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학습 기반 깊이 정보 추출 방법 및 장치(Depth information extracting method based on machine learning and apparatus thereof)

  • 기술번호 : KST2017005722
  • 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 발명의 실시 예들은, 대상 영상으로부터 깊이 정보를 추출하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 학습 기반 깊이 정보 추출 방법은, 학습 영상 및 상기 학습 영상에 대응하는 다수의 깊이 정보를 이용하여 학습을 수행함으로써 상기 학습 영상에 대응하는 깊이 정보 모델을 생성하는 단계; 및 상기 깊이 정보 모델을 대상 영상에 적용하여 상기 대상 영상에 대한 깊이 정보를 추출하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시 예들에 따르면, 대상 영상으로부터 정확한 깊이 정보를 추출할 수 있다.
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC G06T 7/593(2013.01)G06T 7/593(2013.01)
출원번호/일자 1020150125759 (2015.09.04)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0028749 (2017.03.14) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.08.30)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김혜진 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 팬코리아특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 역삼***빌딩 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2015.09.04 수리 (Accepted) 1-1-2015-0864058-89
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2016.10.13 수리 (Accepted) 1-1-2016-0994010-04
3 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2017.08.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-0843109-52
4 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2017.08.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-0843175-55
5 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2017.09.01 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2017.09.07 수리 (Accepted) 9-1-2017-0031118-48
7 예비심사결과통지서
2017.09.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0682830-12
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.11.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1086432-17
9 면담 결과 기록서
2017.11.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0157695-42
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.11.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1200037-38
11 등록결정서
Decision to grant
2017.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0856442-92
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번호 청구항
1 1
다수의 학습 영상 및 상기 다수의 학습 영상에 대응하고, 서로 다른 방식의 깊이 추출 방법 및 서로 다른 환경에 의해 획득되는 다수의 깊이 정보를 대상물에 따라 선택적으로 이용하여 학습을 수행함으로써 상기 학습 영상과 깊이 정보 간 관계를 나타내는 깊이 정보 모델을 생성하는 단계; 및 상기 깊이 정보 모델을 대상 영상에 적용하여 상기 대상 영상에 대한 깊이 정보를 추출하는 단계를 포함하는 학습 기반 깊이 정보 추출 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 깊이 정보 모델을 생성하는 단계는, 상기 다수의 학습 영상 및 상기 다수의 학습 영상에 대응하는 상기 다수의 깊이 정보를 이용하여 학습을 수행함으로써 적어도 하나의 깊이 정보 서브 모델을 생성하는 단계; 및 생성된 상기 적어도 하나의 깊이 정보 서브 모델들을 이용하여 학습을 수행함으로써 상기 깊이 정보 모델을 생성하는 단계를 포함하는 학습 기반 깊이 정보 추출 방법
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 깊이 정보를 추출하는 단계는, 상기 대상 영상에 대응하는 깊이 정보 모델을 로딩하고, 로딩된 깊이 정보 모델을 상기 대상 영상에 적용하여 상기 대상 영상에 대한 깊이 정보를 추출하는 단계를 포함하는 학습 기반 깊이 정보 추출 방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 다수의 깊이 정보는, 서로 다른 깊이 정보 추출 방식을 통하여 획득되는 학습 기반 깊이 정보 추출 방법
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 다수의 깊이 정보는, 스테레오 방식, 다수 카메라 배열 방식, 구조광 방식, TOF(time of flight) 방식, 라이다 방식, 레이저 방식 및 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 통하여 획득되는 학습 기반 깊이 정보 추출 방법
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 깊이 정보 모델은, 상기 학습 영상과 상기 다수의 깊이 정보 간의 관계를 표현하는 학습 기반 깊이 정보 추출 방법
7 7
다수의 학습 영상 및 상기 다수의 학습 영상에 대응하고, 서로 다른 방식의 깊이 추출 방법 및 서로 다른 환경에 의해 획득되는 다수의 깊이 정보를 대상물에 따라 선택적으로 이용하여 학습을 수행함으로써 상기 다수의 학습 영상과 깊이 정보 간 관계를 나타내는 깊이 정보 모델을 생성하는 깊이 정보 모델 학습부; 및 상기 깊이 정보 모델을 대상 영상에 적용하여 상기 대상 영상에 대한 깊이 정보를 추출하는 깊이 정보 센싱부를 포함하는 학습 기반 깊이 정보 추출 장치
8 8
제 7 항에 있어서, 상기 깊이 정보 모델 학습부는, 상기 다수의 학습 영상 및 상기 다수의 학습 영상에 대응하는 상기 다수의 깊이 정보를 이용하여 학습을 수행함으로써 적어도 하나의 깊이 정보 서브 모델을 생성하고, 생성된 상기 적어도 하나의 깊이 정보 서브 모델들을 이용하여 학습을 수행함으로써 상기 깊이 정보 모델을 생성하는 학습 기반 깊이 정보 추출 장치
9 9
제 7 항에 있어서, 상기 깊이 정보 센싱부는, 상기 대상 영상에 대응하는 깊이 정보 모델을 로딩하고, 로딩된 깊이 정보 모델을 상기 대상 영상에 적용하여 상기 대상 영상에 대한 깊이 정보를 추출하는 학습 기반 깊이 정보 추출 장치
10 10
제 7 항에 있어서, 상기 다수의 깊이 정보를 획득하는 깊이 정보 획득부를 더 포함하는 학습 기반 깊이 정보 추출 장치
11 11
제 7 항에 있어서, 상기 다수의 깊이 정보는, 서로 다른 깊이 정보 추출 방식을 통하여 획득되는 학습 기반 깊이 정보 추출 장치
12 12
제 7 항에 있어서, 상기 다수의 깊이 정보는, 스테레오 방식, 다수 카메라 배열 방식, 구조광 방식, TOF(time of flight) 방식, 라이다 방식, 레이저 방식 및 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 통하여 획득되는 학습 기반 깊이 정보 추출 장치
13 13
제 7 항에 있어서, 상기 깊이 정보 모델은, 상기 학습 영상과 상기 다수의 깊이 정보 간의 관계를 표현하는 학습 기반 깊이 정보 추출 장치
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1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 범부처 GigaKOREA사업 기가급 대용량 양방향 실감 콘텐츠 기술 개발