(57)【要約】      （修正有）【課題】自律的に駐車スペースを検出する方法並びに運転者が容易に、かつ、簡便に駐車できるようにする自動駐車システムを提供する。【解決手段】駐車可能スペースの決定地点に対する確率分布と、決定地点間の関係に関する関係線形セグメント情報とを利用して駐車可能スペースを検出する学習方法において、学習装置は、第１ＣＮＮをもって、駐車状況イメージに第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して、決定地点其々に関する一以上の予測確率分布其々を計算させるプロセス及び第２ＣＮＮをもって、駐車状況イメージに第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスと、ロスレイヤをもって、第１ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することで第１ＣＮＮのパラメータを学習するプロセス及び第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することで第２ＣＮＮのパラメータを学習するプロセスと、を含む。【選択図】図２
2020123343.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つ以上の駐車可能スペースの一つ以上の決定地点に対する一つ以上の確率分布と、前記決定地点間の関係に関する関係線形セグメント情報（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）とを利用して前記駐車可能スペースを検出する学習方法において、
（ａ）学習装置が、少なくとも一つのカメラを介して前記駐車可能スペースに関する情報を含む少なくとも一つの駐車状況イメージを取得すると、（ｉ）第１ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）をもって、前記駐車状況イメージに少なくとも一つの第１ＣＮＮリグレッション（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）演算を適用して、前記決定地点それぞれに関する一つ以上の予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）第２ＣＮＮをもって、前記駐車状況イメージに少なくとも一つの第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関する予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行する段階；及び
（ｂ）前記学習装置が、ロスレイヤをもって、（ｉ）前記予測確率分布及びこれに対応する原本正解（Ｇｒｏｕｎｄ−Ｔｒｕｔｈ）確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーション（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）を遂行することによって前記第１ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセス、及び（ｉｉ）前記予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセスを遂行させる段階；
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記（ａ）段階以前に、
（ａ０）前記学習装置が、最適化ＣＮＮをもって、Ｗ１×Ｈ１×Ｃ１のサイズを有する前記駐車状況イメージに少なくとも一つの最適化ＣＮＮ演算を適用して、Ｗ２×Ｈ２×Ｃ２のサイズを有する少なくとも一つの調整済み駐車状況イメージを生成させる段階；をさらに含み、
Ｗ２及びＨ２はそれぞれＷ１及びＨ１より小さく、Ｃ２はＣ１より大きいことを特徴とし、
前記（ａ）段階で、
前記学習装置が、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、前記調整済み駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記予測確率分布を計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記調整済み駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記（ａ）段階で、
前記学習装置が、前記駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、（ｉ）前記第１ＣＮＮの少なくとも一つの第１コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第１コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用して少なくとも一つの第１コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第１コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第１特徴マップを生成させた後、（ｉｉ）前記第１ＣＮＮの少なくとも一つの第１出力レイヤをもって、前記第１特徴マップに少なくとも一つの第１出力演算を適用して、前記予測確率分布を生成させることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記学習装置が、前記第１出力レイヤをもって、前記第１特徴マップに少なくとも一つのＦＣ（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）ネットワーク演算である前記第１出力演算を適用して、一つ以上の第ｉ決定地点（ｉは１以上４以下の整数（ｉｎｔｅｇｅｒ）である）に対する一つ以上の第ｉ予測確率分布を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測決定地点イメージを生成させることによって、前記予測確率分布を生成させることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
それぞれの前記第ｉ決定地点は、それぞれの前記駐車可能スペースの頂点の中から選択され、前記第ｉ決定地点として選択された一つ以上の特定の頂点は、自律的に駐車される対象車両に関する少なくとも一つの第ｉ位置特性を有することを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記（ａ）段階で、
前記学習装置が、前記駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、（ｉ）前記第２ＣＮＮの少なくとも一つの第２コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第２コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用して少なくとも一つの第２コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第２コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第２特徴マップを生成させた後、（ｉｉ）前記第２ＣＮＮの少なくとも一つの第２出力レイヤをもって、前記第２特徴マップに少なくとも一つの第２出力演算を適用して、前記予測関係線形セグメント情報を生成させることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記学習装置が、前記第２出力レイヤをもって、前記第２特徴マップに少なくとも一つのＦＣ（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）ネットワーク演算である前記第２出力演算を適用して、前記決定地点のうち少なくとも一部の一つ以上の第ｉペア（ｐａｉｒ）（ｉは１以上４以下の整数である）に対する第ｉ予測関係線形セグメント情報を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測関係線形セグメントイメージを生成させることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第ｉペアは、前記駐車可能スペースの特定の線形セグメントに含まれている頂点ペアの中から選択され、前記特定の線形セグメントは自律的に駐車される対象車両に関する少なくとも一つの第ｉ位置特性を有することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記（ａ）段階以前に、
（ａ１）前記学習装置と連動する少なくとも一つのラベラー（ｌａｂｅｌｅｒ）が、（ｉ）前記駐車状況イメージに含まれているそれぞれの前記決定地点を中心とするそれぞれのガウス（Ｇａｕｓｓｉａｎ）確率分布を生成することによって前記原本正解確率分布を生成するプロセス、及び（ｉｉ）前記決定地点のうちの少なくとも一部のペアのうち少なくとも一部に対応する線形セグメントに関する情報を利用して前記原本正解関係線形セグメント情報を生成するプロセスを遂行する段階；
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
一つ以上のテスト用駐車可能スペースのうち一つ以上のテスト用決定地点に対する一つ以上のテスト用確率分布と、前記テスト用決定地点間の関係に関する関係線形セグメント情報（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）とを利用して前記テスト用駐車可能スペースを検出するテスティング方法において、
（ａ）（１）学習装置が、少なくとも一つの学習用カメラを介して、一つ以上の学習用駐車可能スペースに関する情報を含む少なくとも一つの学習用駐車状況イメージを取得すると、（ｉ）第１ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）をもって、前記学習用駐車状況イメージに少なくとも一つの第１ＣＮＮリグレッション（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）演算を適用して、学習用決定地点それぞれに関する一つ以上の学習用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）第２ＣＮＮをもって、前記学習用駐車状況イメージに少なくとも一つの第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記学習用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関する学習用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行し、（２）前記学習装置が、ロスレイヤをもって、（ｉ）前記学習用予測確率分布及びこれに対応する原本正解（Ｇｒｏｕｎｄ−Ｔｒｕｔｈ）確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第１ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセス、及び（ｉｉ）前記学習用予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセスを遂行した状態で、テスティング装置が、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、テスト用駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点それぞれに関する一つ以上のテスト用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記テスト用駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関するテスト用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行する段階；
