본 발명은 머신러닝 모델을 이용하여 영상 이미지에 가상 객체를 삽입하는 방법에 관한 것으로서, 영상 이미지에서 객체의 특징을 인식하여 머신러닝 학습을 위한 제 1 객체 인식 임베딩(embedding) 벡터를 생성하는 단계, 상기 영상 이미지에 상기 가상객체들의 위치 정보를 이용하여, 가상객체 정보가 추가된 상기 제 1 객체 인식 임베딩 벡터를 업데이트 하는 단계, 상기 제 1 객체 인식 임베딩 벡터를, 합성곱 신경망 머신러닝(machine-learning) 학습 방법으로 생성된 객체 인식 머신러닝 모델의 입력값으로 이용하고, 상기 객체 인식 머신러닝 모델의 일정 수준 이상의 객체 인식 확률값을 만족하는 객체들로 구성된 제 2 객체 인식 임베딩 벡터를 추출하는 단계, 상기 제 2 객체 인식 임베딩 벡터를, 그래프 신경망 머신러닝(GNN: graph neural network) 학습으로 생성된 주행 시나리오 머신러닝 모델의 입력값으로 이용하여, 일정 수준 이상의 주행 시나리오 머신러닝 모델의 확률값을 만족하는 주행 시나리오 그래프 데이터를 추출하는 단계, 및 상기 추출된 그래프 데이터에 포함된 상기 하나 이상의 가상객체를 이용하여, 상기 영상 이미지에 가상객체를 삽입하는 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 virtual objects generation based on machine learning model of driving vehicle scenario
주행 시나리오 머신러닝 모델을 이용한 가상 객체 생성 방법
2025-05-15
Patent
Electronic Resource
Korean
IPC: | G06T Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein , IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL / 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 / G06V |
The method of improving objects recognition based on the machine-learning model of driving scenario
European Patent Office | 2025
The method of generating machine learning model of driving vehicle scenario
European Patent Office | 2025
|DESIGN METHOD OF VIRTUAL ROAD DRIVING SCENARIO AND DESIGN SYSTEM OF VIRTUAL ROAD DRIVING SCENARIO
European Patent Office | 2024
|SIMULATION SCENARIO GENERATION BASED ON AUTONOMOUS VEHICLE DRIVING DATA
European Patent Office | 2024
|Driving scenario machine learning network and driving environment simulation
European Patent Office | 2023
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