초광각 렌즈의 왜곡 보정과 특징 융합형 인식 모델 연구

< 연구 내용 >

• 초광각 어안렌즈 영상으로 실시간 물체 인식을 위해 오픈 소스 기반으로 시스템 개발
• FLIR 사의 어안렌즈 카메라를 사용하여 데이터 획득
• 대용량 데이터셋 구축을 위해 일반 카메라용 오픈 소스 데이터셋 KITTI와 CityScape을 어안 카메라 모델을 활용하여 영상 합성
• 학습 데이터셋의 물체 크기를 x축에 따라 측정하여 확장 가중치 계산
• 2차원 영상의 x축을 3차원 구의 경도로 맵핑 시 가중치를 적용하여 확장형 왜곡 보정 구현
• YOLOv3 기반하여 특징 이어붙이기(concatenation)을 3가지 형태로 추가 적용하여 작은 물체들의 특징 정보 보존

 

* 코드: Expandable-Spherical-Projection , YOLOv3-SPP 

 

< 결과 > 

화각 185도의 어안렌즈를 통한 데이터 획득

 

제안한 구형 투영 알고리즘

 

제안한 3가지의 특징 융합형 (feature concatenation) YOLOv3-SPP 모델 구조

 

3가지 데이터셋에 따른 확장 투영 (왼쪽:어안, 중간:기존 구형, 오른쪽: 제안한 확장 구형) 및 모델의 인식 결과