[논문]수학적 형태학 처리를 통한 주행 중 과속 방지턱 자동 탐지 방안

주용진; 함창학

doi:10.7319/kogsis.2013.21.3.055

수학적 형태학 처리를 통한 주행 중 과속 방지턱 자동 탐지 방안
A Study on Automatic Detection of Speed Bump by using Mathematical Morphology Image Filters while Driving 원문보기

한국지형공간정보학회지 = Journal of the korean society for geospatial information science, v.21 no.3, 2013년, pp.55 - 62

주용진 (인하공업전문대학 항공지리정보과) , 함창학 (인하공업전문대학 항공지리정보과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 전방위 카메라(Omni-directional Camera)를 이용하여 과속방지턱(Speed Bump)을 탐지하고 Vision Based Approach 통한 실시간 과속 방지턱 데이터의 갱신 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 카메라 영상정보에서 과속 방지턱을 검출하기 위해 잡음을 제거하고 이를 구성하는 형상과 패턴으로 여겨지는 점들을 우선적으로 탐지하여야 한다. 과속방지턱은 일정한 폭과 규칙적인 형태를 유지하며 흰색과 노란색의 영역을 가지고 있음에 착안하여 침식과 팽창을 이용한 형태학적 연산과 HSV칼라 모델을 적용하여 도로상의 과속방지턱을 추출하였다. 카메라에서 거대한 이미지 데이터를 수집하여 대상 객체를 검출하고 GPS 위치 정보를 이용하였다. 마지막으로 동시적 위치추정 및 지도작성 (SLAMs :Simultaneous Localization And Mapping) 시스템을 구현하여 탐지알고리즘과 취득결과의 정확성을 평가하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper aims to detect Speed Bump by using Omni-directional Camera and to suggest Real-time update scheme of Speed Bump through Vision Based Approach. In order to detect Speed Bump from sequence of camera images, noise should be removed as well as spot estimated as shape and pattern for speed bump should be detected first. Now that speed bump has a regular form of white and yellow area, we extracted speed bump on the road by applying erosion and dilation morphological operations and by using the HSV color model. By collecting huge panoramic images from the camera, we are able to detect the target object and to calculate the distance through GPS log data. Last but not least, we evaluated accuracy of obtained result and detection algorithm by implementing SLAMS (Simultaneous Localization and Mapping system).

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

이를 위해 우선, 이동 중인 차량에서 빈번한 위치 변경이라는 공간적인 특징을 고려하여 색인 구조의 변경을 초래하지 않는 공간 인덱스를 고려하여 테이블을 설계하였다. 또한, Ladybug2의 여섯 개의 카메라가 물리적으로 서로 연결되어 캡처된 파노라마 이미지를 취득하고, 광각과 하늘 등 불필요한 영역을 제하고자 지상 형상에 근거한 ROI 영역을 설정하여 검색 영역을 줄이고 속도를 향상하고자 하였다. 그레이 영상의 형태학적 팽창 연산을 ROI에 수행하여 노이즈와 색상이 감소된 이미지를 생성하였으며, 이미지를 구성하는 RGB 색 공간을 HSV (색상, 채도, 값)로 변환하여 흰색과 노란 색상에 의한 일관된 패턴을 가진 대상 객체를 탐지하였다.
본 연구에서는 전방위 카메라를 이용하여 취득한 이미지 시퀀스에 형태학적 연산과 HSV칼라 모델을 통해 과속방지턱을 탐지하고 실시간 데이터의 관리 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 우선, 이동 중인 차량에서 빈번한 위치 변경이라는 공간적인 특징을 고려하여 색인 구조의 변경을 초래하지 않는 공간 인덱스를 고려하여 테이블을 설계하였다.
이에 반해 교통사고 예방을 위해 도로안전시설 설치 및 관리지침을 바탕으로 설치와 제원, 도색 등이 엄격히 제한되어 관리되는 대표적인 도로안전시설물인 과속방지턱 탐지에 대한 연구는 미비하다. 이에 본 연구에서는 전방위 카메라(Omni-directional Camera)를 이용하여 과속방지턱(Speed Bump)을 탐지하고 Vision Based Approach 통한 실시간 데이터 갱신 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 카메라 영상정보에서 과속 방지턱을 검출하기 위해 잡음을 제거하고 과속 방지턱을 구성하는 형상과 패턴으로 여겨지는 점들을 우선적으로 탐지하여야 한다.

