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위험 이미지를 사용한 감시 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2015182248
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 위험 이미지를 사용한 감시 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템을 개시한다. 위험 이미지를 사용한 감시 시스템은 위험 요소라고 판단되는 물건이 포함된 위험 이미지의 특징 정보를 추출하는 위험 특징 정보 추출부; 상기 특징 정보를 이용하여 다차원 색인 구조를 구축하는 다차원 색인 구축부; 상기 위험 이미지를 저장하는 이미지 데이터베이스; 및, 상기 위험 이미지와 상기 특징을 참조하여 상기 감시 카메라에서 취득한 영상의 위험도 등급을 판단하는 위험도 판단 관리부를 포함한다. 위험도, 다차원 색인, 감시 카메라, 푸리에 변환, 방사선.
Int. CL H04N 7/18 (2006.01)
CPC H04N 7/18(2013.01) H04N 7/18(2013.01) H04N 7/18(2013.01) H04N 7/18(2013.01)
출원번호/일자 1020080073691 (2008.07.28)
출원인 중앙대학교 산학협력단, (주)트루엔
등록번호/일자 10-0968025-0000 (2010.06.28)
공개번호/일자 10-2010-0012348 (2010.02.08) 문서열기
공고번호/일자 (20100707) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.07.28)
심사청구항수 21

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구
2 (주)트루엔 대한민국 서울특별시 구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박호현 대한민국 경기도 용인시 수지구
2 장성하 대한민국 서울시 관악구
3 박광순 대한민국 서울시 강동구
4 안재천 대한민국 서울시 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울 동작구
2 (주)트루엔 대한민국 서울특별시 구
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		 2008.07.28 수리 (Accepted) 1-1-2008-0543497-82
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2009.03.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2009.04.16 수리 (Accepted) 9-1-2009-0025260-51
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2009.12.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0524501-79
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2010.02.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0103275-14
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2010.02.17 수리 (Accepted) 1-1-2010-0103283-79
7 등록결정서
Decision to grant		 2010.06.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0255441-19
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148879-89
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148883-62
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.03 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000494-54
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.10.20 수리 (Accepted) 4-1-2014-5123944-33
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.12.07 수리 (Accepted) 4-1-2015-5163894-10
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.12.07 수리 (Accepted) 4-1-2015-0068375-35
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2018-5125629-51
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.01 수리 (Accepted) 4-1-2019-5153932-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
위험 요소라고 판단되는 물건이 포함된 위험 이미지의 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부; 상기 특징 정보를 이용하여 다차원 색인 구조를 구축하는 다차원 색인 구축부; 상기 위험 이미지를 저장하는 이미지 데이터베이스; 및, 상기 위험 이미지와 상기 특징을 참조하여 감시 카메라에서 취득한 영상의 위험도 등급을 판단하는 위험도 판단 관리부 를 포함하고, 상기 다차원 색인 구축부는 상기 다차원 색인 구조 구축에 사용하는 푸리에 변환 계수의 크기 정보를 주파수 영역의 데이터가 저주파 영역에 집중되는 특성을 사용하여 축소하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 다차원 색인 구축부는 푸리에 변환 계수의 크기 정보를 사용하여 상기 위험 이미지에 회전 불변 특성과 플립 특성을 부여하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 다차원 색인 구축부는 푸리에 변환 계수 크기 정보의 n/2 데이터 중 앞쪽부터 소수의 데이터를 사용하여 푸리에 변환 계수의 크기 정보를 축소하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 다차원 색인 구축부는 푸리에 변환 계수의 크기 정보에서 15차원을 사용하여 다차원 색인 구조를 구축하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 위험 이미지는 사람에게 해를 입히는 무기가 될 수 있는 도구가 포함된 이미지인 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
6 6
제1항에 있어서, 상기 위험 이미지는 착용자의 신분을 감추기 위한 복면이나 가면과 같은 의상이 포함된 이미지인 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
7 7
