1 |
1
3차원 객체를 감지하기 위한 장치의 동작 방법에 있어서,클라우드 포인트를 조감도 이미지로 변환하는 단계;상기 조감도 이미지에 전이 학습된 시맨틱 분할 모델을 적용하여 히트 맵을 획득하는 단계; 및상기 히트 맵에서 감지되는 적어도 하나의 객체를 라이다 프레임의 좌표로 변경함으로써 상기 객체와의 거리를 획득하는 단계를 포함하는,장치의 동작 방법
|
2 |
2
제1항에 있어서,상기 히트 맵을 획득하는 단계는,3차원의 상기 조감도 이미지에 대해 분할된 2차원의 복수의 히트 맵을 획득하는 단계를 포함하는,장치의 동작 방법
|
3 |
3
제1항에 있어서,상기 히트 맵을 획득하는 단계는,상기 적어도 하나의 객체를 2차원 직사각형 형태로 상기 히트 맵에 표시하는 단계를 포함하는, 장치의 동작 방법
|
4 |
4
제1항에 있어서,상기 시맨틱 분할 모델은,상기 조감도 이미지를 입력 받는 인코딩 레이어와 디코딩 레이어를 연결하는 스킵 커넥션 레이어를 포함하는,장치의 동작 방법
|
5 |
5
제1항에 있어서,상기 클라우드 포인트를 조감도 이미지로 변환하는 단계는,RGB 정보를 포함하는 조감도 RGB 맵을 생성하는 단계를 포함하는,장치의 동작 방법
|
6 |
6
제1항에 있어서,상기 객체와의 거리를 획득하는 단계는,히트 맵의 좌표에서 3차원의 상기 라이다의 좌표로 변환하기 위해 상기 히트 맵의 2차원 정보를 투영하는 단계를 포함하는,장치의 동작 방법
|
7 |
7
제1항에 있어서,상기 객체와의 거리를 획득하는 단계는,아래의 수학식에 기초하여 상기 라이다 프레임의 좌표를 획득하는 단계를 포함하는,장치의 동작 방법
|
8 |
8
제7항에 있어서,상기 객체와의 거리를 획득하는 단계는,미리 정해진 시야를 기준으로 상기 라이다 프레임의 좌표에 대해 유클리드 거리를 계산하는 단계를 포함하는,장치의 동작 방법
|
9 |
9
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제8항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
|
10 |
10
3차원 객체를 감지하기 위한 장치에 있어서,하나 이상의 프로세서;메모리; 및상기 메모리에 저장되어 있으며 상기 하나 이상의 프로세서에 의하여 실행되도록 구성되는 하나 이상의 프로그램을 포함하고,상기 프로그램은,클라우드 포인트를 조감도 이미지로 변환하는 단계;상기 조감도 이미지에 전이 학습된 시맨틱 분할 모델을 적용하여 히트 맵을 획득하는 단계; 및상기 히트 맵에서 감지되는 적어도 하나의 객체를 라이다 프레임의 좌표로 변경함으로써 상기 객체와의 거리를 획득하는 단계를 포함하는,장치
|
11 |
11
제10항에 있어서,상기 히트 맵을 획득하는 단계는,3차원의 상기 조감도 이미지에 대해 분할된 2차원의 복수의 히트 맵을 획득하는 단계를 포함하는,장치
|
12 |
12
제10항에 있어서,상기 히트 맵을 획득하는 단계는,상기 적어도 하나의 객체를 2차원 직사각형 형태로 상기 히트 맵에 표시하는 단계를 포함하는, 장치
|
13 |
13
제10항에 있어서,상기 시맨틱 분할 모델은,상기 조감도 이미지를 입력 받는 인코딩 레이어와 디코딩 레이어를 연결하는 스킵 커넥션 레이어를 포함하는,장치
|
14 |
14
제10항에 있어서,상기 클라우드 포인트를 조감도 이미지로 변환하는 단계는,RGB 정보를 포함하는 조감도 RGB 맵을 생성하는 단계를 포함하는,장치
|
15 |
15
제10항에 있어서,상기 객체와의 거리를 획득하는 단계는,히트 맵의 좌표에서 3차원의 상기 라이다의 좌표로 변환하기 위해 상기 히트 맵의 2차원 정보를 투영하는 단계를 포함하는,장치
|
16 |
16
제10항에 있어서,상기 객체와의 거리를 획득하는 단계는,아래의 수학식에 기초하여 상기 라이다 프레임의 좌표를 획득하는 단계를 포함하는,장치
|
17 |
17
제16에 있어서,상기 객체와의 거리를 획득하는 단계는,미리 정해진 시야를 기준으로 상기 라이다 프레임의 좌표에 대해 유클리드 거리를 계산하는 단계를 포함하는,장치
|