가설 설정

이때, HG 영역에서 탐지율을 높이기 위해 질감 정보(texture information)를 사용한 HV(Hypothesis Verification)가 수행된다. 차량에서 과속 방지턱까지의 거리는 지면이 평탄하고 장착된 카메라의 원점에 평행하다는 가정하에 계산이 수행된다. 과속 방지턱 탐지를 위한 개발 언어로 Visual Studio 2010, OpenCV2.

제안 방법

7과 같이 각 픽셀에 대한 H, S, V 값을 구하고, 형태학적 연산을 거쳐 1차적으로 추출된 차선의 후보를 대상으로 해당 픽셀의 H, S, V 값을 비교함으로써 흰색과 노란색 범위에 들어가는 차선의 후보를 2차적으로 추출한다. 과속 방지턱 색상에 threshold 적용하여 역치 시킨 마스킹 이미지를 생성한 후, 노이즈 패턴을 줄이기 위해 바이너리 이미지에 형태학적 열림과 닫힘(opening and closing) 필터 연산을 수행한다. 다음, 남은 영역이 연결된 구성요소 분석에 의해 표시되고 작은 표시 영역 역시 제거된다.
과속방지턱의 신속한 검색과 갱신을 위한 공간 인덱스로 그리드 방식을 제안하였다. 그리드 방식은 대상지역을 선형 스케일로 구분된 그리드 셀로 나누어 저장하는 방식이다(Joo, 2011).
범위 검색의 계산은 검색과 일치하는 것과 동일하다. 그러나 범위 검색 두 점을 (MBR의 왼쪽 하단, 오른쪽 상단) 계산하였다.
그러므로 본 논문에서는 디스플레이, 포인트와 영역의 공간데이터의 계산과 검색에 효율적인 고정 그리드 인덱스를 사용하였으며 Fig. 3(a)는 시스템에 적용된 공간 인덱스를 나타낸다. 격자 크기는 2,000m * 2,000m 이며 적합한 화면 크기에 의해 결정되었다.
또한, Ladybug2의 여섯 개의 카메라가 물리적으로 서로 연결되어 캡처된 파노라마 이미지를 취득하고, 광각과 하늘 등 불필요한 영역을 제하고자 지상 형상에 근거한 ROI 영역을 설정하여 검색 영역을 줄이고 속도를 향상하고자 하였다. 그레이 영상의 형태학적 팽창 연산을 ROI에 수행하여 노이즈와 색상이 감소된 이미지를 생성하였으며, 이미지를 구성하는 RGB 색 공간을 HSV (색상, 채도, 값)로 변환하여 흰색과 노란 색상에 의한 일관된 패턴을 가진 대상 객체를 탐지하였다. 본 연구에서 제시된 결과는 컴퓨터 비전과 결합한 GIS가 실제 생활에서 응용 프로그램을 사용하는 데 유용함을 보여준다.
9b). 그리고 데이터 뷰어에 이미지 프레임을 생성하여 1초 간격으로 과속방지턱 감지 알고리즘을 실행하였다. 총 아홉 개의 과속 방지턱 데이터가 성공적으로 탐지되었고 데이터베이스에 저장되었음을 알 수 있다.
따라서 Fig. 7과 같이 각 픽셀에 대한 H, S, V 값을 구하고, 형태학적 연산을 거쳐 1차적으로 추출된 차선의 후보를 대상으로 해당 픽셀의 H, S, V 값을 비교함으로써 흰색과 노란색 범위에 들어가는 차선의 후보를 2차적으로 추출한다. 과속 방지턱 색상에 threshold 적용하여 역치 시킨 마스킹 이미지를 생성한 후, 노이즈 패턴을 줄이기 위해 바이너리 이미지에 형태학적 열림과 닫힘(opening and closing) 필터 연산을 수행한다.
따라서 본 연구에서는 과속방지턱이 일정한 폭과 규칙적인 형태를 유지하며 흰색과 노란색의 영역을 가지고 있음에 착안하여 침식과 팽창을 이용한 형태학적 연산과 HSV 칼라 모델을 적용하여 도로 상의 과속방지턱을 추출하였다. 또한, 카메라에서 거대한 이미지 데이터를 수집하여 대상 객체를 검출하고 GPS 위치 정보를 이용하였다.
