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적어도 두 개의 주변 물체 각각에 대한 제1 정보 및 속도가 확인되지 않은 대상 물체(target object)에 대한 제2 정보를 기초로 상기 적어도 두 개의 주변 물체 중 상기 대상 물체의 위치 추정에 이용될 주변 물체를 소정의 학습된 모델을 이용하여서 선별하는 주변 물체 선별부와,상기 제1 정보를 기초로 상기 선별된 주변 물체 각각에 대한 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하며, 상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 및 상기 제2 정보에 포함된 상기 대상 물체에 대한 초기 위치를 이용하여서 상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 추정부를 포함하고,상기 모델은, 분류 알고리즘으로서 PCA(Principal Component Analysis) 또는 SVM(Support Vector Machine) 중 어느 하나인대상 물체에 대한 위치 추정 장치
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적어도 두 개의 주변 물체 각각에 대한 제1 정보 및 속도가 확인되지 않은 대상 물체(target object)에 대한 제2 정보를 기초로 상기 적어도 두 개의 주변 물체 중 상기 대상 물체의 위치 추정에 이용될 주변 물체를 소정의 학습된 모델을 이용하여서 선별하는 주변 물체 선별부와,상기 제1 정보를 기초로 상기 선별된 주변 물체 각각에 대한 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하며, 상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 및 상기 제2 정보에 포함된 상기 대상 물체에 대한 초기 위치를 이용하여서 상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 추정부를 포함하고,상기 모델은,상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 기초로 상기 적어도 두 개의 주변 물체 중에서 소정의 제2 시간 이후에 소정의 경계 영역을 벗어나지 않는 주변 물체를 상기 대상 물체의 위치 추정에 이용될 주변 물체로 선별하는대상 물체에 대한 위치 추정 장치
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제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,상기 제1 정보는 상기 적어도 두 개의 주변 물체 각각에 대한 위치 정보, 속력 정보 및 이동 방향에 대한 정보를 포함하고,상기 제2 정보는 상기 대상 물체에 대한 초기 위치 정보를 포함하는대상 물체에 대한 위치 추정 장치
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제 4 항에 있어서,상기 제1 정보는,상기 적어도 두 개의 주변 물체 각각이 상기 대상 물체와 동일 카테고리로 분류되는지를 나타내는 연관성 정보를 포함하는대상 물체에 대한 위치 추정 장치
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제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,상기 추정부는,상기 초기 위치를 중심으로 상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치를 점대칭한 위치를 산출하고, 상기 산출된 점대칭한 위치와 상기 초기 위치에 대한 무게 중심점을 상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치로 추정하는대상 물체에 대한 위치 추정 장치
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제 6 항에 있어서,상기 제1 정보는,상기 적어도 두 개의 주변 물체 각각이 상기 대상 물체와 동일 카테고리로 분류되는지를 나타내는 연관성 정보를 포함하며,상기 추정부는,상기 대상 물체와 동일 카테고리로 분류되는 주변 물체에 대해서는 상기 초기 위치와 상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 간의 거리에 상대적으로 작은 가중치를 곱한 거리만큼이 상기 초기 위치로부터 이격되도록 점대칭하여 산출하고,상기 대상 물체와 상이한 카테고리로 분류되는 주변 물체에 대해서는 상기 초기 위치와 상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 간의 거리에 상대적으로 큰 가중치를 곱한 거리만큼이 상기 초기 위치로부터 이격되도록 점대칭하여 산출하는대상 물체에 대한 위치 추정 장치
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제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,상기 추정부는,상기 대상 물체에 대한 초기 위치 및 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 기초로 상기 대상 물체의 속도를 더 추정하는대상 물체에 대한 위치 추정 장치
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제 8 항에 있어서,상기 추정부는,상기 추정된 대상 물체의 속도를 기초로 상기 추정된 대상 물체의 이동 궤적을 추정하는대상 물체에 대한 위치 추정 장치
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위치 추정 장치에 의해 수행되는 위치 추정 방법으로서,적어도 두 개의 주변 물체 각각에 대한 제1 정보 및 속도가 확인되지 않은 대상 물체(target object)에 대한 제2 정보를 기초로 상기 적어도 두 개의 주변 물체 중 상기 대상 물체의 위치 추정에 이용될 주변 물체를 소정의 학습된 모델을 이용하여서 선별하는 단계와,상기 제1 정보를 기초로 상기 선별된 주변 물체 각각에 대한 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계와,상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 및 상기 제2 정보에 포함된 상기 대상 물체에 대한 초기 위치를 이용하여서 상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계를 포함하고,상기 모델은, 분류 알고리즘으로서 PCA(Principal Component Analysis) 또는 SVM(Support Vector Machine) 중 어느 하나인위치 추정 방법
