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차량에 설치된 카메라로부터 촬영되는 열 영상을 이용한 보행자 검출 방법으로서,상기 열 영상을 심층신경망에 입력하여 보행자를 검출하되, 초기 임계값 및 샘플링 스텝이 계절에 따라 변경되는 돌출 맵을 적용하여 배경으로부터 보행자가 강조된 열 영상을 상기 심층신경망에 입력하며,(1) 초기 임계값 및 샘플링 스텝이 계절에 따라 변경되는 돌출 맵을 적용하여 배경으로부터 보행자가 강조된 열 영상을 획득하는 단계; 및(2) 상기 단계 (1)에서 획득한 열 영상을 심층신경망에 입력하여 보행자를 검출하는 단계를 포함하고,상기 돌출 맵은,BMS(Boolean-map-based saliency)을 기반으로, 초기 임계값 및 샘플링 스텝이 변경되도록 한 적응형 돌출 맵(Adaptive Boolean-map-based saliency; ABMS)이고,상기 초기 임계값 및 샘플링 스텝은,도로 영역의 방출 에너지에 따라 변경되며,상기 초기 임계값은,보행자의 최소 상수값(minimum constant value, C)과 도로의 평균(μ)과 표준편차(σ)의 합 중 큰 값이고,상기 샘플링 스텝은,상기 초기 임계값 및 관심 맵의 개수에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 열 영상은,움직이는 차량에서 촬영된 열 영상인 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 심층신경망은,컨볼루션 신경망 기반의 보행자 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘인 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 방법
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제3항에 있어서, 상기 심층신경망은,실시간 보행자 검출을 위한 빠른 버전의 YOLO 알고리즘(tiny YOLO)인 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 심층신경망은,9개의 컨볼루션 레이어(convolutional layers)와 6개의 맥스 풀링 레이어(max pooling layers) 및 2개의 완전 연결 레이어(fully connected layers)를 이용하여 보행자를 검출하는 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 돌출 맵을 배경으로부터 보행자를 강조하기 위한 사용자 정의 커널(handcrafted kernel)로 적용하는 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 방법
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차량에 설치된 카메라로부터 촬영되는 열 영상을 이용한 보행자 검출 장치(10)로서,상기 열 영상을 심층신경망에 입력하여 보행자를 검출하되, 초기 임계값 및 샘플링 스텝이 계절에 따라 변경되는 돌출 맵을 적용하여 배경으로부터 보행자가 강조된 열 영상을 상기 심층신경망에 입력하며,초기 임계값 및 샘플링 스텝이 계절에 따라 변경되는 돌출 맵을 적용하여 배경으로부터 보행자가 강조된 열 영상을 획득하는 돌출 맵 적용 모듈(100); 및상기 돌출 맵 적용 모듈(100)에서 획득한 열 영상을 심층신경망에 입력하여 보행자를 검출하는 보행자 검출 모듈(200)을 포함하고,상기 돌출 맵은,BMS(Boolean-map-based saliency)을 기반으로, 초기 임계값 및 샘플링 스텝이 변경되도록 한 적응형 돌출 맵(Adaptive Boolean-map-based saliency; ABMS)이고,상기 초기 임계값 및 샘플링 스텝은,도로 영역의 방출 에너지에 따라 변경되며,상기 초기 임계값은,보행자의 최소 상수값(minimum constant value, C)과 도로의 평균(μ)과 표준편차(σ)의 합 중 큰 값이고,상기 샘플링 스텝은,상기 초기 임계값 및 관심 맵의 개수에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 장치(10)
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제11항에 있어서, 상기 열 영상은,움직이는 차량에서 촬영된 열 영상인 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 장치(10)
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제11항에 있어서, 상기 심층신경망은,컨볼루션 신경망 기반의 보행자 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘인 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 장치(10)
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제13항에 있어서, 상기 심층신경망은,실시간 보행자 검출을 위한 빠른 버전의 YOLO 알고리즘(tiny YOLO)인 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 장치(10)
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제11항에 있어서, 상기 심층신경망은,9개의 컨볼루션 레이어(convolutional layers)와 6개의 맥스 풀링 레이어(max pooling layers) 및 2개의 완전 연결 레이어(fully connected layers)를 이용하여 보행자를 검출하는 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 장치(10)
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제11항에 있어서,상기 돌출 맵을 배경으로부터 보행자를 강조하기 위한 사용자 정의 커널(handcrafted kernel)로 적용하는 것을 특징으로 하는, 심층신경망 및 돌출 맵을 이용한 야간 보행자 검출 장치(10)
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