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객체 수 측정 장치의 동작 방법에 있어서,센서 노드들 각각에 의해 동일 시점에 측정된, 상기 센서 노드들 각각과 타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체 사이의 거리를 나타내는 측정치들을 수신하는 단계;타겟 시점에 상기 센서 노드들이 위치한 지점들에서 측정된 상기 지점들 각각과 상기 타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체와의 거리를 나타내는 측정치 및 상기 타겟 시점에 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수로 구성된 학습 샘플에 의해 미리 학습된 뉴럴 네트워크에, 상기 측정치들을 입력하는 단계; 및상기 뉴럴 네트워크의 출력에 기초하여 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수를 결정하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 센서 노드들의 수에 대응하는 입력 노드들, 미리 정해진 수의 히든 노드들 및 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수에 대응하는 출력 신호를 출력하는 하나의 출력 노드를 포함하는, 동작 방법
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제1항에 있어서,상기 센서 노드들 각각은상기 타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체들 중에 상기 센서 노드들 각각에 가장 근접한 객체와의 거리를 측정하는, 동작 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 샘플을 구성하는 단계를 더 포함하고,상기 학습 샘플을 구성하는 단계는제1 시점에 상기 센서 노드들이 위치한 지점들에서 측정된 상기 지점들 각각과 상기 타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체와의 거리를 나타내는 제1 측정치를 획득하는 단계;상기 제1 시점에 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수를 나타내는 제1 라벨을 획득하는 단계;제2 시점에 상기 센서 노드들이 위치한 지점들에서 측정된 상기 지점들 각각과 상기 타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체와의 거리를 나타내는 제2 측정치를 획득하는 단계;상기 제2 시점에 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수를 나타내는 제2 라벨을 획득하는 단계; 및상기 제1 측정치, 상기 제1 라벨, 상기 제2 측정치 및 상기 제2 라벨에 기초하여 상기 학습 샘플을 구성하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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제4항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 더 포함하고,상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계는상기 제1 측정치를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하는 단계;상기 제1 측정치에 관한 상기 뉴럴 네트워크의 출력과 상기 제1 라벨이 같아지도록 상기 뉴럴 네트워크의 파라미터들을 조절하는 단계;상기 제2 측정치를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하는 단계; 및상기 제2 측정치에 관한 상기 뉴럴 네트워크의 출력과 상기 제2 라벨이 같아지도록 상기 파라미터들을 조절하는 단계를 포함하는, 동작 방법
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하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제5항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체와의 거리를 동일 시점에 측정하는 센서 노드들; 및타겟 시점에 상기 센서 노드들이 위치한 지점들에서 측정된 상기 지점들 각각과 상기 타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체와의 거리를 나타내는 측정치 및 상기 타겟 시점에 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수로 구성된 학습 샘플에 의해 미리 학습된 뉴럴 네트워크에, 상기 센서 노드들로부터 수신한 측정치들을 입력하고, 상기 뉴럴 네트워크의 출력에 기초하여 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수를 결정하는 컨트롤러를 포함하는, 객체 수 측정 장치
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제7항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 센서 노드들의 수에 대응하는 입력 노드들, 미리 정해진 수의 히든 노드들 및 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수에 대응하는 출력 신호를 출력하는 하나의 출력 노드를 포함하는, 객체 수 측정 장치
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제7항에 있어서,상기 센서 노드들 각각은상기 타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체들 중에 상기 센서 노드들 각각에 가장 근접한 객체와의 거리를 측정하는, 객체 수 측정 장치
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제7항에 있어서,상기 컨트롤러는제1 시점에 상기 센서 노드들이 위치한 지점들에서 측정된 상기 지점들 각각과 상기 타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체와의 거리를 나타내는 제1 측정치를 획득하고,상기 제1 시점에 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수를 나타내는 제1 라벨을 획득하고,제2 시점에 상기 센서 노드들이 위치한 지점들에서 측정된 상기 지점들 각각과 상기 타겟 영역에 위치한 적어도 하나의 객체와의 거리를 나타내는 제2 측정치를 획득하고,상기 제2 시점에 상기 타겟 영역에 위치한 객체의 수를 나타내는 제2 라벨을 획득하고,상기 제1 측정치, 상기 제1 라벨, 상기 제2 측정치 및 상기 제2 라벨에 기초하여 상기 학습 샘플을 구성하는,객체 수 측정 장치
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제10항에 있어서,상기 컨트롤러는상기 뉴럴 네트워크의 학습을 위해,상기 제1 측정치를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하고,상기 제1 측정치에 관한 상기 뉴럴 네트워크의 출력과 상기 제1 라벨이 같아지도록 상기 뉴럴 네트워크의 파라미터들을 조절하고,상기 제2 측정치를 상기 뉴럴 네트워크에 입력하고,상기 제2 측정치에 관한 상기 뉴럴 네트워크의 출력과 상기 제2 라벨이 같아지도록 상기 파라미터들을 조절하는,객체 수 측정 장치
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