（ｂ）前記テスティング装置が、（ｉ）第１選択レイヤをもって、前記テスト用予測確率分布を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部に関するテスト用予測決定地点位置情報を生成させるプロセス、及び（ｉｉ）第２選択レイヤをもって、前記テスト用予測関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部のテスト用ペアのうち少なくとも一部に関するテスト用予測線形セグメント位置情報を生成させるプロセスを遂行する段階；及び
（ｃ）前記テスティング装置が、ペアリング（ｐａｉｒｉｎｇ）レイヤをもって、前記テスト用予測決定地点位置情報及び前記テスト用予測線形セグメント位置情報を参照して、前記テスト用駐車可能スペースを検出させる段階；
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
前記（ｂ）段階で、
前記テスティング装置が、前記第１選択レイヤをもって、前記テスト用決定地点のうち一つに含まれる確率が周辺ピクセルより大きいローカル最大値ピクセルのうち、閾値より大きい前記確率を有するそれぞれの特定のローカル最大値ピクセルを選択させることによって、前記テスト用予測決定地点位置情報を生成させることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記（ｂ）段階で、
前記テスティング装置が、前記第２選択レイヤをもって、前記テスト用関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用ペアのうち、テスト用予測関係点数が閾値以上である一つ以上のテスト用特定ペアを選択することによって、前記テスト用予測線形セグメント位置情報を生成させることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記（ｃ）段階で、
前記テスティング装置が、前記ペアリングレイヤをもって、（ｉ）前記テスト用予測決定地点位置情報を参照して、前記テスト用決定地点の前記テスト用ペアのうち少なくとも一部に対応する一つ以上の線形セグメントを仮想で生成し、（ｉｉ）前記線形セグメントのうち、前記テスト用予測線形セグメント位置情報に関するテスト用関係情報が特定の状態にある特定の線形セグメントを選択し、（ｉｉｉ）前記特定の線形セグメントに対応する一つ以上の四角形空間を前記テスト用駐車可能スペースとして決定させることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記（ａ）段階以前に、
（ａ０）前記テスティング装置が、最適化ＣＮＮをもって、Ｗ１×Ｈ１×Ｃ１のサイズを有する前記テスト用駐車状況イメージに少なくとも一つの最適化ＣＮＮ演算を適用して、Ｗ２×Ｈ２×Ｃ２のサイズを有する少なくとも一つのテスト用調整済み駐車状況イメージを生成させる段階；をさらに含み、
Ｗ２及びＨ２はそれぞれＷ１及びＨ１より小さく、Ｃ２はＣ１より大きいことを特徴とし、
前記（ａ）段階で、
前記テスティング装置が、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、前記テスト用調整済み駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記テスト用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記テスト用調整済み駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記テスト用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行することを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
（ｄ）前記テスティング装置が、前記テスト用駐車可能スペースに関する情報を自律駐車モジュールに伝送することによって、テスト用対象車両が自律的に駐車され得るように支援する段階；
をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
一つ以上の駐車可能スペースの一つ以上の決定地点に対する一つ以上の確率分布と、前記決定地点間の関係に関する関係線形セグメント情報（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）とを利用して前記駐車可能スペースを検出する学習装置において、
各インストラクションを格納する少なくとも一つのメモリと、
（Ｉ）少なくとも一つのカメラを介して前記駐車可能スペースに関する情報を含む少なくとも一つの駐車状況イメージを取得すると、（ｉ）第１ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）をもって、前記駐車状況イメージに少なくとも一つの第１ＣＮＮリグレッション（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）演算を適用して、前記決定地点それぞれに関する一つ以上の予測確率分布それぞれを計算させ、（ｉｉ）第２ＣＮＮをもって、前記駐車状況イメージに少なくとも一つの第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関する予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセス、及び（ＩＩ）ロスレイヤをもって、（ｉ）前記予測確率分布及びこれに対応する原本正解（Ｇｒｏｕｎｄ−Ｔｒｕｔｈ）確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第１ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習させ、（ｉｉ）前記予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習させるプロセスを遂行するための前記各インストラクションを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサと、
を含むことを特徴とする学習装置。
【請求項１７】
前記（Ｉ）プロセス以前に、
前記プロセッサが、（Ｉ−０）最適化ＣＮＮをもって、Ｗ１×Ｈ１×Ｃ１のサイズを有する前記駐車状況イメージに少なくとも一つの最適化ＣＮＮ演算を適用して、Ｗ２×Ｈ２×Ｃ２のサイズを有する少なくとも一つの調整済み駐車状況イメージを生成させるプロセス；をさらに含み、
Ｗ２及びＨ２はそれぞれＷ１及びＨ１より小さく、Ｃ２はＣ１より大きいことを特徴とし、
前記（Ｉ）プロセスで、
前記プロセスが、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、前記調整済み駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記予測確率分布を計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記調整済み駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行することを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記（Ｉ）プロセスで、
前記プロセッサが、前記駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、（ｉ）前記第１ＣＮＮの少なくとも一つの第１コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第１コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用して少なくとも一つの第１コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第１コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第１特徴マップを生成させた後、（ｉｉ）前記第１ＣＮＮの少なくとも一つの第１出力レイヤをもって、前記第１特徴マップに少なくとも一つの第１出力演算を適用して、前記予測確率分布を生成させることを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記プロセッサが、前記第１出力レイヤをもって、前記第１特徴マップに少なくとも一つのＦＣ（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）ネットワーク演算である前記第１出力演算を適用して、一つ以上の第ｉ決定地点（ｉは１以上４以下の整数である）に対する一つ以上の第ｉ予測確率分布を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測決定地点イメージを生成させることによって、前記予測確率分布を生成させることを特徴とする請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
それぞれの前記第ｉ決定地点は、それぞれの前記駐車可能スペースの頂点の中から選択され、前記第ｉ決定地点として選択された一つ以上の特定の頂点は、自律的に駐車される対象車両に関する少なくとも一つの第ｉ位置特性を有することを特徴とする請求項１９に記載の装置。
【請求項２１】
前記（Ｉ）プロセスで、
前記プロセッサが、前記駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、（ｉ）前記第２ＣＮＮの少なくとも一つの第２コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第２コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用して少なくとも一つの第２コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第２コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第２特徴マップを生成させた後、（ｉｉ）前記第２ＣＮＮの少なくとも一つの第２出力レイヤをもって、前記第２特徴マップに少なくとも一つの第２出力演算を適用して、前記予測関係線形セグメント情報を生成させることを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項２２】
前記プロセッサが、前記第２出力レイヤをもって、前記第２特徴マップに少なくとも一つのＦＣ（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）ネットワーク演算である前記第２出力演算を適用して、前記決定地点のうち少なくとも一部の一つ以上の第ｉペア（ｉは１以上４以下の整数である）に関する第ｉ予測関係線形セグメント情報を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測関係線形セグメントイメージを生成させることを特徴とする請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記第ｉペアは、前記駐車可能スペースの特定の線形セグメントに含まれている頂点ペアの中から選択され、前記特定の線形セグメントは、自律的に駐車される対象車両に関する少なくとも一つの第ｉ位置特性を有することを特徴とする請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記（Ｉ）プロセス以前に、
（Ｉ−１）前記学習装置と連動する少なくとも一つのラベラー（ｌａｂｅｌｅｒ）が、（ｉ）前記駐車状況イメージに含まれているそれぞれの前記決定地点を中心とするそれぞれのガウス（Ｇａｕｓｓｉａｎ）確率分布を生成することによって前記原本正解確率分布を生成し、（ｉｉ）前記決定地点のうちの少なくとも一部のペアのうち少なくとも一部に対応する線形セグメントに関する情報を利用して前記原本正解関係線形セグメント情報を生成するプロセス；
をさらに遂行することを特徴とする請求項１６に記載の装置。
【請求項２５】
