지도 정보를 융합한 멀티뷰 카메라 객체인식 모델 개발

국문 초록 (Abstract)

멀티뷰 카메라 영상을 사용한 자율주행 객체 탐지 알고리즘은 2차원의 정보를 3차원 조감도 (Bird’s-Eye-View) 좌표계로 바꾸어 물체인식을 진행한다. 그러나, 카메라 기반 객체 탐지 모델은 2차원 영상의 깊이 정보를 추정하기 어려움이 있고 부정확한 조감도 정보가 생성되므로 심각한 물체 오탐지가 발생한다. 본 연구에서는 기존 멀티뷰 카메라 기반 객체인식 모델의 거리추정 정확성과 조감도 상의 특징정보를 향상시키고자 지도 정보를 2D에서 3D 전환 과정에 융합해 3D 객체 인지 성능을 향상시키는 AI 모델을 개발하였다. 본 연구는 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 및 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision 2024에서 발표됨.