본 발명은 영상 이미지에서 객체 인식 머신러닝 모델 및 주행 시나리오 머신러닝 모델을 생성하는 방법에 관한 것으로서, 영상 이미지에서 객체의 특징을 인식하여 머신러닝 학습을 위한 제 1 객체 인식 임베딩(embedding) 벡터를 생성하는 단계, 상기 제 1 객체 인식 임베딩 벡터를 입력값으로 사용하여, 합성곱 신경망(CNN: Convolution Neural Network) 머신러닝(machine-learning) 학습을 수행하고 객체 인식 머신러닝 모델을 생성하는 단계, 상기 객체 인식 머신러닝 모델 생성에 사용된 제 2 객체 인식 임베딩 벡터 및 미리 정해진 객체간의 연관 정보(sematic relation)를 정의한 주행 시나리오 룰을 이용하여, 제 1 그래프(graph) 임베딩 벡터를 생성하는 단계, 상기 제 1 그래프 임베딩 벡터를 입력값으로 사용하여, 그래프 신경망 머신러닝(GNN: graph neural network) 학습을 수행하고, 주행 시나리오 머신러닝 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하며, 객체 인식 및 주행 시나리오가 별개의 머신러닝으로 학습되지만, 주행 시나리오의 머신러닝 모델의 신뢰성을 높여서, 상기 모델이 추출한 객체간 연관정보(sematic relation)를 이용하여, 객체 인식 오류를 검증할 수 있다.
The method of generating machine learning model of driving vehicle scenario
차량 주행 시나리오 머신러닝 모델 생성 방법
2025-03-17
Patent
Electronic Resource
Korean
IPC: | G06V / B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / H04L TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION , Übertragung digitaler Information, z.B. Telegrafieverkehr |
The method of virtual objects generation based on machine learning model of driving vehicle scenario
European Patent Office | 2025
Driving scenario machine learning network and driving environment simulation
European Patent Office | 2023
|DRIVING SCENARIO MACHINE LEARNING NETWORK AND DRIVING ENVIRONMENT SIMULATION
European Patent Office | 2020
|METHOD AND APPARATUS FOR GENERATING DRIVING SCENARIO SIMULATION
European Patent Office | 2024
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