안전주행을 위한 비전 기반의 차량 인식

Abstract

최근 기술이 발전함에 따라 기계, 전자, 통신, 제어 기술을 기초로 하여 자동차의 안전성과 편의성을 향상시킬 수 있는 지능형 자동차에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 차량 주행의 안전성을 향상 시킬 수 있는 Advanced Vehicle Control Systems (AVCS)를 통해 운전자에게 차량 충돌과 같은 위험요소를 사전에 인식시키거나 차량을 자동으로 제어하는 기술이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 안전주행을 위한 능동형 차량 주행 조정 장치 시스템 (active cruise control system) 중 차량인식 부분을 비전 기반의 이미지 처리를 통해 수행하였다. 먼저 카메라의 영상을 gray scale로 변환하고, 히스토그램 평활화를 수행한 후 확장된 sobel mask를 통해 경계선 영상을 검출한다. 이때 adaptive threshold를 적용하여 영상의 밝기에 무관하게 경계선을 검출하였다. 경계선 영상 기반으로 labeling을 통해 차량 후보 영역을 설정하고 look-up table based (LUT) 방법과 대칭성 검사를 통해 차량을 판별한다. 그리고 차량 추적 기법을 이용하여 에러를 최소화 시킨다. 제안된 방식을 검증하기위해 실제 차량 주행 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, 전방 차량이 검출됨을 보였다.