一つ以上のテスト用駐車可能スペースのうち一つ以上のテスト用決定地点に対する一つ以上のテスト用確率分布と、前記テスト用決定地点間の関係に関する関係線形セグメント情報（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）とを利用して前記テスト用駐車可能スペースを検出するテスティング装置において、
各インストラクションを格納する少なくとも一つのメモリと、
（Ｉ）（１）学習装置が、少なくとも一つの学習用カメラを介して、一つ以上の学習用駐車可能スペースに関する情報を含む少なくとも一つの学習用駐車状況イメージを取得すると、（ｉ）第１ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）をもって、前記学習用駐車状況イメージに少なくとも一つの第１ＣＮＮリグレッション（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）演算を適用して、学習用決定地点それぞれに関する一つ以上の学習用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）第２ＣＮＮをもって、前記学習用駐車状況イメージに少なくとも一つの第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記学習用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関する学習用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行し、（２）前記学習装置が、ロスレイヤをもって、（ｉ）前記学習用予測確率分布及びこれに対応する原本正解（Ｇｒｏｕｎｄ−Ｔｒｕｔｈ）確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第１ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセス、及び（ｉｉ）前記学習用予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセスを遂行した状態で、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、テスト用駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点それぞれに関する一つ以上のテスト用予測確率分布それぞれを計算させ、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記テスト用駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関するテスト用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセス、（ＩＩ）（ｉ）第１選択レイヤをもって、前記テスト用予測確率分布を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部に関するテスト用予測決定地点位置情報を生成させ、及び（ｉｉ）第２選択レイヤをもって、前記テスト用予測関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部のテスト用ペアのうち少なくとも一部に関するテスト用予測線形セグメント位置情報を生成させるプロセス、及び（ＩＩＩ）ペアリングレイヤをもって、前記テスト用予測決定地点位置情報及び前記テスト用予測線形セグメント位置情報を参照して、前記テスト用駐車可能スペースを検出させるプロセスを遂行するための前記各インストラクションを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサと、
を含むことを特徴とする学習装置。
【請求項２６】
前記（ＩＩ）プロセスで、
前記プロセッサが、前記第１選択レイヤをもって、前記テスト用決定地点のうち一つに含まれる確率が周辺ピクセルより大きいローカル最大値ピクセルのうち、閾値より大きい前記確率を有するそれぞれの特定のローカル最大値ピクセルを選択させることによって、前記テスト用予測決定地点位置情報を生成させることを特徴とする請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
前記（ＩＩ）プロセスで、
前記プロセッサが、前記第２選択レイヤをもって、前記テスト用関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用ペアのうち、テスト用予測関係点数が閾値以上である一つ以上のテスト用特定ペアを選択することによって、前記テスト用予測線形セグメント位置情報を生成させることを特徴とする請求項２５に記載の装置。
【請求項２８】
前記（ＩＩＩ）プロセスにおいて、
前記プロセッサが、前記ペアリングレイヤをもって、（ｉ）前記テスト用予測決定地点位置情報を参照して、前記テスト用決定地点の前記テスト用ペアのうち少なくとも一部に対応する一つ以上の線形セグメントを仮想で生成し、（ｉｉ）前記線形セグメントのうち、前記テスト用予測線形セグメント位置情報に関するテスト用関係情報が特定の状態にある特定の線形セグメントを選択し、（ｉｉｉ）前記特定の線形セグメントに対応する一つ以上の四角形空間を前記テスト用駐車可能スペースとして決定させることを特徴とする請求項２５に記載の装置。
【請求項２９】
前記（Ｉ）プロセス以前に、
前記プロセッサが、（Ｉ−０）最適化ＣＮＮをもって、Ｗ１×Ｈ１×Ｃ１のサイズを有する前記テスト用駐車状況イメージに少なくとも一つの最適化ＣＮＮ演算を適用して、Ｗ２×Ｈ２×Ｃ２のサイズを有する少なくとも一つのテスト用調整済み駐車状況イメージを生成させるプロセス；をさらに遂行し、
Ｗ２及びＨ２はそれぞれＷ１及びＨ１より小さく、Ｃ２はＣ１より大きいことを特徴とし、
前記（Ｉ）プロセスで、
前記プロセッサが、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、前記テスト用調整済み駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記テスト用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記テスト用調整済み駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記テスト用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行することを特徴とする請求項２５に記載の装置。
【請求項３０】
前記プロセッサが，（ＩＶ）前記テスト用駐車可能スペースに関する情報を自律駐車モジュールに伝送することによって、テスト用対象車両が自律的に駐車され得るように支援するプロセス；をさらに遂行することを特徴とする請求項２５に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自律走行車両に利用されるための学習方法と学習装置に関し、より詳細には、駐車スペースを検出して自律駐車システムを提供する前記学習方法及び前記学習装置、そしてこれを利用したテスティング方法及びテスティング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディープコンボリューションニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，  Ｄｅｅｐ  ＣＮＮ）は、ディープラーニング分野で起きた驚くべき発展の核心である。ＣＮＮは、文字の識別問題を解決するために９０年代にも使用されていたが、近年になって機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）分野で広く使用されるようになった。例えば、ＣＮＮは、２０１２年にイメージ認識コンテストで他の競争相手に勝って優勝を収めた。その後、ＣＮＮは、機械学習分野で非常に有用なツールとして使用されるようになった。
【０００３】
ＣＮＮは、最近、自律走行分野で広く使用されている。ＣＮＮが自律走行分野で使用される場合、入力イメージの処理を通じて物体検出、セマンティック（ｓｅｍａｎｔｉｃ）セグメンテーション及び余裕空間の検出を遂行することができる。
【０００４】
このように、ＣＮＮが自律走行分野で重要な役割を担っているが、自律走行分野において、ＣＮＮがあまり研究されていない細部の分野がある。このうちの１つは、自律駐車の分野である。自律駐車の分野が重要である理由は、駐車の際に生命を脅かす危険な事故が頻繁に発生するわけではないが、車のオーナーに金銭的な損害を及ぼす事故はしばしば発生するからである。ＣＮＮが前記自律駐車の分野に活用されれば、センサーを利用して駐車スペースを検出する先行技術よりもはるかに経済的であろうが、まだ自律走行分野にＣＮＮを適用する技術の研究はそれほど進んでいない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、前述した問題点を解決することを目的とする。
【０００６】
本発明は，決定地点間の関係情報及び決定地点に対するリグレッション（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）結果を利用して駐車スペースを検出する方法を提供することによって、運転者が容易にかつ簡便に駐車し得るようにする自動駐車システムを提供することを他の目的とする。
【０００７】
また、本発明は、決定地点に対するリグレッションを遂行することができるＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を構築する方法を提供することをまた他の目的とする。
【０００８】
また、本発明は、決定地点間の関係情報を検出し得るＣＮＮを構築する方法を提供することをまた他の目的とする。
【０００９】
また、本発明は、前記決定地点間の関係情報と前記決定地点に対するリグレッション結果とを統合する方法を提供することをまた他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記のような本発明の目的を達成し、後述する本発明の特徴的な効果を実現するための本発明の特徴的な構成は以下の通りである。
【００１１】
本発明の一態様によると、一つ以上の駐車可能スペースの一つ以上の決定地点に対する一つ以上の確率分布と、前記決定地点間の関係に関する関係線形セグメント情報（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）とを利用して前記駐車可能スペースを検出する学習方法において、（ａ）学習装置が、少なくとも一つのカメラを介して前記駐車可能スペースに関する情報を含む少なくとも一つの駐車状況イメージを取得すると、（ｉ）第１ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）をもって、前記駐車状況イメージに少なくとも一つの第１ＣＮＮリグレッション（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）演算を適用して、前記決定地点それぞれに関する一つ以上の予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）第２ＣＮＮをもって、前記駐車状況イメージに少なくとも一つの第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関する予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行する段階；及び（ｂ）前記学習装置が、ロスレイヤをもって、（ｉ）前記予測確率分布及びこれに対応する原本正解（Ｇｒｏｕｎｄ−Ｔｒｕｔｈ）確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーション（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）を遂行することによって前記第１ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセス、及び（ｉｉ）前記予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセスを遂行させる段階；を含むことを特徴とする方法が開示される。
