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Task #106
진행중마일스톤 #56: [비전+음파] 감지 확장 기술
Image Segmentation 모델 개발
상태:
검토 대기
담당자:
시작일:
2024/05/06
완료기한:
2024/08/25 (약 15달 지연)
진척도:
100%
설명
목적¶
- 음파+비전 센서 퓨전 알고리즘 구현에서, 도로 노면을 사람이 바라보는 형상에 입각해서 도로 영역을 분할하여 표출할 수 있는 알고리즘 필요
목표¶
-
도로 영역을 아래 조건에 따라 분할 가능한 Segmentation 모델 개발
- 4종: 건조, [습윤/강우/결빙], 강설, 슬러시
- ※ 노면의 습윤/강우/결빙 여부는 음파 AI에 의해 분류됨
-
초기 모델 개발 후 고도화
- 각 노면 종류 별 최소 Recall/Precision : 70% 이상
- 전체 Accuracy : 80% 이상
- 검증 데이터-셋 : 노면 종류 별 100개 이상 (총 400개 이상)
-
데이터 확보 방안
- 초기 실험용 데이터 직접 확보
- 향후 데이터바우처, AI바우처 사업 선정 여부에 따라 외주화
예상 개발 기간¶
- 4주 (~8주)
- 연간 개발 계획상 6월에 시작되는 업무이나 1개월 빨리 시작
- 목표 완수 기한 : 5월말
참여 인력¶
- 박상현
하위 Task¶
- 연구 개발 계획서 (박상현)
- 목표 요구 기능/성능 정리: 센서 퓨전 주제의 정부 과제 신청서 참고
- AI 모델 스펙 (구현 상)
- 노면 이미지 가공/확보 (박상현)
- 이미지 가공 가이드라인
- 이미지 가공 : 최소 800건 이상 (훈련:검증=1:1 기준)
- 이미지 AI 모델 개발 환경 구축 (박상현)
- 이미지 AI 모델 개발 (박상현)
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