CBNU T-Market
검출하고자 하는 객체와 거리 정보를 연산하여, 연산한 거리 정보를 이용하여 합성곱 필터 크기를 가변시켜 보다 효율적으로 정확한 객체 검출이 가능한 가변 합성곱 신경망을 이용한 객체 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것
기업 및 공공기관 등 모든 산업에서 비즈니스 혁신 및 인사이트 도출을 위한 데이터 활용의 중요성 대한 인식이 높아지고 있어 기업은 디지털 트랜스포메이션(DX)을 위한 노력을 지속적으로 기울이고 다양한 형태의 클라우드 환경 전환을 활발히 고려 중임
성장 동인으로 빅데이터 및 분석 시장은 그 규모와 가능성에 있어 꾸준한 발전을 보이고 있으며, 빅데이터 기반의 고급 분석 및 인공지능 시스템 구축을 위한 데이터의 필요성 증가 요인에 의해 관련 시장은 향후 지속적 성장이 예측됨
객체를 검출 하고자 하는 영역의 영상 데이터와 3차원 라이다 데이터를 입력받는 입력단계, 입력받은 영상 데이터와 3차원 라이다 데이터를 융합하는 융합단계, 융합 데이터를 이용하여 객체까지의 거리 정보를 예측하고, 예측한 거리 정보에 대응되도록 합성곱의 필터 크기를 변환하여 합성곱 신경망에 적용하는 연산단계, 합성 곱 신경망의 적용 결과들을 이용하여 영역에 포함되어 있는 객체의 검출 결과를 도출하는 검출단계(S400)를 함