빛 포화 영역 검출을 통한 카메라 자동 보정 알고리즘 개선 방향 연구 - 최정윤 (The Graduate School, Ajou University, 2018)
자동차 업계의 가장 큰 화두는 자율 주행과 지능형 운전자 보조 시스템이라고 할 수 있다. 지능형 운전자 보조 시스템은 사고를 미연에 방지하기 위해 차량 진행 방향에 위치한 물체를 인지하는 시스템으로 카메라, 레이더, 초음파센서 등을 이용한다. 레이더와 초음파센서가 물체와의 거리를 감지하는 것과는 달리 카메라는 물체의 형태를 감지한다는 특징이 있다. 다만, 카메라는 빛에 민감하며 직사광선이나 터널을 통과할 때와 같이 빛의 밝기가 급격히 달라지는 경우 물체를 인식하지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해 본 논문에서는 인공 신경망 네트워크를 이용하여 차량이 터널에서 탈출 할 때 빛이 포화되는 영역을 검출하고 차와 포화 영역의 거리가 일정 거리 미만이 되면 이를 자동으로 보정하여 포화 영역에 있는 물체를 감지할 수 있는 방안을 제안한다. 빛 포화 영역을 검출하는 방법으로는 인공 신경망 네트워크 중 하나인 SSD를 활용하여 짧은 시간 동안 높은 정확도로 검출할 수 있도록 구현하였다. 실험 결과 빛 포화 영역까지의 거리를 감지하는데 79fps의 속도로 98.2%의 거리 감지 정확도를 보였다. 보정 방법으로는 적응적 히스토그램 평활화를 활용했을 때 물체의 경계선이 가장 두드러지나 물체 구분에는 한계가 있음을 확인하였다. 이미지 보정에 있어서는 촬영된 영상이 아닌 촬영 시 카메라 매개 변수 제어가 필요하며 이는 향후 연구로 남겨 두기로 한다.
학위논문(석사)--아주대학교 IT융합대학원 :IT융합공학과,2018. 8
Keywords: ADAS; Camera; Object detection; Tunnel; DNN; Light saturation