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자율주행에 사용되는 인공지능을 기계 학습시키기 위하여 학습 데이터 가공 시스템이 학습 데이터를 가공하는 방법으로서, 돌발 상황이 발생한 도로 영상을 수집하는 단계;상기 도로 영상에서 상기 돌발 상황이 발생한 가상의 제1영역을 설정하는 단계; 및상기 가상의 제1영역에 대한 정보를 이용하여 학습 데이터로 가공하는 단계를 포함하는 학습 데이터 가공 방법
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제1항에 있어서,상기 가상의 제1영역은 도로 상에서 현장 통제자가 통제 구역 표시를 위하여 배치한 구조물을 인식하여 설정되는 학습 데이터 가공 방법
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제2항에 있어서,상기 구조물은 비콘(Beacon) 장치 및 조명 중 적어도 하나를 포함하는 학습 데이터 가공 방법
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제1항에 있어서,상기 가상의 제1영역은 차량 이동 정보를 통해 주행 차량과 정지 차량을 구분하여 상기 정지 차량을 기준으로 설정되는 학습 데이터 가공 방법
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제1항에 있어서, 상기 가상의 제1영역은 다각형 형상으로 설정되고, 상기 가상의 제1영역에 대한 정보는 상기 다각형의 꼭지점의 위도 및 경도 정보를 포함하는 학습 데이터 가공 방법
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제5항에 있어서, 상기 학습 데이터로 가공하는 단계에서 가공된 학습 데이터는 상기 가상의 제1영역이 차로 별 중심선과 이루는 각도 데이터, 주행 차량과 상기 가상의 제1영역까지의 거리 데이터, 상기 가상의 제1영역과 오버랩되는 차로 데이터, 상기 주행 차량이 상기 가상의 제1영역을 회피하기 위한 우회 방향 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 학습 데이터 가공 방법
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제6항에 있어서, 상기 가상의 제1영역은 상기 주행 차량과 마주보는 제1변과, 상기 제1변을 이루고 상기 주행 차량의 우회 방향에 위치한 제1지점 및 상기 주행 차량의 우회 방향의 반대 방향에 위치한 제2지점을 포함하고,상기 가상의 제1영역이 차로 별 중심선과 이루는 각도 데이터는 상기 제1지점의 좌표와 상기 제1변과 상기 차로 별 중심선이 교차하는 좌표를 이용하여 산출하는 학습 데이터 가공 방법
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제6항에 있어서,상기 가상의 제1영역은 상기 주행 차량과 마주보는 제1변과, 상기 제1변을 이루고 상기 주행 차량의 우회 방향에 위치한 제1지점 및 상기 주행 차량의 우회 방향의 반대 방향에 위치한 제2지점을 포함하고,상기 주행 차량과 상기 가상의 제1영역까지의 거리 데이터는 상기 주행 차량의 좌표, 상기 제1지점의 좌표 및 상기 제2지점의 좌표를 이용하여 산출하는 학습 데이터 가공 방법
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제1항 내지 제8항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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돌발 상황이 발생한 도로 영상을 수집하는 영상 수집 모듈;상기 도로 영상에서 상기 돌발 상황이 발생한 가상의 제1영역을 설정하는 가상 영역 설정 모듈; 및상기 가상의 제1영역에 대한 정보를 이용하여 학습 데이터로 가공하는 학습 데이터 가공 모듈을 포함하는 학습 데이터 가공 시스템
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제10항에 있어서, 상기 가상의 제1영역은 도로 상에서 현장 통제자가 통제 구역 표시를 위하여 배치한 구조물을 인식하여 설정되고, 상기 구조물은 비콘(Beacon) 장치 및 조명 중 적어도 하나를 포함하는 학습 데이터 가공 시스템
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제10항에 있어서,상기 가상의 제1영역은 차량 이동 정보를 통해 주행 차량과 정지 차량을 구분하여 상기 정지 차량을 기준으로 설정되는 학습 데이터 가공 시스템
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제10항에 있어서,상기 가상의 제1영역은 다각형 형상으로 설정되고, 상기 가상의 제1영역에 대한 정보는 상기 다각형의 꼭지점의 위도 및 경도 정보를 포함하는 학습 데이터 가공 시스템
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제10항에 있어서, 상기 가공된 학습 데이터는 상기 가상의 제1영역이 차로 별 중앙선과 이루는 각도 데이터, 주행 차량과 상기 가상의 제1영역까지의 거리 데이터, 상기 가상의 제1영역과 오버랩되는 차로 데이터, 상기 주행 차량이 상기 가상의 제1영역을 회피하기 위한 우회 방향 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 학습 데이터 가공 시스템
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