【００１２】
一実施例において、前記（ａ）段階以前に、（ａ０）前記学習装置が、最適化ＣＮＮをもって、Ｗ１×Ｈ１×Ｃ１のサイズを有する前記駐車状況イメージに少なくとも一つの最適化ＣＮＮ演算を適用して、Ｗ２×Ｈ２×Ｃ２のサイズを有する少なくとも一つの調整済み駐車状況イメージを生成させる段階；をさらに含み、Ｗ２及びＨ２はそれぞれＷ１及びＨ１より小さく、Ｃ２はＣ１より大きいことを特徴とし、前記（ａ）段階で、前記学習装置が、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、前記調整済み駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記予測確率分布を計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記調整済み駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行することを特徴とする。
【００１３】
一実施例において、前記（ａ）段階で、前記学習装置が、前記駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、（ｉ）前記第１ＣＮＮの少なくとも一つの第１コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第１コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用して少なくとも一つの第１コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第１コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第１特徴マップを生成させた後、（ｉｉ）前記第１ＣＮＮの少なくとも一つの第１出力レイヤをもって、前記第１特徴マップに少なくとも一つの第１出力演算を適用して、前記予測確率分布を生成させることを特徴とする。
【００１４】
一実施例において、前記学習装置が、前記第１出力レイヤをもって、前記第１特徴マップに少なくとも一つのＦＣ（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）ネットワーク演算である前記第１出力演算を適用して、一つ以上の第ｉ決定地点（ｉは１以上４以下の整数（ｉｎｔｅｇｅｒ）である）に対する一つ以上の第ｉ予測確率分布を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測決定地点イメージを生成させることによって、前記予測確率分布を生成させることを特徴とする。
【００１５】
一実施例において、それぞれの前記第ｉ決定地点は、それぞれの前記駐車可能スペースの頂点の中から選択され、前記第ｉ決定地点として選択された一つ以上の特定の頂点は、自律的に駐車される対象車両に関する少なくとも一つの第ｉ位置特性を有することを特徴とする。
【００１６】
一実施例において、前記（ａ）段階で、前記学習装置が前記駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、（ｉ）前記第２ＣＮＮの少なくとも一つの第２コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第２コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用して少なくとも一つの第２コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第２コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第２特徴マップを生成させた後、（ｉｉ）前記第２ＣＮＮの少なくとも一つの第２出力レイヤをもって、前記第２特徴マップに少なくとも一つの第２出力演算を適用して、前記予測関係線形セグメント情報を生成させることを特徴とする。
【００１７】
一実施例において、前記学習装置が、前記第２出力レイヤをもって、前記第２特徴マップに少なくとも一つのＦＣ（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）ネットワーク演算である前記第２出力演算を適用して、前記決定地点のうち少なくとも一部の一つ以上の第ｉペア（ｐａｉｒ）（ｉは１以上４以下の整数である）に対する第ｉ予測関係線形セグメント情報を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測関係線形セグメントイメージを生成させることを特徴とする。
【００１８】
一実施例において、前記第ｉペアは、前記駐車可能スペースの特定の線形セグメントに含まれている頂点ペアの中から選択され、前記特定の線形セグメントは自律的に駐車される対象車両に関する少なくとも一つの第ｉ位置特性を有することを特徴とする。
【００１９】
一実施例において、前記（ａ）段階以前に、（ａ１）前記学習装置と連動する少なくとも一つのラベラー（ｌａｂｅｌｅｒ）が、（ｉ）前記駐車状況イメージに含まれているそれぞれの前記決定地点を中心とするそれぞれのガウス（Ｇａｕｓｓｉａｎ）確率分布を生成することによって前記原本正解確率分布を生成するプロセス、及び（ｉｉ）前記決定地点のうちの少なくとも一部のペアのうち少なくとも一部に対応する線形セグメントに関する情報を利用して前記原本正解関係線形セグメント情報を生成するプロセスを遂行する段階；をさらに含むことを特徴とする。
【００２０】
本発明の他の態様によると、一つ以上のテスト用駐車可能スペースのうち一つ以上のテスト用決定地点に対する一つ以上のテスト用確率分布と、前記テスト用決定地点間の関係に関する関係線形セグメント情報（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）とを利用して前記テスト用駐車可能スペースを検出するテスティング方法において、（ａ）（１）学習装置が、少なくとも一つの学習用カメラを介して、一つ以上の学習用駐車可能スペースに関する情報を含む少なくとも一つの学習用駐車状況イメージを取得すると、（ｉ）第１ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）をもって、前記学習用駐車状況イメージに少なくとも一つの第１ＣＮＮリグレッション（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）演算を適用して、学習用決定地点それぞれに関する一つ以上の学習用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）第２ＣＮＮをもって、前記学習用駐車状況イメージに少なくとも一つの第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記学習用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関する学習用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行し、（２）前記学習装置が、ロスレイヤをもって、（ｉ）前記学習用予測確率分布及びこれに対応する原本正解（Ｇｒｏｕｎｄ−Ｔｒｕｔｈ）確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第１ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセス、及び（ｉｉ）前記学習用予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセスを遂行した状態で、テスティング装置が、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、テスト用駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点それぞれに関する一つ以上のテスト用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記テスト用駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関するテスト用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行する段階；（ｂ）前記テスティング装置が、（ｉ）第１選択レイヤをもって、前記テスト用予測確率分布を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部に関するテスト用予測決定地点位置情報を生成させるプロセス、及び（ｉｉ）第２選択レイヤをもって、前記テスト用予測関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部のテスト用ペアのうち少なくとも一部に関するテスト用予測線形セグメント位置情報を生成させるプロセスを遂行する段階；及び（ｃ）前記テスティング装置が、ペアリング（ｐａｉｒｉｎｇ）レイヤをもって、前記テスト用予測決定地点位置情報及び前記テスト用予測線形セグメント位置情報を参照して、前記テスト用駐車可能スペースを検出させる段階；を含むことを特徴とする方法が開示される。
【００２１】
一実施例において、前記（ｂ）段階で、前記テスティング装置が、前記第１選択レイヤをもって、前記テスト用決定地点のうち一つに含まれる確率が周辺ピクセルより大きいローカル最大値ピクセルのうち、閾値より大きい前記確率を有するそれぞれの特定のローカル最大値ピクセルを選択させることによって、前記テスト用予測決定地点位置情報を生成させることを特徴とする。
【００２２】
一実施例において、前記（ｂ）段階で、前記テスティング装置が、前記第２選択レイヤをもって、前記テスト用関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用ペアのうち、テスト用予測関係点数が閾値以上である一つ以上のテスト用特定ペアを選択することによって、前記テスト用予測線形セグメント位置情報を生成させることを特徴とする。
【００２３】
一実施例において、前記（ｃ）段階で、前記テスティング装置が、前記ペアリングレイヤをもって、（ｉ）前記テスト用予測決定地点位置情報を参照して、前記テスト用決定地点の前記テスト用ペアのうち少なくとも一部に対応する一つ以上の線形セグメントを仮想で生成し、（ｉｉ）前記線形セグメントのうち、前記テスト用予測線形セグメント位置情報に関するテスト用関係情報が特定の状態にある特定の線形セグメントを選択し、（ｉｉｉ）前記特定の線形セグメントに対応する一つ以上の四角形空間を前記テスト用駐車可能スペースとして決定させることを特徴とする。
【００２４】
一実施例において、前記（ａ）段階以前に、（ａ０）前記テスティング装置が、最適化ＣＮＮをもって、Ｗ１×Ｈ１×Ｃ１のサイズを有する前記テスト用駐車状況イメージに少なくとも一つの最適化ＣＮＮ演算を適用して、Ｗ２×Ｈ２×Ｃ２のサイズを有する少なくとも一つのテスト用調整済み駐車状況イメージを生成させる段階；をさらに含み、Ｗ２及びＨ２はそれぞれＷ１及びＨ１より小さく、Ｃ２はＣ１より大きいことを特徴とし、前記（ａ）段階で、前記テスティング装置が、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、前記テスト用調整済み駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記テスト用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記テスト用調整済み駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記テスト用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行することを特徴とする。
【００２５】