이를 위해서 입력 영상의 R,G,B 값을 H(Hue), S(Saturation), V(Value) 값으로 바꾸어 주어야 할 필요가 있다. 따라서 흰색과 노란색 색상을 검색하기 위해 이미지를 구성하는 RGB (빨강, 녹색, 파랑) 색 공간을 HSV(색상, 채도, 값)칼라 모델로 변환하였다.
따라서 본 연구에서는 과속방지턱이 일정한 폭과 규칙적인 형태를 유지하며 흰색과 노란색의 영역을 가지고 있음에 착안하여 침식과 팽창을 이용한 형태학적 연산과 HSV 칼라 모델을 적용하여 도로 상의 과속방지턱을 추출하였다. 또한, 카메라에서 거대한 이미지 데이터를 수집하여 대상 객체를 검출하고 GPS 위치 정보를 이용하였다. 사용자 시각에서 획득한 데이터를 이용하여 지도 데이터의 유용한 업데이트 방법을 구현하기 위해 실시간 지도 업데이트를 위한 DB 스키마를 설계하고 SLAMs(Simultaneous Localization And Mapping :동시적 위치 추정 및 지도 작성) 시스템 구현하여 연구 방법의 결과의 유용성을 평가하였다.
또한, 카메라에서 거대한 이미지 데이터를 수집하여 대상 객체를 검출하고 GPS 위치 정보를 이용하였다. 사용자 시각에서 획득한 데이터를 이용하여 지도 데이터의 유용한 업데이트 방법을 구현하기 위해 실시간 지도 업데이트를 위한 DB 스키마를 설계하고 SLAMs(Simultaneous Localization And Mapping :동시적 위치 추정 및 지도 작성) 시스템 구현하여 연구 방법의 결과의 유용성을 평가하였다.
이 배열은 그리드 디렉토리의 인덱스 식별로 사용되며 레코드의 블록 또는 버켓을 참조한다. 이러한 인덱스 구조를 관계형 액세스 방법을 적용해서 그리드 디렉토리는 인덱스 테이블에 대응하고, 데이터 블럭은 사용자 테이블에 대응하도록 설계하였다.
본 연구에서는 전방위 카메라를 이용하여 취득한 이미지 시퀀스에 형태학적 연산과 HSV칼라 모델을 통해 과속방지턱을 탐지하고 실시간 데이터의 관리 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 우선, 이동 중인 차량에서 빈번한 위치 변경이라는 공간적인 특징을 고려하여 색인 구조의 변경을 초래하지 않는 공간 인덱스를 고려하여 테이블을 설계하였다. 또한, Ladybug2의 여섯 개의 카메라가 물리적으로 서로 연결되어 캡처된 파노라마 이미지를 취득하고, 광각과 하늘 등 불필요한 영역을 제하고자 지상 형상에 근거한 ROI 영역을 설정하여 검색 영역을 줄이고 속도를 향상하고자 하였다.
전방위 카메라에서 획득한 이미지는 광각(wide angle)과 하늘 등 불필요한 영역 존재하므로 검색 영역을 줄이고 속도 향상을 위해, 과속 방지턱이 항상 지상에 위치하는 기하학적 특성에 착안하여 지상 영역에 제한된 ROI로서 영역을 설정하였다(Fig. 5a). 또한, 노이즈와 색상이 감소된 이미지 생성을 위해 그레이 영상 (명암)의 형태학적 팽창 연산을 적용하였으며 Fig.
지도 데이터를 선형 스케일을 사용하여 일정한 공간으로 분할하고 데이터 블럭을 구성한 뒤 그리드 디렉토리를 구성하고 그것의 주소를 1차원 배열의 데이터 페이지로 저장한다. 이 배열은 그리드 디렉토리의 인덱스 식별로 사용되며 레코드의 블록 또는 버켓을 참조한다.

