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칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정시스템에서의 움직임 추정 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015086415
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 본 발명은 칼만 필터를 이용하여 임의의 움직임을 갖는 카메라의 위치와 회전을 추적하는 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 기술에 관한 것으로, 초기 카메라의 시작 위치를 획득한 후 카메라를 통해 입력되는 영상 열로부터 매 프레임별 특징점(feature)들을 추출하고, 추출되는 특징점들과 현재의 상태 벡터를 비교하여 추가될 특징점 후보를 선정한 후 이를 구조체로 저장하며, 상태 벡터에 삽입될 특징점이 존재하고 삽입에 대한 기결정된 삽입 조건을 만족하면 상태 벡터를 갱신하고, 삽입될 특징점 후보 구조체를 갱신하며, 최종적으로 칼만 필터를 적용하여 실시간으로 카메라의 움직임을 추정하는 것을 특징으로 한다. 이렇게 획득된 칼만 필터의 상태 벡터는 다음 프레임에서 획득된 특징점들과 다시 비교하여 위의 과정을 되풀이하게 된다. 본 발명은, 칼만 필터를 이용하여 카메라의 움직임을 실시간으로 추정하여야 하는 실시간 CG(Computer Graphics)/실사 합성 시스템이나 실시간 구조 복원 시스템 등에 적용될 수 있다. 칼만 필터, 특징점, 카메라 움직임 추정
Int. CL H04N 5/225 (2014.01) G06T 7/20 (2014.01)
CPC G06T 7/70(2013.01) G06T 7/70(2013.01) G06T 7/70(2013.01) G06T 7/70(2013.01)
출원번호/일자 1020070133674 (2007.12.18)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-0915525-0000 (2009.08.28)
공개번호/일자 10-2009-0066064 (2009.06.23) 문서열기
공고번호/일자 (20090904) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.12.18)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김혜미 대한민국 대전 서구
2 김재헌 대한민국 대전 서구
3 유정재 대한민국 경기 성남시 분당구
4 최병태 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 장성구 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)(제일특허법인(유))
2 김원준 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)(제일특허법인(유))

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2007.12.18 수리 (Accepted) 1-1-2007-0911909-44
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2008.06.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2008.07.15 수리 (Accepted) 9-1-2008-0045570-23
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2009.03.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0109338-54
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2009.05.12 수리 (Accepted) 1-1-2009-0283565-02
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2009.05.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0283564-56
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
8 등록결정서
Decision to grant
2009.08.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0353706-65
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
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번호 청구항
1 1
삭제
2 2
(a) 카메라의 시작 위치를 획득하는 과정과, (b) 상기 카메라를 통해 입력되는 영상 열로부터 매 프레임별 특징점들을 추출하는 과정과, (c) 상기 추출되는 특징점들과 현재의 상태 벡터를 비교하여 추가될 특징점 후보를 선정한 후 특징점 후보 구조체로서 저장하는 과정과, (d) 상기 추출된 매 프레임별 특징점들에 대응하는 상태 벡터를 추가하여 상기 현재의 상태 벡터를 갱신하고, 추가될 특징점 후보 구조체를 갱신하는 과정과, (e) 칼만 필터를 적용하여 상기 카메라의 움직임을 추정하는 과정 을 포함하되, 상기 (c) 과정은, 현재 프레임에서 추출된 특징점들이 신규 특징점인지의 여부를 판별하는 과정과, 현재 프레임에서 추출된 특징점들이 신규 특징점으로 판명되면 상기 신규 특징점이, 추가될 특징점 후보 구조체로 저장이 되어 있는지를 판별하는 과정과, 저장되지 않은 신규 특징점이 존재하는 경우에 신규 특징점을 추가될 특징점 후보 구조체로 저장하는 과정 을 포함하는 칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 추가될 특징점 후보 구조체는, 하나의 특징점에 대하여 특징점이 처음 나타난 프레임과 그 시점의 카메라 위치와 회전, 특징점의 인덱스, 특징점의 영상 좌표를 각각 저장하는 것을 특징으로 하는 칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 추가될 특징점 후보 구조체는, 상기 (d) 과정의 구조체 갱신 정보에 따라 갱신되는 것을 특징으로 하는 칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 (d) 과정은, 상기 (c) 과정에서 획득된 정보로부터 상기 현재의 상태 벡터에 추가될 특징점이 있는지를 판단하는 과정과, 상기 현재의 상태 벡터에 추가될 특징점이 있으면 상기 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서 기설정된 신규 특징점의 상태 벡터 추가 조건을 만족하는지를 판단하는 과정과, 상기 상태 벡터 추가 조건을 만족하면 상기 현재의 상태 벡터를 갱신하는 과정 을 포함하는 칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 방법
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제 5 항에 있어서, 상기 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서 기설정된 새로운 특징점의 상태 벡터 추가 조건은, 바로 이전 프레임과, 특징점이 처음 나타난 프레임 간의 간격이 일정 프레임 이상인 경우인 것을 특징으로 하는 칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 방법
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제 5 항에 있어서, 상기 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서 기설정된 새로운 특징점의 상태 벡터 추가 조건은, 바로 이전 프레임과, 특징점이 처음 나타난 프레임에서 각각의 카메라 위치가 일정 거리 이상인 경우인 것을 특징으로 하는 칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 방법
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삭제
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카메라를 통해 촬영되어 입력되는 영상의 영상 열로부터 매 프레임별 특징점들을 추출하는 특징점 추출 수단과, 상기 특징점 추출 수단을 통해 추출되는 특징점들과 현재의 상태 벡터를 비교하여 신규 추가될 특징점 후보를 선정하며, 선정되는 특징점 후보를 구조체로 저장하는 특징점 후보 선정 및 저장 수단과, 임의 조건을 만족하는 경우에 상태 벡터를 갱신하는 상태 벡터 갱신 수단과, 상기 상태 벡터 갱신 수단을 통해 갱신되는 상태 벡터에 대해 칼만 필터를 적용하여 실시간으로 카메라의 움직임을 추정하는 움직임 추정 수단 을 포함하되, 상기 임의 조건은, 상기 상태 벡터에 신규 추가될 특징점이 존재하고, 기설정된 추가 조건을 만족하는 경우인 것을 특징으로 하는 칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 장치
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제 10 항에 있어서, 상기 기설정된 추가 조건은, 바로 이전 프레임과, 특징점이 처음 나타난 프레임 간의 간격이 일정 프레임 이상인 경우인 것을 특징으로 하는 칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 장치
12 12
제 10 항에 있어서, 상기 기설정된 추가 조건은, 바로 이전 프레임과, 특징점이 처음 나타난 프레임에서 각각의 카메라 위치가 일정 거리 이상인 경우인 것을 특징으로 하는 칼만 필터를 이용한 실시간 카메라 움직임 추정 시스템에서의 움직임 추정 장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 정보통신부 및 정보통신연구진흥원 한국전자통신연구원 IT성장동력기술개발 디지털 크리쳐 제작 S/W 개발