Purpose: Nasal bone fracture is the most common type of facial bone fracture. The standard 6-view photography was not adequate to support the evaluation of nasal deformity and the results of closed reduction. The authors have standardized a bird's eye view photography to more effectively evaluate this nasal deformity. Methods: We reviewed the medical records and radiologic studies of 63 nasal bone fracture patients. We had taken clinical photography including bird's eye view that was standardized as nasal tip was aligned to Cupid's bow of upper lip and light was focused on the nasion of all 63 patients. Results: Nasal deviations and reductions were more noticeable on the newly standardized bird's eye view. This clinical photography was very useful to explain the results of reduction. Conclusion: It was concluded that this photography can be more reliable for evaluation of severity of nasal deformity and the result of closed reduction.
Bird-Eye View 서비스는 특정 도로구간에서 안개, 폭우, 폭설 등으로 운전자의 시계가 매우 불량할 때 주변 UVS 차량 위치정보 및 주행속도 기반의 안전거리 경보를 제공하여 안전주행을 지원하는 서비스로 규정할 수 있다. 시계 확보 불가능 시 V2V 통신을 통해 주변 UVS 차량의 정보를 수신하여 상대거리 정보를 표출함으로써 추돌 및 충돌사고의 위험을 감소시키는 한편, 차량 간 상대속도를 기반으로 안전거리를 산정하고 안전거리가 미 확보될 때에는 경보를 제공하여 운전자의 안전한 주행을 유도한다. 이를 기존의 장소중심 교통정보수집방식에서 이제는 각 개인 스마트폰을 이용한 u-TSN(Ubiquitous Transportation Sensor Network) 즉, 센서네트워크 기반에서 능동적, 자율적으로 이루어지게 하는 교통서비스 인프라를 구축 정보수집, 가공, 제공의 일련의 프로세스로 구현하였다.
운전자의 시야는 차량 구조 등 물리적인 요소들로 인해 차량 주변 환경에 대한 사각지대가 존재한다. 사각지대에 존재하는 장애물은 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 차량 주변의 사각지대 개선을 위해 최근 출시되는 차량에는 장애물 감지 센서, 후방 카메라 등 운전자의 시각에서 벗어난 곳의 장애물에 대한 정보를 제공하기 위한 장치들과 차량 주변 환경을 영상으로 제공하는 AVM(Around View Monitoring) 시스템 등 안전 운행을 위한 전장 장치들이 장착되고 있다. 운전자는 후진 주행이나 좁은 골목길 주행시 이러한 장치들에서 제공되는 차량 주변 환경에 대한 정보를 얻음으로써 안전 운행에 도움을 받고 있다. 본 논문에서는 운전자의 시야 개선을 위해 차량의 전, 후, 좌, 우에 4대의 카메라를 부착하여 차량 주변을 한 눈에 볼 수 있는 통합된 Bird's Eye View를 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 전, 후, 좌, 우 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합된 하나의 영상으로 제공함으로써 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 스테레오 비전기반의 컬럼 검출과 조감도 맵핑을 이용한 전방 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실제 복잡한 도로 환경에서 전방 차량을 강건하게 검출할 수 있다. 전체적인 알고리즘은 도로 특징기반의 컬럼 검출, 조감도 기반의 장애물체 세그멘테이션, 차량 특징기반의 영역 재결합, 차량 검증으로 크게 네 단계로 구성되어 있다. 먼저 v-시차맵상에서 최대 빈도값을 이용하여 도로 특징 정보만을 추출한 후, 이를 기반으로 컬럼 검출을 수행한다. 도로 특징 정보는 기존의 중앙값과 달리 도로 환경에 영향을 받지 않아 도로상의 장애물체 유무를 판단하는 기준으로 적절하다. 그러나 다수의 장애물체가 동일한 장애물체로 검출되는 것을 해결하기 위하여 조감도 기반의 세그멘테이션을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체를 쉽게 분리할 수 있다. 그러나 분리된 장애물체 중에는 동일한 장애물체인 경우도 있으므로, 도로상의 차량 특징을 기반으로 장애물체가 동일한지를 판단하여 재결합하는 과정을 수행한다. 마지막으로 시차맵과 그레이 영상기반의 차량 검증 단계를 수행하여 차량만 검출한다. 제안된 알고리즘을 실제 복잡한 도로 영상에 적용함으로써 차량 검증 성능을 검증한다.
Path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and navigation. For the path tracking, it is very important to find the exact position of a vehicle. GPS is used to get the position of vehicle and a direction sensor and a velocity sensor is used to compensate the position error of GPS. To detect path lines in a road image, the bird's eye view transform is employed, which makes it easy to design a lateral control algorithm simply than from the perspective view of image. Because the driving speed of vehicle should be decreased at a curved lane and crossroads, so we suggest the speed control algorithm used GPS and image data. The control algorithm is simulated and experimented from the basis of expert driver's knowledge data. In the experiments, the results show that bird's eye view transform are good for the steering control and a speed control algorithm also shows a stability in real driving.
