I. 레이저 기반 사물 인지, LiDAR 가. LiDAR(Light Detection and Ranging)의 개념 사물 거리 정보 획득을 위해 물체에서 반사된 고출력 레이저 빔의 시간 측정기반 사물 탐지 기술 나. LiDAR 사용 목적 3D Reverse Engineering, 자율주행 및 무인자동차를 위한 레이저 스캐너, 3D영상 카메라의 핵심기술 II. LiDAR의 사물 탐지 기술 및 기술 유형 가. LiDAR의 사물
I. 실시간 영상 인식, 컴퓨터 비전 입력된 영상을 분할, 특징 추출, 매칭 등 영상 처리기술을 통해 사물을 분류하는 영상 인식 기술 II. 컴퓨터 비전의 절차도 및 주요 기술 가. 컴퓨터 비전의 절차도 이미지 분할과 특징 추출을 통한 이미지 인식 절차 수행 나. 컴퓨터 비전의 주요 기술 구분 주요 기술 설명 에지 검출 영 교차 이론
I. 2차원 이미지 분석, CNN 가. CNN의 개념 Convolution, Pooling, Fully Connected layer를 통해 특징 추출, 차원 축소하여 이미지를 분류, 인식하는 신경망 알고리즘 나. CNN의 특징 ReLU – Rectified Linear Unit 활성화 함수 – Gradient Vanishing 문제 해결 Dropout – 인공 신경망의 Overfitting 방지 위해 특정 뉴런 미동작 학습 수행 Bigdata – 과적합(Overfitting) 문제 해결