一実施例において、（ｄ）前記テスティング装置が、前記テスト用駐車可能スペースに関する情報を自律駐車モジュールに伝送することによって、テスト用対象車両が自律的に駐車され得るように支援する段階；をさらに含むことを特徴とする。
【００２６】
本発明の他の態様によると、一つ以上の駐車可能スペースの一つ以上の決定地点に対する一つ以上の確率分布と、前記決定地点間の関係に関する関係線形セグメント情報（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）とを利用して前記駐車可能スペースを検出する学習装置において、各インストラクションを格納する少なくとも一つのメモリと、（Ｉ）少なくとも一つのカメラを介して前記駐車可能スペースに関する情報を含む少なくとも一つの駐車状況イメージを取得すると、（ｉ）第１ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）をもって、前記駐車状況イメージに少なくとも一つの第１ＣＮＮリグレッション（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）演算を適用して、前記決定地点それぞれに関する一つ以上の予測確率分布それぞれを計算させ、（ｉｉ）第２ＣＮＮをもって、前記駐車状況イメージに少なくとも一つの第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関する予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセス、及び（ＩＩ）ロスレイヤをもって、（ｉ）前記予測確率分布及びこれに対応する原本正解（Ｇｒｏｕｎｄ−Ｔｒｕｔｈ）確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第１ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習させ、（ｉｉ）前記予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習させるプロセスを遂行するための前記各インストラクションを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサと、を含むことを特徴とする学習装置が開示される。
【００２７】
一実施例において、前記（Ｉ）プロセス以前に、前記プロセッサが、（Ｉ−０）最適化ＣＮＮをもって、Ｗ１×Ｈ１×Ｃ１のサイズを有する前記駐車状況イメージに少なくとも一つの最適化ＣＮＮ演算を適用して、Ｗ２×Ｈ２×Ｃ２のサイズを有する少なくとも一つの調整済み駐車状況イメージを生成させるプロセスをさらに含み、Ｗ２及びＨ２はそれぞれＷ１及びＨ１より小さく、Ｃ２はＣ１より大きいことを特徴とし、前記（Ｉ）プロセスで、前記プロセスが、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、前記調整済み駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記予測確率分布を計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記調整済み駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行することを特徴とする。
【００２８】
一実施例において、前記（Ｉ）プロセスで、前記プロセッサが、前記駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、（ｉ）前記第１ＣＮＮの少なくとも一つの第１コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第１コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用して少なくとも一つの第１コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第１コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第１特徴マップを生成させた後、（ｉｉ）前記第１ＣＮＮの少なくとも一つの第１出力レイヤをもって、前記第１特徴マップに少なくとも一つの第１出力演算を適用して、前記予測確率分布を生成させることを特徴とする。
【００２９】
一実施例において、前記プロセッサが、前記第１出力レイヤをもって、前記第１特徴マップに少なくとも一つのＦＣ（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）ネットワーク演算である前記第１出力演算を適用して、一つ以上の第ｉ決定地点（ｉは１以上４以下の整数である）に対する一つ以上の第ｉ予測確率分布を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測決定地点イメージを生成させることによって、前記予測確率分布を生成させることを特徴とする。
【００３０】
一実施例において、それぞれの前記第ｉ決定地点は、それぞれの前記駐車可能スペースの頂点の中から選択され、前記第ｉ決定地点として選択された一つ以上の特定の頂点は、自律的に駐車される対象車両に関する少なくとも一つの第ｉ位置特性を有することを特徴とする。
【００３１】
一実施例において、前記（Ｉ）プロセスで、前記プロセッサが、前記駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、（ｉ）前記第２ＣＮＮの少なくとも一つの第２コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第２コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用して少なくとも一つの第２コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第２コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第２特徴マップを生成させた後、（ｉｉ）前記第２ＣＮＮの少なくとも一つの第２出力レイヤをもって、前記第２特徴マップに少なくとも一つの第２出力演算を適用して、前記予測関係線形セグメント情報を生成させることを特徴とする。
【００３２】
一実施例において、前記プロセッサが、前記第２出力レイヤをもって、前記第２特徴マップに少なくとも一つのＦＣ（Ｆｕｌｌｙ  Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）ネットワーク演算である前記第２出力演算を適用して、前記決定地点のうち少なくとも一部の一つ以上の第ｉペア（ｉは１以上４以下の整数である）に関する第ｉ予測関係線形セグメント情報を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測関係線形セグメントイメージを生成させることを特徴とする。
【００３３】
一実施例において、前記第ｉペアは、前記駐車可能スペースの特定の線形セグメントに含まれている頂点ペアの中から選択され、前記特定の線形セグメントは、自律的に駐車される対象車両に関する少なくとも一つの第ｉ位置特性を有することを特徴とする。
【００３４】
一実施例において、前記（Ｉ）プロセス以前に、（Ｉ−１）前記学習装置と連動する少なくとも一つのラベラー（ｌａｂｅｌｅｒ）が、（ｉ）前記駐車状況イメージに含まれているそれぞれの前記決定地点を中心とするそれぞれのガウス（Ｇａｕｓｓｉａｎ）確率分布を生成することによって前記原本正解確率分布を生成し、（ｉｉ）前記決定地点のうちの少なくとも一部のペアのうち少なくとも一部に対応する線形セグメントに関する情報を利用して前記原本正解関係線形セグメント情報を生成するプロセス；をさらに遂行することを特徴とする。
【００３５】
本発明の他の態様によると、一つ以上のテスト用駐車可能スペースのうち一つ以上のテスト用決定地点に対する一つ以上のテスト用確率分布と、前記テスト用決定地点間の関係に関する関係線形セグメント情報（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｓｅｇｍｅｎｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）とを利用して前記テスト用駐車可能スペースを検出するテスティング装置において、各インストラクションを格納する少なくとも一つのメモリと、（Ｉ）（１）学習装置が、少なくとも一つの学習用カメラを介して、一つ以上の学習用駐車可能スペースに関する情報を含む少なくとも一つの学習用駐車状況イメージを取得すると、（ｉ）第１ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）をもって、前記学習用駐車状況イメージに少なくとも一つの第１ＣＮＮリグレッション（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）演算を適用して、学習用決定地点それぞれに関する一つ以上の学習用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）第２ＣＮＮをもって、前記学習用駐車状況イメージに少なくとも一つの第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記学習用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関する学習用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行し、（２）前記学習装置が、ロスレイヤをもって、（ｉ）前記学習用予測確率分布及びこれに対応する原本正解（Ｇｒｏｕｎｄ−Ｔｒｕｔｈ）確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第１ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセス、及び（ｉｉ）前記学習用予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセスを遂行した状態で、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、テスト用駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点それぞれに関する一つ以上のテスト用予測確率分布それぞれを計算させ、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記テスト用駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関するテスト用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセス、（ＩＩ）（ｉ）第１選択レイヤをもって、前記テスト用予測確率分布を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部に関するテスト用予測決定地点位置情報を生成させ、及び（ｉｉ）第２選択レイヤをもって、前記テスト用予測関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部のテスト用ペアのうち少なくとも一部に関するテスト用予測線形セグメント位置情報を生成させるプロセス、及び（ＩＩＩ）ペアリングレイヤをもって、前記テスト用予測決定地点位置情報及び前記テスト用予測線形セグメント位置情報を参照して、前記テスト用駐車可能スペースを検出させるプロセスを遂行するための前記各インストラクションを実行するように構成された少なくとも一つのプロセッサと、を含むことを特徴��する学習装置が開示される。
【００３６】
一実施例において、前記（ＩＩ）プロセスで、前記プロセッサが、前記第１選択レイヤをもって、前記テスト用決定地点のうち一つに含まれる確率が周辺ピクセルより大きいローカル最大値ピクセルのうち、閾値より大きい前記確率を有するそれぞれの特定のローカル最大値ピクセルを選択させることによって、前記テスト用予測決定地点位置情報を生成させることを特徴とする。
【００３７】
