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가우시안 혼합 모델(GMM) 기반 영상 데이터 처리 방법으로서,
영상 데이터를 수집하는 단계;
각 모델의 표준편차, 분산, 평균, 가중치에 대해 초기화를 수행하는 단계;
입력 영상을 목적에 맞는 색공간으로 변환하는 단계;
상기 변환된 색공간에 기반하여 영상 데이터를 처리하는 단계를 포함하는 영상 데이터 처리 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 영상 데이터를 처리하는 단계는,
입력 영상의 영상 채널별로 가중치를 설정하여 채널반영 거리값(Dist)를 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법
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3
청구항 2에 있어서, 상기 영상 데이터를 처리하는 단계는,
상기 산출된 채널반영 거리값에 기반하여 픽셀을 배경 또는 물체로 분류하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법
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4
청구항 3에 있어서, 상기 영상 데이터를 처리하는 단계는,
복수의 모델을 분산이 작은 순서로 배열하는 단계;
상기 채널반영 거리값을 사전설정된 경계값(S)과 대조하는 단계;
상기 대조 결과에 따라, 픽셀을 배경 또는 움직이는 물체로 분류하는 단계를 포함하는 데이터 처리 방법
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5
청구항 4에 있어서, 상기 영상 데이터를 처리하는 단계는,
상기 대조 결과에 따라, 사전 설정된 조건을 만족하는 모델의 평균, 분산, 표준편차, 가중치를 수정하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 방법
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6
청구항 5에 있어서, 상기 수정하는 단계는,
모델의 표준편차가 사전설정된 값(D) 이상인 범위 내에서 수행되는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 방법
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7
청구항 6에 있어서,
상기 수정된 가중치는 정규화를 거쳐 각 모델의 가중치 합이 1이 되도록 하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 방법
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8
청구항 4에 있어서, 상기 분류하는 단계는,
상기 채널반영 거리값이 상기 경계값(S)보다 작을 경우, 상기 모델의 가중치의 합이 사전설정된 값보다 크면 픽셀을 배경으로 분류하고, 상기 모델의 가중치의 합이 사전설정된 값보다 크지 않으면 픽셀을 물체로 분류하며,
상기 채널반영 거리값이 상기 경계값(S)보다 크거나 같을 경우, 다음 순서의 모델에 대해 채널반영 거리값을 산출하며,
상기 채널반영 거리값이 산출된 모델이 마지막 순서라고 판단되면, 픽셀을 물체로 분류하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 방법
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9
청구항 4에 있어서, 상기 대조하는 단계는,
각 모델의 픽셀 변화량에 따라 다른 경계값(S)을 적용하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 방법
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10
청구항 9에 있어서,
상기 경계값(S)은 픽셀의 변화가 작을 경우에는 작은 값을, 픽셀의 변화가 클 경우에는 큰 값을 적용하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 방법
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11
청구항 1 내지 10 중 어느 한 항에 있어서,
상기 표준편차, 분산 평균, 가중치를 포함한 데이터를 주 메모리에서 범용 GPU의 메모리로 복사하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 방법
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12
청구항 11에 있어서,
상기 처리 완료된 데이터를 상기 범용 GPU의 메모리에서 상기 주 메모리로 복사하는 단계를 더 포함하는 데이터 처리 방법
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13
청구항 1 내지 10 중 어느 한 항에 있어서,
상기 처리된 영상 데이터의 노이즈를 제거하기 위해 후처리하는 단계를 더 포함하는 영상 데이터 처리 방법
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14
청구항 13에 있어서, 상기 후처리하는 단계는,
모폴로지 기법을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 처리 방법
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15
물체 검출 시스템으로서,
입력된 영상의 색공간을 영상 채널별 가중치가 부여되는 목적 색공간으로 변환하는 색공간 변환부;
상기 가중치에 기반하여 입력 영상의 데이터를 처리하는 데이터 처리부;
상기 처리된 영상에서 노이즈를 제거하여 움직이는 물체를 부각시키는 후처리부를 포함하는 물체 검출 시스템
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16
청구항 15에 있어서,
상기 후처리부는 모폴로지 기법을 사용하는 것을 특징으로 하는 물체 검출 시스템
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17
청구항 15에 있어서,
상기 데이터 처리부는 범용 GPU를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체 검출 시스템
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18
청구항 17에 있어서,
상기 GPU는 상기 데이터 처리부의 외부에서 접속되는 것을 특징으로 하는 고해상도 물체 검출 시스템
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