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카메라로부터 객체 박스가 표시된 이미지 프레임을 입력 받고, 레이더 센서로부터 레이더 정보를 입력 받는 입력부;상기 객체 박스가 표시된 이미지에 상기 레이더 정보를 매칭하여 상기 객체 박스에 레이더 포인트를 표시하는 교정부;상기 이미지에 존재하는 상기 객체 박스 중 어느 하나의 객체 박스를 선택하여 상기 객체의 특징을 추출하고, 상기 객체 박스에 표시된 레이더 포인트의 레이더 정보를 전처리하는 특징 추출부; 및상기 객체의 특징 및 상기 레이더 정보를 인공신경망 모델에 입력하여 상기 레이더 포인트의 정상 여부를 출력하는 출력부;를 포함하는, 카메라와 레이더 센서를 이용한 딥러닝 기반 레이더 센서 고장 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 교정부는,상기 레이더 센서로부터 전달받은 레이더 정보를 분석하여 레이더 포인트를 산출하고, 상기 이미지 내에 표시된 상기 객체 박스와 상기 레이더 포인터를 매칭하여 상기 객체 박스에 대응하는 상기 레이더 포인트를 표시하는 것을 특징으로 하는, 카메라와 레이더 센서를 이용한 딥러닝 기반 레이더 센서 고장 분류 장치
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제1항에 있어서,상기 특징 추출부는,상기 선택된 객체 박스의 객체 이미지를 사전에 학습된 딥러닝 모델에 입력하여 상기 객체의 특징을 추출하는 객체 특징 추출부; 및상기 객체 박스에 표시된 상기 레이더 포인트의 레이더 정보를 상기 인공신경망 모델에 입력하기 위해, 상기 레이더 정보를 사전에 설정된 일정 길이 값으로 전처리하는 레이더 정보 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 카메라와 레이더 센서를 이용한 딥러닝 기반 레이더 센서 고장 분류 장치
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제3항에 있어서,상기 레이더 정보 처리부는,상기 레이더 정보를 사전에 설정된 일정 길이 값으로 전처리하되, 상기 레이더 정보를 레이더 반사 면적 값을 기준으로 내림차순 정렬하고, 정렬된 상기 레이더 정보의 개수가 상기 일정 길이 값보다 적은 경우, 잔여 데이터 값을 0으로 처리하여 전처리하는 것을 특징으로 하는, 카메라와 레이더 센서를 이용한 딥러닝 기반 레이더 센서 고장 분류 장치
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제4항에 있어서,상기 출력부는,상기 객체의 특징과 상기 레이더 정보를 1차원 데이터 형태로 결합하여 상기 인공신경망 모델에 입력하되,상기 인공신경망 모델은,입력 데이터에 대응되는 출력 데이터로서, 상기 객체 박스에 존재하는 적어도 하나 이상의 레이더 포인트의 정상 결과와 정상으로 판단된 레이더 포인트의 레이더 인덱스를 출력하는, 카메라와 레이더 센서를 이용한 딥러닝 기반 레이더 센서 고장 분류 장치
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딥러닝 기반 레이더 센서 고장 분류 장치로부터 수행되는 레이더 센서 고장 분류 방법에 있어서,카메라로부터 객체 박스가 표시된 이미지 프레임을 입력 받고, 레이더 센서로부터 레이더 정보를 입력 받는 입력 단계;상기 객체 박스가 표시된 이미지에 상기 레이더 정보를 매칭하여 상기 객체 박스에 레이더 포인트를 표시하는 교정 단계;상기 이미지에 존재하는 상기 객체 박스 중 어느 하나의 객체 박스를 선택하여 상기 객체의 특징을 추출하고, 상기 객체 박스에 표시된 레이더 포인트의 레이더 정보를 전처리하는 특징 추출 단계; 및 상기 객체의 특징 및 상기 레이더 정보를 인공신경망 모델에 입력하여 상기 레이더 포인트의 정상 여부를 출력하는 출력 단계;를 포함하는, 레이더 센서 고장 분류 방법
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제6항에 있어서,상기 교정 단계는,상기 레이더 센서로부터 전달받은 레이더 정보를 분석하여 레이더 포인트를 산출하고, 상기 이미지 내에 표시된 상기 객체 박스와 상기 레이더 포인터를 매칭하여 상기 객체 박스에 대응하는 상기 레이더 포인트를 표시하는 것을 특징으로 하는, 레이더 센서 고장 분류 방법
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제6항에 있어서,상기 특징 추출 단계는,상기 선택된 객체 박스의 객체 이미지를 사전에 학습된 딥러닝 모델에 입력하여 상기 객체의 특징을 추출하는 객체 특징 추출 단계; 및상기 객체 박스에 표시된 상기 레이더 포인트의 레이더 정보를 상기 인공신경망 모델에 입력하기 위해, 상기 레이더 정보를 사전에 설정된 일정 길이 값으로 전처리하는 레이더 정보 처리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 레이더 센서 고장 분류 방법
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제8항에 있어서,상기 레이더 정보 처리 단계는,상기 레이더 정보를 사전에 설정된 일정 길이 값으로 전처리하되, 상기 레이더 정보를 레이더 반사 면적 값을 기준으로 내림차순 정렬하고, 정렬된 상기 레이더 정보의 개수가 상기 일정 길이 값보다 적은 경우, 잔여 데이터 값을 0으로 처리하여 전처리하는 것을 특징으로 하는, 레이더 센서 고장 분류 방법
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제9항에 있어서,상기 출력 단계는,상기 객체의 특징과 상기 레이더 정보를 1차원 데이터 형태로 결합하여 상기 인공신경망 모델에 입력하되,상기 인공신경망 모델은,입력 데이터에 대응되는 출력 데이터로서, 상기 객체 박스에 존재하는 적어도 하나 이상의 레이더 포인트의 정상 결과와 정상으로 판단된 레이더 포인트의 레이더 인덱스를 출력하는, 레이더 센서 고장 분류 방법
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