자율주행차 센서는 어디까지 인식할 수 있을까.

밤에 안 보이는 차는 카메라에 구분할 수 있을까?예를 들어 운전 중에 ‘제 차 헤드램프가 고장났어요.’또는’ 도로를 스텔스 차량이 주행합니다.

이럴 경우 어떻게 카메라를 인식할 수 있을까요.

자율주행차를 운전 중인 이런 상황이 카메라 기반 인식으로 상당히 어려운 문제인 것 같은데요.

애초에 카메라 영상 자체에 아무런 정보도 없다면 아무리 뛰어난 알고리즘이 있어도 인식할 방법이 없습니다.

그런데 사람의 눈과 달리 카메라의 감도가 좋고 거기에 특정한 정보나 패턴이 있으면 딥러닝 기술은 충분히 사물로 인식할 수 있기 때문에 충분한 데이터가 있으면 커버가 가능할 것으로 보입니다.

하지만 이제 영상조차 아무런 정보도 표시되지 않으면 아직 카메라 기반 인식으로서는 어려운 문제입니다.

지방 국도를 통과하는 살펴보면 낙석 주의라는 경고도 있고, 실제로 낙석을 볼 수 있는 환경도 많습니다.

과연 이런 부분까지 카메라로 읽을 수 있을까요?

영상 속 장비에는 그 기능이 구현되지 않았지만 최근 고객들이 낙석을 구분할 수 있는 기능을 요구하는 경우가 많습니다.

현재 기술로는 카메라가 떨어지는 돌인지는 인식할 수 없지만 내 차 주행에 방해가 되는 장애물 정도는 인식할 수 있는 기능은 구현할 수 있습니다.

그럼 어느 정도 크기까지 인식할 수 있나요?

약 10cm 정도의 장애물까지는 판단할 수 있는 기술이 있습니다!
역광 상황에서는 잘 대처할 수 있을까.

역광 상황에서는 카메라에 어려움이 있습니다.

하지만 카메라가 빛의 반사와 빛의 번짐을 잘 커버하기 위해 전처리하는 기술이 많이 반영돼 있습니다.

역광 상황은 인식에 들어가기 전에 카메라가 좋은 퀄리티의 영상으로 만들어야 하는 기술이 되는데 입력 자체를 잘 만들어 준다면 딥러닝 엔진으로 잘 인식할 수 있을 텐데 입력으로 그걸 커버하지 못하면 그건 카메라 기반 인식이 극복해야 할 부분이라고 생각합니다.