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탐색영역에 대해 연속하여 송신된 레이저 신호가 복수의 오브젝트에 의해 반사되어 복수의 점들로 표현되는 라이다 데이터를 수신하는 단계;상기 수신된 라이다 데이터 내에 포함된 복수의 점들의 연관성을 고려하여 동일한 오브젝트 별로 클러스터링 하는 단계;상기 동일한 오브젝트 별로 클러스터링된 점들에 곡선 맞춤(Curve-Fitting)을 수행함으로써 곡선 형태의 특징 함수를 도출하는 단계;상기 도출된 곡선 형태의 특징 함수를 이용하여 사람을 특정할 수 있는 특징 데이터를 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징 데이터와 미리 저장된 사람의 특징 데이터를 비교하여 상기 오브젝트가 사람인지 여부를 판단하는 단계를 포함하고,상기 추출된 특징 데이터는,상기 도출된 곡선 형태의 특징 함수에 대한 그래프가 나타내는 폭, 두께 및 기울기를 포함하고,상기 판단하는 단계는,상기 도출된 곡선 형태의 특징 함수에 대한 그래프가 나타내는 폭과 두께를 이용하여 사람으로 판단된 오브젝트의 신체 너비 및 폭을 결정하고,상기 도출된 곡선 형태의 특징 함수에 대한 그래프가 나타내는 기울기를 이용하여 사람으로 판단된 오브젝트의 자세 및 이동 속도를 결정하는 라이다 센서를 이용한 사람 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 수신된 라이다 데이터 중 유효하지 않은 라이다 데이터를 필터링하는 단계를 더 포함하고,상기 클러스터링하는 단계는,상기 필터링된 라이다 데이터 내에 포함된 복수의 점들의 연관성을 고려하여 동일한 오브젝트 별로 클러스터링하는 라이다 센서를 이용한 사람 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 탐색영역 중 사람을 감지하고자 하는 관심영역을 설정하는 단계를 더 포함하고,상기 클러스터링하는 단계는,상기 설정된 관심영역에 대응하는 라이다 데이터 내에 포함된 복수의 점들의 연관성을 고려하여 동일한 오브젝트 별로 클러스터링하는 라이다 센서를 이용한 사람 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 곡선 형태의 특징 함수는,다차원의 다항식 곡선 함수인 라이다 센서를 이용한 사람 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 사람의 특징 데이터는,사람 신체의 폭, 두께 및 높이에 대한 정보 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 라이다 센서를 이용한 사람 탐지 방법
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탐색영역에 대해 연속하여 송신된 레이저 신호가 복수의 오브젝트에 의해 반사되어 복수의 점들로 표현되는 라이다 데이터를 수신하는 수신부;상기 수신된 라이다 데이터 내에 포함된 복수의 점들의 연관성을 고려하여 동일한 타겟 별로 클러스터링 하는 클러스터링부;상기 동일한 오브젝트 별로 클러스터링된 점들에 곡선 맞춤(Curve-Fitting)을 수행함으로써 곡선 형태의 특징 함수를 도출하는 도출부;상기 도출된 곡선 형태의 특징 함수를 이용하여 사람을 특정할 수 있는 특징 데이터를 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징 데이터와 미리 저장된 사람의 특징 데이터를 비교하여 상기 오브젝트가 사람인지 여부를 판단하는 판단부를 포함하고,상기 추출된 특징 데이터는,상기 도출된 곡선 형태의 특징 함수에 대한 그래프가 나타내는 폭, 두께 및 기울기를 포함하고,상기 판단부는,상기 도출된 곡선 형태의 특징 함수에 대한 그래프가 나타내는 폭과 두께를 이용하여 사람으로 판단된 오브젝트의 신체 너비 및 폭을 결정하고,상기 도출된 곡선 형태의 특징 함수에 대한 그래프가 나타내는 기울기를 이용하여 사람으로 판단된 오브젝트의 자세 및 이동 속도를 결정하는 라이다 센서를 이용한 사람 탐지 장치
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제7항에 있어서,상기 수신된 라이다 데이터 중 유효하지 않은 라이다 데이터를 필터링하는 필터링부를 더 포함하고,상기 클러스터링부는,상기 필터링된 라이다 데이터 내에 포함된 복수의 점들의 연관성을 고려하여 동일한 오브젝트 별로 클러스터링하는 라이다 센서를 이용한 사람 탐지 장치
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제7항에 있어서,상기 탐색영역 중 사람을 감지하고자 하는 관심영역을 설정하는 설정부를 더 포함하고,상기 클러스터링부는,상기 설정된 관심영역에 대응하는 라이다 데이터 내에 포함된 복수의 점들의 연관성을 고려하여 동일한 오브젝트 별로 클러스터링하는 라이다 센서를 이용한 사람 탐지 장치
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