이벤트 카메라 기반 시각 인지기술Event Camera-based Visual Perception

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이벤트 카메라 기반 시각 인지기술 자율주행 자동차나 드론, 로봇, UAV 등과 같은 인공지능 기반 자율 시스템에서 핵심적으로 사용되는 카메라들은 센서 자체의 여러 가지 한계들로 인해 자율 시스템의 시각 인지에 많은 어려움을 초래한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 이벤트 카메라 혹은 뉴로모픽 카메라라고 불리는 새로운 시각 센서를 이용하여, 보다 다양하고 도전적인 상황에서도 높은 수준의 시각 인지를 가능하게 하는 새로운 시각 인지 기술을 개발하였다. 2021년도에 인공지능 분야에서 최고 저널 및 학술대회인 IEEE TPAMI, IJCV와 IEEE/CVF CVPR, ICCV 등에도 다수의 논문을 발표하였다. 더 나아가 CVPR 2021에서 개최된 2021 CVPRW DSEC 챌린지에서 두 TRACK 모두 우승을 거두었고, 관련 연구의 우수성을 인정받아 IEEE SPECTRUM 및 VISION SYSTEMS DESIGN 등에서 주목할만한 최신 연구로 선정되어 소개되기도 하였다. 본 연구에서 개발한 이벤트 기반의 시각 인지 기술은 추후 시각 기반 인지의 수준을 한 단계 끌어올리고 시각 인지와 관련된 산업적인 측면에서 큰 파급 효과가 있을 것으로 기대한다.
Frame-based cameras are often used as one of the core sensors by AI-based autonomous systems in self-driving cars, unmanned aerial vehicles (UAV), and robotic applications. However, these cameras have their limitations due to the nature of frame-based sensors and may lead to difficulties in visual sensing in autonomous systems. To overcome the limitations of frame-based sensors, Professor Yoon's research group used an advanced visual sensor called event cameras, also known as neuromorphic cameras, to develop novel visual sensing technology that works even under challenging and extreme circumstances. In 2021, the research group has presented several works in top-tier AI journals, such as IEEE TPAMI and IJCV, and also in various top-tier AI conferences, such as IEEE/CVF CVPR and ICCV. Moreover, the research group has won first place in both tracks of the 2021 CVPRW DSEC competition hosted during the CVPR 2021 conference, and their work has been featured in both the IEEE SPECTRUM and VISION SYSTEMS DESIGN magazines as novel technology to keep an eye on. The event-camera based technology developed in this research will ltimately enhance visual sensing technology and lead to impactful changes for industrial applications.
Description
한국과학기술원 : 기계공학과
Publisher
KAIST 2021 대표 연구성과 10선
Issue Date
2021
Language
kor
Description

https://archives.kaist.ac.kr/eng/research.jsp?year=2021&view=view05

URI
http://hdl.handle.net/10203/305328
Link
https://archives.kaist.ac.kr/research.jsp?year=2021&view=view05
Appears in Collection
2021 KAIST 대표 연구성과 10선
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