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오브젝트 인식 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015090026
  • 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 영상의 화소 정보와 거리 정보를 이용하여 영상 내의 각 오브젝트를 인식하는 오브젝트 인식 장치를 제안한다. 특히, 본 발명은 오브젝트들이 포함된 영상 프레임으로부터 특징점들을 추출하는 특징점 추출부; 추출된 특징점들을 상기 영상 프레임에서 얻은 각 화소의 깊이값에 따라 클러스터링하는 특징점 클러스터링부; 및 클러스터링된 특징점들을 기초로 상기 영상 프레임에 포함된 각 오브젝트를 인식하는 오브젝트 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 장치를 제안한다. 본 발명은 영상 내에 여러 오브젝트가 있을 경우 각 오브젝트의 인식 성능을 기존보다 더욱 향상시킬 수 있다.
Int. CL G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/6202(2013.01) G06K 9/6202(2013.01)
출원번호/일자 1020120013263 (2012.02.09)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2013-0091918 (2013.08.20) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이강우 대한민국 대전 유성구
2 김현 대한민국 대전 유성구
3 김형선 대한민국 대전 서구
4 손주찬 대한민국 대전 대덕구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태평양 대한민국 서울특별시 중구 청계천로 **, *층(다동, 예금보험공사빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2012.02.09 수리 (Accepted) 1-1-2012-0106070-45
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2013.09.03 수리 (Accepted) 1-1-2013-0805828-32
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
오브젝트들이 포함된 영상 프레임으로부터 특징점들을 추출하는 특징점 추출부;추출된 특징점들을 상기 영상 프레임에서 얻은 각 화소의 깊이값에 따라 클러스터링하는 특징점 클러스터링부; 및클러스터링된 특징점들을 기초로 상기 영상 프레임에 포함된 각 오브젝트를 인식하는 오브젝트 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 특징점 클러스터링부는 K-평균 군집화 알고리즘(K-mean clustering algorithm)을 이용하여 상기 영상 프레임으로부터 구분된 평면 프레임마다 하나의 오브젝트만 위치되게 상기 추출된 특징점들을 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 장치
3 3
제 1 항에 있어서,상기 특징점 클러스터링부는,상기 깊이값의 범위를 기준으로 상기 영상 프레임을 평면 프레임들로 구분하는 깊이값 기반 프레임 구분부; 및각 평면 프레임과 관련된 상기 깊이값의 범위를 기초로 상기 추출된 특징점들 중에서 동일 평면 프레임에 위치되는 특징점들끼리 클러스터링하는 깊이값 기반 클러스터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 특징점 클러스터링부는,상기 영상 프레임에 포함된 오브젝트의 개수를 기준으로 상기 영상 프레임을 평면 프레임들로 구분하는 오브젝트 기반 프레임 구분부; 및하나의 평면 프레임과 관련된 상기 깊이값의 범위를 기초로 상기 추출된 특징점들 중에서 동일 평면 프레임에 위치되는 특징점들끼리 클러스터링하는 오브젝트 기반 클러스터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 장치
5 5
제 1 항에 있어서,상기 영상 프레임으로 화소의 색상값과 화소의 거리값이 모두 포함된 영상 프레임을 획득하는 영상 프레임 획득부를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 장치
6 6
제 5 항에 있어서,상기 특징점 추출부는 SIFT(Scalar Invariant Feature Transform) 알고리즘 또는 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 이용하여 상기 화소의 색상값을 기초로 상기 특징점들을 추출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 장치
7 7
제 1 항에 있어서,상기 오브젝트 인식부는,상기 클러스터링된 특징점들에 의한 특징점 집단들 중에서 하나의 특징점 집단을 선택하는 특징점 집단 선택부;선택된 특징점 집단에 포함된 각 특징점들과 상기 영상 프레임으로부터 구분된 각 평면 프레임 간에 특징점 매칭을 수행하는 특징점 매칭부; 및상기 특징점 매칭을 통해 각 평면 프레임으로부터 하나의 오브젝트를 인식하는 특징점 매칭 기반 인식부를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 장치
8 8
오브젝트들이 포함된 영상 프레임으로부터 특징점들을 추출하는 특징점 추출 단계;추출된 특징점들을 상기 영상 프레임에서 얻은 각 화소의 깊이값에 따라 클러스터링하는 특징점 클러스터링 단계; 및클러스터링된 특징점들을 기초로 상기 영상 프레임에 포함된 각 오브젝트를 인식하는 오브젝트 인식 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 방법
9 9
제 8 항에 있어서,상기 특징점 클러스터링 단계는 K-평균 군집화 알고리즘(K-mean clustering algorithm)을 이용하여 상기 영상 프레임으로부터 구분된 평면 프레임마다 하나의 오브젝트만 위치되게 상기 추출된 특징점들을 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 방법
10 10
제 8 항에 있어서,상기 영상 프레임으로 화소의 색상값과 화소의 거리값이 모두 포함된 영상 프레임을 획득하는 영상 프레임 획득 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 방법
11 11
제 10 항에 있어서,상기 특징점 추출 단계는 SIFT(Scalar Invariant Feature Transform) 알고리즘 또는 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 이용하여 상기 화소의 색상값을 기초로 상기 특징점들을 추출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 방법
12 12
제 8 항에 있어서,상기 오브젝트 인식 단계는,상기 클러스터링된 특징점들에 의한 특징점 집단들 중에서 하나의 특징점 집단을 선택하는 특징점 집단 선택 단계;선택된 특징점 집단에 포함된 각 특징점들과 상기 영상 프레임으로부터 구분된 각 평면 프레임 간에 특징점 매칭을 수행하는 특징점 매칭 단계; 및상기 특징점 매칭을 통해 각 평면 프레임으로부터 하나의 오브젝트를 인식하는 특징점 매칭 기반 인식 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 JP25164832 JP 일본 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 JP2013164832 JP 일본 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.