UNIFY
우리는 차량 유형과 카메라 구성에 관계없이 모든 차량 환경을 단일 표준 설정으로 통합합니다.
기초 연구에서 실제 현장 적용까지
하나의 환경에서 학습된 모델이 다른 환경에서는 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
01.
다양한 차량 크기
세단이나 SUV마다 실내 공간이 다르기 때문에 감지 대상의 3D 좌표가 모두 다릅니다.
02.
다양한 카메라 종류
어안(Fisheye), NIR, 일반 카메라는 왜곡과 시야각의 차이로 인해 동일한 방식으로 처리할 수 없습니다.
03.
다양한 카메라 설치 위치
A필러와 룸미러의 위치에 따라 동일한 얼굴이 완전히 다른 각도로 촬영됩니다.
세계를 통합하라. 데이터를 표준화하라. 문제를 해결하라.
NORMALIZE
우리는 카메라와 센서의 모든 조합에서 수집된 데이터를 단일 표준화 형식으로 정규화합니다.
SOLVE
우리는 통합된 환경과 표준화된 데이터를 활용하여 단일 카메라 기반의 3D 비전 문제를 해결합니다.
GT Lab이 개발한 두 가지 핵심 기술
아이디어를 현실로 구현하기 위해 연구 환경을 직접 설계했습니다.
통합 차량 내부 공간
통합된 표준 차량 내부 구조를 만들기 위해 다양한 차량의 실내를 측정했습니다.
TV 기반 차량 내부 재현
TV 기반 표준화된 차량 내부 환경을 만들어 모든 차량의 일관된 데이터 수집을 진행했습니다.
동시 다각도 촬영
다수의 카메라와 ToF 센서를 활용하여 모든 각도에서 정확한 3D 데이터를 수집했습니다.
단일 3D 공간 내 모든 센서 통합
센서 캘리브레이션을 통해 모든 데이터를 공유 3D 좌표 시스템 내에서 정렬했습니다.
Performance
9-10°
시선 방향 예측 평균 각도 오차
6-8°
시선 방향 예측 각도 오차 중앙값
<5.96°
머리 회전 각도 오차 중앙값
<1°
다양한 카메라 통합 정렬 보정 오차
핵심 기술 연구는 멈추지 않습니다.
시선 추적 — 더 높은 정밀도로
Gaze V1
단안 3D 시선 추정
9-10°
- - GT Lab 자체 데이터
- - 단일 카메라를 활용한 3D 벡터 추정
- - NIR을 활용한 신뢰할 수 있는 감지
Gaze V2
얼굴 기하학 기반 모델
5-10°
- - 머리 자세에 영향을 받지 않는 얼굴 정규화
- - 눈 가림 및 눈 감김 처리
- - 머리 균형 자세와 시선 통합 아키텍처
Gaze V3
눈 기하학 기반 모델
<1°
- - 시선 대상 없이 시선 방향 추정
- - 3D 눈 모델 적용
- - 캘리브레이션 시 3D 눈 모델 1도 미만의 오차 범위 달성
자세를 넘어 — 3D 신체에 대한 포괄적인 이해
In Progress
탑승자 자세 추정
SAM3D 기반 신체 재구성
차량 내부의 어안 카메라가 탑승자의 3D 신체 메시를 추출합니다.
In Progress
탑승자 자세 추정
모션 리타겟팅 및 재구성
실제 사람의 움직임을 캡처하여 디지털 캐릭터나 로봇에 적용합니다.
In Progress
탑승자 자세 추정
실외 모션 트래킹
실내뿐만 아니라 다양한 조명과 배경 조건의 실외 환경에서도 사람의 움직임을 실시간으로 추적합니다.
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