딥러닝

딥러닝을 사용한 라이다

라이다 응용 사례에 인공 지능 기법 적용

객체 검출과 의미론적 분할을 위해 라이다 포인트 클라우드로 딥러닝 신경망을 훈련, 테스트, 배포할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink로 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 딥러닝 알고리즘 적용을 위해 라이다 포인트 클라우드 전처리
  • 객체 검출을 위해 라이다 레이블 지정기 앱을 사용하여 라이다 포인트 클라우드에 레이블 지정
  • 데이터저장소로 훈련, 테스트 및 검증을 위해 대량의 데이터 처리
  • 포인트 클라우드 데이터에 대한 의미론적 분할 및 객체 검출 딥러닝 워크플로를 위해 C/C++ 및 CUDA 코드 생성
Lidar Toolbox란?

왜 라이다에 딥러닝을 사용할까요?

건물, 식생, 차량 등의 객체를 기반으로 분할된 항공 라이다 포인트 클라우드.

라이다의 의미론적 분할

딥러닝 알고리즘을 적용하여 라이다 포인트 클라우드를 분할할 수 있습니다. 라이다 데이터에 대해 PointNet++, PointSeg, SqueezeSegV2 등의 의미론적 분할 신경망을 훈련, 테스트, 평가할 수 있습니다.

분할
포인트 클라우드 데이터에서 자동차와 트럭을 검출하고 이들 주위의 방향성이 있는 경계 상자를 피팅할 수 있습니다.

라이다 포인트 클라우드에서 객체 검출

라이다 포인트 클라우드에서 객체 주위의 방향성이 있는 경계 상자를 검출 및 피팅하고 객체 추적 또는 라이다 레이블 지정 워크플로에 이를 사용할 수 있습니다. PointPillars 신경망과 같은 강건한 검출기를 설계, 훈련, 평가할 수 있습니다.

검출 및 추적
라이다 레이블 지정기 앱.

라이다 레이블 지정

딥러닝 모델의 훈련을 위해 라이다 포인트 클라우드에 레이블을 지정할 수 있습니다. 라이다 레이블 지정기 앱을 통해 내장 알고리즘이나 사용자 지정 알고리즘을 적용하여 라이다 포인트 클라우드 레이블 지정을 자동화하고 자동화 알고리즘 성능을 평가할 수 있습니다.

라이다 레이블 지정
자동차와 배경을 보여주는 분할된 포인트 클라우드.

배포

PointPillars, SqueezeSegV2 및 PointNet++ 같은 신경망의 CUDA® MEX 코드를 생성하여 GPU에 포인트 클라우드 분할 또는 객체 검출 알고리즘을 배포할 수 있습니다.

라이다 객체 검출을 위한 코드 생성

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