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반사율 및 거리 정보를 포함하는 PCD(Point Cloud Data)와 영상 데이터에 기초하여 CNN 기반의 복수의 YOLO에 대한 객체 탐지 학습을 각각 수행하는 단계; PCD와 영상 데이터에 기초하여 학습된 각각의 객체 탐지 모델에서의 객체에 대한 경계상자와 신뢰도 점수를 예측하는 단계; 및 객체 탐지 결과를 융합하기 위해 경계상자의 좌표를 해당 객체에 대한 신뢰도 점수를 기반으로 가중평균을 통해 최종 경계상자를 결정하는 단계 를 포함하는 실시간 객체 탐지 방법
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제1항에 있어서,반사율 및 거리 정보를 포함하는 PCD와 영상 데이터에 기초하여 CNN 기반의 복수의 YOLO에 대한 객체 탐지 학습을 각각 수행하는 단계는, RGB 카메라의 시야각과 동일한 전면뷰로 투영하는 변환과정을 통해 PCD의 차원과 좌표계를 영상 데이터와 같은 2차원 픽셀 좌표계로 변환하는 전처리 수행 후, 영상 데이터, 깊이 맵, 반사율 맵으로 분류된 데이터에 기초하여 각각의 객체 탐지 모델을 통해 학습을 수행하는 실시간 객체 탐지 방법
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제1항에 있어서,반사율 및 거리 정보를 포함하는 PCD와 영상 데이터에 기초하여 CNN 기반의 복수의 YOLO에 대한 객체 탐지 학습을 각각 수행하는 단계는, YOLO는 입력된 이미지 내부의 객체에 대한 경계상자의 예측과 분류를 동시에 실행하고, YOLO에 입력되는 영상 데이터는 해상도에 따라 격자 구역으로 나뉘고 CNN 구조의 신경망을 통해 특징이 추출되며, 완전 연결 노드를 통해 예측 텐서가 출력되는 실시간 객체 탐지 방법
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제1항에 있어서,PCD와 영상 데이터에 기초하여 학습된 각각의 객체 탐지 모델에서의 객체에 대한 경계상자와 신뢰도 점수를 예측하는 단계는, 학습된 각각의 객체 탐지 모델의 객체 탐지 결과는 경계상자의 기하학적 정보와 탐지된 객체가 실제값과 일치하는지 정도를 나타내는 신뢰도를 반영하여 객체가 분류된 확률의 신뢰도 점수를 예측하는 실시간 객체 탐지 방법
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제1항에 있어서,객체 탐지 결과를 융합하기 위해 경계상자의 좌표를 해당 객체에 대한 신뢰도 점수를 기반으로 가중평균을 통해 최종 경계상자를 결정하는 단계는, 각각의 객체 탐지 모델에서의 객체에 대한 경계상자들의 신뢰도 점수에 따라 가중된 평균값을 갖고, 각각의 경계상자의 기하학적 정보만을 기초로 하여 하나의 경계상자로 융합하는 실시간 객체 탐지 방법
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반사율 및 거리 정보를 포함하는 PCD와 영상 데이터에 기초하여 CNN 기반의 복수의 YOLO에 대한 객체 탐지 학습을 각각 수행하는 학습부; PCD와 영상 데이터에 기초하여 학습된 각각의 객체 탐지 모델에서의 객체에 대한 경계상자와 신뢰도 점수를 예측하는 예측부; 및 객체 탐지 결과를 융합하기 위해 경계상자의 좌표를 해당 객체에 대한 신뢰도 점수를 기반으로 가중평균을 통해 최종 경계상자를 결정하는 객체 탐지부 를 포함하는 실시간 객체 탐지 장치
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제6항에 있어서,학습부는, RGB 카메라의 시야각과 동일한 전면뷰로 투영하는 변환과정을 통해 PCD의 차원과 좌표계를 영상 데이터와 같은 2차원 픽셀 좌표계로 변환하는 전처리 수행 후, 영상 데이터, 깊이 맵, 반사율 맵으로 분류된 데이터에 기초하여 각각의 객체 탐지 모델을 통해 학습을 수행하는실시간 객체 탐지 장치
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제6항에 있어서,학습부는, YOLO는 입력된 이미지 내부의 객체에 대한 경계상자의 예측과 분류를 동시에 실행하고, YOLO에 입력되는 영상 데이터는 해상도에 따라 격자 구역으로 나뉘고 CNN 구조의 신경망을 통해 특징이 추출되며, 완전 연결 노드를 통해 예측 텐서가 출력되는 실시간 객체 탐지 장치
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제6항에 있어서,예측부는, 학습된 각각의 객체 탐지 모델의 객체 탐지 결과는 경계상자의 기하학적 정보와 탐지된 객체가 실제값과 일치하는지 정도를 나타내는 신뢰도를 반영하여 객체가 분류된 확률의 신뢰도 점수를 예측하는 실시간 객체 탐지 장치
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제6항에 있어서,객체 탐지부는, 각각의 객체 탐지 모델에서의 객체에 대한 경계상자들의 신뢰도 점수에 따라 가중된 평균값을 갖고, 각각의 경계상자의 기하학적 정보만을 기초로 하여 하나의 경계상자로 융합하는실시간 객체 탐지 장치
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