| 1 |
1
엣지 디바이스로부터 수신된 단일 피처에 기초하여 영상의 객체를 탐지하는 클라우드를 포함하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치에 있어서,기 학습된 추출기 및 기 학습된 복원기의 정보를 저장하는 메모리; 및상기 메모리를 제어하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 상기 엣지 디바이스의 추출기에 포함된 복수의 레이어 중에서 소정의 분할점에 해당하는 제1 레이어에서 출력된 상기 영상에 관한 단일 피처를 수신하고,상기 단일 피처를 상기 제1 레이어 직후의 제2 레이어에 입력하여, 상기 추출기의 출력 피처를 획득하며, 상기 출력 피처를 상기 복원기에 입력하여 상기 영상 속 객체를 탐지하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서,상기 추출기는,학습용 영상과 함께 상기 학습용 영상으로부터 탐지된 객체 정보를 입력받아 학습되고, 추론시에 영상을 입력받으면 단일 피처를 출력하도록 학습된 인공신경망인 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서,상기 복원기는,학습용 영상과 함께 상기 학습용 영상으로부터 탐지된 객체 정보를 입력 받아 학습되고, 추론시에 상기 추출기로부터 제공되는 단일 피처를 입력받으면, 복수의 피처를 출력하도록 학습된 인공신경망인 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 4 |
4
제 1 항에 있어서,상기 복원기의 각 레이어는 상기 추출기의 소정의 중간 레이어 피처들을 복원하도록 상기 추출기의 각 레이어와 역연산의 관계를 갖는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 5 |
5
제 1 항에 있어서,상기 추출기에 포함된 복수의 레이어 중에서 적어도 하나의 레이어의 채널의 개수는 상기 복원기에 포함된 복수의 레이어들 중에서 적어도 하나의 레이어에 대응되는 채널의 개수보다 적은 비대칭 구조인 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 6 |
6
제 1 항에 있어서,상기 추출기에 포함된 복수의 레이어의 개수는 상기 복원기에 포함된 복수의 레이어의 개수보다 적은 비대칭 구조인 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 7 |
7
취득된 영상을 처리한 단일 피처를 클라우드에 전송하는 엣지 디바이스를 포함하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치에 있어서, 기 학습된 추출기에 대한 정보를 저장하는 메모리; 및상기 취득된 영상을 기 학습된 상기 추출기에 입력하되, 상기 추출기에 포함된 복수의 레이어 중에서 소정의 분할점에 해당하는 제1 레이어에서 상기 영상에 관한 상기 단일 피처를 추출하여 상기 클라우드로 전송하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 8 |
8
제 7 항에 있어서,상기 클라우드는,상기 엣지 디바이스의 추출기와 동일한 추출기 및 복원기를 포함하고,상기 엣지 디바이스로부터 상기 단일 피처를 수신하며, 상기 단일 피처를 상기 제1 레이어 직후의 제2 레이어에 입력하여, 상기 추출기의 출력 피처를 획득하고, 상기 출력 피처를 상기 복원기에 입력하여 상기 영상 속 객체를 탐지하는 데에 이용되는 복수의 중간 피처를 획득하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 9 |
9
제 7 항에 있어서,상기 엣지 디바이스는,상기 엣지 디바이스 및 상기 프로세서 간 네트워크 속도, 및 상기 엣지 디바이스 및 상기 프로세서의 성능 중 적어도 하나를 분석하여, 분석 결과에 따라 상기 제1 레이어에 관한 상기 분할점의 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 10 |
10
제 8 항에 있어서,상기 복원기의 각 레이어는 상기 추출기의 소정의 중간 레이어 피처들을 복원하도록 상기 추출기의 각 레이어와 역연산의 관계를 갖는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 11 |
11
제 8 항에 있어서,상기 추출기에 포함된 복수의 레이어 중에서 적어도 하나의 레이어의 채널의 개수는 상기 복원기에 포함된 복수의 레이어들 중에서 적어도 하나의 레이어에 대응되는 채널의 개수보다 적은 비대칭 구조인 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 12 |
