물체 검출 시스템에 의해 수행되는 물체 검출 방법에 있어서,레이더 센서로부터 획득된 포인트 클라우드 데이터로부터 클러터를 제거하는 단계; 및 상기 클러터가 제거된 포인트 클라우드 데이터를 3차원 물체 검출 모델을 이용하여 물체를 검출하는 단계 를 포함하고,상기 클러터를 제거하는 단계는, 상기 획득된 포인트 클라우드 데이터를 복셀화하는 단계를 포함하고, 상기 3차원 물체 검출 모델은, 레이더 센서의 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 추출된 특징 지도를 통해 물체 검출을 수행하도록 학습된 것을 특징으로 하는 물체 검출 방법.

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제1항에 있어서,상기 클러터를 제거하는 단계는, 상기 복셀화된 포인트 클라우드 데이터를 기둥 형식의 3차원 그리드에 포함시키고, 상기 기둥 형식의 3차원 그리드에 포함된 포인트 클라우드 데이터를 2차원 형태의 이미지로 양자화하는 단계를 포함하는 물체 검출 방법.

제3항에 있어서,상기 클러터를 제거하는 단계는, 자가 집중 기법을 사용하여 상기 기둥 형식의 3차원 그리드에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 각각의 상관관계 정보를 가지는 새로운 포인트 클라우드 데이터의 특징 지도를 생성하는 단계를 포함하는 물체 검출 방법.

제4항에 있어서,상기 클러터를 제거하는 단계는, 상기 기둥 형식의 3차원 그리드에 포함된 포인트 클라우드 데이터에 대하여 키(key) 값, 쿼리(query) 값, 벨류(value)값으로 변환하고, 상기 변환된 쿼리 값을 기준으로 각 키 값과의 정보 비교를 통해 각 포인트 클라우드 데이터들 사이의 연관성 점수를 획득하고, 상기 획득된 연관성 점수를 각 포인트 클라우드 데이터들의 각 벨류 값과 결합한 최종 정보를 통해 새로운 포인트 클라우드 데이터의 특징 지도를 생성하는 단계를 포함하는 물체 검출 방법.

제1항에 있어서, 상기 검출하는 단계는,상기 클러터가 제거된 포인트 클라우드를 3차원 물체 검출 모델에 입력하고, 상기 3차원 물체 검출 모델을 통해 상기 클러터가 제거된 포인트 클라우드로부터 특징 지도를 추출하고, 상기 추출된 특징 지도를 이용하여 물체를 검출하는 단계를 포함하는 물체 검출 방법.

제1항에 있어서, 상기 검출하는 단계는,자기 집중 기법을 사용하여 생성된 특징 지도와 3차원 물체 검출 모델 통해 클러터가 제거된 포인트 클라우드로부터 추출된 특징 지도를 이용하여 최종 특징 지도를 생성하고, 상기 생성된 특징 지도를 이용하여 3차원 물체를 검출하는 단계 를 포함하는 물체 검출 방법.

제1항, 제3항 내지 제7항 중 어느 한 항의 물체 검출 방법을 상기 물체 검출 시스템에 실행시키기 위해 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

물체 검출 시스템에 있어서,레이더 센서로부터 획득된 포인트 클라우드 데이터로부터 클러터를 제거하는 클러터 처리 모듈; 및 상기 클러터가 제거된 포인트 클라우드 데이터를 3차원 물체 검출 모델을 이용하여 물체를 검출하는 물체 검출 모듈을 포함하고,상기 클러터 처리 모듈은, 상기 획득된 포인트 클라우드 데이터를 복셀화하는 것을 포함하고,상기 3차원 물체 검출 모델은, 레이더 센서의 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 추출된 특징 지도를 통해 물체 검출을 수행하도록 학습된 것을 특징으로 하는 물체 검출 시스템.

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제9항에 있어서,상기 클러터 처리 모듈은, 상기 복셀화된 포인트 클라우드 데이터를 기둥 형식의 3차원 그리드에 포함시키고, 상기 기둥 형식의 3차원 그리드에 포함된 포인트 클라우드 데이터를 2차원 형태의 이미지로 양자화하는 것을 특징으로 하는 물체 검출 시스템.

제11항에 있어서,상기 클러터 처리 모듈은, 자가 집중 기법을 사용하여 상기 기둥 형식의 3차원 그리드에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 각각의 상관관계 정보를 가지는 새로운 포인트 클라우드 데이터의 특징 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 물체 검출 시스템.

제12항에 있어서,상기 클러터 처리 모듈은, 상기 기둥 형식의 3차원 그리드에 포함된 포인트 클라우드 데이터에 대하여 키(key) 값, 쿼리(query) 값, 벨류(value)값으로 변환하고, 상기 변환된 쿼리 값을 기준으로 각 키 값과의 정보 비교를 통해 각 포인트 클라우드 데이터들 사이의 연관성 점수를 획득하고, 상기 획득된 연관성 점수를 각 포인트 클라우드 데이터들의 각 벨류 값과 결합한 최종 정보를 통해 새로운 포인트 클라우드 데이터의 특징 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 물체 검출 시스템.

제9항에 있어서, 상기 물체 검출 모듈은,상기 클러터가 제거된 포인트 클라우드를 3차원 물체 검출 모델에 입력하고, 상기 3차원 물체 검출 모델을 통해 상기 클러터가 제거된 포인트 클라우드로부터 특징 지도를 추출하고, 상기 추출된 특징 지도를 이용하여 물체를 검출하는 것을 특징으로 하는 물체 검출 시스템.

제9항에 있어서, 상기 물체 검출 모듈은,자기 집중 기법을 사용하여 생성된 특징 지도와 3차원 물체 검출 모델 통해 클러터가 제거된 포인트 클라우드로부터 추출된 특징 지도를 이용하여 최종 특징 지도를 생성하고, 상기 생성된 특징 지도를 이용하여 3차원 물체를 검출하는 것을 특징으로 하는 물체 검출 시스템.