초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 차량의 자동 주행을 위하여 야간 환경에서도 안전하게 보행자 탐지 및 보행자의 차량으로부터의 거리를 인식할 수 있는 시스템을 개발한다. 야간 환경에서 취득한 영상은 주간 영상에 비하여 노이즈, 흐려짐 (blur), 노출, 조명의 변화가 심하게 존재할 수 있기 때문에, 이러한 특징을 고려하여 알고리즘 설계가 필요하다.
이를 위해서 야간 환경에서 취득한 영상을 주간 환경에서 취득한 영상처럼 보정하는 알고리즘을 개발한다. 또한 주간 환경뿐만 아니라 야간 환경에서도 안정적으로 3차원 거리 정보를 획득할

□ 연구개요
본 연구에서는 차량의 자동 주행을 위하여 야간 환경에서도 안전하게 보행자 탐지 및 보행자의 차량으로부터의 거리를 인식할 수 있는 시스템을 개발한다. 야간 환경에서 취득한 영상은 주간 영상에 비하여 노이즈, 흐려짐 (blur), 노출, 조명의 변화가 심하게 존재할 수 있기 때문에, 이러한 특징을 고려하여 알고리즘 설계가 필요하다.
이를 위해서 야간 환경에서 취득한 영상을 주간 환경에서 취득한 영상처럼 보정하는 알고리즘을 개발한다. 또한 주간 환경뿐만 아니라 야간 환경에서도 안정적으로 3차원 거리 정보를 획득할 수 있는 강건한 실시간 스테레오 비전 시스템 및 보행자 검출 시스템을 개발한다. 특히, 개선된 영상을 이용하여 주행 영상에서 보행자뿐만 아니라 도로, 자동차, 건물, 하늘 등등 보다 다양한 의미를 검출 및 분류할 수 있는 딥러닝 기반의 검출 및 의미론적 영역화 알고리즘을 제안한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
본 과제에서는 주간뿐만 아니라 야간 환경에서도 안전하게 보행자 탐지 및 보행자의 차량으로부터의 거리를 인식할 수 있는 실제적이고 다양한 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해서 임의의 컬러 값을 갖는 영상들을 보정하는 다양한 기법들, 주간 환경뿐만 아니라 야간 환경에서도 안정적으로 3차원 거리 정보를 획득할 수 있는 다양한 스테레오 정합 기법들과 마지막으로 보행자 검출 및 다양한 관심 물체를 픽셀별로 인식할 수 있는 효율적인 의미론적 영역 분할 기법을 개발하였다. 이러한 여러가지 기술들이 자동 주행의 목적에 맞게 통합된다면 서로 시너지 효과를 내어서 보다 실제적인 상황에서도 강인한 결과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.

□ 연구개발결과의 중요성
자동차의 자동 주행을 위해서는 충돌 방지, 비상 정지, 보행자 검출 및 보행자의 차량으로부터 거리 인식, 자동 주차 등 다양한 기술들이 필요하다. 이러한 자동 주행의 실용화를 위해서는 여러 가지 센서로 부터 얻은 정보를 종합하여 나열한 기술들의 정확도를 높여서 안전성을 확보하는 일이 가장 중요하다. 이 중에서도 영상 정보를 이용하여 보행자 검출 및 보행자의 차량으로부터의 거리 인식을 위한 컴퓨터 비전기술은 운전자뿐만 아니라 보행자의 안전을 위해서도 높은 정확도가 요구된다. 특히, 야간 주행에서는 사람의 시각 능력 및 시야 범위가 제한될 뿐만 아니라, 야간에서 취득한 영상조차도 외부 조명 조건과 카메라의 특징에 의해서 노이즈, 흔들림(blur) 등의 영향으로 주간 환경에서 취득한 영상에 비해 현저히 화질이 떨어진다. 이러한 요인들은 위에서 언급한 기술들의 성능을 떨어뜨려 자동 주행의 실용화에 걸림돌이 되고 있다. 실제로는 야간 환경에서 더욱 안정성이 요구되므로, 본 과제를 통하여 위에서 언급한 문제들을 일부 해결할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
• 2.1. 조명 변화가 큰 영상들에 대한 컬러 보정 기법 개발 ... 4
• 2.2. 노출이 다른 두 가지 종류의 영상 쌍 융합 기법 연구 ... 5
• 2.3. 노출의 변화가 있는 다시점 영상들을 이용하여 높은 동적 범위(high dynamic range)영상 생성과 깊이 정보 추출 기법 연구 ... 6
• 2.4. 다이나믹 레인지 환경에서 융합 코스트 볼륨을 이용한 스테레오 정합 개선 ... 8
• 2.5. 카메라 노출 차이가 다른 상황에서 빠른 스테레오 정합 기법 개발 ... 9
• 2.6. 합성곱 네트워크를 이용한 의미론적 영상 분할 기법 연구 ... 11
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 13
• 4. 참고문헌 ... 14
• 5. 연구성과 ... 15
• 대표적 연구실적 ... 17
• 끝페이지 ... 33