현재 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 이러한 단점을 보안하기 위해 고급 자동차에는 후방에 wide-angle 카메라를 장착하고 있다. 기존의 wide-angie 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 여전히 확보되지 않은 사각지대가 존재한다. 하지만 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌. 우측 그리고 후방에 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상물 하나의 통합된 파노라마 영상물 생성하는 방법을 제안하고 몇 가지 경우에 대해 실험한다. 우리는 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다.
현재 시판되고 있는 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 모두 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 사각지대는 크고 작은 사고의 원인이 되기도 한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 자동차 기업들은 자사의 고급 자동차 후방에 광각(wide-angle) 카메라를 장착하고 있다. 광각 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 후방의 모든 사각지대를 제거해주지는 못한다. 그러므로 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌, 우측 그리고 후방에 3대의 카메라를 장착하고, 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상을 통합한 파노라마 영상을 생성하는 방법과 다양한 환경에서 실험한 결과를 제시한다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서 제안하는 방법은 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다. 제시된 방법으로 다양한 상황에 따라 실험을 수행하고, 이를 통해 문제점을 찾아본다.
본 논문에서는 U-시차맵과 조감도를 이용한 스테레오 비전 기반의 장애물체 검출 및 차량 검증 방법을 제안한다. 먼저 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고, 추출된 도로 정보를 이용하여 대략적인 도로상의 장애물체 영역을 추출한다. 좀 더 정확한 장애물체 영역 추출을 위하여 U-시차맵을 생성하는데, 이때 시차값과 카메라 파라미터를 이용하여 계산된 문턱치를 이용하여 높이 제한된 U-시차맵을 생성함으로써, 일정한 높이의 장애물체만을 검출 할 수 있다. 그러나 검출된 장애물체 영역 내에는 여전히 다수의 장애물체와 배경이 존재하므로, 세그먼테이션 과정을 수행한다. 전 단계에서 추출된 장애물체 영역을 카메라 모델링과 파라미터를 이용하여 조감도 맵핑을 수행한다. 조감도는 시차맵과 카메라 정보를 기반으로 계산된 장애물체들의 위치를 평면상에 표시함으로써 장애물체들을 좀 더 쉽게 분리할 수 있다. 마지막으로 각각 분리된 장애물체들 별로 차량 특징 기반의 차량 검증 과정을 수행한다. 도로 접점 여부, 일정한 수평크기, 가로 세로 비율 및 텍스쳐 정보를 이용하여 최종적으로 도로상의 차량만을 검출한다. 그리고 실제 도로에서 획득한 영상에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 장애물체 검출 및 차량 검증 성능을 검증한다.
AVM(Around View Monitoring) 시스템은 차량 주변에 대한 영상을 운전자에게 제공함으로써 안전 운전을 도와주는 시스템이다. 측면 거울이나 실내 거울을 통해서 볼 수 없는 사각 지대는 운전자의 안전 운행에 위협이 된다. 사각지대는 특히 후진 주행, 주차, 좁은 골목길 주행, 굽은 길 회전 등에서 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 이러한 위험을 피하기 위해 후방의 장애물을 감지하는 후방 센서나 후방 카메라 등과 같은 운전자의 시야를 개선하는 ECU들이 개발되어 사용되고 있다. 이러한 ECU들의 도움을 받더라도 차량의 전, 후, 좌, 우 사방의 상황을 동시에 볼 수 없기 때문에 사고를 피하기 위해 운전자들은 주의를 기울여 운전해야 한다. 본 논문에서는 운전자의 안전 운행을 돕기 위해 차량 주변 영상을 실시간으로 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 차량의 전, 후, 좌, 우에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합하여 Bird's Eye View 영상을 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.
In this study an economical image stitching algorithm for use in automotive industry is developed for retrofittable panoramic image assistance applications. The aim of this project is to develop a driving assistance system known as Panoramic Parking Assistance (PPA) which is cheap, retrofittable and compatible for every type of automobiles. PPA generates bird's eye view image using cameras installed on the automobiles. Image stitching requires to get bird's eye view position of the vehicle. Panoramic images are wide area images that cannot be available by taking one shot, attained by stitching the overlapping areas. To achieve correct stitching many algorithms are used. This study includes some type of these algorithms and presents a simple one that is economical and practical. Firstly, the mathematical model of a wide view of angle camera is provided. Then distorted image correction is performed. Stitching is implemented by using the SIFT and SURF algorithms. It has been seen that using such algorithms requires complex image processing knowledge and implementation of high quality digital processors, which would be impracticle and costly for automobile use. Thus a simpler algorithm has been developed to decrase the complexity. The proposed algorithm uses one matching point for every couple of images and has ease of use and does not need high power processors. To show the efficiency, images coming from four distinct cameras are stitched by using the algorithm developed for the study and usability for automotive application is analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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