VEHICLE AND CONTROL METHOD THEREOF

• Main Authors: AN JUNSIK, CHOI JONG HYUN
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 11.01.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE ORDIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; COUNTING; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRICITY; PERFORMING OPERATIONS; PHYSICS; PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TOTHE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT; TRANSPORTING; VEHICLES IN GENERAL

일 실시예에 따른 차량은 서로 다른 시야를 갖는 복수의 카메라를 포함하고, 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터를 획득하는 센서부와 센서부로부터 획득한 제1 영상 데이터 및 제2 영상 데이터를 처리하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 제어부를 포함하고, 제어부는 영상 데이터에 라벨링을 수행하고, 영상 데이터를 학습 데이터로, 라벨링된 영상 데이터를 검증 데이터로 결정하고, 영상 데이터를 구분하지 않은 상태로 학습 데이터 및 검증 데이터를 이용하여 제1 딥러닝 모델에 대한 학습을 수행하고, 제1 딥러닝 모델의 가중치를 제2 딥러닝 모델로 전이하고, 영상 데이터를 카메라의 시야에 따라 구분한 상태로 학습 데이터 및 검증 데이터를 이용하여 제2 딥러닝 모델에 대한 학습을 수행하고, 제2 딥러닝 모델에 기초하여 센서부를 통해 획득된 영상에서 차량과 근접한 보행자를 인식한다. A method includes obtaining primary image data comprising first image data and second image data; performing labeling on the primary image data, determining the primary image data as training data and determining the labeled image data as validation data, training, based on the training data and the validation data, a first deep learning model where the first image data and the second image data are not distinguished from each other, training, based on a weight of the first deep learning model and based on the training data and the validation data, a second deep learning model where the first image data and the second image data are distinguished from each other according to different views associated with a plurality of cameras, and recognizing, based on the second deep learning model, an object in an image associated with the primary image data, wherein the object is in proximity to the vehicle.