대상 데이터

격자 크기는 2,000m * 2,000m 이며 적합한 화면 크기에 의해 결정되었다. 데이터 뷰어의 기본 화면 크기는 500m * 500m이며, 적절한 로딩 속도의 배 크기로 결정하였다. 그 결과로, 총 격자 수는 46540 (179 * 260)로 설정되었다.
카메라 모듈은 데이터 뷰어에 업데이트 데이터를 전송하고, 뷰어는 갱신 유형에 따라 삽입, 삭제 및 수정된다. 본 연구에서 과속 방지턱 수집을 위한 연구 사례 지역은 인하 대학 캠퍼스 내로 하였다.
디스플레이용 DB는 도로 경계와 건물 등 배경용 데이터를 화면 뷰어에 표시한다. 시뮬레이션 DB는 도로망 네트워크로 구성된 노드와 링크 데이터이다. 디스플레이 및 시뮬레이션 DB는 ESRI의 shape 파일 형식으로 저장된다.
업데이트 DB는 과속방지턱 데이터를 저장하며 SQLite DBMS 상에 포인트 데이터를 변환하여 관리한다. 이때, 이동 중인 차량의 빈번한 위치 변경이라는 공간적인 특징을 고려하여 색인 구조의 변경을 초래하지 않는 공간 인덱스의 구현이 중요하므로, 데이터의 검색과 빠른 질의 처리를 위한 공간 인덱스로써 그리드 인덱스를 사용하였다. 과속 방지턱 데이터는 설계된 스키마에 맞게 SQLite DBMS 상에 테이블 구조로 변환하여 로딩된다.
Table 2와 같이 장착된 카메라와 DGPS 장비를 이용한다. 전방위 카메라 모델은 Ladybug2 (Point Grey Research)이며, 여섯 카메라가 물리적으로 서로 연결되어 캡처된 이미지가 획득된다. 그 결과로 360도 파노라마 이미지가 생성된다.

데이터처리

8a와 같이 측정하였다. 이때, 측정된 거리의 오차를 검증하기 위해 30cm와 15m 거리에서의 평균오차를 측정하여 계산하였다(Fig. 8c, 8d). 거리의 평균오차는 30cm에서 평균 6.

성능/효과

과속방지턱을 검출하기 위한 가장 독특한 정보로서, 과속방지턱은 반복된 흰색과 노란 색상에 의한 일관된 패턴을 가진다는 것이다. 과속방지턱에 표시되어 있는 선형의 대부분이 흰색과 노란색으로 구분이 되어 있지만 같은 색상이라도 주변 환경에 따라 조금씩 다르게 인식될 수 있다.
그레이 영상의 형태학적 팽창 연산을 ROI에 수행하여 노이즈와 색상이 감소된 이미지를 생성하였으며, 이미지를 구성하는 RGB 색 공간을 HSV (색상, 채도, 값)로 변환하여 흰색과 노란 색상에 의한 일관된 패턴을 가진 대상 객체를 탐지하였다. 본 연구에서 제시된 결과는 컴퓨터 비전과 결합한 GIS가 실제 생활에서 응용 프로그램을 사용하는 데 유용함을 보여준다. 또한 PMS, 차량 항법 시스템 등 현장 조사와 데이터 유지 관리 등에 적용될 수 있을 것이다, 본 연구 결과를 통해 사용자의 움직임을 고려하여 개인화된 지리정보 검색에 효율성을 증진하는데 기여할 것으로 기대된다.
그리고 데이터 뷰어에 이미지 프레임을 생성하여 1초 간격으로 과속방지턱 감지 알고리즘을 실행하였다. 총 아홉 개의 과속 방지턱 데이터가 성공적으로 탐지되었고 데이터베이스에 저장되었음을 알 수 있다.

