Adaptive Multi-plane Homography 기반 Single View 차량 측위

Abstract

본 논문에서는 사거리의 차량 정보를 얻기 위해 두대의 인프라 카메라를 이용한 멀티 뷰(Multi-View) 사거리 차량 감지(detection) 연구를 수행한다. 기존에 제시된 멀티 뷰 카메라 이용 연구에서 나타나는 좁은 감지 영역(FOV)을 보완하기 위해 단일 뷰(Single View) 영역까지 포함하여 감지 및 측위(Localization)를 수행한다. 이 때 단일 뷰 영역에서 발생되는 Homography 오류 보정을 위해 적응적 다중 평면(Adaptive Multi-Plane) Homography 기반의 차량 감지 및 측위(localization) 방식을 제안한다. 이 방식은 바닥면과 차량의 높이를 기반으로 다중 평면 Homography 행렬을 생성하고, 이를 영상 속의 차량의 위치나 크기 등의 특성에 따라서 차량마다 서로 다르게 적용하여 다중 평면 Homography를 생성한다. 생성된 다중 평면 Homography를 이용해 평면 시점(top view)에 적합한 형태로 측위 보정(Localization Refinement)을 수행하고 차량의 위치를 결정한다. 실제 사거리의 차량 영상을 이용하여 이 방식을 평가하였고, 단일 뷰 영역을 포함한 전체 사거리 영역에서 단일 Homography로 얻은 결과 대비 68% 향상된 검출 성능을 확인하였다.