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크기 변화에 강건한 범주 물체 인식을 위한 모델 학습 및 인식 방법

  • 기술번호 : KST2015123031
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 크기 변화에 강건한 범주 물체 인식을 위한 모델 학습 및 인식 방법에 관한 것으로, 입력받은 영상데이터에서 깊이 이미지를 추출하고, 상기 깊이 이미지를 통해 인식한 거리정보를 적용하여 모델의 크기를 적용한 상태에서 물체의 특징점 쌍을 이용하여 물체를 인식하는 크기 변화에 강건한 범주 물체 인식을 위한 모델 학습 및 인식 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/00624(2013.01) G06K 9/00624(2013.01) G06K 9/00624(2013.01) G06K 9/00624(2013.01) G06K 9/00624(2013.01)
출원번호/일자 1020130011178 (2013.01.31)
출원인 한국과학기술연구원
등록번호/일자 10-1391667-0000 (2014.04.28)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140507) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.01.31)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김동환 대한민국 경기 하남시 대청로 **, *
2 박성기 대한민국 서울 도봉구
3 유주한 대한민국 서울 종로구
4 김문상 대한민국 서울 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 장한특허법인 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, **층 (서초동, 서초지웰타워)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.01.31 수리 (Accepted) 1-1-2013-0094720-22
2 등록결정서
Decision to grant		 2014.01.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0071569-21
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.19 수리 (Accepted) 4-1-2014-5022002-69
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 카메라를 통하여 제 1 영상데이터를 입력받는 단계;(b) 상기 제 1 영상데이터로부터 제 1 RGB 이미지 및 제 1 깊이 이미지(depth image)를 생성하는 단계; (c) 상기 제 1 RGB 이미지로부터, 학습하고자 하는 모델의 제 1 특징점을 추출하는 단계; (d) 상기 제 1 깊이 이미지로부터, 상기 모델과 상기 카메라 사이의 제 1 거리 정보를 추출하는 단계; 및(e) 상기 모델의 실제 크기(real size)와, 상기 모델의 특징점과, 상기 모델과 상기 카메라 사이의 거리 정보를 각각 데이터베이스에 저장하는 단계;를 포함하는, 크기 변화에 강건한 범주 물체 인식을 위한 모델 학습 방법
2 2
제 1 항에 기재된 모델 학습 방법에 따라서 학습한 시스템을 이용하여, 크기 변화에 강건한 범주 물체 인식을 위한 모델 인식 방법에 있어서, (f) 카메라를 통하여 제 2 영상데이터를 입력받는 단계; (g) 상기 제 2 영상데이터로부터 제 2 RGB 이미지 및 제 2 깊이 이미지를 생성하는 단계; (h) 상기 제 2 깊이 이미지로부터, 깊이 정보에 기초하여 제 2 영상데이터를 k개의 영역으로 분할(segmentation)하는 단계; (i) 상기 분할된 각 영역에 대해서 병합 작업(merge operation)과 모폴로지 작업(morphology operation)을 수행하는 단계; (j) 상기 제 2 RGB 이미지와 상기 병합 작업과 상기 모폴로지 작업이 완료된 영역으로부터, 인식하고자 하는 모델의 제 2 특징점을 추출하는 단계; (k) 상기 분할된 영역의 제 2 거리 정보에 기초하여, 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 모델을 변환하는 단계; (l) 상기 제 2 특징점과, 상기 변환된 모델의 제 1 특징점을 정합하여 모델을 인식하는 단계;를 포함하는, 크기 변화에 강건한 범주 물체 인식을 위한 모델 인식 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 병합 작업은, 상기 깊이 정보가 없는 영역에 대해서, 상기 k개로 분할된 영역에 각각 추가시켜 주는 단계인, 크기 변화에 강건한 범주 물체 인식을 위한 모델 인식 방법
4 4
제 2 항에 있어서, 상기 모폴로지 작업은, 상기 분할된 영역들 사이의 경계선을 소정의 인접한 영역으로 확장시키는 단계인, 크기 변화에 강건한 범주 물체 인식을 위한 모델 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 한국과학기술연구원 지식경제 기술혁신사업 로봇 실내주행용 강인한 물제 인식 기술