一実施例において、前記（ＩＩ）プロセスで、前記プロセッサが、前記第２選択レイヤをもって、前記テスト用関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用ペアのうち、テスト用予測関係点数が閾値以上である一つ以上のテスト用特定ペアを選択することによって、前記テスト用予測線形セグメント位置情報を生成させることを特徴とする。
【００３８】
一実施例において、前記（ＩＩＩ）プロセスにおいて、前記プロセッサが、前記ペアリングレイヤをもって、（ｉ）前記テスト用予測決定地点位置情報を参照して、前記テスト用決定地点の前記テスト用ペアのうち少なくとも一部に対応する一つ以上の線形セグメントを仮想で生成し、（ｉｉ）前記線形セグメントのうち、前記テスト用予測線形セグメント位置情報に関するテスト用関係情報が特定の状態にある特定の線形セグメントを選択し、（ｉｉｉ）前記特定の線形セグメントに対応する一つ以上の四角形空間を前記テスト用駐車可能スペースとして決定させることを特徴とする。
【００３９】
一実施例において、前記（Ｉ）プロセス以前に、前記プロセッサが、（Ｉ−０）最適化ＣＮＮをもって、Ｗ１×Ｈ１×Ｃ１のサイズを有する前記テスト用駐車状況イメージに少なくとも一つの最適化ＣＮＮ演算を適用して、Ｗ２×Ｈ２×Ｃ２のサイズを有する少なくとも一つのテスト用調整済み駐車状況イメージを生成させるプロセス；をさらに遂行し、Ｗ２及びＨ２はそれぞれＷ１及びＨ１より小さく、Ｃ２はＣ１より大きいことを特徴とし、前記（Ｉ）プロセスで、前記プロセッサが、（ｉ）前記第１ＣＮＮをもって、前記テスト用調整済み駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記テスト用予測確率分布を計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記テスト用調整済み駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して前記テスト用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行することを特徴とする。
【００４０】
一実施例において、前記プロセッサが、（ＩＶ）前記テスト用駐車可能スペースに関する情報を自律駐車モジュールに伝送することによって、テスト用対象車両が自律的に駐車され得るように支援するプロセス；をさらに遂行することを特徴とする。
【００４１】
その他にも、本発明の方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録するためのコンピュータ読取り可能な記録媒体がさらに提供される。
【発明の効果】
【００４２】
本発明は、決定地点間の関係情報及び決定地点に対するリグレッション（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）結果を利用して駐車スペースを検出する方法を提供することによって、運転者が容易にかつ簡便に駐車し得るようにする自動駐車システムを提供することができる効果がある。
【００４３】
また、本発明は、決定地点リグレッションを遂行することができるＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を構築する方法を提供し得る効果がある。
【００４４】
また、本発明は、決定地点間の関係情報を検出することができるＣＮＮを構築する方法を提供し得る効果がある。
【００４５】
また、本発明は、前記決定地点間の関係情報と前記決定地点に対するリグレッション結果とを統合する方法を提供し得る効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
本発明の実施例の説明に利用されるために添付された以下の各図面は、本発明の実施例のうち単に一部であるに過ぎず、本発明の属する技術分野において通常の知識を有する者（以下「通常の技術者」）にとっては、発明的作業が行われずにこれらの図面に基づいて他の各図面が得られ得る。
【図１】図１は、本発明の一実施例にしたがって、決定地点間の関係情報及び決定地点に対するリグレッション（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）結果を利用して、駐車スペースを検出することによって自動駐車システムを提供する学習方法を遂行する学習装置の構成を簡略に示した図面である。
【図２】図２は、本発明の一実施例にしたがって、前記決定地点間の関係情報及び前記決定地点に対するリグレッション結果を利用して、前記駐車スペースを検出することによって前記自動駐車システムを提供する前記学習方法を簡略に示したチャート図である。
【図３】図３は、本発明の一実施例にしたがって、前記決定地点間の関係情報及び前記決定地点に対するリグレッション結果を利用して、前記駐車スペースを検出することによって前記自動駐車システムを提供する前記学習方法を遂行するために利用される、それぞれの予測確率分布と、それぞれの予測関係線形セグメント情報と、これに対応する駐車状況イメージとを簡略に示した図面である。
【図４】図４は、本発明の一実施例にしたがって、前記決定地点間の関係情報及び前記決定地点に対するリグレッション結果を利用して、前記駐車スペースを検出することによって前記自動駐車システムを提供するテスティング方法を遂行するために使用されるペアリング（ｐａｉｒｉｎｇ）レイヤの動作原理を簡略に示した図面である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
後述する本発明に関する詳細な説明は、本発明の各目的、各技術的解法、及び各長所を明らかにするために本発明が実施され得る特定の実施例を例示として示す添付図面を参照する。これらの実施例は、通常の技術者が本発明を実施することができるように十分詳細に説明される。
【００４８】
また、本発明の詳細な説明及び各請求項にわたって、「含む」という単語及びそれらの変形は、他の技術的各特徴、各付加物、構成要素又は段階を除外することを意図したものではない。通常の技術者にとって本発明の他の各目的、長所及び各特性が、一部は本説明書から、また一部は本発明の実施から明らかになるであろう。以下の例示及び図面は実例として提供され、本発明を限定することを意図したものではない。
【００４９】
さらに、本発明は、本明細書に示された実施例のすべての可能な組合せを網羅する。本発明の多様な実施例は互いに異なるが、相互に排他的である必要はないことが理解されるべきである。例えば、ここに記載されている特定の形状、構造及び特性は、一実施例に関連して本発明の精神及び範囲を逸脱せず、かつ他の実施例で具現され得る。また、それぞれの開示された実施例内の個別の構成要素の位置又は配置は、本発明の精神及び範囲を逸脱せず、かつ変更され得ることが理解されるべきである。したがって、後述の詳細な説明は、限定的な意味として受け取ろうとするものではなく、本発明の範囲は適切に説明されるのであれば、その請求項が主張することと均等な全ての範囲とともに添付された請求項によってのみ限定される。図面において類似の参照符号は、様々な側面にわたって同一であるか、又は類似の機能を指す。
【００５０】
本発明で言及している各種イメージは、舗装または非舗装道路関連のイメージを含み得、この場合、道路環境で登場し得る物体（例えば、自動車、人、動物、植物、物、建物、飛行機やドローンのような飛行体、その他の障害物）を想定し得るが、必ずしもこれに限定されるものではなく、本発明で言及している各種イメージは、道路と関係のないイメージ（例えば、非舗装道路、路地、空き地、海、湖、川、山、森、砂漠、空、室内に関するイメージ）でもあり得、この場合、非舗装道路、路地、空き地、海、湖、川、山、森、砂漠、空、室内環境で登場し得る物体（例えば、自動車、人、動物、植物、物、建物、飛行機やドローンのような飛行体、その他の障害物）を想定し得るが、必ずしもこれに限定されるものではない。
【００５１】
以下、本発明の属する技術分野において通常の知識を有する者が本発明を容易に実施し得るようにするために、本発明の好ましい実施例について、添付された図面を参照して詳細に説明することにする。
【００５２】
図１は、本発明の一実施例にしたがって、決定地点間の関係情報及び決定地点に対するリグレッション（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）結果を利用して駐車スペースを検出することによって、自動駐車システムを提供する学習方法を遂行する学習装置の構成を簡略に示した図面である。
【００５３】
図１を参照すると、前記学習装置１００は、追って詳細に説明する最適化ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）１３０と、第１ＣＮＮ１４０と、第２ＣＮＮ１５０と、ロスレイヤ１６０とを含むことができる。前記最適化ＣＮＮ１３０、前記第１ＣＮＮ１４０、前記第２ＣＮＮ１５０、及び前記ロスレイヤ１６０の入出力及び演算の過程は、それぞれ少なくとも一つの通信部１１０及び少なくとも一つのプロセッサ１２０により遂行され得る。ただし、図１では、前記通信部１１０及びプロセッサ１２０の具体的な連結関係を省略した。この場合、メモリ１１５は、後述する様々なインストラクションを格納した状態であり得、プロセッサ１２０は前記メモリ１１５に格納された前記各インストラクションを遂行するように設定され得、プロセッサ１２０は、追って説明する前記各インストラクションを遂行することによって本発明を遂行することができる。このように、前記学習装置１００が描写されたからといって、プロセッサ、メモリ、媒体または他のコンピューティング要素が統合された形態である統合プロセッサを含む場合を排除するわけではない。
【００５４】
以上、本発明の一実施例にしたがって、前記決定地点間の関係情報及び前記決定地点に対するリグレッション（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）結果を利用して、前記駐車スペースを検出することによって前記自動駐車システムを提供する前記学習方法を遂行する前記学習装置１００の構成について説明したところ、前記学習装置１００によって遂行される前記学習方法について図２を参照して説明することにする。
【００５５】
図２は、本発明の一実施例にしたがって、前記決定地点間の関係情報及び前記決定地点に対するリグレッション結果を利用して、前記駐車スペースを検出することによって前記自動駐車システムを提供する前記学習方法を簡略に示したチャート図である。
【００５６】
図２を参照すると、前記学習装置１００は、少なくとも一つの駐車状況イメージを取得すると、前記最適化ＣＮＮ１３０をもって、前記駐車状況イメージに少なくとも一つの最適化ＣＮＮ演算を適用して、少なくとも一つの調整済み駐車状況イメージを生成させることができる（Ｓ０１）。追って説明するが、このような過程が必須であるわけではない。以後、前記学習装置１００は、前記第１ＣＮＮ１４０をもって、前記調整済み駐車状況イメージに少なくとも一つの第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して、追って説明する決定地点（ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｐｏｉｎｔｓ）に関する一つ以上の予測確率分布それぞれを計算させることができる（Ｓ０２−１）。また、これと並列して、前記学習装置１００は、前記第２ＣＮＮ１５０をもって、前記調整済み駐車状況イメージに少なくとも一つの第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、追って説明する前記決定地点間の関係に関する予測関係線形セグメント情報を生成させることができる（Ｓ０２−２）。そして前記学習装置１００は、前記ロスレイヤ１６０をもって、前記予測確率分布及びこれに対応する原本正解（Ｇｒｏｕｎｄ−Ｔｒｕｔｈ）確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを利用してバックプロパゲーション（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）を遂行することによって前記第１ＣＮＮ１４０のパラメータのうち少なくとも一部を学習させることができる（Ｓ０３−１）。これと並列して、前記学習装置１００は、前記ロスレイヤ１６０をもって、前記予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを利用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮ１５０のパラメータのうち少なくとも一部を学習させることができる（Ｓ０３−２）。
