데이터 취득 상황 정보를 포함하는 인공지능 학습용 계층적 데이터셋 생성 방법 및 시스템

    公开(公告)号:WO2022145506A1

    公开(公告)日:2022-07-07

    申请号:PCT/KR2020/019273

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 데이터 취득 상황 정보를 포함하는 인공지능 학습용 계층적 데이터셋 생성 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 GT 데이터셋 생성 방법은, 차량 데이터를 획득하여 저장하고, 차량에 설치된 센서에서 발생되는 센서 데이터를 획득하여 저장하며, 데이터 취득 당시의 상황에 대한 정보인 상황 정보를 생성하여 저장한다. 이에 의해, GT 디스크립터를 생성함에 있어 센서 데이터 취득 당시의 상황 정보를 디스크립터에 계층적으로 기술한 계층적 데이터셋을 통해, 다양한 취득 당시의 상황, 조건을 GT 기술자 상에서 용이하게 분석, 분류 가능하게 하여, 효율적으로 인공지능 네트워크를 학습시킴으로써, 궁극적으로 인공지능 네트워크가 높은 인식 성능을 갖을 수 있게 된다.

    시뮬레이터 내의 최적화된 객체 움직임 경로 생성을 위한 교통 시뮬레이션 방법

    公开(公告)号:WO2022114253A1

    公开(公告)日:2022-06-02

    申请号:PCT/KR2020/016799

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 드라이빙 시뮬레이션, 자율주행 시뮬레이션 등에서 도로 및 인도에서 움직이는 차량, 보행자 등의 객체의 움직임을 제어하는 교통 시뮬레이션이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 교통 시뮬레이션 방법은, 시뮬레이터의 시뮬레이션 환경에 새로운 이동 객체를 불러오는 단계; 기저장된 데이터 중 함수 기반으로 생성된 이동 객체의 이동 경로 및 시작 지점의 데이터를 불러오는 단계; 이동 객체 위치에 대한 3차원 좌표를 계산하는 단계; 계산된 3차원 좌표를 기초로, 시뮬레이션 환경 내에서 이동 경로를 따라 이동 객체를 이동시키는 단계; 및 이동 객체의 다음 위치를 계산하는 단계;를 포함한다. 이에 의해, 시뮬레이터 내에서 객체의 움직임을 정밀하게 생성하여 자율주행 차량에 탑재하는 알고리즘의 동작에 대한 검증에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

    실시간 영상 왜곡 보정 장치 및 방법

    公开(公告)号:KR102242339B1

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:KR1020190154320

    申请日:2019-11-27

    Abstract: 카메라에서렌즈등의영향으로인해존재하는영상내의왜곡을하드웨어가속을통해실시간으로그리고효율적으로보정할수 있는방법및 장치가제공된다. 본발명의실시예에따른영상왜곡보정방법은화소의왜곡보정을위해, 현재화소 P로이동시킬화소 POScurr를계산하는단계; 계산된 POScurr를저장하는단계; 저장된 POScurr이속한화소군의주소 ADDRcurr를저장하는단계; 화소군에포함된화소들에대한영상데이터들을외부로부터읽어들이는단계; 읽어들인영상데이터들을내부버퍼에저장하는단계; 내부버퍼에저장된영상데이터들중 POScurr의영상데이터를선택하는단계; 선택된 POScurr의영상데이터로현재화소 P를대체하는단계;를포함한다. 이에의해, 카메라에서렌즈등의영향으로인해존재하는영상내의왜곡을하드웨어가속을통해실시간으로그리고효율적으로보정할수 있게된다.

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