DEEP LEARNING BASED OBJECT DETECTION MODEL TRAINING METHOD AND AN OBJECT DETECTION APPARATUS TO EXECUTE THE OBJECT DETECTION MODEL

객체 검출 모델의 학습 방법 및 객체 검출 모델이 실행되는 객체 검출 장치가 개시된다. 객체 검출 모델의 학습 방법은 학습하고자 하는 타겟 이미지를 일정한 크기를 가진 복수의 셀들로 분할하는 단계; 상기 객체 검출 모듈에 포함된 복수의 콘볼루션 레이어(Convolution layer)들을 통해 상기 타겟 이미지로부터 상기 복수의 콘볼루션 레이어들 각각에 대응하는 서로 다른 해상도를 가진 인코딩 특징맵을 생성하는 단계; 상기 객체 검출 모듈에 포함된 단일의 디콘볼루션 레이어(Deconvolution layer)를 통해 상기 복수의 콘볼루션 레이어들 중 최후단에 위치한 제1 콘볼루션 레이어에 의해 생성된 저해상도의 인코딩 특징맵과 상기 제1 콘볼루션의 이전단에 위치한 제2 콘볼루션 레이어에 의해 생성된 고해상도의 인코딩 특징맵을 융합함으로써 디코딩 특징맵을 생성하는 단계; 및 상기 객체 검출 모듈에 포함된 객체 검출 레이어를 통해 상기 생성된 디코딩 특징맵을 이용하여 상기 복수의 셀들 각각에서 예측된 객체 정보를 검출하는 단계를 포함하고, 상기 단일의 디콘볼루션 레이어는 수용 영역(Receptive field)을 증가시키기 위한 콘볼루션 레이어가 추가될 수 있다

ADC driver based on Automotive Open System Architecture

AUTOSAR(Automotive Open System Architecture) 기반 ADC 드라이버는 개발 에러(development error)를 발견하는 DET(development error tracer) 모듈, 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 함수들을 포함하는 ADC 드라이버 모듈, ADC 드라이버의 일반적인 속성을 결정하는 파라미터들을 포함(contain)하는 AdcGeneral 컨테이너 및 ADC 드라이버의 하드웨어 유닛 속성, 채널 속성 및 그룹 속성을 결정하는 파라미터들을 포함하는 AdcConfig 컨테이너를 포함한다.개발 에러(development error)를 발견하는 DET(development error tracer) 모듈;아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 함수들을 포함하는 ADC 드라이버 모듈;ADC 드라이버의 일반적인 속성을 결정하는 파라미터들을 포함(contain)하는 AdcGeneral 컨테이너; 및상기 ADC 드라이버의 하드웨어 유닛 속성, 채널 속성 및 그룹 속성을 결정하는 파라미터들을 포함하는 AdcConfig 컨테이너를 포함하는 AUTOSAR 기반 ADC 드라이버를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.개발 에러(development error)를 발견하는 DET(development error tracer) 모듈;아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 함수들을 포함하는 ADC 드라이버 모듈;ADC 드라이버의 일반적인 속성을 결정하는 파라미터들을 포함(contain)하는 AdcGeneral 컨테이너; 및상기 ADC 드라이버의 하드웨어 유닛 속성, 채널 속성 및 그룹 속성을 결정하는 파라미터들을 포함하는 AdcConfig 컨테이너를 포함하는 AUTOSAR 기반 ADC 드라이버를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.개발 에러(development error)를 발견하는 DET(development error tracer) 모듈;아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 함수들을 포함하는 ADC 드라이버 모듈;ADC 드라이버의 일반적인 속성을 결정하는 파라미터들을 포함(contain)하는 AdcGeneral 컨테이너; 및상기 ADC 드라이버의 하드웨어 유닛 속성, 채널 속성 및 그룹 속성을 결정하는 파라미터들을 포함하는 AdcConfig 컨테이너를 포함하는 AUTOSAR 기반 ADC 드라이버를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.개발 에러(development error)를 발견하는 DET(development error tracer) 모듈;아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 함수들을 포함하는 ADC 드라이버 모듈;ADC 드라이버의 일반적인 속성을 결정하는 파라미터들을 포함(contain)하는 AdcGeneral 컨테이너; 및상기 ADC 드라이버의 하드웨어 유닛 속성, 채널 속성 및 그룹 속성을 결정하는 파라미터들을 포함하는 AdcConfig 컨테이너를 포함하는 AUTOSAR 기반 ADC 드라이버를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.개발 에러(development error)를 발견하는 DET(development error tracer) 모듈;아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 함수들을 포함하는 ADC 드라이버 모듈;ADC 드라이버의 일반적인 속성을 결정하는 파라미터들을 포함(contain)하는 AdcGeneral 컨테이너; 및상기 ADC 드라이버의 하드웨어 유닛 속성, 채널 속성 및 그룹 속성을 결정하는 파라미터들을 포함하는 AdcConfig 컨테이너를 포함하는 AUTOSAR 기반 ADC 드라이버를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.개발 에러(development error)를 발견하는 DET(development error tracer) 모듈;아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 함수들을 포함하는 ADC 드라이버 모듈;ADC 드라이버의 일반적인 속성을 결정하는 파라미터들을 포함(contain)하는 AdcGeneral 컨테이너; 및상기 ADC 드라이버의 하드웨어 유닛 속성, 채널 속성 및 그룹 속성을 결정하는 파라미터들을 포함하는 AdcConfig 컨테이너를 포함하는 AUTOSAR 기반 ADC 드라이버를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.개발 에러(development error)를 발견하는 DET(development error tracer) 모듈;아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 함수들을 포함하는 ADC 드라이버 모듈;ADC 드라이버의 일반적인 속성을 결정하는 파라미터들을 포함(contain)하는 AdcGeneral 컨테이너; 및상기 ADC 드라이버의 하드웨어 유닛 속성, 채널 속성 및 그룹 속성을 결정하는 파라미터들을 포함하는 AdcConfig 컨테이너를 포함하는 AUTOSAR 기반 ADC 드라이버를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체

