요약본 발명은 3D 객체감지 성능향상 시스템에 관한 것이며, Camera+LiDAR 기반의 포인트 클라우드 증강기법을 통한 3D 객체감지 성능향상 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 카메라 이미지를 입력받아 깊이 지도(Depth Map)를 생성하고 이를 기반으로 Pseudo-LiDAR를 생성하며, 생성된 Pseudo-LiDAR의 intensity를 로그 스케일로 재구성하는 Pseudo-LiDAR 생성부(100), 생성된 Pseudo-LiDAR와 LiDAR 데이터를 융합하여 증강된 포인트 클라우드를 생성하며, LiDAR의 한계를 보완하고 데이터 밀도를 높이는 포인트 클라우드 증강부(200), 증강된 포인트 클라우드를 학습된 PV-RCNN 딥러닝 모델에 입력하여 3D 객체 감지를 수행하는 3D 객체 감지부(300), 3D 객체 감지 결과를 시각화하거나 외부 시스템에 제공하는 결과 출력부(400)를 포함하여 LiDAR와 Pseudo-LiDAR 데이터를 융합하여 3D 객체 감지 성능을 향상시키고, 딥러닝 모델(PV-RCNN)을 통해 효율적이고 신뢰성 있는 객체 감지를 가능하게 한다.
