카메라 기반 영역 분할 기술
Q) 도로와 같이 형태가 없는 물체를 자율주행차는 어떻게 인지?
→ 딥러닝 기반의 영역분할 기술을 사용
학습 내용)
1.
카메라 기반 영역 분할 기술 개요
2.
카메라 기반 차선, 도로 영역 검출
keyword 1)
자율주행차의 검출 대상
→ 차량, 보행자와 같이 몸체가 있는 물체
→ 차로, 도로와 같이 몸체의 형태가 분명하지 않는 객체
keyword 2)
Semantic 영역 분할 기술
→ 카메라 영상에서 같은 종류에 해당하는 영역을 분할하고 그 영역의 종류를 분류하는 방법
keyword 3)
차로, 도로 영역 검출
→ 카메라 영상에서 차로, 도로에 해당하는 영역을 픽셀별로 라벨링 해놓은 학습 데이터를 이용하여 딥러닝 모델을 트레이닝
카메라 기반 영역 분할 기술 개요
카메라 기반 차로, 도로 영역 검출 기술
검출대상?
•
몸체가 있는 물체 (보행자 등)
•
형태가 분명하지 않는 물체 (차선, 도로 등)
어떻게 형태가 분명하지 않은 객체를 추출?
•
컴퓨터 비전 기술 중에 카메라 영상에서 같은 종류에 해당하는 영역을 분할
•
각 기체에 속하는 영역의 종류 분류
Semantic 영역 분할 기술
→ 차로 도로 횡단보도 과속방지턱 등의 영역 검출 가능
→ 딥러닝 기술이 적용되면서 성능 빠르게 발전
카메라 기반 차선, 도로 영역 검출
카메라 검출
•
물체의 위치와 종류를 알아내는 기술
Semantic 영역 분할 기법
•
카메라 영상의 각 픽셀이 어떤 카테고리에 속하는지 분류
•
카메라 영상에 CNN을 적용하여 물체의 특징 추출
→ 각 픽셀이 속하는 카테고리 판별
•
다양한 주행 카메라 영상 데이터 취득
•
각 픽셀별로 라벨링
•
딥러닝 모델을 트레이닝
차로, 도로 영역 검출은 어떻게 사용?
→ 자율주행차가 차로를 준수하고 안전한 주행도로로 다닐 수 있도록 유용한 정보 제공
지도 기반 자기 차량 위치 측위에 사용
•
차로 도로 영역 검출 정보 - (매칭) - 지도 정보
동적 객체 검출과 차로, 도로 영역 검출에서 딥러닝 CNN 구조를 공유
⇒ 계산 시간 단축
