된 중앙분리대의 그림자경계를 이용하여 추출된 차선 후보들 중에서 중앙분리대의 그림자에 해당하는 차선 후보를 인식하고, 인식된 중앙분리대의 그림자에 해당하는 차선 후보를 제외한 나머지를 차선 후보로 선택한다(112).After determining whether the shadow direction and the shadow are generated, the
차선 후보 선택 후 차선인식부(10)는 선택된 차선 후보를 차선으로 인식한다(114).After selecting the lane candidate, the
이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. It will be understood that various modifications and changes may be made without departing from the scope of the appended claims.
10 : 차선인식부
11 : 차선후보추출파트
12 : 중앙분리대검출파트
13 : 그림자추정파트
14 : 차선후보선택파트
15 : 차선인식파트
20 : 촬영부
21 : 태양감지부10: lane recognition part 11: lane candidate extraction part
12: Median separation detection part 13: Shadow estimation part
14: Lane candidate selection part 15: Lane recognition part
20: photographing part 21: sun sensing part
Claims (7)
태양의 위치를 감지하는 태양감지부; 및
상기 촬영부를 통해 촬영된 도로 영상에서 에지 검출을 이용하여 차선 후보를 추출하고, 상기 태양감지부를 통해 감지된 태양 위치를 근거로 상기 추출된 차선 후보들 중에서 상기 도로 영상의 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 제외하고, 상기 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 제외한 나머지를 차선으로 인식하는 차선인식부;를 포함하는 차선 인식 장치.A photographing unit photographing a road image on which the vehicle travels;
A sun sensing unit for sensing the position of the sun; And
A lane by the shadow of the median of the road image is extracted from the extracted lane candidates based on the sun position sensed by the sun sensor, And a lane recognition unit which recognizes the lane except for the lane by the shadow of the median separator as a lane.
상기 차선인식부는 상기 태양의 위치와 밝기, 상기 중앙분리대의 위치와 높이를 이용하여 상기 중앙분리대의 그림자 방향 및 그림자 경계를 추정하는 것을 포함하는 차선 인식 장치.The method according to claim 1,
Wherein the lane recognition unit includes estimating a shadow direction and a shadow boundary of the median using the position and brightness of the sun and the position and height of the median.
상기 차선인식부는 상기 추정된 중앙분리대의 그림자 방향 및 그림자 경계를 근거로 상기 중앙 분리대의 그림자에 의한 차선을 추정하는 것을 포함하는 차선 인식 장치.3. The method of claim 2,
Wherein the lane recognizing unit estimates a lane based on the shadow of the median separator based on a shadow direction and a shadow boundary of the median separator.
상기 차선인식부는 상기 촬영부를 통해 촬영된 도로영상에서 노란색 또는 파란색 중 적어도 하나를 강조한 영상을 생성하고, 상기 생성된 영상을 근거로 상기 차선 후보를 추출하는 것을 더 포함하는 차선 인식 장치.The method according to claim 1,
Wherein the lane recognition unit further generates an image emphasizing at least one of yellow or blue in the road image photographed through the photographing unit and extracts the lane candidate based on the generated image.
상기 촬영된 도로 영상의 그레이 영상 형태로 변환한 후 에지를 검출하고,
상기 검출된 에지를 이용하여 차선 후보를 추출하고,
태양감지부를 통해 태양의 위치를 감지하고,
상기 감지된 태양 위치를 근거로 상기 추출된 차선 후보들 중에서 상기 도로 영상의 중앙 분리대의 그림자에 해당하는 차선 후보를 인식하고,
상기 인식된 차선 후보를 제외한 나머지를 차선으로 인식하는 것을 포함하는 차선 인식 방법.The image of the road on which the vehicle travels is photographed through the photographing unit,
An edge is detected after converting the photographed road image into a gray image form,
Extracts a lane candidate using the detected edge,
Detecting the position of the sun through the sun sensing part,
Recognizes a lane candidate corresponding to a shadow of the median of the road image from among the extracted lane candidates based on the sensed sun position,
And recognizing the remainder excluding the recognized lane candidate as a lane.
상기 태양의 위치와 밝기, 상기 중앙분리대의 위치와 높이를 이용하여 상기 중앙분리대의 그림자 방향 및 그림자 경계를 추정하고, 상기 추정된 중앙분리대의 그림자 방향 및 그림자 경계를 근거로 상기 중앙 분리대의 그림자에 해당하는 차선 후보를 인식하는 것을 포함하는 차선 인식 방법.6. The method of claim 5,
Estimating a shadow direction and a shadow boundary of the median using the position and brightness of the sun, the position and height of the median, and determining a shadow direction and a shadow boundary of the median based on the shadow direction and the shadow boundary of the median And recognizing the corresponding lane candidate.
상기 차선 후보 추출은 상기 촬영부를 통해 촬영된 도로영상에서 노란색 또는 파란색 중 적어도 하나를 강조한 영상을 생성하고, 상기 생성된 영상을 근거로 상기 차선 후보를 추출하는 것을 더 포함하는 차선 인식 방법.6. The method of claim 5,
Wherein the lane candidate extraction further includes generating an image in which at least one of yellow or blue is emphasized in the road image photographed through the photographing unit and extracting the lane candidate based on the generated image.
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KR1020150115104A KR20170020961A (en) | 2015-08-17 | 2015-08-17 | Lane recognizion device in a vehicle and control method of thereof |
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KR1020150115104A KR20170020961A (en) | 2015-08-17 | 2015-08-17 | Lane recognizion device in a vehicle and control method of thereof |
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---|---|
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KR1020150115104A Withdrawn KR20170020961A (en) | 2015-08-17 | 2015-08-17 | Lane recognizion device in a vehicle and control method of thereof |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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KR20190054656A (en) * | 2017-11-14 | 2019-05-22 | 현대모비스 주식회사 | Apparatus for detecting lane and method thereof |
-
2015
- 2015-08-17 KR KR1020150115104A patent/KR20170020961A/en not_active Withdrawn
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2558752A (en) * | 2016-11-22 | 2018-07-18 | Ford Global Tech Llc | Vehicle vision |
KR20190054656A (en) * | 2017-11-14 | 2019-05-22 | 현대모비스 주식회사 | Apparatus for detecting lane and method thereof |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20150817 |
|
PG1501 | Laying open of application | ||
PC1203 | Withdrawal of no request for examination |