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변형 가능한 파트 모델을 사용한 보행자 검출 장치 및 방법(Apparatus and Method for Pedestrian Detection using Deformable Part Model)

  • 기술번호 : KST2017018075
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 DPM(Deformable Part Model)을 사용한 여러 논문들은 보행자의 부분(part)을 평균 4개로 사용하였으며, 가장 작게 나눈 부분(part)은 3개이지만, 본 발명은 단순히 2 부분(part)을 사용하여 변형 가능한 파트 모델을 사용한 보행자 검출 장치 및 방법을 제공하기 위한 것으로서, 이미지가 입력되면, 입력되는 이미지의 보행자 학습 데이터를 상반신과 하반신의 두 부분(part)의 이미지로 분할하는 이미지 분할부와, 입력되는 이미지들이 공통적으로 갖는 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 특징을 추출하여 보행자의 이미지를 검출하는 HOG 특징 추출부와, 학습을 통해 상기 HOG 특징 추출부에서 추출된 HOG 특징의 보행자 이미지의 상세한 모양 정보를 상기 이미지 분할부에서 분할된 두 부분(part)의 학습 데이터와 매칭을 수행하는 DPM 매칭부와, 상기 DPM 매칭부에서 수행되는 매칭을 통해 주변 시설들로부터 신체 중 일부가 가린 보행자 영역까지 보행자 이미지를 검출하는 보행자 검출부를 포함하여 구성되는데 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2016.07.06) G06K 9/62 (2016.07.06)
CPC G06K 9/00362(2013.01) G06K 9/00362(2013.01) G06K 9/00362(2013.01)
출원번호/일자 1020160069003 (2016.06.02)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0137273 (2017.12.13) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.06.02)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최광남 대한민국 서울특별시 용산구
2 최혜지 대한민국 경기도 과천시 관문로

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정기택 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
2 오위환 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)
3 나성곤 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로**길 **, *층 (반포동, 새로나빌딩)(스카이특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 서울특별시 동작구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.06.02 수리 (Accepted) 1-1-2016-0535338-75
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.01.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.04.11 수리 (Accepted) 9-1-2017-0012028-47
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2017.04.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0266127-97
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2017.06.14 수리 (Accepted) 1-1-2017-0567789-71
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)
2017.07.14 수리 (Accepted) 1-1-2017-0675879-37
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.07.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0675893-77
8 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2017.11.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0783534-04
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.01.08 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-0021289-38
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.01.08 수리 (Accepted) 1-1-2018-0021265-43
11 등록결정서
Decision to grant
2018.05.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0350223-11
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2018-5125629-51
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
14 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
이미지가 입력되면, 입력되는 이미지의 보행자 학습 데이터를 상반신과 하반신의 두 부분(part)의 이미지로 분할하는 이미지 분할부와,입력되는 이미지들이 공통적으로 갖는 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 특징을 추출하여 보행자의 이미지를 검출하는 HOG 특징 추출부와,학습을 통해 상기 HOG 특징 추출부에서 추출된 HOG 특징의 보행자 이미지의 상세한 모양 정보를 상기 이미지 분할부에서 분할된 두 부분(part)의 학습 데이터와 매칭을 수행하는 DPM 매칭부와,상기 DPM 매칭부에서 수행되는 매칭을 통해 주변 시설들로부터 신체 중 일부가 가린 보행자 영역까지 변형 위치에 따른 변형 정도를 이용하여 보행자 이미지를 검출하는 보행자 검출부를 포함하여 구성되고,상기 DPM 매칭부는 학습된 모델에서 상반신과 하반신으로 분류된 각 부분(part)의 이미지들과 상기 HOG 특징 추출부에서 추출된 HOG 특징과의 상대적인 위치로 정의되는 기준 위치(anchor position)와의 변형 위치(거리)를 기반으로 평균 정밀도(average precision)를 산출하는 이진 분류기를 구성하고,상기 이진 분류기는 다음 수식 를 이용하여 평균 정밀도를 산출하며,이때, 상기 는 학습된 필터들에 의한 점수를 나타내고, 상기 는 부분(part)(x, y)들의 위치 변형에 의한 벌칙을 나타내는 것을 특징으로 하는 변형 가능한 파트 모델을 사용한 보행자 검출 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 HOG 특징 검출부는입력되는 이미지의 보행자 학습 데이터를 통해 이미지에서 각각의 특징을 검출하는 특징 검출부와,상기 학습을 통해 보행자 이미지들이 공통적으로 갖는 특징들을 갖는 함수를 생성하는 특징함수 생성부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 변형 가능한 파트 모델을 사용한 보행자 검출 장치
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7 7
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패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 중앙대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업 스마트폰의 동영상을 이용한 삼차원 주변 환경 인식