맞춤기술찾기

이전대상기술

난잡한 환경에서 곡선 차선을 결정하기 위한 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022022535
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 개시는 난잡한 환경에서 최종 차선을 결정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 개시의 일 실시예에 따른 방법은, 이미지를 획득하고, 학습 데이터에 포함된 차선들에 기초하여 적어도 하나의 고유 차선(eigenlane)을 획득할 수 있다. 또한, 방법은 차선들을 상기 적어도 하나의 고유 차선의 선형 조합으로 표현하여 상기 차선들 각각에 대응하는 계수 벡터들을 생성할 수 있다. 또한, 방법은 계수 벡터들에 기초하여 후보 차선들을 생성할 수 있다. 또한, 방법은 이미지 내에서 상기 후보 차선들 각각에 대한 차선 확률에 기초하여 상기 후보 차선들 중 일부를 제 1 선택 차선들로 선택할 수 있다. 또한, 방법은 제 1 선택 차선들 간의 연관성 매트릭스에 기초하여 최종 차선을 결정할 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2022.01.01) B60W 40/06 (2006.01.01) G06V 10/46 (2022.01.01) G06T 11/20 (2006.01.01) G06T 7/60 (2017.01.01) B60W 50/00 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06V 20/588(2013.01) B60W 40/06(2013.01) G06V 10/469(2013.01) G06T 7/60(2013.01) G06T 11/206(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/08(2013.01) B60W 2050/0005(2013.01)
출원번호/일자 1020210066611 (2021.05.25)
출원인 포티투닷 주식회사, 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0158947 (2022.12.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.05.25)
심사청구항수 10

