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프로세서에 의해 각 단계의 적어도 일부가 실행되고, 교통사고가 발생한 제1차량 및 제2차량의 과실비율을 산정하는 방법으로서,제1차량의 모노 카메라로부터 수집한 영상 프레임들로부터 추출한 특징점과, 상기 영상 프레임들 중 인접한 두 개의 영상 프레임의 비교를 통해 획득한 깊이 추정 결과를 이용하여 3D 포인트 클라우드 맵을 생성하고, 상기 3D 포인트 클라우드 맵을 기반으로 하여 상기 제1차량이 주행하는 주행경로를 생성하는 단계;상기 주행경로 및 상기 영상 프레임들을 이용하여 교통사고 케이스의 분류 결과와, 상기 교통사고 케이스의 분류 결과에 대응하는 상기 제1차량 및 제2차량의 기본 과실비율을 포함하는 과실관련 정보를 획득하는 단계;제동성능을 나타내는 제1인자 및 조향성능을 나타내는 제2인자의 비율 조정분이 반영된 상기 제1차량 및 상기 제2차량으로 상기 주행경로를 시뮬레이션 하여 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성하는 단계;상기 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오 각각에 대응하는 상기 제1차량 및 상기 제2차량에 대하여, 상기 제1인자의 비율 및 상기 제2인자의 비율에 할당된 가중치들을 로딩하여 과실비율 가중치를 산출하는 단계; 상기 기본 과실비율을 변경할 수 있는 하나 이상의 가감요소에 대한 선택 수신에 대응하여, 상기 가감요소에 기설정되어 있는 가감점수를 상기 과실비율 가중치를 기반으로 수정하여 수정 가감점수를 생성하는 단계; 및상기 기본 과실비율에 상기 수정 가감점수를 반영하여 상기 제1차량 및 상기 제2차량에 대한 최종 과실비율을 산정하는 단계를 포함하는,과실비율 산정 방법
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제 1 항에 있어서,상기 주행경로를 생성하는 단계는,기설정된 시간 주기로 추출한 영상 프레임들에 대응하는 상기 제1차량의 경로점 집합을 주행경로로 생성하는 단계를 포함하는,과실비율 산정방법
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제 1 항에 있어서,상기 과실관련 정보를 획득하는 단계는,주행경로와 영상 프레임들을 이용하여 과실관련 정보를 예측하도록 미리 훈련된 심층신경망 모델을 이용하여 상기 주행경로와 상기 영상 프레임들에 대응하는 과실관련 정보 예측 결과를 생성하는 단계를 포함하고,상기 심층신경망 모델은,제1차량의 모노 카메라로부터 수집한 영상 프레임들과, 상기 제1차량의 주행경로를 입력으로 하고, 교통사고 케이스 및 제1차량과 제2차량의 기본 과실비율을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,과실비율 산정 방법
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제 1 항에 있어서,상기 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성하는 단계는,상기 주행경로를 시뮬레이션 할 때, 상기 제1차량 및 상기 제2차량의 동역학적 특성을 반영하는 단계를 더 포함하는,과실비율 산정 방법
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제 1 항에 있어서,상기 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성하는 단계는,상기 주행경로 상에서 상기 제1인자 및 상기 제2인자의 비율 조정분을 반영하는 시작지점을 설정하는 단계를 더 포함하고,상기 시작지점은,상기 주행경로에 포함되는 영상 프레임들 중 오브젝트가 출현하고, 특징점의 개수가 기설정된 개수 이상인 영상 프레임인,과실비율 산정 방법
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제 5 항에 있어서,상기 시작지점에 대응하는 상기 3D 포인트 클라우드 맵으로부터 상기 제1차량과 상기 제2차량의 주행 속도에 대응하는 초기 제동성능들 및 주행 방향에 대응하는 초기 조향성능들을 획득하는 단계를 더 포함하는,과실비율 산정 방법
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제 6 항에 있어서,상기 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성하는 단계는,상기 제1차량에 대하여, 상기 초기 제동성능을 기준으로 조정한 상기 제1인자에 대한 N개의 비율 및 상기 초기 조향성능을 기준으로 조정한 상기 제2인자에 대한 K개의 비율을 상기 주행경로에 시뮬레이션 하여 상기 제1차량에 대한 N×K개의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성하는 단계; 및상기 제2차량에 대하여, 상기 초기 제동성능을 기준으로 조정한 상기 제1인자에 대한 M개의 비율 및 상기 초기 조향성능을 기준으로 조정한 상기 제2인자에 대한 J개의 비율을 상기 주행경로에 시뮬레이션 하여 상기 제1차량에 대한 M×J개의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성하는 단계를 포함하는,과실비율 산정 방법
