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차체의 일부를 촬영한 영상을 분석하여 부품 유무를 검출하는 방법으로서,차체의 일부를 촬영한 영상으로부터 상기 부품이 존재하는 제1 영상 샘플, 상기 부품이 존재하지 않는 제2 영상 샘플, 상기 부품의 유무와 무관한 제3 영상 샘플을 추출하는 단계;상기 추출한 제1 영상 샘플, 제2 영상샘플 및 제3 영상 샘플을 사용하여 영상에서의 상기 부품의 존재 유무 분류를 학습하는 단계;상기 학습 결과에 기초하여 차체 일부를 촬영한 영상의 기 정의된 관심영역에서 상기 학습된 부품의 존재 유무를 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서,상기 차체의 일부를 촬영한 영상은 차량의 선루프(sunroof)를 촬영한 영상인 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서,상기 부품은 볼트(bolt)이며,상기 제1 영상 샘플은 볼트가 지정 위치에 존재하는 영상 샘플이고, 상기 제2 영상 샘플은 지정 위치에 볼트가 존재하지 않는 영상 샘플이고, 상기 제3 영상 샘플은 볼트가 존재유무와 무관한 영상 샘플인 것을 특징으로 하는 방법
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제3항에 있어서,상기 제3 영상 샘플은 서로 다른 밝기 및 서로 다른 에지(edge) 정보를 포함하는 영상 샘플인 것을 특징으로 하는 방법
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제1항에 있어서,상기 학습된 부품의 존재 유무를 판정하는 단계는,상기 관심영역을 분할한 판정영역 각각을 상기 학습된 부품의 존재(p), 부존재(q) 또는 무관(g) 중 어느 하나의 종류로 분류하고,상기 분류 결과 상기 관심영역 내의 기 설정된 중심부에 분포하는 상기 p, q, g의 개수에 근거하여 상기 학습된 부품의 존재 유무를 판정하는 단계인 것을 특징으로 하는 방법
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차체의 일부를 촬영한 영상으로부터 부품이 존재하는 제1 영상 샘플, 상기 부품이 존재하지 않는 제2 영상 샘플, 상기 부품의 유무와 무관한 제3 영상 샘플을 추출하는 학습샘플 추출 모듈;상기 추출한 제1 영상 샘플, 제2 영상샘플 및 제3 영상 샘플을 사용하여 영상에서의 상기 부품의 존재 유무 분류를 학습하는 분류기 학습 모듈;상기 학습 결과에 기초하여 차체 일부를 촬영한 영상의 기 정의된 관심영역에서 상기 학습된 부품의 존재 유무를 판정하는 검출 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 부품 검출 장치
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제6항에 있어서,상기 차체의 일부를 촬영한 영상은 차량의 선루프(sunroof)를 촬영한 영상인 것을 특징으로 하는 차량 부품 검출 장치
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제6항에 있어서,상기 부품은 볼트(bolt)이며,상기 제1 영상 샘플은 볼트가 지정 위치에 존재하는 영상 샘플이고, 상기 제2 영상 샘플은 지정 위치에 볼트가 존재하지 않는 영상 샘플이고, 상기 제3 영상 샘플은 볼트가 존재유무와 무관한 영상 샘플인 것을 특징으로 하는 차량 부품 검출 장치
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제8항에 있어서,상기 제3 영상 샘플은 서로 다른 밝기 및 서로 다른 에지(edge) 정보를 포함하는 영상 샘플인 것을 특징으로 하는 차량 부품 검출 장치
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제6항에 있어서,상기 검출 모듈은,상기 관심영역을 분할한 판정영역 각각을 상기 학습된 부품의 존재(p), 부존재(q) 또는 무관(g) 중 어느 하나의 종류로 분류하고,상기 분류 결과 상기 관심영역 내의 기 설정된 중심부에 분포하는 상기 p, q, g의 개수에 근거하여 상기 학습된 부품의 존재 유무를 판정하는 것을 특징으로 하는 차량 부품 검출 장치
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차체의 일부를 촬영한 영상으로부터 부품이 존재하는 제1 영상 샘플, 상기 부품이 존재하지 않는 제2 영상 샘플, 상기 부품의 유무와 무관한 제3 영상 샘플을 추출하는 단계;상기 추출한 제1 영상 샘플 내지 제3 영상 샘플을 사용하여 영상에서의 상기 부품의 존재 유무 분류를 학습하는 단계;상기 학습 결과에 기초하여 차체 일부를 촬영한 영상의 기 정의된 관심영역에서 상기 학습된 부품의 존재 유무를 판정하는 단계를 수행하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체
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