Stereo Vision for Real-time Measurement of Driving Vehicle Dimensions and a Performance Comparison with Commercial LiDAR

화물차 적재불량으로 인한 낙하물 발생 사고는 운행 중인 차량의 안전을 심각하게 위협하고, 도로 손괴를 발생하고 있다. 특히, 제원을 초과하여 적재한 경우, 낙하물 발생 위험이 높다. 그래서 차량 제원을 측정하는 기술 기반으로 적재 불량 단속을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 현재 레이저 스캐너나 LiDAR 등 상용 기술이 있지만, 높은 초기 도입 비용과 복잡한 유지보수로 인해 광범위하게 적용하기 쉽지 않다. 이러한 단점을 보완하기 위해 최근에는 여러 대의 카메라로 획득한 이미지를 활용하여 차량의 형상을 분석하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 주행하는 차량을 실시간으로 분석하여 결과를 도출하는 것은 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 카메라 두 대로 주행하는 차량을 실시간으로 형상을 분석하여 제원을 도출하는 스테레오 비전 시스템을 제안한다. 이를 위해 실시간 배경 업데이트를 통한 차량 진입 여부를 확인하는 기능을 구현하고, bilateral 필터, 모폴로지 연산 및 매칭 점수를 활용한 개선된 알고리즘을 적용하여 분할된 차량 이미지를 스티칭했다. 상용 LiDAR를 도입하여 성능 검증을 해본 결과, 제안된 시스템이 높이와 길이 계측 정확도에서 각각 97.33%, 96.28%로 비슷하거나 더 나은 성능을 보였다. 특히, 폭 계측 정확도에서는 97.63%(▲6.72%p)로 상용 LiDAR의 폭 계측 정확도보다 뛰어난 성능을 확인하였다. 또한, LiDAR 대비 3배 이상 저렴하여 가격 경쟁력을 확보할 수 있다.