레이더 & 영상 LOW LEVEL 융합처리 시스템

보행자 인식률 향상을 위한 영상과 레이더의 low level “센서 융합 시스템”

자동차의 자율주행 기술과 도시의 안전 감시 시스템이 발전함에 따라 보행자 인식 기술의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 보행자 인식률을 향상시키기 위해 레이더 & 영상 LOW LEVEL 융합처리 시스템이 주목받고 있습니다.

카메라와 레이더의 저수준 센서 퓨전 시스템은 보행자 인식률을 향상시키기 위해 두 가지 센서의 데이터를 통합하여 사용하며, 이 시스템은 각 센서의 장점을 결합하여 환경에서 보행자를 더 정확하게 감지하고 식별하는 데 도움이 됩니다.

카메라 센서의 기능

고해상도 카메라를 사용하여 주변 환경의 시각적 이미지를 캡처합니다. 이는 보행자의 형태, 색상, 동작 등을 세밀하게 포착할 수 있어 정확한 인식에 기여합니다. 그러나, 비디오 센서는 야간이나 극심한 기후 조건에서는 한계를 보이기도 합니다.

레이더 센서의 중요성

레이더 센서는 전자파를 이용하여 객체의 위치와 속도를 감지합니다. 이 센서는 특히 야간이나 나쁜 날씨 조건에서도 탁월한 성능을 발휘하여, 비디오 센서가 놓칠 수 있는 정보를 제공합니다. 레이더는 보행자의 속도와 방향 등 동적인 정보를 정확하게 측정하는 데 유리합니다.

레이더 & 영상 LOW LEVEL 융합처리 시스템 은 카메라와 레이더 센서로부터 얻은 데이터를 초기 단계에서 통합하여 처리하는 기술입니다. 이 통합 과정을 통해 각 센서의 장점을 최대화하고, 단점을 보완하여 보다 정확한 보행자 인식을 가능하게 합니다.

1. 데이터 전처리

각 센서로부터 수집된 데이터는 노이즈 제거, 정규화, 그리고 동기화 과정을 거쳐 퓨전 과정에 적합하도록 처리됩니다. 데이터의 전처리는 후속 데이터 퓨전의 효율성과 정확성을 결정하는 중요한 단계입니다.

2. 데이터 퓨전 알고리즘

퓨전 알고리즘은 카메라 및 레이더 데이터를 결합하여 보다 정확한 정보를 생성합니다. 이는 가중치 할당, 통합 추론, 그리고 최적화 기법을 포함할 수 있으며, 보행자의 정확한 위치, 속도 및 기타 동적 특성을 식별하는 데 중요합니다.

3. 보행자 검출 및 추적

통합 데이터를 바탕으로 보행자를 실시간으로 검출하고 추적합니다. 이 과정에서 사용되는 기계 학습 및 딥러닝 모델은 다양한 환경 데이터를 학습하여 보행자 인식률을 지속적으로 개선합니다.