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제 7 항에 있어서,상기 과실비율 가중치를 산출하는 단계는,데이터베이스로부터 상기 제1인자에 대한 복수개의 비율 각각에 대응하는 제1인자 가중치들 및 상기 제2인자에 대한 복수개의 비율 각각에 대응하는 제2인자 가중치들을 로딩하는 단계;상기 제1차량에 대하여, 제1시뮬레이션 주행 시나리오부터 상기 N×K개의 시뮬레이션 주행 시나리오까지 각 시뮬레이션 주행 시나리오 각각에 대하여 상기 제1인자 가중치 및 상기 제2인자 가중치의 곱을 산출하고 합산하여 제1차량 과실비율 가중치를 산출하는 단계; 및상기 제2차량에 대하여, 제1시뮬레이션 주행 시나리오부터 상기 M×J개의 시뮬레이션 주행 시나리오까지 각 시뮬레이션 주행 시나리오 각각에 대하여 상기 제1인자 가중치 및 상기 제2인자 가중치의 곱을 산출하고 합산하여 제2차량 과실비율 가중치를 산출하는 단계를 포함하는,과실비율 산정 방법
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제 8 항에 있어서,상기 제1차량 과실비율 가중치를 산출 시에, 상기 N×K개의 시뮬레이션 주행 시나리오 중 교통사고가 발생한 하나 이상의 시뮬레이션 주행 시나리오에 대응하는 상기 제1인자 가중치 및 상기 제2인자 가중치의 곱을 제외시키는 단계; 및,상기 제2차량 과실비율 가중치를 산출 시에, 상기 M×J개의 시뮬레이션 주행 시나리오 중 교통사고가 발생한 하나 이상의 시뮬레이션 주행 시나리오에 대응하는 상기 제1인자 가중치 및 상기 제2인자 가중치의 곱을 제외시키는 단계를 더 포함하는,과실비율 산정 방법
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제 1 항에 있어서,상기 수정 가감점수를 생성하는 단계는,상기 기본 과실비율을 변경할 수 있는 하나 이상의 가감요소에 대한 선택 신호를 수신하는 단계;상기 하나 이상의 가감요소가 상기 제1인자 및 상기 제2인자 중 하나 이상을 포함하고 있는지 여부를 판단하는 단계;상기 하나 이상의 가감요소가 상기 제1인자 및 상기 제2인자를 포함하고 있지 않음에 따라 상기 가감요소에 기설정되어 있는 가감점수를 유지하는 단계; 및상기 하나 이상의 가감요소가 상기 제1인자 및 상기 제2인자 중 하나 이상이 포함되어 있음에 따라, 상기 가감요소에 기설정되어 있는 가감점수를 상기 과실비율 가중치를 기반으로 수정하여 수정 가감점수를 생성하는 단계를 포함하는,과실비율 산정 방법
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교통사고가 발생한 제1차량 및 제2차량의 과실비율을 산정하는 장치로서,프로세서; 및상기 프로세서와 동작 가능하게 연결되고 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드를 저장하는 메모리를 포함하고,상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서가 사고차량으로서의 제1차량의 모노 카메라로부터 수집한 영상 프레임들로부터 추출한 특징점과, 상기 영상 프레임들 중 인접한 두 개의 영상 프레임의 비교를 통해 획득한 깊이 추정 결과를 이용하여 3D 포인트 클라우드 맵을 생성하고, 상기 3D 포인트 클라우드 맵을 기반으로 하여 상기 제1차량이 주행하는 주행경로를 생성하고,상기 주행경로 및 상기 영상 프레임들을 이용하여 교통사고 케이스의 분류 결과와, 상기 교통사고 케이스의 분류 결과에 대응하는 상기 제1차량 및 가해차량으로서의 제2차량의 기본 과실비율을 포함하는 과실관련 정보를 획득하고,제동성능을 나타내는 제1인자 및 조향성능을 나타내는 제2인자의 비율 조정분이 반영된 상기 제1차량 및 상기 제2차량으로 상기 주행경로를 시뮬레이션 하여 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성하고,상기 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오 각각에 대응하는 상기 제1차량 및 상기 제2차량에 대하여, 상기 제1인자의 비율 및 상기 제2인자의 비율에 할당된 가중치들을 로딩하여 과실비율 가중치를 산출하고,상기 기본 과실비율을 변경할 수 있는 하나 이상의 가감요소에 대한 선택 수신에 대응하여, 상기 가감요소에 기설정되어 있는 가감점수를 상기 과실비율 가중치를 기반으로 수정하여 수정 가감점수를 생성하고,상기 기본 과실비율에 상기 수정 가감점수를 반영하여 상기 제1차량 및 상기 제2차량에 대한 최종 과실비율을 산정하도록 야기하는 코드를 저장하는,과실비율 산정 장치
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제 11 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 주행경로를 생성 시에, 기설정된 시간 주기로 추출한 영상 프레임들에 대응하는 상기 제1차량의 경로점 집합을 주행경로로 생성하도록 야기하는 코드를 저장하는,과실비율 산정장치
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제 11 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 과실관련 정보를 획득 시에, 주행경로와 영상 프레임들을 이용하여 과실관련 정보를 예측하도록 미리 훈련된 심층신경망 모델을 이용하여 상기 주행경로와 상기 영상 프레임들에 대응하는 과실관련 정보 예측 결과를 생성하도록 야기하는 코드를 저장하고,상기 심층신경망 모델은,제1차량의 모노 카메라로부터 수집한 영상 프레임들과, 상기 제1차량의 주행경로를 입력으로 하고, 교통사고 케이스 및 제1차량과 제2차량의 기본 과실비율을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델인,과실비율 산정 장치
