현재 출시되는 자동차는 운전자에게 편리성과 안정성을 보장해주기 위한 전자 기기장치들을 개발하여 시중에 보급하고 있다. 전자기기중 블랙박스는 현재 자동차 운행, 주차, 후진 시 도움을 주기위한 것이다. 이 블랙박스는 차량 사고 시에 꼭 필요하다. 이것들은 After-market을 통하여 많이 보급되어 있다. 하지만 이러한 제품들은 후방이나 전방의 영상만 알 수 있을 뿐, 운전 중이거나 사고 시에 좌우 측방과 전방의 자동차 경계의 영상은 확인 할 수가 없다. 하지만 시중에 나와 있는 전자기기장치들은 이러한 문제점을 해결해 줄 수가 없다. 이러하여 본 논문에서 제안하고자 하는 어라운드 뷰 알고리즘은 운전자가 자동차 운행 중 차량의 전후측방, 좌우측방의 영상을 통합한 블랙박스 설계를 제공하고자 한다.
현재 출시되는 자동차는 운전자에게 편리성과 안정성을 보장해주기 위한 전자 기기장치들을 개발하여 시중에 보급하고 있다. 전자기기중 블랙박스는 현재 자동차 운행, 주차, 후진 시 도움을 주기위한 것이다. 이 블랙박스는 차량 사고 시에 꼭 필요하다. 이것들은 After-market을 통하여 많이 보급되어 있다. 하지만 이러한 제품들은 후방이나 전방의 영상만 알 수 있을 뿐, 운전 중이거나 사고 시에 좌우 측방과 전방의 자동차 경계의 영상은 확인 할 수가 없다. 하지만 시중에 나와 있는 전자기기장치들은 이러한 문제점을 해결해 줄 수가 없다. 이러하여 본 논문에서 제안하고자 하는 어라운드 뷰 알고리즘은 운전자가 자동차 운행 중 차량의 전후측방, 좌우측방의 영상을 통합한 블랙박스 설계를 제공하고자 한다.
Cars that are currently available to the operator to ensure convenience and safety for electronics devices now on the market supply is developed. The current car black box of electronics service, parking, is to help when reversing. The black box is necessary at the time of the accident. After-market...
Cars that are currently available to the operator to ensure convenience and safety for electronics devices now on the market supply is developed. The current car black box of electronics service, parking, is to help when reversing. The black box is necessary at the time of the accident. After-market through a lot of these are advertised. However, these products are known only to the rear or the front of the picture, as well, at the time of driving, the accident and the front left and right lateral images of the boundary of the car can not be confirmed. Electronics devices on the market, but they can not give this problem solving. In this paper, we propose these to the algorithm-around view of the driver's operation of the vehicle after the car sideways, left and right of the room with integrated video Black Box is designed to provide.
Cars that are currently available to the operator to ensure convenience and safety for electronics devices now on the market supply is developed. The current car black box of electronics service, parking, is to help when reversing. The black box is necessary at the time of the accident. After-market through a lot of these are advertised. However, these products are known only to the rear or the front of the picture, as well, at the time of driving, the accident and the front left and right lateral images of the boundary of the car can not be confirmed. Electronics devices on the market, but they can not give this problem solving. In this paper, we propose these to the algorithm-around view of the driver's operation of the vehicle after the car sideways, left and right of the room with integrated video Black Box is designed to provide.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이 기술의 개발이 대중화 되어 시중에 많이 보급이 된다면 차량의 돌발사고 및 어느 각도에서건 원인 규명이 쉬워 지리라 판단이 된다. 그렇기 때문에 AVM(Around-View Monitoring)시스템 기술을 한 단계 더 진보시키고자 연구 하고자 한다.
본 논문에서는 이러한 시간과 비용을 줄이고 대중적인 시스템과의 확장성을 노리는 효과를 기대하기 위해 안드로이드 기반으로 시스템을 설계하여 무선으로 영상을 입력받아 영상처리를 하여 사용자들에게 입체 영상을 제공하고자 한다.
제시하는 태블릿과 무선 카메라 4대가 서로 네트워크 통신을 하여 영상을 개별적으로 불러온다. 불러온 영상을 OpenCV 라이브러리로 처리하여 사용자에게 입체적인 영상을 제공하고자 한다.