【００５７】
前記簡略に説明した本発明の前記学習方法について、以下でさらに具体的に説明することにする。
【００５８】
まず、前記学習装置１００は、少なくとも一つのカメラを介して、一つ以上の駐車可能スペースに関する情報を含む前記駐車状況イメージを取得することができる。この際、一例として、前記カメラは前記学習装置１００と連動する対象車両に搭載された、前面カメラ、側面カメラまたは後方カメラのうち少なくとも一つであり得る。その他の例として、前記学習装置１００と連動する、駐車場内の監視カメラのうち一つであり得る。この場合、前記学習装置１００が前記対象車両に搭載されていれば、前記学習装置１００はＶ２Ｘ通信を介して前記駐車状況イメージを取得することができる。
【００５９】
以後、前記学習装置１００は、前記駐車状況イメージを前記第１ＣＮＮ１４０及び前記第２ＣＮＮ１５０に直接入力するか、前記最適化ＣＮＮ１３０を利用して前記駐車状況イメージを調整した後、これを前記第１ＣＮＮ１４０及び前記第２ＣＮＮ１５０に入力することができる。以下、前記最適化ＣＮＮ１３０の演算過程について説明することにする。
【００６０】
すなわち、前記学習装置１００は、前記最適化ＣＮＮ１３０をもって、Ｗ１×Ｈ１×Ｃ１のサイズを有する前記駐車状況イメージに前記最適化ＣＮＮ演算を適用して、Ｗ２×Ｈ２×Ｃ２のサイズを有する少なくとも一つの調整済み駐車状況イメージを生成させることができる。この際、Ｗ２及びＨ２は、それぞれＷ１及びＨ１より小さく、Ｃ２はＣ１より大きくしてもよい。つまり、前記最適化ＣＮＮ１３０は、前記駐車状況イメージに対応する特徴マップ、すなわち、前記調整済み駐車状況イメージを生成した後、これを前記第１ＣＮＮ１４０及び前記第２ＣＮＮ１５０に入力することができる。前記最適化ＣＮＮ１３０は、特徴マップを生成することができる従来の方式、例えばＶＧＧ１６、ＶＧＧ１９、ＳＶＮｅｔ（Ｓｉｎｇｌｅ−ｖｉｅｗ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）またはＲｅｓＮｅｔ（Ｒｅｓｉｄｕａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを使用して構成され得る。また、このような最適化ＣＮＮ１３０は、事前学習された状態であり得る。前記最適化ＣＮＮ１３０を通じて前記駐車状況イメージを処理することによって、より十分な情報及びより小さいサイズを有する前記調整済み駐車状況イメージが前記第１ＣＮＮ１４０及び前記第２ＣＮＮ１５０に入力され得る。
【００６１】
以後、前記第１ＣＮＮ１４０及び前記第２ＣＮＮ１５０それぞれは、前記駐車状況イメージ、またはこれに対応する調整済み駐車状況イメージにそれぞれ前記第１ＣＮＮリグレッション演算と前記第２ＣＮＮリグレッション演算とを適用することができる。前記第１ＣＮＮリグレッション演算及び前記第２ＣＮＮリグレッション演算について、以下で説明することにする。
【００６２】
まず、前記学習装置１００は、前記駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、前記第１ＣＮＮ１４０の少なくとも一つの第１コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第１コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用した少なくとも一つの第１コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第１コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第１特徴マップを生成させることができる。このような過程は、ディープラーニング分野に広く使用されるフィードフォワード（Ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ）ネットワークの動作過程と類似しているため、通常の技術者が容易に理解することができるはずである。以後、前記学習装置１００は、前記第１ＣＮＮ１４０の少なくとも一つの第１出力レイヤをもって、前記第１特徴マップに少なくとも一つの第１出力演算を適用させて、前記予測確率分布を生成させることができる。
【００６３】
一例として、前記第１出力レイヤはＦＣ（Ｆｕｌｌｙ−Ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）ネットワークで構成され得、この場合、前記第１出力演算はＦＣネットワーク演算の一種であり得る。ここで、前記第１出力ロスレイヤが前記予測確率分布を生成する場合、一つ以上の第ｉ決定地点に対する一つ以上の第ｉ予測確率分布を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測決定地点イメージを生成することができる。
【００６４】
具体的に説明すると、前記駐車可能スペースが四角形であるという仮定下で、前記決定地点は、前記駐車可能スペースの頂点であり得、第１決定地点群、第２決定地点群、第３決定地点群、及び第４決定地点群に分類され得る。この場合、前記第ｉ決定地点は、前記対象車両と関係する位置特性が第ｉ位置特性である頂点を意味し得る。一例として、第１位置特性は、前記対象車両から最も近い各線形セグメント（ｌｉｎｅａｌ  ｓｅｇｍｅｎｔ）の各左側頂点における関係位置（つまり、相対的位置）を示すことができ、第２位置特性は、前記対象車両から最も近い各線形セグメントの各右側頂点における関係位置を示すことができる。第３及び第４位置特性もやはり、これと同じように定義され得るであろう。たとえば、前記第３位置特性は、前記対象車両から最も遠い各線形セグメントの各左側頂点における関係位置を示し得、前記第４位置特性は、前記対象車両から最も遠い各線形セグメントの各右側頂点における関係位置を示すことができる。
【００６５】
それぞれの前記決定地点が、そのカテゴリごとに検出されなければならないのは、それぞれの前記決定地点に関する各情報がそれぞれのカテゴリに対応するチャンネルそれぞれに格納されて、前記決定地点を検出する上で高い性能を図るためである。すなわち、ディープラーニングネットワークは、出力しようとする情報の特徴が他の情報と比較した場合に特徴が明確に異なり、その特徴が互いに共通するほど性能がよりよくなる。したがって、前記決定地点はカテゴリ、すなわち前記第１決定地点群ないし前記第４決定地点群によって他の特徴があるので、前記決定地点が同一の方式で検出されるとしたら性能が劣ることがあり得る。よって、前記決定地点は、前記カテゴリごとに異なる取扱いをしなければならない。
【００６６】
以上、前記第１ＣＮＮリグレッション演算について検討してみたが、以下、前記第２ＣＮＮリグレッション演算について詳細に説明することにする。
【００６７】
つまり、前記学習装置１００は、前記駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用するために、前記第２ＣＮＮ１５０の少なくとも一つの第２コンボリューションレイヤに含まれている一つ以上の第２コンボリューションニューロンそれぞれをもって、このパラメータを利用して少なくとも一つの第２コンボリューション演算を入力された値に適用した後、出力された値を次の第２コンボリューションニューロンに伝達するプロセスを繰り返させることによって第２特徴マップを生成させることができる。以後、前記学習装置１００は、前記第２ＣＮＮ１５０の少なくとも一つの第２出力レイヤをもって、前記第２特徴マップに少なくとも一つの第２出力演算を適用して、前記予測関係線形セグメント情報を生成させることができる。
【００６８】
この際、前記予測関係線形セグメント情報は、前記四角形の駐車可能スペースの線形セグメントに関する情報を含み、前記決定地点の各ペア（ｐａｉｒ）に属する二つの頂点を連結する線形セグメントがそれぞれ存在するか否かを示すそれぞれの予測関係点数を含むことができる。このような予測関係線形セグメント情報を生成するために、前記第２出力レイヤは、前記ＦＣネットワークとほぼ同じように構成され得、前記第２出力演算は、前記ＦＣネットワーク演算と類似し得る。また、前記予測関係線形セグメント情報を生成する場合、前記第２出力レイヤは、前記決定地点のうち少なくとも一部の一つ以上の第ｉペアに対する第ｉ予測関係線形セグメント情報を第ｉチャンネル内に含む少なくとも一つの予測関係線形セグメントイメージを生成することができる。それぞれの前記予測関係線形セグメント情報は、前記決定地点が分類されたのと同じように、第１、第２、第３、及び第４予測関係線形セグメント情報に分類され得る。すなわち、前記第ｉ予測関係線形セグメント情報に対応する前記第ｉペアは、前記対象車両に関する少なくとも一つの第ｉ位置特性を有する特定の線形セグメントに対応することができる。たとえば、前記第１ペアは、前記対象車両から最も近い第１線形セグメントに対応することができ、前記第２ペアは、前記第１線形セグメントの反対側に位置した第２線形セグメントに対応することができる。このような分類過程は、前記決定地点の分類過程と類似しているので、詳細な説明は省略することにする。
【００６９】
前記予測確率分布及び前記予測関係線形セグメント情報を図によって例示を挙げて説明するために、図３を参照することにする。
【００７０】
図３は、本発明の一実施例にしたがって、前記決定地点間の関係情報及び前記決定地点に対するリグレッション結果を利用して前記駐車スペースを検出することによって、前記自動駐車システムを提供する前記学習方法を遂行するために利用される、それぞれの予測確率分布と、それぞれの予測関係線形セグメント情報と、これに対応する駐車状況イメージとを簡略に示した図面である。
【００７１】
図３を参照すると、前記駐車状況イメージ２００と、前記予測決定地点イメージの各チャンネル２１０、２２０、２３０及び２４０と、前記予測関係線形セグメントイメージの各チャンネル２５０、２６０、２７０及び２８０とを確認することができる。前記予測決定地点イメージの第１チャンネル２１０では、前記第１決定地点２１１、２１２及び２１３の第１予測確率分布を見ることができる。これらは、前記対象車両から近い線形セグメントの左側頂点に位置する。また、前記予測関係線形セグメントイメージの第１チャンネル２５０では、前記第１ペアに対する前記第１予測関係線形セグメント情報２５１、２５２及び２５３を確認することができる。これらは、前記対象車両から最も近くに位置する。この際、前記予測確率分布は、単なる点に見えることがあるが、実際には同心円で描かれていてガウシアン（Ｇａｕｓｓｉａｎ）分布の形を示すものである。
【００７２】
前記予測確率分布及び前記予測関係線形セグメント情報が生成されると、これらとこれらにそれぞれ対応する原本正解確率分布及び前記原本正解関係線形セグメント情報とを利用して、前記第１ＣＮＮ１４０及び前記第２ＣＮＮ１５０のパラメータのうち少なくとも一部を学習することができる。具体的には、前記学習装置１００が、前記ロスレイヤ１６０をもって、（ｉ）前記予測確率分布及びこれに対応する原本正解確率分布を参照して前記第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第１ＣＮＮ１４０のパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセス、及び（ｉｉ）前記予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して前記第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮ１５０のパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセスを遂行させることができる。
【００７３】