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 포티투닷 주식회사 대한민국 서울특별시 강남구
2 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 노경수 서울특별시 강남구
2 권희연 서울특별시 서초구
3 정성균 경기도 성남시 분당구
4 진동권 서울특별시 성북구
5 박원희 경기도 수원시 장안구
6 김창수 서울특별시 서초구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인더웨이브 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***, *층(삼성동, 삼릉빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2021-0597896-23
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.06.28 수리 (Accepted) 4-1-2021-5176515-22
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.06.28 수리 (Accepted) 4-1-2021-5176520-51
4 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2021.11.29 수리 (Accepted) 1-1-2021-1378155-18
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.12.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0024523-96
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.02.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0115886-87
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2022-0297015-13
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.03.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0297016-69
10 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2022.06.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0454193-62
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.07.11 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2022-0720776-41
12 등록결정서
Decision to grant
2022.10.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0773662-12
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
차선을 결정하기 위한 방법으로서,이미지를 획득하는 단계; 학습 데이터에 포함된 차선들에 기초하여 적어도 하나의 고유 차선(eigenlane)을 획득하는 단계;상기 차선들을 상기 적어도 하나의 고유 차선의 선형 조합으로 표현하여 상기 차선들 각각에 대응하는 계수 벡터들을 생성하는 단계; 상기 계수 벡터들에 기초하여 후보 차선들을 생성하는 단계; 상기 이미지 내에서 상기 후보 차선들 각각에 대한 차선 확률에 기초하여 상기 후보 차선들 중 일부를 제 1 선택 차선들로 선택하는 단계: 및상기 제 1 선택 차선들 간의 연관성 매트릭스에 기초하여 최종 차선을 결정하는 단계; 를 포함하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 적어도 하나의 고유 차선을 획득하는 단계는,상기 학습 데이터에 포함된 차선들을 포함하는 차선 행렬을 생성하는 단계; 및상기 차선 행렬에 대하여 특이값 분해(Singular Value Decomposition)를 수행하여 상기 적어도 하나의 고유 차선을 획득하는 단계;를 포함하는, 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 후보 차선들을 생성하는 단계는, 상기 계수 벡터들에 대하여 K-평균 군집화(K-means Clustering)을 수행하여 상기 계수 벡터들 중 중심점에 해당하는 중심 계수 벡터들을 획득하는 단계; 및상기 중심 계수 벡터들 및 상기 적어도 하나의 고유 차선에 기초하여 상기 후보 차선들을 생성하는 단계;를 포함하는, 방법
4 4
제 3 항에 있어서,상기 K-평균 군집화는 상기 적어도 하나의 고유 차선에 대응하는 고유 차선 공간에서 수행되는, 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 제 1 선택 차선들로 선택하는 단계는, 상기 후보 차선들을 상기 적어도 하나의 고유 차선에 대응하는 고유 차선 공간 상에 표시하는 단계; 상기 후보 차선들 중 상기 차선 확률이 가장 큰 제 1 후보 차선을 선택하는 단계;상기 제 1 후보 차선과 인접한 후보 차선들을 제거하는 단계; 및상기 선택과 제거 과정을 소정의 횟수만큼 반복함으로써, 상기 후보 차선들 중 일부를 상기 제 1 선택 차선들로 선택하는 단계;를 포함하는, 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 최종 차선을 결정하는 단계는, 상기 이미지로부터 생성된 특징맵에서 상기 제 1 선택 차선들 각각의 지역적 특징 벡터를 추출하는 단계; 상기 지역적 특징 벡터를 이용하여, 상기 제 1 선택 차선들 간의 간격이 동일한 것과 상기 제 1 선택 차선들이 소실점에서 교차하는지 여부를 나타내는 연관성 매트릭스를 생성하는 단계; 및상기 연관성 매트릭스에 기초하여 차선을 결정하는 단계;를 포함하는, 방법
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 최종 차선을 결정하는 단계는,상기 제 1 선택 차선들에 대응하는 복수의 노드들(nodes)을 생성하는 단계; 상기 연관성 매트릭스에 기초하여 상기 제 1 선택 차선들 중 임의의 두 개의 차선들 간의 연관성 점수에 대응하는 적어도 하나의 에지(edge)를 생성하는 단계;상기 복수의 노드들 및 상기 적어도 하나의 에지로 구성된 그래프를 생성하는 단계; 및상기 그래프에 기초하여 선택된 노드들에 대응하는 제 2 선택 차선들을 최종 차선으로 결정하는 단계;를 포함하는 방법
8 8
제 7 항에 있어서,상기 이미지로부터 생성된 특징맵에서 상기 제 1 선택 차선들 각각의 지역적 특징 벡터를 추출하는 단계; 상기 지역적 특징 벡터를 이용하여 상기 후보 차선들 각각에 대한 오프셋 벡터를 산출하는 단계;를 더 포함하는, 방법
9 9
제 8 항에 있어서,상기 최종 차선을 결정하는 단계는,상기 적어도 하나의 고유 차선에 대응하는 고유 차선 공간에서, 상기 제 2 선택 차선들 각각에 대응하는 계수 벡터들에 상기 제 2 선택 차선들 각각에 대응하는 상기 오프셋 벡터를 적용하는 단계; 상기 오프셋 벡터가 적용된 상기 제 2 선택 차선들을 최종 차선으로 결정하는 단계;를 포함하는, 방법
10 10
차선을 결정하기 위한 장치에 있어서,적어도 하나의 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 적어도 하나의 프로그램을 실행함으로써 연산을 수행하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,이미지를 획득하고, 학습 데이터에 포함된 차선들에 기초하여 적어도 하나의 고유 차선을 획득하고,상기 차선들을 상기 적어도 하나의 고유 차선의 선형 조합으로 표현하여 상기 차선들 각각에 대응하는 계수 벡터들을 생성하고,상기 계수 벡터들에 기초하여 후보 차선들을 생성하고,상기 이미지 내에서 상기 후보 차선들 각각에 대한 차선 확률에 기초하여 상기 후보 차선들 중 일부를 제 1 선택 차선들로 선택하고,상기 제 1 선택 차선들 간의 연관성 매트릭스에 기초하여 최종 차선을 결정하는 것인, 장치
11 11
제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.