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이미지 스트림에서 피처 맵(feature map)을 획득하는 단계;상기 피처 맵에 기초하여 오브젝트 맵(object map)을 생성하는 단계; 및상기 오브젝트 맵에 기초하여 상기 이미지 스트림이 구성하는 영상의 상황을 인지하는 단계를 포함하고,상기 생성하는 단계는,상기 피처 맵을 상기 피처 맵의 각 그리드 셀(grid cell)에서 객체가 존재할 확률을 나타내는 브리지 맵(bridged map)으로 변환하는 단계; 및상기 브리지 맵에서 임계값 이상의 확률을 갖는 영역을 표시하여 상기 오브젝트 맵을 생성하는 단계를 포함하고,상기 오브젝트 맵은 상기 이미지 스트림에 포함된 이미지 프레임에 대응되는 오브젝트 맵들을 포함하고,상기 인지하는 단계는,상기 오브젝트 맵들을 타임 스텝(time step)에 따라 순차적으로 LSTM 셀에 입력하는 단계; 및최종 LSTM 셀의 출력을 이용하여 상기 영상의 상황을 인지하는 단계를 포함하는 상황 인지 방법
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제1항에 있어서,상기 피처 맵에 기초하여 상기 영상에 포함된 객체를 검출하는 단계를 더 포함하는 상황 인지 방법
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제1항에 있어서,상기 획득하는 단계는,컨벌루션 레이어(convolution layer) 및 맥스풀 레이어(maxpool layer)를 이용하여 상기 피처 맵을 생성하는 단계를 포함하는 상황 인지 방법
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제2항에 있어서,상기 검출하는 단계는,상기 피처 맵에 기초하여 상기 객체의 유형(type), 클래스(class), 위치(position), 및 영역(area) 중 적어도 하나를 계산함으로써 상기 객체를 검출하는 단계;를 포함하는 상황 인지 방법
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제1항에 있어서,상기 브리지 맵을 생성하는 단계는,앵커 박스(anchor box)를 이용하여 상기 각 그리드 셀에 객체가 존재할 확률 값을 산출하는 단계를 포함하는 상황 인지 방법
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제1항에 있어서,상기 오브젝트 맵의 크기를 확장하는 단계를 더 포함하는 상황 인지 방법
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하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제4항, 제6항 및 제7항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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인스트럭션들을 포함하는 메모리; 및상기 인스트럭션들을 실행하기 위한 프로세서를 포함하고,상기 프로세서에 의해 상기 인스트럭션들이 실행될 때, 상기 프로세서는,이미지 스트림에서 피처 맵(feature map)을 획득하고, 상기 피처 맵에 기초하여 오브젝트 맵(object map)을 생성하고, 상기 오브젝트 맵에 기초하여 상기 이미지 스트림이 구성하는 영상의 상황을 인지하고, 상기 피처 맵을 상기 피처 맵의 각 그리드 셀(grid cell)에서 객체가 존재할 확률을 나타내는 브리지 맵(bridged map)으로 변환하고, 상기 브리지 맵에서 임계값 이상의 확률을 갖는 영역을 표시하여 상기 오브젝트 맵을 생성하고,상기 오브젝트 맵은,상기 이미지 스트림에 포함된 이미지 프레임에 대응되는 오브젝트 맵들을 포함하고,상기 프로세서는,상기 오브젝트 맵들을 타임 스텝(time step)에 따라 순차적으로 LSTM 셀에 입력하고, 최종 LSTM 셀의 출력을 이용하여 상기 영상의 상황을 인지하는 상황 인지 장치
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제10항에 있어서,상기 프로세서는,상기 피처 맵에 기초하여 상기 영상에 포함된 객체를 검출하는 상황 인지 장치
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제10항에 있어서,상기 프로세서는,컨벌루션 레이어(convolution layer) 및 맥스풀 레이어(maxpool layer)를 이용하여 상기 피처 맵을 생성하는 상황 인지 장치
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제11항에 있어서,상기 프로세서는,상기 피처 맵에 기초하여 상기 객체의 유형(type), 클래스(class), 위치(position), 및 영역(area) 중 적어도 하나를 계산함으로써 상기 객체를 검출하는 상황 인지 장치
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제10항에 있어서,상기 프로세서는,앵커 박스(anchor box)를 이용하여 상기 각 그리드 셀에 객체가 존재할 확률 값을 산출하는 상황 인지 장치
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제10항에 있어서,상기 프로세서는,상기 오브젝트 맵의 크기를 확장하는 상황 인지 장치
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