ここで、前記原本正解確率分布及び前記原本正解関係線形セグメント情報が取得される過程について説明することにする。すなわち、前記学習装置１００と連動する少なくとも一つのラベラー（ｌａｂｅｌｅｒ）が、（ｉ）前記駐車状況イメージに含まれているそれぞれの前記決定地点を中心とするそれぞれのガウス確率分布を生成することによって前記原本正解確率分布を生成するプロセス、及び（ｉｉ）前記決定地点のうちの少なくとも一部のペアのうち少なくとも一部に対応する線形セグメントに関する情報を利用して前記原本正解関係線形セグメント情報を生成するプロセスを遂行することができる。具体的に、前記ラベラーは、前記決定地点を前記第１ないし前記第４決定地点群に分類することができ、前記第１から第４決定地点それぞれに対応する前記原本正解確率分布それぞれを各対応チャンネルに設定することによって原本正解決定地点イメージを生成することができる。また、前記ラベラーは、前記駐車状況イメージに含まれているそれぞれの前記駐車可能スペースの各線形セグメントを探し出して、前記線形セグメントに含まれている第１特定ピクセルの第１原本正解関係の点数を１として、前記線形セグメントに含まれていない第２特定ピクセルの第２原本正解関係の点数は０として設定し、これらを原本正解関係線形セグメントイメージの対応チャンネルそれぞれに含めることができる。このような過程は、コンピュータによって遂行されてもよく、又はコンピュータを助力装置として共に使用する所定の管理者によって遂行されてもよいが、これに限定されるわけではない。
【００７４】
以上の過程を通じて学習された前記学習装置１００がテストされる過程は、以下で検討することにする。
【００７５】
すなわち、（１）前記学習装置１００が、少なくとも一つの学習用カメラを介して、一つ以上の学習用駐車可能スペースに関する情報を含む少なくとも一つの学習用駐車状況イメージを取得すると、（ｉ）前記第１ＣＮＮ１４０をもって、前記学習用駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して、学習用決定地点それぞれに関する一つ以上の学習用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮをもって、前記学習用駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記学習用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関する学習用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行し、（２）前記学習装置１００が、前記ロスレイヤ１６０をもって、（ｉ）前記学習用予測確率分布及びこれに対応する原本正解確率分布を参照して第１ロスを生成した後、前記第１ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第１ＣＮＮのパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセス、及び（ｉｉ）前記学習用予測関係線形セグメント情報及びこれに対応する原本正解関係線形セグメント情報を参照して第２ロスを生成した後、前記第２ロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することによって前記第２ＣＮＮ１５０のパラメータのうち少なくとも一部を学習するプロセスを遂行した状態で、テスティング装置が、（ｉ）前記第１ＣＮＮ１４０をもって、テスト用駐車状況イメージに前記第１ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点それぞれに関する一つ以上のテスト用予測確率分布それぞれを計算させるプロセス、及び（ｉｉ）前記第２ＣＮＮ１５０をもって、前記テスト用駐車状況イメージに前記第２ＣＮＮリグレッション演算を適用して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部の間の関係に関するテスト用予測関係線形セグメント情報を生成させるプロセスを遂行することができる。
【００７６】
以後、前記テスティング装置が（ｉ）第１選択レイヤをもって、前記テスト用予測確率分布を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部に関するテスト用予測決定地点位置情報を生成させるプロセス、及び（ｉｉ）第２選択レイヤをもって、前記テスト用予測関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用決定地点のうち少なくとも一部のテスト用ペアのうち少なくとも一部に関するテスト用予測線形セグメント位置情報を生成させるプロセスを遂行することができる。
【００７７】
そして、前記テスティング装置が、ペアリング（ｐａｉｒｉｎｇ）レイヤをもって、前記テスト用予測決定地点位置情報及び前記テスト用予測線形セグメント位置情報を参照して、前記テスト用駐車可能スペースを検出させることができる。
【００７８】
以下、前記第１選択レイヤ及び前記第２選択レイヤのプロセスについて詳細に説明することにする。
【００７９】
まず、前記テスティング装置は、前記第１選択レイヤをもって、前記テスト用予測決定地点位置情報を生成させることができる。この場合、具体的に、前記テスティング装置が前記第１選択レイヤをもって、（ｉ）前記テスト用予測確率分布を参照して、各ピクセルが前記テスト用決定地点に含まれる各確率に関する情報を取得させ、（ｉｉ）前記テスト用決定地点のうち一つに含まれる確率が周辺ピクセルより大きいローカル最大値ピクセルのうち、閾値より大きい前記確率を有するそれぞれの特定のローカル最大値ピクセルを選択させることができる。前記周辺ピクセルは、これに対応する対象ピクセルから臨界値より近くに位置するピクセルであり得る。この際、前記テスト用予測確率分布は、前記テスト用決定地点が位置する正にその地点を示さないので、このようなポストプロセッシング（ｐｏｓｔ−ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）過程が必要となる。
【００８０】
前記第２選択レイヤもこれと同じように、ポストプロセッシングを遂行することができる。すなわち、前記テスティング装置は、前記第２選択レイヤをもって、前記テスト用関係線形セグメント情報を参照して、前記テスト用ペアのうち閾値以上のテスト用予測関係点数を有する一つ以上のテスト用特定ペアを選択することによって、前記テスト用予測線形セグメント位置情報を生成させる。つまり、テスト用予測関係点数が相対的に低いために、連結されるものと予想されないテスト用ペアを排除した後、前記第２選択ロスレイヤは、前記テスト用特定ペアの位置を見出すことができる。
【００８１】
前記テスト用予測決定地点位置情報及び前記テスト用予測線形セグメント位置情報が取得されると、前記テスティング装置は、前記ペアリングレイヤをもって、これらを利用して前記テスト用駐車可能スペースを検出させることができる。具体的に、前記ペアリングレイヤは、（ｉ）前記テスト用予測決定地点位置情報を参照して、前記テスト用ペアのうち少なくとも一部に対応する一つ以上の線形セグメントを仮想で生成し、（ｉｉ）前記線形セグメントのうち、前記テスト用予測線形セグメント位置情報に関するテスト用関係情報が特定の状態にある特定の線形セグメントを選択し、（ｉｉｉ）前記特定の線形セグメントに対応する一つ以上の四角形空間を前記テスト用駐車可能スペースとして決定させることができる。この際、前記特定の状態とは、前記テスト用予測線形セグメント位置情報のうち少なくとも一つと対象線形セグメントとの間の一致率が臨界値以上である状態をいう。前記特定の状態について具体的に説明するために、図４を参照することにする。
【００８２】
図４は、本発明の一実施例にしたがって、前記決定地点間の関係情報及び前記決定地点に対するリグレッション結果を利用して、前記駐車スペースを検出することによって前記自動駐車システムを提供するテスティング方法を遂行するために使用されるペアリングレイヤの動作原理を簡略に示した図面である。
【００８３】
図４を参照すると、前記ペアリングレイヤがテスト用第１決定地点３０１とテスト用第２決定地点３０２とを連結する第１線形セグメントを仮想で生成しているが、その一致率は低いことを確認することができる。この場合には、前記第１線形セグメントは除外されるようになる。これとは異なり、前記テスト用第１決定地点３０１とテスト用第３決定地点３０３とを連結する第２線形セグメントは、一致率が高いので除外されないようになる。この場合、前記第２線形セグメントは、前記テスト用駐車可能スペースに含まれる線形セグメントとして判断される。
【００８４】
本発明による前記方法の差別化される特徴を以下で説明することにする。
【００８５】
従来技術では、イメージ処理技法を利用して前記テスト用駐車可能スペースを検出する方法が数多く提供された。ところが、従来技術の前記方法に対する正確性は保障されていなかったが、これは前記イメージ処理技法を利用して前記テスト用駐車可能スペースの境界線が直接的に検出されるためである。これとは異なり、本発明の場合、前記イメージ処理を利用して相対的に高い正確度で検出することができる前記テスト用決定地点を先に検出した後、前記テスト用決定地点のうち一部を連結する、前記仮想で生成された線形セグメントのうち一部を前記テスト用駐車可能スペースの境界線として判断することができる。本発明のプロセスを段階的に遂行することによって、前記テスト用駐車可能スペースが高い正確度で検出され得る。
【００８６】
前記テスト用駐車可能スペースが上述したように検出されると、前記テスティング装置は、前記駐車可能スペースに関する情報をテスト用対象車両と連動した自律駐車モジュールに伝送することによって、前記テスト用対象車両が自律的に駐車され得るように支援することができる。
【００８７】
以上にて説明された本発明による各実施例は、多様なコンピュータの構成要素を通じて遂行することができるプログラム命令語の形態で具現されて、コンピュータ読取り可能な記録媒体に格納され得る。前記コンピュータ読取り可能な記録媒体は、プログラム命令語、データファイル、データ構造などを単独で又は組み合わせて含むことができる。前記コンピュータ読取り可能な記録媒体に格納されるプログラム命令語は、本発明のために特別に設計され、構成されたものであるか、コンピュータソフトウェア分野の当業者に公知にされて使用可能なものであり得る。コンピュータ読取り可能な記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスク（Ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  Ｄｉｓｋ）のような磁気−光メディア（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｍｅｄｉａ）、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令語を格納して遂行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令語の例には、コンパイラによって作られるもののような機械語コードだけでなく、インタープリターなどを使用してコンピュータによって実行され得る高級言語コードも含まれる。前記ハードウェア装置は、本発明による処理を実行するために一つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成され得、その反対も同様である。
【００８８】
以上にて本発明が具体的な構成要素などのような特定事項と限定された実施例及び図面によって説明されたが、これは本発明のより全般的な理解の一助とするために提供されたものであるに過ぎず、本発明が前記実施例に限られるものではなく、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、かかる記載から多様な修正及び変形が行われ得る。
【００８９】
従って、本発明の思想は、前記説明された実施例に局限されて定められてはならず、後述する特許請求の範囲だけでなく、本特許請求の範囲と均等または等価的に変形されたものすべては、本発明の思想の範囲に属するといえる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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