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인공 신경망 기반 LED 스트라이프 재구성 방법으로서,입력 스트라이프 패턴을 기반으로 생성자 네트워크를 실행하여 제 1 스트라이프 패턴을 생성하는 단계;상기 제 1 스트라이프 패턴 및 상기 입력 스트라이프 패턴과 연계된 제 2 스트라이프 패턴을 기반으로 판별자 네트워크를 실행하여 상기 제 1 스트라이프 패턴 및 상기 제 2 스트라이프 패턴 간 유사도를 결정하는 단계; 및상기 유사도를 기반으로 상기 제 1 스트라이프 패턴의 진위를 판별하는 단계를 포함하는,LED 스트라이프 재구성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 생성자 네트워크는 오토 인코더-디코더 구조를 포함하는,LED 스트라이프 재구성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 생성자 네트워크 및 상기 판별자 네트워크는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)으로 구성되는,LED 스트라이프 재구성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 판별자 네트워크는 샴 CNN(Siamese Convolutional Neural Network)를 포함하는,LED 스트라이프 재구성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 판별하는 단계는,상기 유사도에 대한 회귀 분석 결과를 기반으로 상기 제 1 스트라이프의 패턴의 진위를 예측하는 단계를 포함하는,LED 스트라이프 재구성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 진위 판별 결과를 기반으로 정의된 손실 함수를 이용하여 상기 생성자 네트워크 및 상기 판별자 네트워크의 파라미터를 업데이트하는 단계를 더 포함하는,LED 스트라이프 재구성 방법
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제 1 항에 있어서,상기 입력 스트라이프 패턴은 V2V 환경에서 움직이는 LED 광원을 움직이는 카메라로 획득한 이미지이고,상기 제 2 스트라이프 패턴은 정지 상태에서 LED 광원을 정지 카메라로 획득한 이미지인,LED 스트라이프 재구성 방법
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인공 신경망 기반 LED 스트라이프 재구성 장치로서,적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령어는 상기 프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서로 하여금,입력 스트라이프 패턴을 기반으로 생성자 네트워크를 실행하여 제 1 스트라이프 패턴을 생성하고,상기 제 1 스트라이프 패턴 및 상기 입력 스트라이프 패턴과 연계된 제 2 스트라이프 패턴을 기반으로 판별자 네트워크를 실행하여 상기 제 1 스트라이프 패턴 및 상기 제 2 스트라이프 패턴 간 유사도를 획득하고,상기 유사도를 기반으로 상기 제 1 스트라이프 패턴의 진위를 판별하도록 구성되는,LED 스트라이프 재구성 장치
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제 8 항에 있어서,상기 생성자 네트워크는 오토 인코더-디코더 구조를 포함하는,LED 스트라이프 재구성 장치
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제 8 항에 있어서,상기 생성자 네트워크 및 상기 판별자 네트워크는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)으로 구성되는,LED 스트라이프 재구성 장치
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제 8 항에 있어서,상기 판별자 네트워크는 샴 CNN(Siamese Convolutional Neural Network)를 포함하는,LED 스트라이프 재구성 장치
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제 8 항에 있어서,상기 적어도 하나의 명령어는 상기 프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서로 하여금, 상기 판별을 위해,상기 유사도에 대한 회귀 분석 결과를 기반으로 상기 제 1 스트라이프의 패턴의 진위를 예측하도록 구성되는,LED 스트라이프 재구성 장치
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제 8 항에 있어서,상기 적어도 하나의 명령어는 상기 프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서로 하여금,상기 진위 판별 결과를 기반으로 정의된 손실 함수를 이용하여 상기 생성자 네트워크 및 상기 판별자 네트워크의 파라미터를 업데이트하도록 구성되는,LED 스트라이프 재구성 장치
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제 8 항에 있어서,상기 입력 스트라이프 패턴은 V2V 환경에서 움직이는 LED 광원을 움직이는 카메라로 획득한 이미지이고,상기 제 2 스트라이프 패턴은 정지 상태에서 LED 광원을 정지 카메라로 획득한 이미지인,LED 스트라이프 재구성 장치
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프로세서에 의해 제 1 항에 따른 LED 스트라이프 재구성 방법을 수행하도록 구성된 적어도 하나의 명령어를 포함한 컴퓨터 프로그램을 저장한 비 일시적 기록 매체
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