70可从多个摄像头195a、…、195d接收多个图像，并基于所获取的图像来执行基于计算机视觉(computer vis1n)的信号处理。此外，处理器170可在图像内执行对象检测，并在对象检测之后继续跟踪对象的移动。
[0053]特别地，处理器170可执行对图像内的充电相关对象的检测、确认及跟踪。此外，处理器170可生成与被检测及确认的充电相关对象相对应的车辆移动方向信号。
[0054]另外，当在车辆移动后，从天线160接收规定强度以上的磁场时，处理器170可利用与所接收的磁场810的强度、方向等相关的信息，生成用于使车辆调整位置的引导信号。
[0055]另外，处理器170可从多个摄像头195a、…、195d接收多个图像，并通过组合多个图像来生成全景环视图像。
[0056]例如，处理器170可基于多个图像或所生成的全景环视图像，执行对于车辆周边的视差运算，基于所运算出的视差信息而在图像内执行对象检测，并在对象检测之后持续地跟踪对象的移动。
[0057]特别地，在检测对象时，处理器170可执行车道线检测(Lane Detect1n)、周边车辆检测(Vehicle Detect1n)、行人检测(Pedestrian Detect1n)、道路面检测等。
[0058]此外，处理器170可执行针对检测出的周边车辆或行人的距离运算等。
[0059]另外，处理器170可通过接口部130从EOT 770或传感器部760接收传感器信息。其中，传感器信息可包括车辆方向信息、车辆位置信息(GPS信息)、车辆角度信息、车辆速度信息、车辆加速度信息、车辆斜率信息、车辆前进/倒车信息、电池信息、燃料信息、轮胎信息、车辆灯信息、车辆内部温度信息、车辆内部湿度信息中的至少一个。
[0060]显示器180可显示处理器170所生成的全景环视图像。另外，在显示全景环视图像时，还可提供多种使用者用户界面，并可具有可对提供的用户界面进行触碰输入的触摸传感器。
[0061]另外，显示器180可包括车辆内部前面的群集(cluster)或平视显示器(Head UpDisplay，HUD)。另外，在显示器180为HUD的情况下，可包括用于向车辆200的前面玻璃投射图像的投射模块。
[0062]音频输出部185基于处理器170所处理的音频信号，将声音输出到外部。为此，音频输出部185可具有至少一个扬声器。
[0063]供电部190可通过处理器170的控制而供给各结构要素的动作所需的电源。特别地，供电部190可从车辆内部的电池等供给到电源。
[0064]多个摄像头195a、…、195d是用于提供全景环视图像的摄像头，其优选为是广角的摄像头。
[0065]接着，参照图3B，图3B的车辆充电辅助装置100与图3A的车辆充电辅助装置100类似，其区别在于还具有输入部110及超声波传感器部198。以下，仅对输入部110及超声波传感器部198进行说明。
[0066]输入部110可具有安装于显示器180周边的多个按键或配置于显示器180上的触摸屏。可通过多个按键或触摸屏开启车辆充电辅助装置100的电源并使其进行动作。除此之外，其还可执行多种输入动作。
[0067]超声波传感器部198可具有多个超声波传感器。当在车辆内安装有多个超声波传感器时，可基于发送的超声波和接收的超声波之间的差异，执行针对车辆周边的物体检测。
[0068]另外，与图3B不同地，可由激光雷达(Lidar)(未图示)来替代超声波传感器部198，或者可一同具有超声波传感器部198和激光雷达(Lidar)。
[0069]图4A至图4B例示出图3的处理器的内部框图的多个例子，图5是例示出图4A至图4B的处理器中的对象检测的示意图。
[0070]首先，参照图4A，图4A是处理器170的内部框图的一个例子，车辆充电辅助装置100内的处理器170可具有:影像预处理部410、视差运算部420、对象检测部434、对象跟踪部440及应用部450。
[0071]影像预处理部(image preprocessor)410可从多个摄像头195a、…、195d接收多个图像或所生成的全景环视图像，并对其执行预处理(preprocessing)。
[0072]具体地，影像预处理部410可对多个图像或所生成的全景环视图像执行降噪(noise reduct1n)、矫正(rectificat1n)、校准(calibrat1n)、色彩增强(colorenhancement)、色彩空间车专换(color space convers1n ;CSC)、插值(interpolat1n)、摄像头增益控制(camera gain control)等。由此，可获取与多个摄像头195a、…、195d所拍摄的多个图像或所生成的全景环视图像相比更清晰的图像。
[0073]视差运算部(disparity calculator)420接收影像预处理部410中被信号处理的多个图像或所生成的全景环视图像，对以规定时间内依次地接收的多个图像或所生成的全景环视图像执行立体匹配(stereo matching)，并获取与立体匹配相对应的视差图(disparity map)。即，可获取针对车辆周边的视差信息。
