Estimation of Ghost Parking Line Elements Caused by Reflected Light in Top-View Images for Parking Assistance Systems

Abstract

In an autonomous driving assistance system (ADAS), top views represent objects around a vehicle on a 2D plane. Top-view images are therefore widely used to detect parking lines in vision-based parking assistance systems. Because line detection is a crucial step in this application, the false positive detection of lines can lead to failure of the system. Specular reflections from glossy surfaces are often the cause of false positives, and since certain specular patterns resemble actual lines in top-view images, their presence produced false positive lines. Incorrect positions of the lines or parking stalls can thus be obtained. To alleviate this problem, we propose methods to estimate specularity in parking stall detection. The methods use a geometric characteristic of the specular region: the shape of the specular region appears stretched in the direction of the camera as the distance between the camera and the light source becomes distant, resulting in a straight line. This characteristic can be used to distinguish specular elements which cause false positives in parking line detection. The pixel-wise probability of the specularity is estimated using gradient vectors obtained from an edge detector and other estimates specularity using the line equation of each line segment obtained from parking line detection. To evaluate the performance of the proposed method, we added our methods to existing parking stall detection methods, and investigated changes in their performance. The proposed methods improved parking line detection performance in indoor parking lots with specularity by accurately estimating specular elements.|무인 자율 주행 시스템에서 탑뷰는 차량 주변의 물체를 2차원 평면 상에 효율적으로 표현한다. 이러한 이점 때문에 탑뷰는 자율 주행 시스템 중 영상을 기반으로 한 주차 보조 기술에서 주차선을 찾는데 주로 활용된다. 카메라 기반의 주차 보조 기술은 차량 주변에 존재하는 주차선을 올바르게 찾는 것이 중요하며 만약 주차선 검출이 실패할 경우 후속 과정 또한 제대로 이루어지지 않기 때문에 안정적인 주차선의 검출은 카메라 기반의 주차 보조 시스템에서 핵심적인 부분을 차지한다고 볼 수 있다. 하지만 젖은 노면이나 실내 주차장에서 광원에 의해 발생하는 반사광은 그 형태나 색이 차선과 유사하여 종종 차선 검출 시 오검출을 초래하고 주차 구역 검출 방법의 안정성을 떨어뜨린다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 탑뷰에서 반사광 성분을 추정할 수 있는 방법들을 제안한다. 제안하는 방법들은 반사광이 카메라를 향해 늘어진다는 기하학적인 성질을 이용하여 주차선 검출 과정에서 오검출을 초래하는 반사광 성분들을 추정한다. 첫 번째 방법은 영상의 그래디언트를 사용하여 픽셀 단위로 해당 픽셀이 반사광일 확률을 나타내는 확률 맵을 생성하며, 두 번째 방법은 차선 검출기에서 생성되는 차선 후보들을 사용하여 해당 차선들이 반사광에 의해 생겨난 것인지 아닌지를 앞서 언급한 반사광의 기하학적 성질에 근거하여 판단한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 기존 주차 구역 검출에 제안하는 방법을 적용하여 성능 변화를 측정하였으며 제안하는 방법이 반사광 성분들을 올바르게 추정하고 실내 주차장과 같이 반사광이 존재하는 환경에서 주차선 검출 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.