본 기술은 모바일 및 임베디드 보드 환경에서 객체를 검출하고 장면영역을 인식하도록 하는 경량화된 객체/장면 인식 기술이다
ㅇ 기존 서버 기반의 영상감시 서비스에서 에지컴퓨팅 기반의 카메라에서의
영상분석 시장의 요구와 자동자 및 로봇 주행에서의 경량 영상분석 시장
요구가 증가하고 있음
ㅇ 저사양의 모바일, 임베디드, 및 엣지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기반의 객체
탐지관련 시장 요구사항이 증가하고 있고 다양한 실가상 정합 AR 및 IoT 응용
시장등에 활용 전망이 기대되어 경량 객체/장면 인식 기술이 필요성 증대
본 기술은 딥러닝을 기반으로 한 객체 검출 및 장면영역 분할 기술로 모바일
및 임베디드 보드환경에서 동작 운용이 가능한 형태로 인식 모델을 경량
최적화 한 기술로 저사향의 환경에서 객체를 탐지하고 장면영역을 분할을
가능하게 하는 기술임
경량 객체/장면 인식 기술
- 본 기술은 모바일 및 임베디드 보드 환경에서 객체를 검출하고 장면영역을
인식하도록 하는 경량화된 객체/장면 인식 기술이다
- 경량 객체인식 모델(model(바이너리))
- 경량 장면인식 모델(model(바이너리))
- 요구사항 정의서 및 설계서
- 경량 객체/장면인식 시험절차서 및 결과서
0 적용분야
- 모바일 AR 서비스
. 객체정보 및 장면정보가 융합되는 실가상 정합의 모바일 AR
서비스에 활용 가능
- 스마트 드론 서비스
. 드론에서 카메라를 통해 영상정보 뿐만아니라 검출되는 객체
및 장면 정보를 제공하는 스마트 드론 서비스 활용 가능
- 지능형 감시 서비스
. CCTV 에지 카메라에서 동작 운용 가능한 객체 탐지 및 장면
분할을 통해 지능형 감시 에지 서비스에 활용 가능함
- 로봇 자율주행 응용 서비스
. 실내외 로봇의 자율주행에 있어서 주변 객체 정보 및 장면 정보
분석을 통한 응용서비스에 활용 가능함
0 기대효과
에지컴퓨팅, 드론 산업과 인공지능기술 결합을 통한 새로운 시장 창출 기대
: 모바일 환경 객체검출과 객체/장면 분할 등 핵심 원천기술 개발을 통해
지능형 모바일 AR 시장 및 콘텐츠 내용 분석시장의 기술 주도권 확보 기대
: 모바일/임베디드 환경에서의 객체 및 장면 정보 획득 기술을 통한 스마트
카메라에서의 지능형 감시 서비스 사업화를 통한 경제적 효과가 기대됨