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교통 감시 영상을 입력 받는 단계;입력 받은 영상으로부터 차량을 검출하는 단계;입력 받은 영상에서 검출된 차량을 기준으로 특징 정보를 추출하는 단계;추출한 특징 정보에 기초하여 경계 박스를 생성하는 단계;상기 경계 박스의 세 면을 하나의 면으로 투영하는 이미지를 생성하는 단계; 및상기 투영된 이미지를 차량 인식 모델에 입력하는 단계를 포함하고,상기 경계 박스의 세 면을 하나의 면으로 투영하는 이미지를 생성하는 단계는상기 경계 박스를 구성하는 면 중 전면 또는 후면 사각형을 구성하는 점과 접하는 복수개의 수평선을 생성하는 단계;상기 수평선이 상기 경계 박스를 구성하는 면 중 측면을 구성하는 사각형과 만나는 점을 도출하여, 상기 경계 박스를 구성하는 면 중 전면 또는 후면 사각형을 보정하는 단계를 포함하는,차량 인식 방법
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제 1 항에 있어서,상기 특징 정보는 복수의 벡터를 포함하고,복수의 벡터는, 차량 진행 방향에 관한 제1 벡터, 상기 제1 벡터에 수직인 제2 벡터 및 제1 벡터와 제2 벡터의 외적인 제3 벡터를 포함하는차량 인식 방법
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제 2 항에 있어서,상기 경계 박스의 세 면을 하나의 면으로 투영하는 이미지를 생성하는 단계는상기 경계 박스를 구성하는 면 중 전방 이미지를 포함하는 전면 또는 후방 이미지를 포함하는 후면을 보정하고, 보정한 면을 투영하는 이미지를 생성하는 단계를 포함하는차량 인식 방법
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제 1 항에 있어서,차량 인식 모델은 컨볼루션 신경망 네트워크(convolution neural network)인차량 인식 방법
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교통 감시 영상을 입력받는 이미지 입력부;상기 이미지 입력부에서 입력받은 이미지로부터 차량을 인식하는 제어부; 및상기 제어부에서 인식한 결과를 출력하는 출력부를 포함하며,상기 제어부는 입력받은 이미지로부터 특징을 추출하는 특징 추출부, 추출한 특징에 기초하여 경계 박스를 생성하고 이를 보정하는 경계 박스 생성 및 보정부, 경계 박스의 세 면을 하나의 면으로 투영한 이미지를 생성하는 투영면 생성부, 및 상기 투영면 생성부에서 생성된 이미지를 입력으로하여 차량 인식 모델을 통해 차량을 인식하는 모델링부를 포함하고,상기 경계 박스 생성 및 보정부는상기 경계 박스를 구성하는 면 중 전면 또는 후면 사각형을 구성하는 점과 접하는 복수개의 수평선을 생성하고,상기 수평선이 상기 경계 박스를 구성하는 면 중 측면을 구성하는 사각형과 만나는 점을 도출하여, 상기 경계 박스를 구성하는 면 중 전면 또는 후면 사각형을 보정하는차량 인식 시스템
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제 5 항에 있어서,차량 인식 결과를 출력하는 출력부를 더 포함하는차량 인식 시스템
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제 5 항에 있어서,상기 투영면 생성부에서 생성된 이미지를 저장하고, 상기 모델링부에 모델 구성을 위한 데이터를 제공하는 저장부를 더 포함하는차량 인식 시스템
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제 5 항에 있어서,상기 추출한 특징은 복수의 벡터를 포함하고,복수의 벡터는, 차량 진행 방향에 관한 제1 벡터, 상기 제1 벡터에 수직인 제2 벡터 및 제1 벡터와 제2 벡터의 외적인 제3 벡터를 포함하는차량 인식 시스템
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