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물체 검출 방법에 있어서, 입력 영상으로부터 딥 러닝 기반의 영상 분할 기법을 이용하여 기 설정된 크기 이하의 객체를 검출하기 위한 검출 영역을 제안하는 단계; 및 상기 제안된 검출 영역에 기반하여 상기 기 설정된 크기 이하의 객체의 위치 정보를 검출하는 단계를 포함하고,상기 검출 영역을 제안하는 단계는,상기 딥 러닝 기반의 영상 분할 기법으로 오토인코더 방식의 딥 러닝 네트워크를 이용하여 상기 입력 영상을 인코딩함에 따라 상기 입력 영상의 특징을 학습시키고, 상기 학습된 특징에 기초하여 디코딩하여 검출 영역을 생성하도록 학습시킴에 따라 기 설정된 크기 이하의 객체가 존재하는 검출 영역을 표시하도록 학습시키고, 상기 오토인코더 방식의 딥 러닝 네트워크를 통하여 학습을 수행함에 따라 출력된 출력 영상에 대하여 스레숄딩, 형태학적 팽창 또는 침식 필터 중 어느 하나 이상을 사용하여 작업을 수행하고, 상기 작업을 수행한 검출 영역을 각각 레이블링하여 각 검출 영역의 x 축 min 좌표, y 축 min 좌표, x축 max 좌표, y축 max 좌표를 추출하는 단계 를 포함하고,상기 기 설정된 크기 이하의 객체의 위치 정보를 검출하는 단계는,기 설정된 크기 이하의 객체의 특징들에 대하여 변환된 분할 정보를 고정된 크기로 리샘플하고, 상기 제안된 검출 영역에 RON 검출기를 이용하여 상기 기 설정된 크기 이하의 객체의 위치 정보를 검출하고, 전체 영상에서의 최종 검출 결과의 위치 정보를 수학식 1()과 같이 계산하는 단계를 포함하고, 는 각각의 최종 검출 결과의 좌표 정보이고, 는 각각 k(k는 자연수)번째 소형 물체의 후보 영역을 포함하는 영상에 대한 j(j는 자연수)번째 최종 검출 결과의 좌표 정보이고, 는 입력 영상에 대한 소형 물체의 후보 영역의 시작점 좌표를 의미하는 물체 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 오토인코더 방식의 딥 러닝 네트워크는,컨볼루션 레이어에 컨볼루션 및 BN(Batch normalization), ReLu layer를 각각 포함시키고, 인코더 단에서 사용한 컨볼루션 블록의 개수만큼 디컨볼루션을 적용하고, 상기 인코더 단의 풀링(polling) 레이어에 대응하기 위해 디코더 단에 업스케일링(upscailing) 레이어를 적용하는 것을 특징으로 하는 물체 검출 방법
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물체 검출 장치에 있어서, 입력 영상으로부터 딥 러닝 기반의 영상 분할 기법을 이용하여 기 설정된 크기 이하의 객체를 검출하기 위한 검출 영역을 제안하는 검출 영역 제안부; 및 상기 제안된 검출 영역에 기반하여 상기 기 설정된 크기 이하의 객체의 위치 정보를 검출하는 검출부를 포함하고,상기 검출 영역 제안부는, 상기 딥 러닝 기반의 영상 분할 기법으로 오토인코더 방식의 딥 러닝 네트워크를 이용하여 상기 입력 영상을 인코딩함에 따라 상기 입력 영상의 특징을 학습시키고, 상기 학습된 특징에 기초하여 디코딩하여 검출 영역을 생성하도록 학습시킴에 따라 기 설정된 크기 이하의 객체가 존재하는 검출 영역을 표시하도록 학습시키고, 상기 오토인코더 방식의 딥 러닝 네트워크를 통하여 학습을 수행함에 따라 출력된 출력 영상에 대하여 스레숄딩, 형태학적 팽창 또는 침식 필터 중 어느 하나 이상을 사용하여 작업을 수행하고, 상기 작업을 수행한 검출 영역을 각각 레이블링하여 각 검출 영역의 x 축 min 좌표, y 축 min 좌표, x축 max 좌표, y축 max 좌표를 추출하는 것을 포함하고, 상기 검출부는, 기 설정된 크기 이하의 객체의 특징들에 대하여 변환된 분할 정보를 고정된 크기로 리샘플하고, 상기 제안된 검출 영역에 RON 검출기를 이용하여 상기 기 설정된 크기 이하의 객체의 위치 정보를 검출하고, 전체 영상에서의 최종 검출 결과의 위치 정보를 수학식 1()과 같이 계산하는 것을 포함하고, 는 각각의 최종 검출 결과의 좌표 정보이고, 는 각각 k(k는 자연수)번째 소형 물체의 후보 영역을 포함하는 영상에 대한 j(j는 자연수)번째 최종 검출 결과의 좌표 정보이고, 는 입력 영상에 대한 소형 물체의 후보 영역의 시작점 좌표를 의미하는 물체 검출 장치
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