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제 11 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성 시에, 상기 주행경로를 시뮬레이션 할 때, 상기 제1차량 및 상기 제2차량의 동역학적 특성을 반영하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,과실비율 산정 장치
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제 11 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성 시에, 상기 주행경로 상에서 상기 제1인자 및 상기 제2인자의 비율 조정분을 반영하는 시작지점을 설정하도록 야기하는 코드를 더 저장하고,상기 시작지점은,상기 주행경로에 포함되는 영상 프레임들 중 오브젝트가 출현하고, 특징점의 개수가 기설정된 개수 이상인 영상 프레임인,과실비율 산정 장치
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제 15 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 시작지점에 대응하는 상기 3D 포인트 클라우드 맵으로부터 상기 제1차량과 상기 제2차량의 주행 속도에 대응하는 초기 제동성능들 및 주행 방향에 대응하는 초기 조향성능들을 획득하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,과실비율 산정 장치
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제 16 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 복수의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성 시에, 상기 제1차량에 대하여, 상기 초기 제동성능을 기준으로 조정한 상기 제1인자에 대한 N개의 비율 및 상기 초기 조향성능을 기준으로 조정한 상기 제2인자에 대한 K개의 비율을 상기 주행경로에 시뮬레이션 하여 상기 제1차량에 대한 N×K개의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성하고,상기 제2차량에 대하여, 상기 초기 제동성능을 기준으로 조정한 상기 제1인자에 대한 M개의 비율 및 상기 초기 조향성능을 기준으로 조정한 상기 제2인자에 대한 J개의 비율을 상기 주행경로에 시뮬레이션 하여 상기 제1차량에 대한 M×J개의 시뮬레이션 주행 시나리오를 생성하도록 야기하는 코드를 저장하는,과실비율 산정 장치
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제 17 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 과실비율 가중치를 산출 시에, 데이터베이스로부터 상기 제1인자에 대한 복수개의 비율 각각에 대응하는 제1인자 가중치들 및 상기 제2인자에 대한 복수개의 비율 각각에 대응하는 제2인자 가중치들을 로딩하는 단계 로딩하고,상기 제1차량에 대하여, 제1시뮬레이션 주행 시나리오부터 상기 N×K개의 시뮬레이션 주행 시나리오까지 각 시뮬레이션 주행 시나리오 각각에 대하여 상기 제1인자 가중치 및 상기 제2인자 가중치의 곱을 산출하고 합산하여 제1차량 과실비율 가중치를 산출하고,상기 제2차량에 대하여, 제1시뮬레이션 주행 시나리오부터 상기 M×J개의 시뮬레이션 주행 시나리오까지 각 시뮬레이션 주행 시나리오 각각에 대하여 상기 제1인자 가중치 및 상기 제2인자 가중치의 곱을 산출하고 합산하여 제2차량 과실비율 가중치를 산출하도록 야기하는 코드를 저장하는,과실비율 산정 장치
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제 18 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 제1차량 과실비율 가중치를 산출 시에, 상기 N×K개의 시뮬레이션 주행 시나리오 중 교통사고가 발생한 하나 이상의 시뮬레이션 주행 시나리오에 대응하는 상기 제1인자 가중치 및 상기 제2인자 가중치의 곱을 제외시키고,상기 제2차량 과실비율 가중치를 산출 시에, 상기 M×J개의 시뮬레이션 주행 시나리오 중 교통사고가 발생한 하나 이상의 시뮬레이션 주행 시나리오에 대응하는 상기 제1인자 가중치 및 상기 제2인자 가중치의 곱을 제외시키도록 야기하는 코드를 더 저장하는,과실비율 산정 장치
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제 11 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 수정 가감점수를 생성 시에, 상기 기본 과실비율을 변경할 수 있는 하나 이상의 가감요소에 대한 선택 신호를 수신하고,상기 하나 이상의 가감요소가 상기 제1인자 및 상기 제2인자 중 하나 이상을 포함하고 있는지 여부를 판단하고,상기 하나 이상의 가감요소가 상기 제1인자 및 상기 제2인자를 포함하고 있지 않음에 따라 상기 가감요소에 기설정되어 있는 가감점수를 유지하고,상기 하나 이상의 가감요소가 상기 제1인자 및 상기 제2인자 중 하나 이상이 포함되어 있음에 따라, 상기 가감요소에 기설정되어 있는 가감점수를 상기 과실비율 가중치를 기반으로 수정하여 수정 가감점수를 생성하도록 야기하는 코드를 저장하는,과실비율 산정 장치
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