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이동 수단에 배치된 카메라 및 라이다를 이용하여 객체를 탐지하는 객체 탐지 방법에 있어서,상기 카메라를 이용하여 정면 시점(Front View)의 카메라 이미지를 획득하는 단계;상기 라이다를 이용하여 3차원 위치 정보를 포함하는 상단 시점(Top View)의 PCD(Point Cloud Data)를 획득하는 단계;상기 PCD를 2차원 좌표계로 변환하고, 상기 변환된 2차원 좌표계로부터 정면 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자를 추출하는 단계; 및상기 카메라 이미지와 상기 정면 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자에 기초하여 상기 카메라 이미지에 포함된 객체를 탐지하는 단계를 포함하는객체 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 2차원 좌표계로부터 정면 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자를 추출하는 단계는상기 2차원 좌표계로부터 객체 탐색 알고리즘을 통해 상단 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자를 추출하는 단계; 및 상기 상단 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자로부터 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 통해 시점을 변환하여 정면 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자를 추출하는 단계를 포함하는객체 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 라이다 경계 상자는상기 라이다와 탐지된 객체와의 거리 정보, 각도 정보 및 신뢰도 중 적어도 하나의 정보를 포함하는객체 탐지 방법
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제1항에 있어서,상기 카메라 이미지와 상기 정면 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자에 기초하여 상기 카메라 이미지에 포함된 객체를 탐지하는 단계는객체 탐지 알고리즘을 이용하여 상기 카메라 이미지로부터 적어도 하나의 카메라 경계 상자를 생성하는 단계;상기 적어도 하나의 카메라 경계 상자 및 상기 정면 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자를 상기 카메라 이미지에 표시하는 단계;상기 표시된 경계 상자 중 NMS(Non-Maximum Suppression)를 통해 일부 경계 상자를 제거하여 객체를 탐지하는 단계를 포함하는객체 탐지 방법
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제4항에 있어서,상기 표시된 경계 상자 중 NMS(Non-Maximum Suppression)를 통해 일부 경계 상자를 제거하여객체를 탐지하는 단계는상기 객체 탐지 알고리즘을 통해 경계 상자에 부여된 신뢰도를 기준으로 상기 경계 상자를 정렬하는 단계;상기 정렬된 경계 상자 중 신뢰도가 가장 높은 경계 상자를 기준으로 나머지 경계 상자와의 겹침 정도를 나타내는 IOU(Intersection Of Union)를 산출하는 단계;상기 나머지 경계 상자 중 산출된 IOU가 미리 설정된 임계값 이상인 경계 상자를 제거하는 단계; 및 상기 제거된 경계 상자를 제외한 나머지 경계 상자에 포함된 객체를 탐지하는 단계를 포함하는객체 탐지 방법
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이동 수단에 배치된 카메라 및 라이다를 이용하여 객체를 탐지하는 객체 탐지 장치에 있어서,상기 카메라를 이용하여 정면 시점(Front View)의 카메라 이미지를 획득하고, 상기 라이다를 이용하여 3차원 위치 정보를 포함하는 상단 시점(Top View)의 PCD(Point Cloud Data)를 획득하는 데이터 수신부;상기 PCD를 2차원 좌표계로 변환하고, 상기 변환된 2차원 좌표계로부터 정면 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자를 추출하는 전처리부; 및상기 카메라 이미지와 상기 정면 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자에 기초하여 상기 카메라 이미지에 포함된 객체를 탐지하는 객체 탐지부를 포함하는객체 탐지 장치
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제6항에 있어서,상기 전처리부는상기 2차원 좌표계로부터 객체 탐색 알고리즘을 통해 상단 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자를 추출하고, 상기 상단 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자로부터 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 통해 시점을 변환하여 정면 시점의 적어도 하나의 라이다 경계 상자를 추출하는 객체 탐지 장치
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제6항에 있어서,상기 라이다 경계 상자는상기 라이다와 탐지된 객체와의 거리 정보, 각도 정보 및 신뢰도 중 적어도 하나의 정보를 포함하는객체 탐지 장치
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제6항에 있어서,상기 객체 탐지부는객체 탐지 알고리즘을 이용하여 상기 카메라 이미지로부터 생성된 적어도 하나의 카메라 경계 상자 및 상기 적어도 하나의 라이다 경계 상자를 상기 카메라 이미지에 표시하고, 상기 표시된 경계 상자 중 NMS(Non-Maximum Suppression)를 통해 일부 경계 상자를 제거하여 객체를 탐지하는 객체 탐지 장치
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제9항에 있어서,상기 객체탐지부는상기 객체 탐지 알고리즘을 통해 상기 경계 상자에 부여된 신뢰도를 기준으로 상기 경계 상자를 정렬하고, 상기 정렬된 경계 상자 중 신뢰도가 가장 높은 경계 상자를 기준으로 나머지 경계 상자와의 겹침 정도를 나타내는 IOU(Intersection Of Union)를 산출하고, 상기 나머지 경계 상자 중 산출된 IOU가 미리 설정된 임계값 이상인 경계 상자를 제거하고, 상기 제거된 경계 상자를 제외한 나머지 경계 상자에 포함된 객체를 탐지하는객체 탐지 장치
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