제1항에 있어서, 상기 이미지 데이터베이스는 상기 다차원 색인 구조, 상기 위험 이미지 및 상기 특징 정보를 저장하고 상기 특징 정보를 이용하여 군집화 작업을 시행하며 각 군집의 대표자를 선택하여 저장하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
8 8
제1항에 있어서, 상기 위험 특징 정보 추출부는 상기 위험 이미지에 포함된 위험 객체의 무게 중심을 계산하고, 상기 무게 중심에서 상기 위험 객체의 외각선까지 형성된 방사선(ray)을 사용하여 특징 정보를 추출하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
9 9
제8항에 있어서, 상기 특징 정보 추출부가 추출하는 특징 정보는, 상기 위험 객체에 형성된 각각의 방사선이 가지는 영역 화소량; 상기 위험 객체에 형성된 각각의 방사선의 영역 화소와 배경 화소 사이의 변화량; 및, 상기 위험 객체에 형성된 각각의 방사선의 길이 중 적어도 하나가 포함되는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
10 10
제1항에 있어서, 상기 위험도 판단 관리부는, 상기 감시 카메라로부터 전송된 영상의 움직임을 이용하여 선택적으로 영상을 취득하고 상기 취득한 영상으로부터 정지 영상을 표본화하며 상기 영상에 포함된 객체의 무게 중심을 계산하고, 상기 무게 중심에서 상기 객체의 외각선까지 형성된 방사선을 사용하여 상기 감시 카메라에서 취득한 영상의 특징을 추출하는 특징 추출부; 상기 특징 추출부에서 추출된 상기 특징을 다차원 색인 구조에 사용하여 상기 이미지 데이터베이스로부터 상기 위험 이미지의 집합인 과도 집합을 검색하는 다차원 색인 검색부; 상기 과도 집합에 n/2 크기의 푸리에 변환 계수 크기 정보를 이용하여 상기 추출된 위험 이미지와 상기 특징 추출부에서 표본화된 정지 영상의 실제 유사도를 계산하는 유사도 검색부; 상기 계산된 유사도를 군집 영역별로 비교한 후 상기 군집 중에서 유사도가 가장 높은 군집을 검색하고 상기 유사도가 가장 높은 군집의 대표 위험 이미지와 상기 특징 추출부에서 표본화된 정지 영상의 유사도를 계산하는 군집 영역 비교부; 및 상기 계산된 유사도를 이용하여 위험도를 판단하는 위험도 판단부 를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 시스템
11 11
위험 요소라고 판단되는 물건이 포함된 위험 이미지의 특징 정보를 추출하는 단계; 상기 특징 정보를 이용하여 다차원 색인 구조를 구축하는 단계; 상기 위험 이미지를 저장하는 단계; 및, 상기 위험 이미지와 상기 특징을 참조하여 감시 카메라에서 취득한 영상의 위험도 등급을 판단하는 단계 를 포함하고, 상기 다차원 색인 구조를 구축하는 단계는 상기 다차원 색인 구조 구축에 사용하는 푸리에 변환 계수의 크기 정보를 주파수 영역의 데이터가 저주파 영역에 집중되는 특성을 사용하여 축소하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 다차원 색인 구조를 구축하는 단계는 푸리에 변환 계수의 크기 정보를 사용하여 상기 위험 이미지에 회전 불변 특성과 플립 특성을 부여하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
13 13
제11항에 있어서, 상기 다차원 색인 구조를 구축하는 단계는 푸리에 변환 계수 크기 정보의 n/2 데이터 중 앞 쪽부터 소수의 데이터를 사용하여 푸리에 변환 계수의 크기 정보를 축소하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
14 14
제11항에 있어서, 상기 다차원 색인 구조를 구축하는 단계는 푸리에 변환 계수의 크기 정보에서 15차원을 사용하여 다차원 색인 구조를 구축하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
15 15
제11항에 있어서, 상기 위험 이미지는 사람에게 해를 입히는 무기가 될 수 있는 도구가 포함된 이미지인 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
16 16
제11항에 있어서, 상기 위험 이미지는 착용자의 신분을 감추기 위한 복면이나 가면과 같은 의상이 포함된 이미지인 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
17 17
제11항에 있어서, 상기 위험 이미지를 저장하는 단계는 상기 다차원 색인 구조, 상기 위험 이미지 및 상기 특징 정보를 저장하고 상기 특징 정보를 이용하여 군집화 작업을 시행하며 각 군집의 대표자를 선택하여 저장하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
18 18
제11항에 있어서, 상기 특징 정보 추출부는 상기 위험 이미지에 포함된 위험 객체의 무게 중심을 계산하고, 상기 무게 중심에서 상기 위험 객체의 외각선까지 형성된 방사선(ray)을 사용하여 특징 정보를 추출하는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
19 19
제18항에 있어서, 상기 특징 정보 추출부가 추출하는 특징 정보는, 상기 위험 객체에 형성된 각각의 방사선이 가지는 영역 화소량; 상기 위험 객체에 형성된 각각의 방사선의 영역 화소와 배경 화소 사이의 변화량; 및, 상기 위험 객체에 형성된 각각의 방사선의 길이 중 적어도 하나가 포함되는 것 을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
20 20
제11항에 있어서, 상기 위험도 등급을 판단하는 단계는, 상기 감시 카메라로부터 전송된 영상의 움직임을 이용하여 선택적으로 영상을 취득하는 단계; 상기 취득한 영상으로부터 정지 영상을 표본화하는 단계; 상기 영상에 포함된 객체의 무게 중심을 계산하는 단계; 상기 무게 중심에서 상기 객체의 외각선까지 형성된 방사선을 사용하여 상기 감시 카메라에서 취득한 영상의 특징을 추출하는 단계; 상기 영상의 특징을 추출하는 단계에서 추출된 상기 특징을 다차원 색인 구조에 사용하여 상기 이미지 데이터베이스로부터 상기 위험 이미지의 집합인 과도 집합을 검색하는 단계; 상기 과도 집합에 n/2 크기의 푸리에 변환 계수 크기 정보를 이용하여 상기 추출된 위험 이미지와 상기 표본화하는 단계에서 표본화된 정지 영상의 실제 유사도를 계산하는 단계; 상기 계산된 유사도를 군집 영역별로 비교한 후 상기 군집 중에서 유사도가 가장 높은 군집을 검색하고 상기 유사도가 가장 높은 군집의 대표 위험 이미지와 상기 표본화하는 단계에서 표본화된 정지 영상의 유사도를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 유사도를 이용하여 위험도를 판단하는 단계 를 포함하는 것을 특징으로 하는 위험 이미지를 사용한 감시 방법
21 21
제11항 내지 제20항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 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 중소기업청 중앙대학교 산학협력단 2008 산학연 공동기술개발 컨소시엄 사업 감시 시스템 네트워크를 이용한 객체의 이동 경로 추적