https://doi.org/10.8080/1020210108154
| 출원번호 | 10-2021-0108154 | 출원인 | 충북대학교 산학협력단 |
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| 출원일자 | 2021.08.17 | 출원상태 | 등록 |
| 공개번호 | 10-2023-0026130 | 공고일자 | 2024.07.04 |
| 등록번호 | 10-2681992 | 등록일자 | 2024.07.02 |
| 패밀리특허 | US 12361729 B2, JP 7224682 B1, EP 4138044 B1 | ||
| 요약서 | 본 발명은 라이다 센서를 이용하여 3차원 다중 객체를 검출하기 위한 단일 계층 3차원 다중 객체 검출 장치에 관한 것으로서, 라이다 센서로부터 로(raw) 포인트 클라우드 데이터를 입력받기 위한 데이터 입력 모듈, 상기 로 포인트 클라우드 데이터에서 BEV(Bird's Eye View) 이미지를 생성하기 위한 BEV 이미지 생성 모듈, 상기 BEV 이미지로부터 세분화된 특징 이미지를 추출하기 위해 딥 러닝(deep learning) 알고리즘 기반 학습을 수행하는 학습 모듈 및 상기 세분화된 특징 이미지에서 3차원 객체를 검출하기 위한 3D 후보 박스와 그에 대응하는 클래스를 찾기 위한 회귀(regression) 작업과 로컬리제이션(localization) 작업을 수행하는 로컬리제이션 모듈을 포함한다. 본 발명에 의하면, 자율 주행을 위한 강력한 실시간 3차원 다중 물체 검출 장치를 제안함으로써, 매우 빠른 추론 속도를 유지하면서 3D 물체 감지 작업의 정확성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. |
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