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적어도 하나의 카메라 및 레이더 센서로부터 영상 데이터와 레이더 센서 데이터를 수집하는 센서부;상기 영상 데이터를 기반으로 이전 영상의 특징점에 대응하는 현재 영상의 특징점을 추적하여 상기 현재 영상 내 객체의 위치를 예측한 추적 데이터를 산출하는 영상 객체 추적부; 및상기 추적 데이터 및 상기 레이더 센서 데이터를 융합하여 융합 데이터를 생성하고, 상기 융합 데이터를 기반으로 상기 객체에 대한 거리정보를 포함한 객체 데이터를 제공하는 영상 처리부를 포함하되,상기 영상 객체 추적부는,상기 이전 영상의 특징점의 위치정보 및 상기 현재 영상을 입력으로 하여, 상기 이전 영상의 특징점의 변위를 기초로 KLT 추적기를 이용하여 상기 이전 영상의 특징점에 대응되는 상기 현재 영상의 특징점을 추적하여 매칭하고, 매칭된 특징점 간 오차값을 계산하고, 계산된 오차값이 일정 임계값 이하인 점들의 수가 전체 특징점 수 대비 일정 비율 미만인 경우 상기 매칭이 실패한 것으로 판별하여 칼만 필터를 이용하여 특징점을 재산출하되,상기 이전 영상 내 객체를 검출하고, 상기 현재 영상 내 상기 객체를 검출하여, 상기 이전 영상 내 검출된 객체 및 상기 현재 영상 내 검출된 객체 간 유사도 강도(cost)를 계산하고, 상기 유사도 강도의 합이 최소가 되도록 하는 상기 이전 영상 내 검출된 객체와 상기 현재 영상 내 검출된 객체 간 관계를 기초로, 예측된 객체와 상기 현재 영상 내 검출된 객체를 결합(associate)하는 것을 특징으로 하는 객체 인식장치
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제 1항에 있어서,상기 영상 처리부는,호모그래피 행렬 계산을 사용하여 상기 레이더 센서 데이터를 상기 추적 데이터 상에 투영하는 것을 특징으로 하는 객체 인식장치
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제 7항에 있어서,상기 영상 처리부는,상기 현재 영상 내 검출된 상기 객체의 소정 포인트와 가장 가까이 투영된 레이더 센서 데이터를 기반으로 상기 객체에 대한 거리정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 객체 인식장치
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제 8항에 있어서,상기 영상 처리부는,상기 객체에 상응하는 바운딩 박스의 중간 바닥 포인트와 가장 가까이 투영된 레이더 센서 데이터를 기반으로 상기 객체에 대한 거리정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 객체 인식장치
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제 7항에 있어서,상기 영상 처리부는,상기 객체의 방향 및 움직임 정보를 고려하여 결정된 소정 포인트 상에 투영된 레이더 센서 데이터를 기반으로 상기 객체에 대한 거리정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 객체 인식장치
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적어도 하나의 카메라 및 레이더 센서로부터 영상 데이터와 레이더 센서 데이터를 수집하는 과정;상기 영상 데이터를 기반으로 이전 영상의 특징점에 대응하는 현재 영상의 특징점을 추적하여 상기 현재 영상 내 객체의 위치를 예측한 추적 데이터를 산출하는 과정; 및상기 추적 데이터 및 상기 레이더 센서 데이터를 융합하여 융합 데이터를 생성하고, 상기 융합 데이터를 기반으로 상기 객체에 대한 거리정보를 포함한 객체 데이터를 제공하는 과정을 포함하되,상기 추적 데이터를 산출하는 과정은,상기 이전 영상의 특징점의 위치정보 및 상기 현재 영상을 입력으로 하여, 상기 이전 영상의 특징점의 변위를 기초로 KLT 추적기를 이용하여 상기 이전 영상의 특징점에 대응되는 상기 현재 영상의 특징점을 추적하여 매칭하고, 매칭된 특징점 간 오차값을 계산하고, 계산된 오차값이 일정 임계값 이하인 점들의 수가 전체 특징점 수 대비 일정 비율 미만인 경우 상기 매칭이 실패한 것으로 판별하여 칼만 필터를 이용하여 특징점을 재산출하되,상기 이전 영상 내 객체를 검출하고, 상기 현재 영상 내 상기 객체를 검출하여, 상기 이전 영상 내 검출된 객체 및 상기 현재 영상 내 검출된 객체 간 유사도 강도(cost)를 계산하고, 상기 유사도 강도의 합이 최소가 되도록 하는 상기 이전 영상 내 검출된 객체와 상기 현재 영상 내 검출된 객체 간 관계를 기초로, 예측된 객체와 상기 현재 영상 내 검출된 객체를 결합(associate)하는 것을 특징으로 하는 객체 인식방법
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