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군집기법 및 Eigen 분석을 통한 3D 라인 추출

  • 기술번호 : KST2014041680
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 스테레오 카메라를 이용하는 3차원 직선(line) 추출 기술이 개시된다. 개시된 기술 중 일실시예에 따른 방법은 적어도 하나의 3차원 직선들을 표현하는 노이지(noisy)한 3차원 점 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 3차원 점 데이터에 군집(clustering) 기법을 적용하여, 상기 적어도 하나의 3차원 직선을 추출하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06T 17/00 (2006.01)
CPC G06T 17/20(2013.01) G06T 17/20(2013.01) G06T 17/20(2013.01) G06T 17/20(2013.01)
출원번호/일자 1020100045921 (2010.05.17)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1206459-0000 (2012.11.23)
공개번호/일자 10-2011-0126314 (2011.11.23) 문서열기
공고번호/일자 (20121129) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.05.17)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이석한 미국 경기도 용인시 수지구
2 위엔바타 베트남 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남정길 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)(특허법인(유한)아이시스)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 경기도 수원시 장안구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.05.17 수리 (Accepted) 1-1-2010-0314152-90
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2010.10.06 수리 (Accepted) 1-1-2010-0644053-74
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2010.10.08 수리 (Accepted) 1-1-2010-0650693-60
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.04.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.05.20 수리 (Accepted) 9-1-2011-0045703-03
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.10.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0594472-65
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.12.12 수리 (Accepted) 1-1-2011-0985087-14
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.12.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0985102-12
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.04.26 수리 (Accepted) 4-1-2012-5090770-53
10 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.05.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0266562-51
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2012-5131828-19
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5137236-29
13 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.07.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0530210-20
14 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.07.03 수리 (Accepted) 1-1-2012-0530211-76
15 등록결정서
Decision to grant		 2012.11.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0692091-84
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2017-5028829-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 3차원 포인트 군집을 그룹화하여 복수의 포인트 그룹들을 생성하는 단계; 및(b) 상기 복수의 포인트 그룹들 각각에 대한 적합도를 고려하여 노이즈 포인트 그룹을 제거하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
2 2
제1항에 있어서, (c) 고유 분석을 이용하여, 노이즈 포인트 그룹이 아닌 포인트 그룹들에 대한 그룹화를 수행하는 단계를 더 포함하는 3차원 직선 추출 방법
3 3
제2항에 있어서,(d) 상기 (c) 단계의 수행 결과를 기초로, 3차원 직선 추정을 수행하는 단계를 더 포함하는 3차원 직선 추출 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 (c) 단계는 노이즈 포인트 그룹이 아닌 포인트 그룹들 중에서 동일 방향의 포인트 그룹들을 하나의 포인트 그룹으로 그룹화하는 단계를 포함하고,상기 (d) 단계는 상기 포인트 그룹을 기초로 3차원 직선을 추정하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계에 앞서, 적어도 하나의 2차원 직선 각각에 대응하는 상기 3차원 포인트 군집을 생성하는 단계를 더 포함하는 3차원 직선 추출 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 3차원 포인트 군집을 생성하는 단계는,스테레오 카메라로부터 획득된 좌 이미지 및 우 이미지를 기초로,　상기 적어도 하나의 2차원 직선 각각에 대응되는 3차원 포인트 군집을 생성하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 3차원 포인트 군집을 생성하는 단계는,상기 좌 이미지 및 우 이미지 중 적어도 하나로부터, 상기 적어도 하나의 2차원 직선을 추출하는 단계; 및상기 추출된 2차원 직선을 3차원 상으로 투사하여 상기 3차원 포인트 군집을 생성하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
8 8
제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는,상기 복수의 포인트 그룹들 각각에 대한 고유 벡터의 에너지 컨텐트를 기초로, 상기 노이즈 포인트 그룹을 제거하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
9 9
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는, k-means 군집 기법 또는 Fuzzy k-means 군집 기법을 이용하여 상기 복수의 포인트 그룹들을 생성하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
10 10
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는, 상기 3차원 포인트 군집에 포함되는 3차원 포인트들 각각에 대응되는 메트릭의 합에 비례하는 목적 함수를 사용하는 k-means 군집 기법을 기초로, 상기 복수의 포인트 그룹들을 생성하는 단계를 포함하고,상기 메트릭은 해당 3차원 포인트가 해당 포인트 그룹에 속할 확률과 상기 해당 3차원 포인트와 상기 해당 포인트 그룹의 중심 간의 거리의 곱에 비례하는 3차원 직선 추출 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 거리는 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)인 3차원 직선 추출 방법
12 12
(a) 3차원 포인트 군집을 그룹화하여 복수의 포인트 그룹들을 생성하는 단계; 및(b) 상기 복수의 포인트 그룹들 각각에 대한 적합도를 고려하여 중복된 포인트 그룹을 병합하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
13 13
(a) 적어도 하나의 3차원 직선들을 표현하는 노이지(noisy)한 3차원 점 데이터를 획득하는 단계; 및(b) 상기 획득된 3차원 점 데이터에 군집(clustering) 기법을 적용하여, 상기 적어도 하나의 3차원 직선을 추출하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
14 14
제13항에 있어서, 상기 (b) 단계는,상기 군집 기법을 적용한 결과로 생성된 군집들 각각의 적합도를 평가하여 노이지한 군집을 제거하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
15 15
제13항에 있어서, 상기 (b) 단계는,상기 군집 기법을 적용한 결과로 생성된 군집들 각각의 적합도를 평가하여 중복된 군집을 병합하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
16 16
제13항에 있어서, 상기 (b) 단계는, 상기 군집 기법을 적용한 결과로 생성된 군집들 각각의 적합도를 평가하여 노이지한 군집을 제거하고, 중복된 군집을 병합하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
17 17
제13항에 있어서, 상기 (b) 단계는,k-means 또는 fuzzy k-means 군집기법을 적용하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
18 18
제14항에 있어서, 상기 노이지한 군집을 제거하는 단계는,상기 군집들 각각에 대한 주성분 분석(Principle Component Analysis) 또는 고유치분석 (Eigen value analysis)을 적용하여 적합도를 평가하는 단계; 및 주성분 분석의 결과 비 주성분의 크기 대비 주성분의 크기의 우월성을 측정하여 노이지한 군집을 제거하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
19 19
제16항에 있어서, 상기 중복된 군집을 병합하는 단계는,상기 군집들 각각에 대한 주성분 분석(Principle Component Analysis) 또는 고유치분석 (Eigen value analysis)을 적용하여 적합도를 평가하는 단계; 및상기 노이지한 군집이 아닌 군집들 중에서 동일 방향의 주성분을 갖는 군집들을 하나의 군집으로 병합하는 단계를 포함하는 3차원 직선 추출 방법
20 20
제1항, 제12항, 및 제13항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실현시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 성균관대학교 산학협력단 21세기 프론티어사업-인간기능생활지원지능로봇기술바 조작을 위한 삼차원 물체/환경인식 및 모델링
2 경기도 성균관대학교 산학협력단 국제공동연구 지능형 개인운송 서비스 로봇