이 기법을 이용하여야지 전면에서 바라보는 영상이 아니라 위에서 차량을 내려다보는듯한 입체적인 영상을 구현할 수가 있다. 이런 작업을 4번 수행하여 얻고자 하는 통합된 영상을 만들어 사용자에게 제공하고자 한다.
제안 방법
본 논문에서 설계를 하고자 제안한 AVM(Around-View Monitoring)시스템을 구현하기 위해선 제일 먼저 차량에 네트워크 통신환경 구축이 우선적으로 받쳐줘야 한다. 차량에 통신환경이 구축 되어야 하는 이유는 무선 카메라를 이용하기 때문에 IP주소를 이용한 접속이 필요하다.
네트워크 연결이 된 상태에서 각각의 무선 카메라에게 할당된 url 주소로 신호를 줘서 영상을 태블릿으로부터 불러들여야 한다. 영상들이 다 불러올 수 있는 상태에서 각각의 영상들을 하나씩 OpenCV 라이브러리를 이용하여 이미지 왜곡 보정을 실행한다[3]. 왜곡 현상이 제거된 영상을 호모그래피(Homography) 기법을 이용하여 통합되어 보여질 이미에 옮기는 작업을 시행한다[4].
차량 전, 후, 좌, 우에 장착된 무선 카메라 4대와 각각 접속을 한다. 통신 환경이 구축이 된 상태에서 OpenCV 라이브러리가 지원되는 플랫폼, 즉 안드로이드 OS가 탑재되었으며 OpenCV 라이브러리가 지원되는 태블릿을 바탕으로 한다. 제시하는 태블릿과 무선 카메라 4대가 서로 네트워크 통신을 하여 영상을 개별적으로 불러온다.
대상 데이터
관련문헌[2]는 CarPC기반의 AVM(Around-View Monitoring)시스템이다. 차량 내부에 PC를 탑재하여 차량 전, 후, 좌, 우에 설치된 유선 카메라와 GPS 정보 데이터를 받아온다. AVM(Around-View Monitoring)시스템을 구현하기 위해선 오픈 소스 라이브러리인 OpenCV를 이용하여 영상처리를 해야 한다.
이론/모형
영상들이 다 불러올 수 있는 상태에서 각각의 영상들을 하나씩 OpenCV 라이브러리를 이용하여 이미지 왜곡 보정을 실행한다[3]. 왜곡 현상이 제거된 영상을 호모그래피(Homography) 기법을 이용하여 통합되어 보여질 이미에 옮기는 작업을 시행한다[4]. 이 기법을 이용하여야지 전면에서 바라보는 영상이 아니라 위에서 차량을 내려다보는듯한 입체적인 영상을 구현할 수가 있다.
성능/효과
본 논문에서 제시하는 설계 방향은 제일 첫 번째 문제인 환경 구축을 획기적으로 개선시킬 수 있다. 사용하고자 하는 Android OS는 OpenCV 라이브러리를 충분히 사용할 수 있으며, 시중에 널리 보급된 스마트폰 또는 태블릿을 이용하기 때문에 부피 및 구축 시간 등을 단축시킬 수 있다.
후속연구
본 논문에서 제시하는 AVM(Around-View Monitoring) 시스템에는 OpenCV 라이브러리는 Window OS용 기반 라이브러리가 사용될 예정이다. 시대가 발전하면서 기술역시 발전해야 하기에 Window 기반의 전유물이 아닌 Android OS, iOS, Linux OS에서도 쓰일 수 있는 플랫폼으로 발전하였다.
본 논문에서는 무선 카메라를 기반으로 설계를 할 예정이다. 우선 무선 카메라를 선택하여 설계를 하는 이유는 통신의 간섭으로 인해 간혹 데이터의 정확성이 떨어질 때도 있지만 AVM(Around-View Monitoring)시스템의 제일 큰 문제인 설치 시간과 어려움을 감축 시키는 것이다.
추후 이번 연구로 설계 된 시스템을 직접 개발해 볼 것이며 본 시스템에서 필요한 무선 카메라와 안드로이드 OS용 태블릿을 이용하여 실제 차량에서 테스트 할 예정이다. 오픈소스인 OpenCV 라이브러리가 Window OS용으로 제일 먼저 개발되다 보니 라이브러리에 대한 상세 내용과 설명이 잘 되어있어 개발하는데 어려움이 없지만 다른 플랫폼용으로 개발을 할 수 있게 된지는 얼마 되지 않아 개발하는 것에 있어서 다소 어려움이 뒤따른다.
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