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반사파를 통하여 주위의 포인트 클라우드 정보를 획득하는 스캐너; 및상기 포인트 클라우드 정보 중에서 배경에서 기인하는 포인트 클라우드 정보를 분리하여 이동체를 검출하는 검출부를 포함하며,상기 검출부는 상기 포인트 클라우드 정보의 거리값을 기준으로 상기 배경에서 기인하는 포인트 클라우드 정보를 분리하여 상기 이동체를 검출하는 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 스캐너는 라이다 센서 및 상기 라이다 센서를 회전시키는 회전부를 포함하며,상기 라이다 센서는 상기 회전부에 의한 회전과정에서 상기 포인트 클라우드 정보를 획득하는 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템
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제2항에 있어서,상기 라이다 센서가 획득하는 상기 포인트 클라우드 정보는 회전평면의 방위각에 대응하여 맵핑되는 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템
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제3항에 있어서,상기 라이다 센서가 획득하는 상기 포인트 클라우드 정보의 오차를 줄이기 위한 필터부를 더 포함하는 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템
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제3항 또는 제4항에 있어서,상기 포인트 클라우드 정보는 상기 라이다 센서에서 상기 배경 또는 상기 이동체까지의 거리정보를 포함하며,상기 포인트 클라우드 정보는 0도에서 360도 사이의 방위각에서 일정한 양자화 간격으로 양자화되는 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템
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제5항에 있어서,방위각을 기준으로 양자화된 포인트 클라우드 정보는 상기 회전부의 회전을 기준으로 프레임화되며,상기 검출부는 양자화된 상기 주의의 포인트 클라우드 정보 중에서 현재 프레임에서의 특정 방위각에 맵핑되는 포인트의 거리정보인 제1거리값과 적어도 하나 이상의 이전 프레임에서의 상기 특정 방위각에 맵핑되는 포인트의 거리정보인 제2거리값을 비교하여 현재 프레임에서의 상기 특정 방위각에 맵핑되는 포인트가 상기 배경에서 기인하는지 아니면 상기 이동체에서 기인하는지 여부를 판단하는 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템
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제6항에 있어서,상기 검출부는 방위각을 기준으로 양자화되고 프레임화된 상기 포인트 클라우드 정보에서 상기 배경에서 기인하는 포인트 클라우드 정보를 분리하여 상기 이동체에서 기인하는 포인트 클라우드 정보-이하 분석대상정보라 함-를 검출하며,상기 검출부는 상기 분석대상정보 중 인접한 방위각의 포인트 사이의 거리를 기준거리와 비교하여 상기 분석대상정보를 클러스터링하는 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템
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제7항에 있어서,상기 검출부는 클러스터링된 상기 분석대상정보를 미리 설정한 규칙에 따라 특정 모양에 대응하여 상기 이동체의 형상을 식별하는 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템
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제8항에 있어서,클러스터링된 상기 분석대상정보는 포인트 개수 또는 메인피쳐라인으로 맵핑되며,상기 검출부는 상기 포인트 개수 또는 상기 메인피쳐라인의 길이와 폭의 비율을 미리 설정된 기준과 비교하여 상기 이동체의 형상을 식별하는 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템
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