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초기 차량 검출 및 거리 추정을 중심으로 한 차량 추적 알고리즘
A Vehicle Tracking Algorithm Focused on the Initialization of Vehicle Detection-and Distance Estimation 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, v.31 no.11, 2004년, pp.1496 - 1504  

이철헌 (부산정보대학 경찰경호과) ,  설성욱 (부산대학교 전자공학과) ,  김효성 (부산대학교 전자공학과) ,  남기곤 (부산대학교 전자공학과) ,  주재흠 (카톨릭대학교 전자계산과)

초록
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본 논문에서는 도로상에 운행중인 차량에 장착되어진 정방향 카메라로 획득한 스테레오 연속영상으로부터 추적대상 차량을 검출하고 추적중인 차량과의 거리를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 검출은 차선의 인식을 이용하여 도로 영역을 추출하고, 추출된 도로영역에서 차량의 특징 검색을 수행한다. 추적중인 차량과의 거리는 스테레오영상으로부터 TSS(three step search) 코릴로그램 정합 방법을 이용하여 추정된다. 제안된 방법은 컴퓨터 모의실험을 통하여 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 차량을 분리하고 정합하여 추적됨을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose an algorithm for initializing a target vehicle detection, tracking the vehicle and estimating the distance from it on the stereo images acquired from a forward-looking stereo camera mounted on a road driving vehicle. The process of vehicle detection extracts road region usi...

주제어

#스테레오   #차선인식   #차량검출   #XY프로젝션   #코릴로그램 Stereo  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 셋째, 가려짐 현상이 발생하거나 조명의 변화에 의해 움직이는 차량을 제대로 추적하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서 적용한 히스토그램 백 프로젝션과 히스토그램 인터섹션을 이용하여 앞의 두 가지 문제점을 해결하였으며 XY-프로젝션을 사용하여 마지막 문제점을 해결하고자 하였다.
  • 본 논문에서는 도로상에 운행중인 차에 정방향 스테레오 카메라를 장착하여 획득한 스테레오 연속 영상으로 부터 차량을 검출하고, 검출된 차량을 분리하여 추적하고, TSS 코릴로그램 정합 방법을 이용하여 차량과의 거리를 추정하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량의 검출은 스테레오 영상 중 한쪽 영상에서 temporal difference를 고려하여 계산한 에지의 크기와 각도 정보에 변형된 Hough 변환을 이용한 차선 인식을 시행하여 검출 영역을 축소시키고, 그 영역 내부에서 차량 후면의 특징 정보를 이용한 블록 탐색을 수행하여 차량이 존재하는 영역을 검출하고 그 영역을 초기 템플릿으로 정하는 과정이다.
  • 본 연구에서는 도로상에 운행중인 차에 장착되어진 정방향 카메라로부터 획득되어진 스테레오 영상으로부터 이동 차량을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 변화하는 배경에서 추적 차량의 검출은 차영상 법을 적용하기는 어렵기 때문에 제안한 추적차량 검출법을 이용하여 차량을 검출하여 템플릿으로 저장시킨 후 그 다음 프레임부터 추적 차량을 분리하고 정합하여 추적을 수행하였다.
  • 일반적으로 실시간 추적을 목표로 하기 때문에 스테레오 정합을 비교적 빠르고 정확하게 수행해야하는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 TSS 코릴로그램을 이용한 스테레오정합을 제안하였다.

가설 설정

  • 좌측 영상에서 추출된 물체를 코릴로그램을 이용하여 블록 정합을 하기 위한 템플릿으로 두고, 이전 프레임에서 구한 변이의 최대 예상 범위를 정한다. 본 논문에서는 차량이 프레임 당 1 픽셀 단위로 움직이며 수평방향의 최대 예상 범위를 프레임 당 9 픽셀로 가정하였으며, 평행 카메라로 스테레오 영상을 획득하기 때문에 수직방향의 최대 예상 범위는 프레임 당 3 픽셀로 가정하였다. 예상 범위 내에서 정합과정을 적용해야 할 픽셀의 갯수는 133개가 되며 많은 계산 량이 필요하게 된다.
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참고문헌 (7)

  1. M. Sticker and M. Swain, 'The Capacity of Color Histogram Indexing,' IEEE Int'l. Conf. on CVPR, pp. 704-708, 1994 

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  2. T. M. Chen and R. C. Luo, 'Visual Tracking Using Adaptive Color Histogram Model,' Tsu Hung Hsiao Industrial Electronics Society, IECON 99 Proceedings. The 25th Annual Conference of the IEEE, Vol. 3, pp. 1336 -1341, 1999 

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  3. T. Swain and M. J. Ballard, 'Indexing via Color Histograms,' D. H. Computer Vision, 1990. Proceedings, Third Int'l Conf., pp. 390-393, 1999 

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  4. M. Betke, E. Haritaoglu and L. S. Davis, 'Realtime Multiple Vehicle Detection and Tracking From a Moving Vehicle,' Machine Vision and Applications, section 12, pp. 69-83, 2000 

    상세보기 crossref

  5. U. K. Yi, J. W. Lee and K. R. Baek, 'Road-Lane Detection Based on a Cumulative Distribution Function of Edge Direction,' J. of KIEE., 11(1), pp. 69-77, 2001 

  6. S. P. Liou and R. C. Jain, 'Road Following Using Vanishing Points,' CVGIP, Vol. 39, pp. 116-130, 1987 

  7. 설성욱, 이희봉, 김효성, 남기곤, 이철헌, '히스토그램 프로젝션을 이용한 움직이는 카메라로부터의 이동 물체 추적 알고리즘', 한국 신호처리 시스템 학회 논문지, 제2권, 제4호, pp. 38-45, 2001. 10 

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