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3D 라이다의 고속 객체 인식을 위한 채널별 컨볼루션 기반의 합성곱 신경망 구조

  • 기술번호 : KST2022005695
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 3D 라이다의 고속 객체 인식을 위한 채널별 컨볼루션 기반의 합성곱 신경망 구조에 관한 것으로서, 라이다 데이터의 각 채널 내 특징을 추출하기 위한 채널 내부 컨볼루션 네트워크, 상기 채널 내부 컨볼루션 네트워크의 각 채널별 출력을 이용하여 각 채널 간의 특징을 추출하고, 추출한 각 채널 간의 특징을 나타내는 특징맵을 생성하기 위한 채널 외부 컨볼루션 네트워크 및 상기 채널 외부 컨볼루션 네트워크에서 생성된 특징맵을 이용하여 객체의 위치 및 클래스를 탐색하는 디텍션 네트워크를 포함한다. 본 발명에 의하면, 3D 라이다의 고속 객체 인식 과정에서, 라이다에서 들어오는 로(RAW) 데이터를 직접 사용하기 때문에 데이터 손실이 발생하지 않는 다는 효과가 있다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/04(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G01S 17/89(2013.01)
출원번호/일자 1020200148870 (2020.11.09)
출원인 충북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0063026 (2022.05.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.09)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 충북대학교 산학협력단 대한민국 충청북도 청주시 서원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박태형 충청북도 청주시 서원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김정현 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층 (역삼동, 신명빌딩)(한맥국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2020.11.09 수리 (Accepted) 1-1-2020-1196996-30
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.05.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-0615715-02
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.08.09 수리 (Accepted) 4-1-2021-5213510-18
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번호 청구항
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3D 라이다의 고속 객체 인식을 위한 채널별 컨볼루션 기반의 합성곱 신경망 구조에서, 라이다 데이터의 각 채널 내 특징을 추출하기 위한 채널 내부 컨볼루션 네트워크;상기 채널 내부 컨볼루션 네트워크의 각 채널별 출력을 이용하여 각 채널 간의 특징을 추출하고, 추출한 각 채널 간의 특징을 나타내는 특징맵을 생성하기 위한 채널 외부 컨볼루션 네트워크; 및상기 채널 외부 컨볼루션 네트워크에서 생성된 특징맵을 이용하여 객체의 위치 및 클래스를 탐색하는 디텍션 네트워크를 포함하는 합성곱 신경망 구조
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청구항 1에 있어서, 상기 채널 내부 컨볼루션 네트워크는, 각 채널 별로 컨볼루션을 진행하는 하나 이상의 컨볼루션 레이어와 풀링을 진행하는 풀링 레이어를 하나의 세트로 하여, 소정 갯수의 세트를 연속하여 구비하고, 각 채널 별로 라이다의 채널 데이터가 입력되고, 각 채널의 특징을 나타내는 특징 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망 구조
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청구항 2에 있어서, 상기 채널 외부 컨볼루션 네트워크는, 상기 각 채널별 특징 데이터를 합친 입력 특징맵을 입력으로 하여 컨볼루션을 진행하는 하나 이상의 컨볼루션 레이어를 구비하고, 상기 입력 특징맵과 상기 컨볼루션 레이어의 결과인 결과 특징맵을 연결하여 최종 특징맵을 출력하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망 구조
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청구항 3에 있어서, 상기 디텍션 네트워크는, 상기 결과 특징맵을 입력으로 하여 컨볼루션을 진행하는 하나 이상의 컨볼루션 레이어와, 상기 컨볼루션 레이어를 통해 나오는 결과 데이터를 이용하여 객체의 클래스와 점수를 출력하는 클래스 레이어와, 상기 컨볼루션 레이어를 통해 나오는 결과 데이터를 이용하여 객체의 위치, 박스의 크기 및 객체의 각도를 표시하는 박스 레이어를 구비하는 것을 특징으로 하는 합성곱 신경망 구조
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 충북대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) Grand ICT 연구센터(충북대)