METHOD AND APPARATUS FOR OBJECT DETECTION

고성능 저연산의 객체 검출 모델을 이용하는 객체 검출 방법 및 장치가 제공된다. 이로써 다양한 객체 모양 및 크기 변화에 강건한 객체 검출이 가능하다. 또한, 효율적인 후처리 과정을 제공하여 객체 영역 결정의 정확도가 제고된다

REAL-TIME OBJECT DETECTION METHOD AND APPARATUS BY DEEP LEARNING NETWORK MODEL

실시간 객체 검출 방법 및 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 객체 검출 장치는 입력 영상을 수신하여, 입력 영상으로부터 제1 특징 맵을 추출하고, 제1 특징 맵에 기초하여, 입력 영상에 포함된 객체를 검출하고, 입력 영상으로부터 제1 특징 맵의 해상도보다 높은 해상도를 가지는 제2 특징 맵을 추출하고, 검출된 객체의 영역에 기초하여 제2 특징 맵으로부터 제3 특징 맵을 추출하고, 제1 특징 맵 및 제3 특징 맵에 기초하여 객체를 재 검출할 수 있다

Multi-Task Deep Learning Model for Unified Visual Driving Scene Understanding

통합 주행 환경 인지를 위한 멀티태스크 딥러닝 모델을 이용하여 객체, 차선 및 도로 검출을 동시에 수행하는 주행 환경 인지 방법 및 장치를 제공한다. 이로써, 고성능 고효율의 통합 주행 환경 인지가 가능하다

