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시점 변환을 이용한 End-to-End AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 장치가 수행하는 AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법으로서,원본 이미지를 입력받는 단계;입력된 이미지에 대해 카메라가 보고 있는 방향에 수직된 방향으로 평행이동하여 증강시키는 단계;상기 평행이동하여 증강시킨 이미지에 대해 카메라의 각도를 변형하도록 회전 증강시키는 단계;상기 평행이동 증강과 회전 증강에 의해 미처 옮겨지지 못한 빈 픽셀들을 채우기 위한 보간 단계;상기 보간이 수행되면 인공신경망에 학습하기 쉬운 이미지 증강이 완료되는 단계;를 포함하고,상기 원본 이미지를 입력하는 단계에서,상기 이미지 내 각 픽셀의 깊이 값들을 하기 식으로 구하되, 카메라 높이와 초점 거리를 고려하여 구하는,AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법
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시점 변환을 이용한 End-to-End AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 장치가 수행하는 AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법으로서,원본 이미지를 입력받는 단계;입력된 이미지에 대해 카메라가 보고 있는 방향에 수직된 방향으로 평행이동하여 증강시키는 단계;상기 평행이동하여 증강시킨 이미지에 대해 카메라의 각도를 변형하도록 회전 증강시키는 단계;상기 평행이동 증강과 회전 증강에 의해 미처 옮겨지지 못한 빈 픽셀들을 채우기 위한 보간 단계;상기 보간이 수행되면 인공신경망에 학습하기 쉬운 이미지 증강이 완료되는 단계;를 포함하고,상기 카메라의 각도를 변형하도록 회전 증강시키는 단계에서,상기 각 픽셀에 해당하는 좌표값을 추정하고 변환한 후에 다시 평면 이미지에 투영하는 방식으로 하기 수학식으로 계산하되, 상기 계산으로 구한 의 변환을 통해 이미지의 모든 픽셀 위치를 새로운 위치)로 옮겨서 회전 증강 이미지를 완성하는,AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법
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시점 변환을 이용한 End-to-End AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 장치가 수행하는 AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법으로서,원본 이미지를 입력받는 단계;입력된 이미지에 대해 카메라가 보고 있는 방향에 수직된 방향으로 평행이동하여 증강시키는 단계;상기 평행이동하여 증강시킨 이미지에 대해 카메라의 각도를 변형하도록 회전 증강시키는 단계;상기 평행이동 증강과 회전 증강에 의해 미처 옮겨지지 못한 빈 픽셀들을 채우기 위한 보간 단계;상기 보간이 수행되면 인공신경망에 학습하기 쉬운 이미지 증강이 완료되는 단계;를 포함하고,상기 카메라를 보고 있는 방향에 수직된 방향으로 평행이동하여 증강시키는 단계에서,상기 각 픽셀에 해당하는 좌표값을 추정하고 변환한 후에 다시 평면 이미지에 투영하는 방식으로 하기 수학식으로 계산하되, 상기 계산으로 구한 의 변환을 통해 모든 픽셀 좌표(i,j)를 로 이동시켜 이동 증강을 완성하는, AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법
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제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,상기 카메라를 보고 있는 방향에 수직된 방향으로 평행이동하여 증강시키는 단계와, 상기 카메라의 각도를 변형하도록 회전 증강시키는 단계에서,회전 증강과 이동 증강의 안티스티어링()를 계산하는,AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법
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제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,상기 카메라를 보고 있는 방향에 수직된 방향으로 평행이동하여 증강시키는 단계와, 상기 카메라의 각도를 변형하도록 회전 증강시키는 단계에서,넘파이 벡터화를 활용하여 회전 증강과 이동 증강 과정의 속도를 향상시키는,AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법
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제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,상기 보간 단계에서,회전 증강과 이동 증강에 의해 손실되는 일부 픽셀(pixel)들을 가장 인접 삽입으로 채우는,AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법
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제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,상기 보간 단계에서,회전 증강과 이동 증강에 의해 손실되는 일부 픽셀(pixel)들을 선형 삽입으로 채우는,AI 자율주행 모방학습 데이터 증강 방법
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