[H-모빌리티 클래스 자율주행 인지 기초 내용 정리] 9. 카메라 기반 물체 검출/추적 기술

1. 카메라 기반 물체 검출 기술

 

1) 카메라 영상에 Convolutional Neural Network(CNN)을 적용하여 물체의 특징을 추출한 후 이를 이용하여 물체를 검출함

- 딥러닝을 통해 물체 검출 하려면 많은 양의 카메라 영상 데이터 물체 검출 정보 취득 -> 직접 라벨링 -> 딥러닝 구조를 트레이닝 -> 딥러닝 모델의 출력 -> 물체를 포함하는 박스 좌표와 물체 분류에 대한 확률값 생성 (0~1값)

 

2) 딥러닝 기반 물체 검출 방법 : 1단계 방법과 2단계 방법으로 나누어짐

- 1단계 : 신경망을 적용하여 물체에 대한 특징 추출 -> 물체의 위치 & 종류 동시 판별 /간단한 구조로 인해 계산시간이 빠름(YOLO, SSD, RetinaNet)

- 2단계 : 1단계에서는 물체의 존재 여부만을 검출 -> 2단계에서는 보다 정밀한 물체 위치 파악 & 물체 종류 인식 / 검출 정확도가 더 높음 (Faster RCNN, Mask RCNN)

 

2. 카메라 기반 물체 추적 기술

 

1) 각 비디오 프레임에서 얻어진 물체 검출 결과를 이용하여 시간에 따라 움직이는 물체를 추적하는 기술

 

2) 움직이는 물체를 추적하기 위해서는 현재 비디오 프레임과 이전 비디오 프레임에서 얻어진 물체 검출 결과 중 같은 물체끼리 연결해 주는 과정 필요

 

3) 두 검출결과의 연결을 위해서는 이전 프레임들부터 온 검출 결과를 통해 그 다음의 결과를 예측

 

4) 예측 결과와 현재 프레임의 검출결과와 얼마나 비슷한지 비교해서 가장 비슷한걸로 연결

 

5) 같은 물체로 판명되면 해당 물체에 대한 ID 번호 부여

 

6) 새로 등장하거나 퇴장하는 물체에 대해 관리

 

 

 

퀴즈)

1. 자율주행에서 물체 추적 기술에 대해 옳은 것은? 

 

1. 동적 객체의 검출 결과를 시간적으로 연결

2. 동적 객체의 종류와 위치를 추정

3. 정적 객체의 종류와 위치를 추정

4. 동적 객체의 미래 위치를 예측

답 1(비디오 데이터에서 시간에 따라 달라지는 검출 결과를 시간적으로 연결하고 ID를 부여하는 기술을 물체 추적 기술이라 한다.)