METHOD FOR DETECTING TRAFFIC SIGN BOARD IN INTELLIGENT VEHICLE AND SYSTEM FOR EXECUTING THE METHOD

지능형 자동차를 위한 교통 표지판 검출 방법 및 상기 방법을 실행하는 시스템을 개시한다. 교통 표지판 검출 방법은 입력 영상에서 색상 정보를 포함한 색상 대비 특징 맵과 윤곽선 정보를 포함한 윤곽선 특징 맵을 산출하는 단계; 상기 색상 대비 특징 맵과 윤곽선 특징 맵을 이용하여 영상 강화 맵을 생성하는 단계; 및, 상기 영상 강화 맵을 이용하여 상기 입력 영상 내의 교통 표지판을 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 교통 표지판, 지능형 자동차, 안전운전 지원 시스템, 교통표지판 인식 시스템입력 영상에서 색상 정보를 포함하여 상기 입력 영상의 색상 대비 특성을 나타내는 맵인 색상 대비 특징 맵과 윤곽선 정보를 포함하여 상기 입력 영상의 윤곽선 특성을 나타내는 맵인 윤곽선 특징 맵을 산출하는 단계;상기 색상 대비 특징 맵과 윤곽선 특징 맵을 이용하여 영상의 색상 대비 특성을 강화함과 동시에 영상의 배경 영역을 억제한 맵인 영상 강화 맵을 생성하는 단계; 상기 영상 강화 맵에서 표지판 후보영역을 선정하는 단계;윤곽선 피라미드 영상을 이용하여 상기 선정된 표지판 후보영역에 대한 모양 정보를 추출하는 단계; 및기 저장된 표지판 모양 및 기호 형태를 이용하여 상기 추출된 모양 정보와 매칭되는 교통 표지판을 인식하는 단계를 포함하는 교통 표지판 검출 방법.입력 영상에서 색상 정보를 포함하여 상기 입력 영상의 색상 대비 특성을 나타내는 맵인 색상 대비 특징 맵과 윤곽선 정보를 포함하여 상기 입력 영상의 윤곽선 특성을 나타내는 맵인 윤곽선 특징 맵을 산출하는 단계;상기 색상 대비 특징 맵과 윤곽선 특징 맵을 이용하여 영상의 색상 대비 특성을 강화함과 동시에 영상의 배경 영역을 억제한 맵인 영상 강화 맵을 생성하는 단계; 상기 영상 강화 맵에서 표지판 후보영역을 선정하는 단계;윤곽선 피라미드 영상을 이용하여 상기 선정된 표지판 후보영역에 대한 모양 정보를 추출하는 단계; 및기 저장된 표지판 모양 및 기호 형태를 이용하여 상기 추출된 모양 정보와 매칭되는 교통 표지판을 인식하는 단계를 포함하는 교통 표지판 검출 방법.입력 영상에서 색상 정보를 포함하여 상기 입력 영상의 색상 대비 특성을 나타내는 맵인 색상 대비 특징 맵과 윤곽선 정보를 포함하여 상기 입력 영상의 윤곽선 특성을 나타내는 맵인 윤곽선 특징 맵을 산출하는 단계;상기 색상 대비 특징 맵과 윤곽선 특징 맵을 이용하여 영상의 색상 대비 특성을 강화함과 동시에 영상의 배경 영역을 억제한 맵인 영상 강화 맵을 생성하는 단계; 상기 영상 강화 맵에서 표지판 후보영역을 선정하는 단계;윤곽선 피라미드 영상을 이용하여 상기 선정된 표지판 후보영역에 대한 모양 정보를 추출하는 단계; 및기 저장된 표지판 모양 및 기호 형태를 이용하여 상기 추출된 모양 정보와 매칭되는 교통 표지판을 인식하는 단계를 포함하는 교통 표지판 검출 방법

SEMI-SUPERVISED TRAINING METHOD

일 실시예에 학습 방법은 추론 장치에 의해 수행되며, 소정의 컨텐츠에서 객체들의 동시 출현(co-occurrence) 빈도를 기초로 보정 확률을 계산하는 단계와, 포함된 객체에 관한 주석(annotation)을 갖는 제1 학습용 컨텐츠를 기초로 상기 추론 장치에 포함된 추론부를 학습시키는 단계와, 포함된 객체에 관한 상기 주석을 갖지 않는 제2 학습용 컨텐츠를 상기 학습된 추론부에 입력시키는 단계와, 상기 제2 학습용 컨텐츠의 입력에 대응하여 상기 학습된 추론부가 출력한 결과와 상기 보정 확률을 조합한 결과값을 기초로, 상기 학습된 추론부가 출력한 결과를 상기 제2 학습용 컨텐츠에 상기 주석으로서 부여하거나 부여하지 않는 단계와, 상기 주석이 부여된 상기 제2 학습용 컨텐츠를 기초로 상기 학습된 추론부를 추가적으로 학습시키는 단계를 포함한다