12
제 8 항에 있어서,상기 추출기에 포함된 복수의 레이어의 개수는 상기 복원기에 포함된 복수의 레이어의 개수보다 적은 비대칭 구조인 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 장치
|
| 13 |
13
취득된 영상을 기 학습된 추출기에 입력하되, 상기 추출기에 포함된 복수의 레이어 중에서 소정의 분할점에 해당하는 제1 레이어에서 상기 영상에 관한 단일 피처를 추출하는 엣지 디바이스; 및상기 추출기와 동일한 추출기 및 복원기를 포함하고, 상기 엣지 디바이스에서 추출된 상기 단일 피처를 수신하고, 상기 단일 피처를 상기 제1 레이어 직후의 제2 레이어에 입력하여, 상기 추출기의 출력 피처를 획득하고, 상기 출력 피처를 상기 복원기에 입력하여 상기 영상 속 객체를 탐지하는 데에 이용되는 복수의 중간 피처를 획득하는 클라우드;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 시스템
|
| 14 |
14
제 13 항에 있어서,상기 복원기의 각 레이어는 상기 추출기의 소정의 중간 레이어 피처들을 복원하도록 상기 추출기의 각 레이어와 역연산의 관계를 갖는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 시스템
|
| 15 |
15
제 13 항에 있어서,상기 추출기에 포함된 복수의 레이어 중에서 적어도 하나의 레이어의 채널의 개수는 상기 복원기에 포함된 복수의 레이어들 중에서 적어도 하나의 레이어에 대응되는 채널의 개수보다 적은 비대칭 구조인 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 시스템
|
| 16 |
16
엣지 디바이스가 취득된 영상을 기 학습된 추출기에 입력시키는 단계;상기 엣지 디바이스가 상기 추출기에 포함된 복수의 레이어 중에서 소정의 분할점에 해당하는 제1 레이어에서 상기 영상에 관한 단일 피처를 추출하는 단계;상기 엣지 디바이스가 추출된 상기 단일 피처를 클라우드로 전송하는 단계;상기 엣지 디바이스의 추출기와 동일한 추출기 및 복원기를 포함하는 클라우드가 상기 단일 피처를 상기 제1 레이어 직후의 제2 레이어에 입력하여, 상기 추출기의 출력 피처를 획득하는 단계; 및상기 클라우드가 상기 출력 피처를 상기 복원기에 입력하여 상기 영상 속 객체를 탐지하는 데에 이용되는 복수의 중간 피처를 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 방법
|
| 17 |
17
제 16 항에 있어서,상기 엣지 디바이스가 상기 엣지 디바이스 및 상기 클라우드 간 네트워크 속도, 및 상기 엣지 디바이스 및 상기 클라우드의 성능 중 적어도 하나를 분석하는 단계; 및상기 분석의 결과에 따라 상기 레이어에 대한 상기 분할점의 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 방법
|
| 18 |
18
엣지 디바이스가 취득된 영상을 기 학습된 추출기에 입력시키는 단계;상기 엣지 디바이스가 상기 추출기에 포함된 복수의 레이어 중에서 소정의 분할점에 해당하는 제1 레이어에서 상기 영상에 관한 단일 피처를 추출하는 단계; 및상기 엣지 디바이스가 추출된 상기 단일 피처를 클라우드로 전송하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 방법
|
| 19 |
19
제 18 항에 있어서,상기 엣지 디바이스의 추출기와 동일한 추출기 및 복원기를 포함하는 클라우드가 상기 단일 피처를 상기 제1 레이어 직후의 제2 레이어에 입력하여, 상기 추출기의 출력 피처를 획득하는 단계; 및상기 클라우드가 상기 출력 피처를 상기 복원기에 입력하여 상기 영상 속 객체를 탐지하는 데에 이용되는 복수의 중간 피처를 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 방법
|
| 20 |
20
제 18 항에 있어서,상기 엣지 디바이스가 상기 엣지 디바이스 및 상기 클라우드 간 네트워크 속도, 및 상기 엣지 디바이스 및 상기 클라우드의 성능 중 적어도 하나를 분석하는 단계; 및상기 분석의 결과에 따라 상기 레이어에 대한 상기 분할점의 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 기반 객체 탐지 방법
|
