- 카메라 좌표계 : 카메라에서 물체를 표현하는 좌표계
- 카메라 내부 파라미터 : 카메라 영상 좌표계와 3차원 월드 좌표계 변환을 위한 카메라 내부의 기계적인 셋팅에 관한 파라미터
- 초점거리 : 렌즈의 중심과 이미지 센서(CMOS 또는 CCD)와의 거리
- 주점 : 렌즈의 중심에서 이미지 센서에 수직으로 내린 점의 영상 좌표, 픽셀 단위의 표현
- 비대칭 계수 : 이미지 센서의 Cell Array의 Y축이 기울어진 정도
- 카메라 캘리브레이션 : 카메라 영상 좌표계와 3차원 월드 좌표계 사이의 변환 행렬을 알아내는 과정
- 물체 검출 기술 : 카메라 영상을 받아서 물체의 위치와 종류를 추정
- 딥러닝 기반 물체 검출 기술 : CNN 딥러닝 모델을 이용하여 물체에 대한 특징값 추출, 1단계 검출 기법과 2단계 검출 기법으로 구분
- 물체 추적 기술 : 같은 물체에 대한 검출 결과를 시간적으로 연결하고 연결된 물체에 대해 물체 ID 부여
- 카메라 기반 영역 분할 기술 개요
- Semancic 영역 분할 기술 : 컴퓨터 비전 기술 중에 카메라 영상에서 같은 종류에 해당하는 영역을 분할하고 그 영역의 종류를 분류하는 방법
- Semantic 영역 분할 기술을 이용하면 차선, 도로, 횡단보도, 고속방지턱 등 검출 가능
- 카메라 기반 차선, 도로 영역 검출
- Semantic 영역 분할 기법 : 카메라 영상의 각 픽셀이 어떤 카테고리에 속하는지 분류
- 다양한 주행 카메라 영상에 대해 각 픽셀별로 라벨링을 해 놓은 학습 데이터를 사용하여 딥러닝 모델을 트레이닝
- 자율주행차가 차선을 준수하고 안전한 주행도로로 다닐 수 있도록 유용한 정보 제공
- 지도 기반 자기 차량 위치 측위에 사용
