METHOD AND SYSTEM FOR VISUAL PROPERTIES ESTIMATION IN AUTONOMOUS DRIVING

• Main Author: LIM JINWOOK
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 18.05.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

The present invention relates to a visual information processing method for estimating visual properties in autonomous driving and a system thereof. The method comprises the steps of: receiving, from a client, learning data including image data; building a learning model by learning the learning data, wherein the learning model is implemented to receive an image and estimate visual properties including depth, motion and intrinsic parameters; deploying the learning model to the client; receiving, from the client, a result of deep learning analysis performed by applying local data on the corresponding client to the learning model; and evaluating stability of the learning model based on the deep learning analysis result. The present invention can solve a cost problem caused by the use of radar, lidar, and ultrasonic sensors. 본 발명은 자율주행에서의 시각적 속성 추정을 위한 시각 정보 처리 방법 및 시스템에 관한 것으로, 상기 방법은 클라이언트로부터 이미지 데이터를 포함하는 학습 데이터를 수신하는 단계; 상기 학습 데이터를 학습하여 학습 모델- 상기 학습 모델은 영상을 수신하여 깊이(depth), 모션(motion) 및 고유 파라미터(intrinsic parameter)를 포함하는 시각적 속성(visual property)을 추정하도록 구현됨 -을 구축하는 단계; 상기 학습 모델을 상기 클라이언트에 배포(deploy)하는 단계; 상기 클라이언트로부터 상기 학습 모델에 해당 클라이언트 상의 로컬 데이터가 적용되어 수행된 딥러닝 분석(deep learning analysis) 결과를 수신하는 단계; 및 상기 딥러닝 분석 결과를 기초로 상기 학습 모델의 안정성을 평가하는 단계;를 포함한다.