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자율주행 차량의 영상처리부가 상기 자율주행 차량 주변 환경의 영상을 획득해 변환하는 단계;변환된 상기 영상에서 나무 줄기의 위치를 결정하는 단계; 및상기 나무 줄기의 위치에 따른 상기 자율주행 차량의 주행 경로를 설정하는 단계;를 포함하고,상기 영상 변환 단계는,상기 영상의 장애물 및 배경을 구분하는 흑백 영상으로 변환하는 단계;를 포함하며,상기 결정 단계는,상기 장애물의 최저점을 검출하는 단계; 및상기 최저점 중 나무 줄기의 최저점을 검출하는 단계;를 포함하되,상기 최저점 검출 단계는,LL비(세그먼트의 로컬 최저점과 로컬 최고점의 비) 및 x-y비(상기 로컬 최저점의 x 및 y 값의 비)를 획득하는 단계;상기 LL비 및 x-y비의 베이지안 분류에 따른 나무 줄기 해당 확률을 연산하는 단계; 및상기 확률에 따른 나무 줄기의 최하점을 검출하는 단계;를 포함하는 줄기 검출을 이용한 과수원 자율주행 차량의 경로 설정 방법
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제1항에 있어서,상기 최저점 검출 단계는,상기 나무 줄기 최하점 검출 결과를 이용해 재학습하는 단계;를 더 포함하는 줄기 검출을 이용한 과수원 자율주행 차량의 경로 설정 방법
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자율주행 차량의 영상처리부가 상기 자율주행 차량 주변 환경의 영상을 획득해 변환하는 영상처리부;변환된 상기 영상에서 나무 줄기의 위치를 결정하는 줄기검출부; 및상기 나무 줄기의 위치에 따른 상기 자율주행 차량의 주행 경로를 설정하는 경로설정부;를 포함하고,상기 영상처리부는,상기 영상의 장애물 및 배경을 구분하는 흑백 영상으로 변환하고,상기 줄기검출부는,상기 장애물의 최저점을 검출하고, 상기 최저점 중 나무 줄기의 최저점을 검출하며,LL비(세그먼트의 로컬 최저점과 로컬 최고점의 비) 및 x-y비(상기 로컬 최저점의 x 및 y 값의 비)를 획득하고,상기 LL비 및 x-y비의 베이지안 분류에 따른 나무 줄기 해당 확률을 연산하고,상기 확률에 따른 나무 줄기의 최하점을 검출하는 줄기 검출을 이용한 과수원 자율주행 차량의 경로 설정 시스템
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제6항에 있어서,상기 줄기검출부는,상기 나무 줄기 최하점 검출 결과를 이용해 재학습하는 것을 특징으로 하는 줄기 검출을 이용한 과수원 자율주행 차량의 경로 설정 시스템
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