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전달 학습을 통한 운전자의 시선 응시영역 추정 방법

  • 기술번호 : KST2019008487
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 운전자의 시선 응시영역 추정 방법에 관한 것으로서, 본 발명은 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 환경에서의 운전자의 편의 및 상태 분석을 위해, 시뮬레이션 환경으로부터 실측값(ground truth)을 추출하고, 영상으로부터 특징을 추출한 후, 사전훈련 모델(pre-trained model)에 대해 지식 전달 기법을 활용하여 추출된 특징과 응시 영역을 학습할 수 있는 운전자의 시선 응시영역 추정 방법을 제공한다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00845(2013.01) G06K 9/00845(2013.01) G06K 9/00845(2013.01)
출원번호/일자 1020170162479 (2017.11.30)
출원인 재단법인대구경북과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0063582 (2019.06.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.08.10)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대한민국 대구 달성군 현

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이만 라만샤 타입나피스 인도네시아 대구광역시 달성군 현풍
2 최민국 대한민국 대구광역시 달성군 현풍
3 권순 대한민국 대구광역시 달서구
4 정우영 대한민국 대구광역시 달서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김태헌 대한민국 서울시 서초구 강남대로 *** 신덕빌딩 *층(나우특허법률사무소)

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
2017.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-1195326-10
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.12.18 수리 (Accepted) 4-1-2018-5260250-39
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.18 수리 (Accepted) 4-1-2020-5134633-04
4 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2020.07.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-0711109-38
5 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2020.08.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0837422-35
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
시뮬레이터에서 피험자의 시선응시 영상별 시선응시 영역정보에 대한 실측값을 추출하여 데이터베이스를 구축하는 단계;훈련 CNN에서 상기 데이터베이스를 참조하고 상기 훈련 CNN의 동작을 위한 파라미터들을 포함하는 사전훈련 모델을 적용해 운전자에 대한 입력 영상으로부터 제1특징 정보를 추출하는 단계; 및SVM 분류기에서 상기 훈련 CNN에 의한 제1특징 정보와 함께, 시선응시 영상별 시선 위치에 대한 정보를 추정하는 시선위치 CNN을 통해 이미 획득한 제2특징 정보를 더 이용하여 시선 응시 영역을 추정하는 단계를 포함하는 운전자의 시선 응시영역 추정 방법
2 2
제1항에 있어서,추정된 상기 시선 응시 영역을 포함하는 학습 데이터를 상기 데이터베이스에 축적하도록 업데이트하는 단계를 더 포함하는 운전자의 시선 응시영역 추정 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 시선 응시 영역을 추정하는 단계에서,영상처리유닛에서 상기 제1특징 정보로부터 헤드 자세와 눈 위치에 대한 정보로부터 추정한 응시 정보를 더 이용하여 상기 SVM 분류기에서 시선 응시 영역을 추정하는 운전자의 시선 응시영역 추정 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 시선 응시 영역을 추정하는 단계에서,미리 결정된, 차량 앞유리의 상부 좌영역, 상부 우영역, 하부 좌영역, 하부 우영역, 또는 차량 앞유리 상단측 후방 미러 부근 영역, 좌우 사이드 미러 부근 영역, 운전대 앞의 계기판 주위 영역, 대시보드 중앙의 콘트롤 패널 주위 영역, 기어 스틱 주위 영역 중 하나 이상의 영역을 추정하는 운전자의 시선 응시영역 추정 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 시뮬레이터는 제어장치를 이용해 스크린에 응시명령을 표시하고 피험자의 시선응시에 따른 영상별 시선 응시 영역 정보를 포함하는 학습 데이터를 상기 데이터베이스에 축적하는 운전자의 시선 응시영역 추정 방법
6 6
시뮬레이터에서 실측되어 추출된 피험자의 시선응시 영상별 시선응시 영역정보를 유지하는 데이터베이스;상기 데이터베이스를 참조하고 훈련 CNN의 동작을 위한 파라미터들을 포함하는 사전훈련 모델을 적용해 운전자에 대한 입력 영상으로부터 제1특징 정보를 추출하는 상기 훈련 CNN; 및상기 훈련 CNN에 의한 제1특징 정보와 함께, 시선응시 영상별 시선 위치에 대한 정보를 추정하는 시선위치 CNN을 통해 이미 획득한 제2특징 정보를 더 이용하여 시선 응시 영역을 추정하는 SVM 분류기를 포함하는 운전자의 시선 응시영역 추정 시스템
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 미래창조과학부 (주)한양정보통신 (2차) 교통약자의 안전운전 지원을 위한 ICT 융합 UI/UX 시스템 개발 (2차) 교통약자의 안전운전 지원을 위한 ICT 융합 UI/UX 시스템 개발
2 미래창조과학부 대구경북과학기술원 ICT융합기술 및 소재기술 기반의 미래자동차 핵심기술 고도화 및 상용화 연구 ICT융합기술 및 소재기술 기반의 미래자동차 핵심기술 고도화 및 상용화 연구
3 미래창조과학부 대구경북과학기술원 DeepBrain: 교통약자를 위한 BCI-딥러닝 기반 in-out vehicle 인지 활용 지능형 차량 플랫폼 개발 DeepBrain: 교통약자를 위한 BCI-딥러닝 기반 in-out vehicle 인지 활용 지능형 차량 플랫폼 개발