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자율 주행 차량에서 객체 검출을 위한 준지도 학습 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치

  • 기술번호 : KST2022004906
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 자율 주행 차량에서 객체 검출을 위한 준지도 학습 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다. 자율 주행 차량에서 객체 검출을 위한 준지도 학습 방법은 서버가 차량으로부터 비라벨 복셀 데이터를 수신하는 단계, 서버가 라벨 복셀 데이터 및 상기 비라벨 복셀 데이터를 기반으로 서버 객체 탐지 모델에 대한 데이터 기반 업데이트를 수행하는 단계, 서버가 라벨 복셀 데이터 및 비라벨 복셀 데이터를 기반으로 손실값을 결정하는 단계와 서버가 손실값을 사용하여 서버 객체 탐지 모델에 대한 손실값 기반 업데이트를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 20/00 (2019.01.01) G06K 9/62 (2022.01.01) G06K 9/00 (2022.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 20/00(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06V 20/56(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210160432 (2021.11.19)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2394024-0000 (2022.04.29)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220506) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.11.19)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황선욱 세종시 해밀*로 **,
2 김영석 서울시 관악구
3 김형신 서울시 관악구
4 박세웅 서울특별시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이씨엠 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, ***호(대치동,보성빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2021-1338286-64
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.11.29 수리 (Accepted) 1-1-2021-1380647-73
3 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2021.12.13 수리 (Accepted) 1-1-2021-1440543-19
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.12.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.01.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0020103-30
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.02.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0103280-04
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.02.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0171277-47
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.02.16 수리 (Accepted) 1-1-2022-0171278-93
9 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.04.04 수리 (Accepted) 4-1-2022-5079741-71
10 등록결정서
Decision to grant		 2022.04.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0294140-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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자율 주행 차량에서 객체 검출을 위한 준지도 학습 방법은, 서버가 차량으로부터 비라벨 복셀 데이터를 수신하는 단계;상기 서버가 라벨 복셀 데이터 및 상기 비라벨 복셀 데이터를 기반으로 서버 객체 탐지 모델에 대한 데이터 기반 업데이트를 수행하는 단계;상기 서버가 상기 라벨 복셀 데이터 및 상기 비라벨 복셀 데이터를 기반으로 손실값을 결정하는 단계; 및상기 서버가 상기 손실값을 사용하여 상기 서버 객체 탐지 모델에 대한 손실값 기반 업데이트를 수행하는 단계를 포함하되, 상기 손실값은 지도 손실 및 일관성 손실을 포함하고, 상기 지도 손실은 상기 라벨 복셀 데이터에 포함된 객체 정보와 상기 라벨 복셀 데이터의 서버 객체 탐지 모델로 입력시 판단 결과를 기반으로 결정되고,상기 일관성 손실은 비라벨 판단 결과 기반의 제1 일관성 손실과 라벨 판단 결과 기반의 제2 일관성 손실을 포함하고, 상기 제1 일관성 손실은 상기 비라벨 복셀 데이터가 상기 서버 객체 탐지 모델로 입력시의 제1 하위 비라벨 판단 결과와 상기 비라벨 복셀 데이터를 영상 처리한 영상 처리 비라벨 복셀 데이터가 상기 서버 객체 탐지 모델로 입력시의 제2 하위 비라벨 판단 결과를 기반으로 결정되고,상기 제2 일관성 손실은 상기 라벨 복셀 데이터가 상기 서버 객체 탐지 모델로 입력시의 제1 하위 라벨 판단 결과와 상기 라벨 복셀 데이터를 영상 처리한 영상 처리 라벨 복셀 데이터가 상기 서버 객체 탐지 모델로 입력시의 제2 하위 라벨 판단 결과를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는 준지도 학습 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 데이터 기반 업데이트는 상기 라벨 복셀 데이터, 상기 영상 처리 라벨 복셀 데이터, 상기 비라벨 복셀 데이터, 상기 영상 처리 비라벨 복셀 데이터를 기반으로 수행되고, 상기 영상 처리 라벨 복셀 데이터 및 상기 영상 처리 비라벨 복셀 데이터는 차량의 운행 방향을 기준으로 한 영상 처리를 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 준지도 학습 방법
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삭제
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자율 주행 차량에서 객체 검출을 위한 준지도 학습을 수행하는 서버는, 차량으로부터 비라벨 복셀 데이터를 수신하는 통신부; 및 라벨 복셀 데이터 및 상기 비라벨 복셀 데이터를 기반으로 서버 객체 탐지 모델에 대한 데이터 기반 업데이트를 수행하고, 상기 라벨 복셀 데이터 및 상기 비라벨 복셀 데이터를 기반으로 손실값을 결정하고, 상기 손실값을 사용하여 상기 서버 객체 탐지 모델에 대한 손실값 기반 업데이트를 수행하도록 구현되는 프로세서를 포함하고, 상기 손실값은 지도 손실 및 일관성 손실을 포함하고, 상기 지도 손실은 상기 라벨 복셀 데이터에 포함된 객체 정보와 상기 라벨 복셀 데이터의 서버 객체 탐지 모델로 입력시 판단 결과를 기반으로 결정되고,상기 일관성 손실은 비라벨 판단 결과 기반의 제1 일관성 손실과 라벨 판단 결과 기반의 제2 일관성 손실을 포함하고, 상기 제1 일관성 손실은 상기 비라벨 복셀 데이터가 상기 서버 객체 탐지 모델로 입력시의 제1 하위 비라벨 판단 결과와 상기 비라벨 복셀 데이터를 영상 처리한 영상 처리 비라벨 복셀 데이터가 상기 서버 객체 탐지 모델로 입력시의 제2 하위 비라벨 판단 결과를 기반으로 결정되고,상기 제2 일관성 손실은 상기 라벨 복셀 데이터가 상기 서버 객체 탐지 모델로 입력시의 제1 하위 라벨 판단 결과와 상기 라벨 복셀 데이터를 영상 처리한 영상 처리 라벨 복셀 데이터가 상기 서버 객체 탐지 모델로 입력시의 제2 하위 라벨 판단 결과를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는 서버
5 5
제4항에 있어서,상기 데이터 기반 업데이트는 상기 라벨 복셀 데이터, 상기 영상 처리 라벨 복셀 데이터, 상기 비라벨 복셀 데이터, 상기 영상 처리 비라벨 복셀 데이터를 기반으로 수행되고, 상기 영상 처리 라벨 복셀 데이터 및 상기 영상 처리 비라벨 복셀 데이터는 차량의 운행 방향을 기준으로 한 영상 처리를 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 서버
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삭제
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업/중견연구자지원사업 5G 네트워크에서 자율주행을 위한 분산학습 및 확장비전 기반 3D 물체감지 모델연구