후속연구

본 연구에서 제시된 결과는 컴퓨터 비전과 결합한 GIS가 실제 생활에서 응용 프로그램을 사용하는 데 유용함을 보여준다. 또한 PMS, 차량 항법 시스템 등 현장 조사와 데이터 유지 관리 등에 적용될 수 있을 것이다, 본 연구 결과를 통해 사용자의 움직임을 고려하여 개인화된 지리정보 검색에 효율성을 증진하는데 기여할 것으로 기대된다. 향후 도로 포장, 기상 등으로 인해 불안정한 노면 상태에서 카메라 영상만으로 정확한 인식이 알 되는 경우를 보완하기 위해 보다 정밀한 위치 센서와 에지 기반 영상탐지 알고리듬을 활용한 연구가 필요할 것이다.
또한 PMS, 차량 항법 시스템 등 현장 조사와 데이터 유지 관리 등에 적용될 수 있을 것이다, 본 연구 결과를 통해 사용자의 움직임을 고려하여 개인화된 지리정보 검색에 효율성을 증진하는데 기여할 것으로 기대된다. 향후 도로 포장, 기상 등으로 인해 불안정한 노면 상태에서 카메라 영상만으로 정확한 인식이 알 되는 경우를 보완하기 위해 보다 정밀한 위치 센서와 에지 기반 영상탐지 알고리듬을 활용한 연구가 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	차선 마킹 검출을 위해 어떤 방법들이 이용되고 있는가?	특히 PMS(Pavement Management System : 도로포장관리체계)와 지능형 시스템 분야에서 센서를 이용한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 현재까지 비전 센서를 통한 차선 검출에 대한 연구가 주를 이루고 있다 (Joel and Mohan, 2006). 즉, 차선 마킹 검출을 위해 윤곽선의 경계를 탐지하거나 RGB 칼라 모델, 주파수도 메인 접근, 영역 분할 및 Hough 변환 등 여러 방법이 이용되고 있다(Abdulhakam, 2008; Cheng, 2006; Cheng, 2010; Jeong and Nedevschi, 2005). 이에 반해 교통사고 예방을 위해 도로안전시설 설치 및 관리지침을 바탕으로 설치와 제원, 도색 등이 엄격히 제한되어 관리되는 대표적인 도로안전시설물인 과속방지턱 탐지에 대한 연구는 미비하다.
	그리드 방식은 무엇인가?	과속방지턱의 신속한 검색과 갱신을 위한 공간 인덱스로 그리드 방식을 제안하였다. 그리드 방식은 대상지역을 선형 스케일로 구분된 그리드 셀로 나누어 저장하는 방식이다(Joo, 2011). 키 값의 범위를 선형 눈금자 (Linear scale), 페이지(버켓) 번호를 격자 배열(Grid Array)이라 부르며, 선형 눈금자는 각 축 위의 눈금에 의해서 나타내고 격자 배열은 2차원 평면으로 표시한다.
	팽창 기법은 언제 사용하는가?	팽창(dilation)은 물체 내부의 돌출부는 감소하고 외부의 돌출부는 증가시켜서 물체의 크기를 확장하고 배경은 축소하는 기법이다. 물체 내부에 발생한 구멍과 같은 공간을 채우거나 짧게 끊어진 영역을 연결할 때 사용한다. 그레이 영상의 팽창연산은 객체를 더 게 하여 크게 보이는 효과를 얻을 수 있다.

참고문헌 (9)

Abdulhakam, A., 2008, Real time lane detection for autonomous vehicles, Proceedings of the International Conference on Computer and Communication Engineering.
Cheng, H., 2006, Lane detection with moving vehicles in the traffic scenes, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 7, No. 4.

상세보기
Cheng, H., 2010, Environment classification and hierarchical lane detection for structured and unstructured roads", IET Comput. Vis., Vol. 4, pp. 37-49.

상세보기
Hahm, C., Joo, Y., Won, S., 2013, A study on automatic survey of road information for PMS maintenance, Korean society of surveying geodesy, photogrammetry and cartography.
Jeong, P., Nedevschi, S., 2005, Efficient and robust classification method using combined feature vector for lane detection, IEEE Transactions on Circuits And Systems for Video Technology, Vol. 15, No. 4.

상세보기
Joel, C., Mohan, M., 2006, Video based lane estimation and tracking for driver assistance survey, system, and evaluation, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 7, No. 1.

상세보기
Joo, Y., 2011, Design and implementation of moving object model for nearest neighbors query processing based on multi-Level global fixed gird, Journal of The Korean Society for Geospatial Information System, Vol. 19, No. 3, pp.13-21.
Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2009, The guideline of installation and management for road safety facility
Shim, J., Choi, H., Kim, S., 2011, Dynamic analysis for evaluation of speed control hump dimensions, Journal of the Korean Society of Road Engineers, Vol. 13, No. 3, pp.15-20.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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