[0074]此时，立体匹配可按照图像的像素单位或规定块单位来执行。另外，视差图可表示的是用数值来表现出图像，即左、右图像的视差信息(binocular parallax informat1n)的图(map)ο
[0075]分割部(segmentat1n unit) 432可基于来自视差运算部420的视差信息而执行图像内的分割(segment)及聚类(clustering)。
[0076]具体地，分割部43 2可基于视差信息，对于图像中的至少一个而分离出背景(background)和前景(foreground)。
[0077]例如，可将视差图内的视差信息为规定值以下的区域运算为背景，并去除相应部分。由此，可相对地分离出前景。
[0078]作为另一个例子，可将视差图内的视差信息为规定值以上的区域运算为前景，并提取相应部分。由此，可相对地分离出前景。
[0079]如上所述，根据基于图像所提取的视差信息而分离出前景和背景，使在随后的对象检测时，可缩短信号处理速度、信号处理量等。
[0080]接着，对象检测部(object detector)434可基于来自分割部432的图像分割来检测出对象。
[0081]S卩，对象检测部434可基于视差信息，对于图像中的至少一个检测出对象。
[0082]具体地，对象检测部434可对图像中的至少一个检测出对象。例如，可从通过图像分割而被分离的前景检测出对象。
[0083]接着，对象确认部(object verificat1n unit) 436对被分离的对象进行分类(classify)并确认(verify)。
[0084]为此，对象确认部436可使用利用神经网络(neural network)的识别法、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)方法、由利用哈尔(Haar-like)特征的自适应增强(AdaBoost)进行识别的方法、梯度向量直方图(Histograms of Oriented Gradients，HOG)
方法等。
[0085]另外，对象确认部436可通过比较存储器140中储存的对象和所检测出的对象来确认对象。
[0086]例如，对象确认部436可确认位于车辆周边的周边车辆、车道线、道路面、标识牌、危险地区、隧道等。
[0087]对象跟踪部(object tracking unit)440用于执行对被确认的对象的跟踪。例如，可对依次地获取的图像内的对象进行确认，对被确认的对象的移动或移动向量进行运算，并基于运算出的移动或移动向量而跟踪相应对象的移动等。由此，可跟踪位于车辆周边的周边车辆、车道线、道路面、标识牌、危险地区等。
[0088]图4B是处理器的内部框图的另一个例子。
[0089]参照附图，图4B的处理器170的内部结构单元与图4A的处理器170相同，其区别在于信号处理顺序不同。以下仅对其区别进行说明。
[0090]对象检测部434可接收多个图像或所生成的全景环视图像，并检测出多个图像或所生成的全景环视图像内的对象。与图4A不同的是，不是基于视差信息而对被分割的图像进行对象检测，而是可从多个图像或所生成的全景环视图像中直接检测出对象。
[0091]接着，对象确认部(object verificat1n unit)436基于来自分割部432的图像分割及对象检测部434所检测出的对象，对被检测及分离的对象进行分类(classify)并确认(verify)。
[0092]为此，对象确认部436可使用利用神经网络(neural network)的识别法、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)方法、由利用哈尔(Haar-like)特征的自适应增强(AdaBoost)进行识别的方法、梯度向量直方图(Histograms of Oriented Gradients，HOG)
方法等。
[0093]图5是基于第一及第二帧区间中分别获取的图像，并为了说明图5的处理器170的动作方法而作为参照的示意图。
[0094]参照图5，在第一及第二帧区间期间，多个摄像头195a、…、195d依次地获取各个图像 FRla、FRlb。
[0095]处理器170内的视差运算部420接收影像预处理部410中被信号处理的图像FRla、FRlb，对所接收的图像FRla、FRlb执行立体匹配，从而获取视差图(disparitymap)520。
[0096]视差图(disparity map) 520是对图像FRla、FRlb之间的视差进行了等级化(level)，其可被运算为是，视差等级越大，与车辆的距离越近，视差等级越小，与车辆的距离越远。
[0097]另外，当显不这样的视差图时，其可被显不为是，视差等级越大，具有越尚的壳度，视差等级越小，具有越低的亮度。
[0098]在附图中例示出，在视差图520内，第一车道线至第四车道线528a、528b、528c、528d等各自具有相应的视差等级，施工地区522、第一前方车辆524、第二前方车辆526各自具有相应的视差等级。
[0099]分割部432、对象检测部434、对象确认部436基于视差图520，对图像FRla、FRlb中的至少一个执行分割、对象检测及对象确认。
[0100]在附图中例示出，使用视差图520对