| 1 |
1
영상을 획득하는 단계;획득된 영상에서 특징점들을 추출하는 단계;특징점 추출 영상에서 동적객체 영역들을 마스킹하는 단계;마스킹된 특징점 추출 영상을 이용하여 위치를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 방법
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서,획득된 영상에서 동적객체 영역들을 선별하는 단계;를 더 포함하고,마스킹 단계는,특징점 추출 영상에서 선별 단계에서 선별된 동적객체 영역들을 마스킹하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 방법
|
| 3 |
3
청구항 2에 있어서,선별 단계는,획득된 영상을 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 하는 단계;분할된 의미론적 영역들 중 동적객체 영역들을 선정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 방법
|
| 4 |
4
청구항 3에 있어서,선정 단계는,사용자가 지정한 동적객체 영역들을 선정하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 방법
|
| 5 |
5
청구항 3에 있어서,선정 단계는,획득된 영상의 장소 정보를 참조하여, 동적객체 영역들을 선정하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 방법
|
| 6 |
6
청구항 5에 있어서,획득된 영상을 분석하여 장소를 추정하는 단계;를 더 포함하고,선정 단계는,추정 단계에서 추정된 장소 정보를 참조하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 방법
|
| 7 |
7
청구항 1에 있어서,획득된 영상에서 노이즈를 제거하여 훼손된 엣지를 복원하는 단계;를 더 포함하고,추출 단계는,엣지가 복원된 영상에서 특징점들을 추출하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 방법
|
| 8 |
8
청구항 7에 있어서,엣지 복원 단계는,딥러닝 기반의 노이즈 제거 모델을 이용하여 획득된 영상에서 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 방법
|
| 9 |
9
청구항 1에 있어서,획득 단계는,카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 방법
|
| 10 |
10
영상을 획득하는 획득부;획득된 영상에서 특징점들을 추출하는 추출부;특징점 추출 영상에서 동적객체 영역들을 마스킹하는 마스킹부;마스킹된 특징점 추출 영상을 이용하여 위치를 추정하는 위치 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 visual SLAM 시스템
|
