자율주행 자동차의 퍼셉션(perception) 네트워크를 학습시키기 위한 온-비히클 액티브 러닝(on-vehicle active learning) 방법이 제공된다. 그 방법은, 온-비히클 액티브 러닝 장치가, (a) 자율주행 자동차의 카메라와 센서들로부터 주행 영상과 센싱 정보들이 획득되면, 상기 주행 영상에서의 프레임들과 상기 센싱 정보들을 신 코드(scene code) 생성 모듈로 입력하여 상기 프레임들에서의 신들과 주행 이벤트에 대한 정보를 포함하는 신 코드들을 생성하는 단계; 및 (b) 상기 프레임들 각각의 상기 신 코드들과 오브젝트 디텍션 정보들을 이용하여, 상기 오브젝트 디텍션 정보들이 기설정된 조건을 만족하는 프레임들을 특정 프레임들로 선정하거나, 상기 신 코드들과 상기 오브젝트 디텍션 정보들을 이용하여 학습 정책에 매칭되는 프레임들을 상기 특정 프레임들로 선정하며, 상기 특정 프레임들과 특정 신 코드들을 프레임 저장부에 저장하는 단계를 포함한다.
A method of on-vehicle active learning for training a perception network of an autonomous vehicle is provided. The method includes steps of: an on-vehicle active learning device, (a) if a driving video and sensing information are acquired from a camera and sensors on an autonomous vehicle, inputting frames of the driving video and the sensing information into a scene code assigning module to generate scene codes including information on scenes in the frames and on driving events; and (b) at least one of selecting a part of the frames, whose object detection information satisfies a condition, as specific frames by using the scene codes and the object detection information and selecting a part of the frames, matching a training policy, as the specific frames by using the scene codes and the object detection information, and storing the specific frames and specific scene codes in a frame storing part.
자율주행 자동차의 퍼셉션 네트워크를 학습시키기 위한 온-비히클 액티브 러닝 방법 및 장치
2021-12-14
Patent
Electronic Resource
Korean
IPC: | G06V / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / 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 / B60R Fahrzeuge, Fahrzeugausstattung oder Fahrzeugteile, soweit nicht anderweitig vorgesehen , VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR |