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AGV 인공신경망 모델 학습장치가 AGV 제어장치에서 사용되는 인공신경망 모델을 학습에 의해 형성시키는 방법으로서,(a) 주행중인 AGV에 장착된 AGV 제어장치로부터, AGV에 장착된 카메라에서 촬영중인 영상 데이터를 지속적으로 수신하여 이를 저장하는 단계;(b) 수신한 영상 데이터를 이용하여 인공신경망 모델의 형성 또는 업데이트를 위한 기계학습(machine learning)을 수행하는 단계;(c) 형성 또는 업데이트된 인공신경망 모델을 저장하는 단계; 및,(d) 형성된 인공신경망 모델 또는 지속적으로 업데이트된 인공신경망 모델을 AGV 제어장치로 송신하는 단계를 포함하고,상기 단계(b)의 기계학습은,퓨샷러닝(few shot learning) 방식으로 이루어지며,상기 단계(b)의 기계학습은,반지도 학습(semi-supervised learning) 방식으로 이루어지고,상기 인공신경망 모델에는,YOLO(You Only Look Once) 모델에 의한 빠른 처리에 의해 영상으로부터 물체가 있음을 감지해 내고, 이러한 물체의 정확한 정보는 물체가 감지된 영상에서 SSD(Single Shot Detector) 모델을 이용하여 인식해 내도록 YOLO 모델 및 SSD 모델을 포함하고,SSD는 CNN(convolutional neural network) 처리 후 경계 상자를 예측하며, 다양한 스케일의 물체를 검출할 수 있고,상기 YOLO 모델은 실제 물체가 차지하는 영역보다 약간 크게 영상을 잘라내어 이를 SSD 모델에 입력하며,상기 단계(a)에서의 영상 데이터의 송수신은,5G(generation) 환경에서 이루어지는,AGV 인공신경망 모델 학습장치의 인공신경망 모델 학습 방법
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AGV 제어장치에서 사용되는 인공신경망 모델을 학습에 의해 형성시키는 장치로서,적어도 하나의 프로세서; 및컴퓨터로 실행가능한 명령을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하되,상기 적어도 하나의 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여, (a) 주행중인 AGV에 장착된 AGV 제어장치로부터, AGV에 장착된 카메라에서 촬영중인 영상 데이터를 지속적으로 수신하여 이를 저장하는 단계;(b) 수신한 영상 데이터를 이용하여 인공신경망 모델의 형성 또는 업데이트를 위한 기계학습(machine learning)을 수행하는 단계;(c) 형성 또는 업데이트된 인공신경망 모델을 저장하는 단계; 및,(d) 형성된 인공신경망 모델 또는 지속적으로 업데이트된 인공신경망 모델을 AGV 제어장치로 송신하는 단계가 실행되도록 하고,상기 단계(b)의 기계학습은,퓨샷러닝(few shot learning) 방식으로 이루어지며,상기 단계(b)의 기계학습은,반지도 학습(semi-supervised learning) 방식으로 이루어지고,상기 인공신경망 모델에는,YOLO(You Only Look Once) 모델에 의한 빠른 처리에 의해 영상으로부터 물체가 있음을 감지해 내고, 이러한 물체의 정확한 정보는 물체가 감지된 영상에서 SSD(Single Shot Detector) 모델을 이용하여 인식해 내도록 YOLO 모델 및 SSD 모델을 포함하고,SSD는 CNN(convolutional neural network) 처리 후 경계 상자를 예측하며, 다양한 스케일의 물체를 검출할 수 있고,상기 YOLO 모델은 실제 물체가 차지하는 영역보다 약간 크게 영상을 잘라내어 이를 SSD 모델에 입력하며,상기 단계(a)에서의 영상 데이터의 송수신은,5G(generation) 환경에서 이루어지는,AGV 인공신경망 모델 학습장치
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AGV 인공신경망 모델 학습장치가 AGV 제어장치에서 사용되는 인공신경망 모델을 학습에 의해 형성시키기 위한, 비일시적 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,비일시적 저장매체에 저장되며, 프로세서에 의하여,(a) 주행중인 AGV에 장착된 AGV 제어장치로부터, AGV에 장착된 카메라에서 촬영중인 영상 데이터를 지속적으로 수신하여 이를 저장하는 단계;(b) 수신한 영상 데이터를 이용하여 인공신경망 모델의 형성 또는 업데이트를 위한 기계학습(machine learning)을 수행하는 단계;(c) 형성 또는 업데이트된 인공신경망 모델을 저장하는 단계; 및,(d) 형성된 인공신경망 모델 또는 지속적으로 업데이트된 인공신경망 모델을 AGV 제어장치로 송신하는 단계가 실행되도록 하는 명령을 포함하고,상기 단계(b)의 기계학습은,퓨샷러닝(few shot learning) 방식으로 이루어지며,상기 단계(b)의 기계학습은,반지도 학습(semi-supervised learning) 방식으로 이루어지고,상기 인공신경망 모델에는,YOLO(You Only Look Once) 모델에 의한 빠른 처리에 의해 영상으로부터 물체가 있음을 감지해 내고, 이러한 물체의 정확한 정보는 물체가 감지된 영상에서 SSD(Single Shot Detector) 모델을 이용하여 인식해 내도록 YOLO 모델 및 SSD 모델을 포함하고,SSD는 CNN(convolutional neural network) 처리 후 경계 상자를 예측하며, 다양한 스케일의 물체를 검출할 수 있고,상기 YOLO 모델은 실제 물체가 차지하는 영역보다 약간 크게 영상을 잘라내어 이를 SSD 모델에 입력하며,상기 단계(a)에서의 영상 데이터의 송수신은,5G(generation) 환경에서 이루어지는,AGV 인공신경망 모델 학습장치가 AGV 제어장치에서 사용되는 인공신경망 모델을 학습에 의해 형성시키기 위한, 비일시적 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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