다시 도 11 을 참조 하 면 , 1130 단계 에서 , 차량 ( 100 ) 또는 센싱 장치 ( 200 ) 는 3 차원 공간 에 대한 시간 별 공간 정보 에 대해 신경망 기반 의 객체 분류 모델 을 이용 하 여 식별 된 적어도 하나 의 객체 의 객체 정보 를 획득 할 수 있 다 . 차량 ( 100 ) 또는 센싱 장치 ( 200 ) 는 신경망 기반 의 객체 분류 모델 에 3 차원 공간 에 대한 시간 별 공간 정보 를 입력 하 여 , 적어도 하나 의 객체 를 식별 하 고 , 식별 된 객체 의 객체 정보 를 획득 할 수 있 다 . 신경망 기반 의 객체 분류 모델 은 각 객체 에 대해 데이터베이스 화 된 학습 용 영상 을 이용 하 여 학습 된 것 일 수 있 다 . 신경망 기반 의 객체 분류 모델 은 감지 된 모든 대상 에 대응 되 는 포인트 클라우드 데이터 에 대해 , 거리 정보 , 형상 정보 , 분포 정보 중 적어도 하나 에 기초 하 여 식별 되 는 각 객체 의 객체 정보 를 추정 할 수 있 다 . 차량 ( 100 ) 또는 센싱 장치 ( 200 ) 는 신경망 기반 의 객체 분류 모델 을 통해 자동차 , 경차 , 이륜 자동차 , 보행자 등 과 같 은 움직일 수 있 는 관심 객체 만 을 식별 하 여 , 관심 객체 에 대해서 만 객체 정보 를 추정 할 수 도 있 다 . 1130 단계 는 1110 단계 및 1120 단계 와 병렬 적 으로 처리 될 수 있 다 .