The present application relates to a method for measuring distances. A distance measurement method according to an aspect of the present specification comprises the steps of: preparing an artificial neural network learned by a learning set, the learning set comprising multiple images and object information labeled to pixels of the multiple images, at least some of the multiple images comprising at least a part of a reference object positioned below same, a moving object, and a navigable area, the object information reflecting an object type and a relative proximity level from the reference object, a pixel corresponding to the moving object being labeled with object information having an object type indicating the moving object and having a relative proximity level indicating an interval corresponding to an interval in which the moving object is positioned among multiple intervals that divide the navigable area, the multiple areas being successively arranged from a boundary line between the navigable interval and the reference object to the upper-limit line of the navigable area, and a pixel corresponding to the navigable area being labeled with object information having an object type indicating the navigable area and having a relative proximity level indicating undefined proximity; acquiring a target image; calculating object information related to the target image from the target image by using the artificial neural network; detecting a moving object inside the target image on the basis of the calculated object information; and determining proximity of the moving object inside the target image on the basis of the relative proximity level reflected in the calculated object information.

    La présente demande concerne un procédé de mesure de distances. Un procédé de mesure de distances selon un aspect de la présente description comprend les étapes consistant à : préparer un réseau neuronal artificiel formé par un ensemble d'apprentissage, l'ensemble d'apprentissage comprenant de multiples images et des informations d'objet marquées sur des pixels des multiples images, au moins certaines des multiples images comprenant au moins une partie d'un objet de référence positionnée au-dessous de celles-ci, un objet mobile, et une zone navigable, les informations d'objet reflétant un type d'objet et un niveau de proximité relatif par rapport à l'objet de référence, un pixel correspondant à l'objet mobile qui est marqué avec des informations d'objet ayant un type d'objet indiquant l'objet mobile et ayant un niveau de proximité relatif indiquant un intervalle correspondant à un intervalle dans lequel l'objet mobile est positionné parmi de multiples intervalles qui divisent la zone navigable, les multiples zones étant disposées successivement à partir d'une ligne limite entre l'intervalle navigable et l'objet de référence jusqu'à la ligne limite supérieure de la zone navigable, et un pixel correspondant à la zone navigable étant marqué avec des informations d'objet ayant un type d'objet indiquant la zone navigable et ayant un niveau de proximité relatif indiquant une proximité indéfinie ; acquérir une image cible ; calculer des informations d'objet relatives à l'image cible à partir de l'image cible à l'aide du réseau neuronal artificiel ; détecter un objet mobile à l'intérieur de l'image cible sur la base des informations d'objet calculées ; et déterminer la proximité de l'objet mobile à l'intérieur de l'image cible sur la base du niveau de proximité relatif réfléchi dans les informations d'objet calculées.

    본 출원은 거리를 측정하는 방법에 관한 것으로, 본 명세서의 일 양상에 따른 거리 측정 방법은 학습 세트에 의해 학습된 인공신경망을 준비하는 단계 - 상기 학습 세트는 복수의 이미지 및 상기 복수의 이미지의 픽셀에 라벨링된 객체 정보를 포함하고, 상기 복수의 이미지의 적어도 일부는 그 하부에 위치하는 기준 객체의 적어도 일부분, 이동 객체 및 운항 가능 영역을 포함하고, 상기 객체 정보는 객체 종류 및 상기 기준 객체로부터의 상대적 근접 레벨을 반영하고, 상기 이동 객체에 대응되는 픽셀은 그 객체 종류가 상기 이동 객체를 지시하고 그 상대적 근접 레벨이 상기 운항 가능 영역을 나누는 복수의 구간 중 상기 이동 객체가 위치하는 구간에 대응되는 구간을 지시하는 객체 정보로 라벨링되고, 상기 복수의 구간은 상기 운항 가능 구간 및 상기 기준 객체 사이의 경계선으로부터 상기 운항 가능 영역의 상한선까지 순차적으로 배열되고, 상기 운항 가능 영역에 대응되는 픽셀은 그 객체 종류가 상기 운항 가능 영역을 지시하고 그 상대적 근접 레벨이 정의되지 않은 근접성을 지시하는 객체 정보로 라벨링됨 -; 타겟 이미지를 획득하는 단계; 상기 인공신경망을 이용하여 상기 타겟 이미지로부터 상기 타겟 이미지와 관련된 객체 정보를 산출하는 단계; 상기 산출된 객체 정보에 기초하여 상기 타겟 이미지 내의 이동 객체를 검출하는 단계; 및 상기 산출된 객체 정보에 반영된 상기 상대적 근접 레벨에 기초하여 상기 타겟 이미지 내의 상기 이동 객체의 근접성을 결정하는 단계를 포함한다.


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    Titel :

    DISTANCE MEASUREMENT METHOD AND DISTANCE MEASUREMENT DEVICE USING SAME


    Weitere Titelangaben:

    PROCÉDÉ DE MESURE DE DISTANCES ET DISPOSITIF DE MESURE DE DISTANCES UTILISANT CELUI-CI
    거리 측정 방법 및 이를 이용하는 거리 측정 장치


    Beteiligte:
    PARK BYEOL TEO (Autor:in) / KIM HAN KEUN (Autor:in) / KIM DONG HOON (Autor:in)

    Erscheinungsdatum :

    24.03.2022


    Medientyp :

    Patent


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Koreanisch


    Klassifikation :

    IPC:    G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G05D SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES , Systeme zum Steuern oder Regeln nichtelektrischer veränderlicher Größen / G06T Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein , IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL / B63B Schiffe oder sonstige Wasserfahrzeuge , SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS / G06K Erkennen von Daten , RECOGNITION OF DATA




    DISTANCE MEASUREMENT METHOD AND DISTANCE MEASUREMENT DEVICE USING THE SAME

    PARK BYEOLTEO / KIM HAN KEUN / KIM DONG HOON | Europäisches Patentamt | 2022

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    DISTANCE MEASUREMENT METHOD AND DISTANCE MEASUREMENT DEVICE USING THE SAME

    PARK BYEOLTEO / KIM HAN KEUN / KIM DONG HOON | Europäisches Patentamt | 2024

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    DISTANCE MEASUREMENT METHOD AND DISTANCE MEASUREMENT DEVICE USING THE SAME

    PARK BYEOLTEO / KIM HAN KEUN / KIM DONG HOON | Europäisches Patentamt | 2023

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