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파나소닉, 보행자 인식 딥러닝 기술 개발2018년 자동차에 적용 계획
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승인 2016.02.19  17:14:10
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▲파나소닉의 보행자 인식 방식은 영상 전체에서 사람에 관한 맵을 산출한다.
일본 파나소닉이 인공지능(AI) 핵심기술인 딥러닝(심층학습)을 활용한 보행자 인식기술을 개발했다고 일본 일간공업신문이 보도했다.

우산을 쓴 사람이나 많은 사람도 인식할 수 있도록 인식 정밀도를 높이고 딥러닝의 과제였던 계산량을 10분의 1 정도로 줄여 에너지 절약이 필수적인 자동차 탑재가 가능하도록 했다. 기술을 더욱 개선해 오는 2018년 실제 차량에 탑재한다는 목표를 세웠다.

기존의 딥러닝을 활용한 카메라 영상 기반의 보행자 인식은 계산량을 줄이기 위해 카메라 영상에서 보행자가 있을만한 화면 영역을 추출 한후에 그 영역을 딥러닝 기술로 판정했다. 하지만 이런 방식은 판정 속도가 늦고 인식 정밀도도 낮아 딥러닝 기술의 특징을 충분히 살리지 못했다.

파나소닉 '첨단연구본부'는 딥러닝 알고리즘을 개선, 1매의 영상 전체적으로 사람들에 관한 맵을 만들고 판정을 하는 ‘전체 신경망 디텍터' 방식을 채택했다. 이 방식은 영역별 반복 계산이 줄어들고 딥러닝이 전체적으로 작업을 하기 때문에 인식 정밀도를 높일 수 있다. 보행자뿐만 아니라 자동차나 표지 등 복수의 대상물을 동시 검출할 수 있는 기능 확장도 가능하다.

파나소닉은 계산량을 더욱 줄여 차량 탑재를 목표로 개발하고 이어 로봇이나 주택 등 다른 분야에 확대 적용할 계획이다.

로봇신문사  robot@irobotnews.com
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