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객체가 포함된 이미지와 상기 이미지에 대응하는 포인트 클라우드(point cloud)를 입력받는 단계;상기 이미지의 특징을 추출하여 상기 객체를 포함하는 관심 영역을 추출하는 단계;상기 관심 영역에 대응하는 제1 포인트 클라우드에 기초하여 절두체 영역을 생성하는 단계;상기 절두체 영역에 대응하는 제2 포인트 클라우드에 기초하여 상기 객체를 분할하는 단계; 및상기 분할된 객체의 특징을 강화하고, 상기 강화된 객체의 특징에 기초하여 상기 객체를 식별하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 이미지와 상기 포인트 클라우드를 입력받는 단계는RGB 카메라에서 생성된 상기 이미지와 라이다(LiDAR; Light Detection And Ranging)에서 생성된 상기 포인트 클라우드를 입력받는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 관심 영역을 추출하는 단계는2차원 합성곱 신경망에 상기 이미지를 입력하여 상기 관심 영역을 추출하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 절두체 영역을 생성하는 단계는상기 관심 영역 내 각 좌표를 상기 제1 포인트 클라우드에 매핑하여 상기 관심 영역을 상기 절두체 영역으로 확장하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 절두체 영역을 생성하는 단계는상기 제1 포인트 클라우드 중 최소값에 따라 상기 절두체 영역의 근거리 단면을 결정하고, 상기 제1 포인트 클라우드 중 최대값에 따라 상기 절두체 영역의 원거리 단면을 결정하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 객체를 분할하는 단계는상기 포인트 클라우드에 포함된 각 포인트의 차원을 확장하여 상기 포인트 클라우드의 전역 특징(global feature)을 추출하는 단계와,상기 제2 포인트 클라우드의 전역 특징에 기초하여 상기 객체를 분할하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제6항에 있어서,상기 전역 특징을 추출하는 단계는다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)을 통해 상기 각 포인트별 특징의 차원을 확장하여 상기 전역 특징을 추출하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제6항에 있어서,상기 객체를 분할하는 단계는상기 제2 포인트 클라우드의 전역 특징에 포인트 합성곱 신경망(PointCNN: Convolution on X-transformed Points)을 적용하여 상기 객체를 분할하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 분할된 객체의 특징을 강화하는 단계는어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 적용하여 상기 분할된 객체의 특징을 강화하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제9항에 있어서,상기 어텐션 메커니즘을 적용하는 단계는상기 객체의 분할에 적용되는 신경망에 대한 어텐션 값(Attention Value)을 산출하고, 상기 산출된 어텐션 값을 상기 신경망에 의해 분할되는 객체의 전역 특징에 연결(concatenation)하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 객체를 식별하는 단계는상기 강화된 객체의 특징에 기초하여 상기 객체를 구획하는 3차원 바운딩 박스(bounding box)를 생성하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제11항에 있어서,상기 객체를 식별하는 단계는상기 강화된 객체의 특징에 기초하여 상기 제2 포인트 클라우드 중 상기 객체에 대응하는 포인트를 나타내는 3D 마스크를 생성하는 단계와,상기 3D 마스크를 상기 절두체 영역에 적용하여 객체를 분할하는 단계와,상기 분할된 객체를 구획하는 상기 3차원 바운딩 박스를 생성하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제12항에 있어서,상기 3차원 바운딩 박스를 생성하는 단계는상기 강화된 객체의 특징에 포인트넷(PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation)을 적용하여 상기 3차원 바운딩 박스를 생성하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 객체를 식별하는 단계는상기 객체의 분류 결과를 추출하는 단계를 포함하는3차원 객체 검출 방법
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