무인비행체로부터 보행자가 포함된 보행 이미지를 수집하는 이미지 수집부;상기 수집된 보행 이미지 중 상기 무인비행체가 트래킹(tracking)할 대상인 보행자를 타겟팅하는 타겟팅부; 및상기 보행 이미지의 특징을 나타내는 보행 입력벡터를 생성하고, 학습된 검출모델을 통해 상기 생성된 보행 입력벡터를 분석하여 상기 보행자가 보행하는 주변의 상태를 검출하는 검출부;를 포함하되,상기 검출부는,상기 보행 이미지를 복수의 구역으로 분할하고, 상기 분할된 각 구역마다 식별번호를 부여하며, 상기 식별번호가 부여된 구역별로 상기 보행 입력벡터를 생성하고, 상기 구역별로 생성된 보행 입력벡터를 상기 학습된 검출모델의 입력값으로 적용하는 것을 특징으로 하는 보행안내장치.

제 1항에 있어서,상기 무인비행체로부터 수집된 보행 이미지 중 상기 보행자를 타겟팅하기 위한 타겟모델과, 상기 보행자의 보행 경로에 존재하는 장애물을 검출하는 검출모델을 학습하는 학습부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보행안내장치.

제 2항에 있어서,상기 학습부는,학습용 입력벡터와, 학습용 입력벡터에 대응하는 소프트 레이블 및 하드 레이블을 포함하는 레이블을 마련하고, 기본손실함수의 하이퍼파라미터를 설정하여 하드 손실 최적화를 위한 하드손실함수를 생성하며, 상기 타겟모델 또는 상기 검출모델에 학습용 입력벡터를 입력하고, 상기 타겟모델 또는 상기 검출모델에 학습용 입력벡터에 대해 복수의 계층 간 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 상기 소프트 레이블에 대응하는 소프트 출력값을 산출하면,상기 소프트 출력값을 상기 하드 레이블에 대응하는 하드 출력값으로 변환하고, 상기 변환된 하드 출력값 및 상기 하드 손실함수를 이용하여 상기 하드 레이블과 상기 하드 출력값의 차이를 나타내는 하드 손실이 최소가 되도록 상기 타겟모델 또는 상기 검출모델의 파라미터를 갱신하는 것을 특징으로 하는 보행안내장치.

제 3항에 있어서,상기 학습부는,기본손실함수의 하이퍼파라미터를 설정하여 복합 손실 최적화를 위한 복합손실함수를 생성하고,상기 타겟모델 또는 상기 검출모델에 학습용 입력벡터를 입력하고, 상기 타겟모델 또는 상기 검출모델에 대해 복수의 계층 간 가중치가 적용되는 복수의 연산을 통해 상기 소프트 레이블에 대응하는 소프트 출력값을 산출하면,상기 소프트 출력값으로부터 상기 하드 레이블에 대응하는 하드 출력값을 도출하고, 상기 소프트 출력값, 상기 하드 출력값 및 상기 복합손실함수를 이용하여 상기 하드 레이블과 상기 하드 출력값의 차이를 나타내는 하드 손실이 최소가 되도록 상기 타겟모델 또는 상기 검출모델의 파라미터를 갱신하는 것을 특징으로 하는 보행안내장치.

제 2항에 있어서,상기 타겟팅부는,상기 보행 이미지 중 타겟에 해당하는 보행자가 경계 박스(bounding box)로 지정되면 상기 지정된 경계 박스 내에 있는 타겟 이미지를 상기 타겟모델에 적용하여 상기 타겟모델을 학습시키며, 상기 학습된 타겟모델을 통해 실시간으로 수집되는 보행 이미지에서 상기 타겟 이미지를 검출하여 상기 보행자를 타겟팅하는 것을 특징으로 하는 보행안내장치.

삭제

제 1항에 있어서,상기 검출부는,상기 식별번호를 기반으로 상기 보행자의 보행 경로에 존재하는 장애물의 위치를 검출하는 것을 특징으로 하는 보행안내장치.

제 1항에 있어서,상기 검출부는,상기 보행 이미지의 전방을 기준으로 최상측에 위치한 복수의 구역 중 가장 왼쪽에 위치한 구역으로부터 행과 열의 순서대로 식별번호를 부여하는 것을 특징으로 하는 보행안내장치.

제 1항에 있어서,상기 검출부는,상기 보행자가 착용하고, 상기 보행자의 시야각에 대응되는 시점 이미지를 촬영하는 스마트 글래스로부터 촬영된 시점 이미지를 더 이용하여 상기 상태를 검출하는 것을 특징으로 하는 보행안내장치.

제 9항에 있어서,상기 검출부는,상기 검출된 장애물의 종류, 크기, 위치, 이동유무 및 이동속도 중 적어도 하나를 시각, 청각 및 촉각 중 적어도 하나의 감각으로 인지하도록 보행안내신호를 생성하거나,상기 스마트 글래스를 통한 증강현실로 상기 검출된 장애물을 인지하도록 보행안내신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 보행안내장치.

보행안내장치가 무인비행체로부터 보행자가 포함된 보행 이미지를 수집하는 단계;상기 보행안내장치가 상기 수집된 보행 이미지 중 상기 무인비행체가 트래킹할 대상인 보행자를 타겟팅하는 단계; 및상기 보행안내장치가 상기 보행 이미지의 특징을 나타내는 보행 입력벡터를 생성하고, 학습된 검출모델을 통해 상기 생성된 보행 입력벡터를 분석하여 상기 보행자가 보행하는 주변의 상태를 검출하는 단계;를 포함하되,상기 검출하는 단계는,상기 보행 이미지를 복수의 구역으로 분할하고, 상기 분할된 각 구역마다 식별번호를 부여하며, 상기 식별번호가 부여된 구역별로 상기 보행 입력벡터를 생성하고, 상기 구역별로 생성된 보행 입력벡터를 상기 학습된 검출모델의 입력값으로 적용하는 것을 특징으로 하는 보행안내방법.