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위치 추정 장치에 의해 수행되는 위치 추정 방법으로서,적어도 두 개의 주변 물체 각각에 대한 제1 정보 및 속도가 확인되지 않은 대상 물체(target object)에 대한 제2 정보를 기초로 상기 적어도 두 개의 주변 물체 중 상기 대상 물체의 위치 추정에 이용될 주변 물체를 소정의 학습된 모델을 이용하여서 선별하는 단계와,상기 제1 정보를 기초로 상기 선별된 주변 물체 각각에 대한 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계와,상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 및 상기 제2 정보에 포함된 상기 대상 물체에 대한 초기 위치를 이용하여서 상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계를 포함하고,상기 모델은,상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 기초로 상기 적어도 두 개의 주변 물체 중에서 소정의 제2 시간 이후에 소정의 경계 영역을 벗어나지 않는 주변 물체를 상기 대상 물체의 위치 추정에 이용될 주변 물체로 선별하는위치 추정 방법
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제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,상기 제1 정보는 상기 적어도 두 개의 주변 물체 각각에 대한 위치 정보, 속력 정보 및 이동 방향에 대한 정보를 포함하고,상기 제2 정보는 상기 대상 물체에 대한 초기 위치 정보를 포함하는위치 추정 방법
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제 13 항에 있어서,상기 제1 정보는,상기 적어도 두 개의 주변 물체 각각이 상기 대상 물체와 동일 카테고리로 분류되는지를 나타내는 연관성 정보를 포함하는위치 추정 방법
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제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계는,상기 초기 위치를 중심으로 상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치를 점대칭한 위치를 산출하고, 상기 산출된 점대칭한 위치와 상기 초기 위치에 대한 무게 중심점을 상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치로 추정하는위치 추정 방법
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제 15 항에 있어서,상기 제1 정보는,상기 적어도 두 개의 주변 물체 각각이 상기 대상 물체와 동일 카테고리로 분류되는지를 나타내는 연관성 정보를 포함하며,상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계는,상기 대상 물체와 동일 카테고리로 분류되는 주변 물체에 대해서는 상기 초기 위치와 상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 간의 거리에 상대적으로 작은 가중치를 곱한 거리만큼이 상기 초기 위치로부터 이격되도록 점대칭하여 산출하고,상기 대상 물체와 상이한 카테고리로 분류되는 주변 물체에 대해서는 상기 초기 위치와 상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 간의 거리에 상대적으로 큰 가중치를 곱한 거리만큼이 상기 초기 위치로부터 이격되도록 점대칭하여 산출하는위치 추정 방법
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제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,상기 대상 물체에 대한 초기 위치 및 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 기초로 상기 대상 물체의 속도를 추정하는 단계를 더 포함하는위치 추정 방법
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제 17 항에 있어서,상기 추정된 대상 물체의 속도를 기초로 상기 추정된 대상 물체의 이동 궤적을 추정하는 단계를 더 포함하는위치 추정 방법
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적어도 두 개의 주변 물체 각각에 대한 제1 정보 및 속도가 확인되지 않은 대상 물체(target object)에 대한 제2 정보를 기초로 상기 적어도 두 개의 주변 물체 중 상기 대상 물체의 위치 추정에 이용될 주변 물체를 소정의 학습된 모델을 이용하여서 선별하는 단계 - 상기 모델은, 분류 알고리즘으로서 PCA(Principal Component Analysis) 또는 SVM(Support Vector Machine) 중 어느 하나임 - 와,상기 제1 정보를 기초로 상기 선별된 주변 물체 각각에 대한 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계와,상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 및 상기 제2 정보에 포함된 상기 대상 물체에 대한 초기 위치를 이용하여서 상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계를 수행하도록 프로그램된컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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적어도 두 개의 주변 물체 각각에 대한 제1 정보 및 속도가 확인되지 않은 대상 물체(target object)에 대한 제2 정보를 기초로 상기 적어도 두 개의 주변 물체 중 상기 대상 물체의 위치 추정에 이용될 주변 물체를 소정의 학습된 모델을 이용하여서 선별하는 단계 - 상기 모델은, 분류 알고리즘으로서 PCA(Principal Component Analysis) 또는 SVM(Support Vector Machine) 중 어느 하나임 - 와,상기 제1 정보를 기초로 상기 선별된 주변 물체 각각에 대한 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계와,상기 추정된 소정의 제1 시간 후의 위치 및 상기 제2 정보에 포함된 상기 대상 물체에 대한 초기 위치를 이용하여서 상기 대상 물체에 대한 상기 소정의 제1 시간 후의 위치를 추정하는 단계를 수행하도록 프로그램된컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체
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