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제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상을 수신하는 단계;상기 제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상을 제2 영상 유형 기반의 실제 주행 영상으로 변환하는 단계; 및상기 제2 영상 유형 기반의 실제 주행 영상을 뉴럴 네트워크에 인가하여 차량 제어를 위한 파라미터를 결정하는 단계를 포함하고,상기 제2 영상 유형 기반의 실제 주행 영상으로 변환하는 단계는,상기 제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상에 포함된 윤곽선을 흐리게 하여 상기 제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상 보다 입체감이 감소된 제2 영상 유형 기반의 실제 주행 영상으로 변환하며, 상기 뉴럴 네트워크는,제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상을 변환한 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 기초하여 학습되는,자율 주행 방법
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제1항에 있어서, 상기 파라미터는,자율 주행 차량의 주행 방향각을 제어하기 위한 파라미터 및 상기 자율 주행 차량의 주행 속도를 제어하기 위한 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는,자율 주행 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 영상 유형은 RGB 유형을 포함하고,상기 제2 영상 유형은 YUV 유형을 포함하는,자율 주행 방법
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시뮬레이터를 이용하여 생성된 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상 및 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 대응하는 레이블을 획득하는 단계;상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 포함된 윤곽선을 흐리게 하여 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상 보다 입체감이 감소된 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상으로 변환하는 단계;상기 제2 영상 유형 기반으로 변환된 가상 주행 영상을 뉴럴 네트워크에 인가하여 차량 제어 파라미터를 결정하는 단계; 및상기 레이블과 상기 차량 제어 파라미터 간의 비교 결과에 따라 상기 뉴럴 네트워크를 학습하는 단계를 포함하고,상기 레이블은,상기 시뮬레이터에서 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상을 인식한 실험자가 가상 차량을 제어하기 위한 수단에 입력한 명령에 대응하는 제어 파라미터이며,학습한 뉴럴 네트워크는,자율 주행 제어 장치에서 제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상 보다 입체감이 감소된 제2 영상 유형 기반의 실제 주행 영상을 인가 받는 경우, 자율 주행하는 차량의 제어 파라미터를 결정하는,자율 주행용 뉴럴 네트워크 학습 방법
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제6항에 있어서, 상기 자율 주행하는 차량의 제어 파라미터는,자율 주행 차량의 주행 방향각을 제어하기 위한 파라미터 및 상기 자율 주행 차량의 주행 속도를 제어하기 위한 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는,자율 주행용 뉴럴 네트워크 학습 방법
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제6항에 있어서, 상기 제1 영상 유형은 RGB 유형을 포함하고,상기 제2 영상 유형은 YUV 유형을 포함하는,자율 주행용 뉴럴 네트워크 학습 방법
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제6항에 있어서, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상을 변형함으로써, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키는 단계; 및상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상을 변형함으로써, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키는 단계중 어느 하나를 더 포함하는, 자율 주행용 뉴럴 네트워크 학습 방법
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제9항에 있어서, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키는 단계는, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 배경 교체, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 도로 타입 변경, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 회전, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 포함된 도로 및 차량의 위치 이동, 중 적어도 하나를 적용한 새로운 가상 주행 영상을 생성하여 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키는 단계를 포함하는,자율 주행용 뉴럴 네트워크 학습 방법
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제9항에 있어서, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키는 단계는, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 배경 교체, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 도로 타입 변경, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 회전, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 포함된 도로 및 차량의 위치 이동, 중 적어도 하나를 적용한 새로운 가상 주행 영상을 생성하여 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키는 단계를 포함하는,자율 주행용 뉴럴 네트워크 학습 방법
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제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상을 수신하고, 수신한 제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상을 제2 영상 유형 기반의 실제 주행 영상으로 변환하는 영상 변환부; 및제2 영상 유형 기반의 실제 주행 영상을 뉴럴 네트워크에 인가하여 차량 제어를 위한 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부를 포함하고,상기 영상 변환부는,상기 제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상에 포함된 윤곽선을 흐리게 하여 상기 제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상 보다 입체감이 감소된 제2 영상 유형 기반의 실제 주행 영상으로 변환하며, 상기 뉴럴 네트워크는,제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상을 변환한 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 기초하여 학습되는,자율 주행 제어 장치
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제12항에 있어서, 상기 파라미터는,자율 주행 차량의 주행 방향각을 제어하기 위한 파라미터 및 상기 자율 주행 차량의 주행 속도를 제어하기 위한 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는, 자율 주행 제어 장치
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시뮬레이터를 이용하여 생성된 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상 및 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 대응하는 레이블을 획득하고, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 포함된 윤곽선을 흐리게 하여 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상 보다 입체감이 감소된 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상으로 변환하는 영상 변환부; 및제2 영상 유형 기반으로 변환된 가상 주행 영상을 뉴럴 네트워크에 인가하여 차량 제어 파라미터를 결정하며, 상기 레이블과 상기 차량 제어 파라미터 간의 비교 결과에 따라 상기 뉴럴 네트워크를 학습하는 뉴럴 네트워크 학습부를 포함하고,상기 레이블은,상기 시뮬레이터에서 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상을 인식한 실험자가 가상 차량을 제어하기 위한 수단에 입력한 명령에 대응하는 제어 파라미터이며,학습한 뉴럴 네트워크는,자율 주행 제어 장치에서 제1 영상 유형 기반의 실제 주행 영상 보다 입체감이 감소된 제2 영상 유형 기반의 실제 주행 영상을 인가 받는 경우, 자율 주행하는 차량의 제어 파라미터를 결정하는, 뉴럴 네트워크 학습 장치
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제15항에 있어서, 상기 자율 주행하는 차량의 제어 파라미터는,자율 주행 차량의 주행 방향각을 제어하기 위한 파라미터 및 상기 자율 주행 차량의 주행 속도를 제어하기 위한 파라미터 중 적어도 하나를 포함하는,뉴럴 네트워크 학습 장치
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제15항에 있어서, 상기 제1 영상 유형은 RGB 유형을 포함하고,상기 제2 영상 유형은 YUV 유형을 포함하는,뉴럴 네트워크 학습 장치
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제15항에 있어서, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상을 변형함으로써, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키거나, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상을 변형함으로써, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키는 영상 오그멘테이션부를 더 포함하는뉴럴 네트워크 학습 장치
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제18항에 있어서, 상기 영상 오그멘테이션부는, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 배경 교체, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 도로 타입 변경, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 회전, 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 포함된 도로 및 차량의 위치 이동, 중 적어도 하나를 적용한 새로운 가상 주행 영상을 생성하여 상기 제1 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키는 뉴럴 네트워크 학습 장치
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제18항에 있어서, 상기 영상 오그멘테이션부는, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 배경 교체, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 도로 타입 변경, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 회전, 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상에 포함된 도로 및 차량의 위치 이동, 중 적어도 하나를 적용한 새로운 가상 주행 영상을 생성하여 상기 제2 영상 유형 기반의 가상 주행 영상의 개수를 증가시키는 뉴럴 네트워크 학습 장치
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