| 1 |
1
영상을 획득하는 영상 획득부;미리 정해진 환경 조건 하에서 상기 영상 획득부로부터 획득된 기준 영상을 수집하고, 상기 수집된 기준 영상을 기초로 가상의 기준 영상을 생성하여 학습용 기준 영상 빅데이터를 구축하고 상기 구축된 학습용 기준 영상 빅데이터를 기초로 상기 기준 영상과 상기 가상의 기준 영상 각각으로부터 관심 영역의 영상을 추출하여 상기 추출된 관심 영역의 영상을 좌표 변환하고, 상기 좌표 변환된 관심 영역의 영상으로부터 기준 이동 객체를 추출하여 상기 추출된 기준 이동 객체를 기초로 딥 러닝 학습을 수행하는 객체 학습부;상기 딥 러닝 학습을 수행한 결과를 기초로 상기 영상 획득부로부터 제공 받는 제1 촬영 영상 내 이동 객체를 추론하고 상기 추론된 이동 객체의 정보를 상기 제1 촬영 영상에 결합하여 제2 촬영 영상을 생성하는 객체 추론부; 및상기 생성된 제2 촬영 영상을 표시하는 영상 표시부를 포함하고,상기 객체 학습부는 상기 객체 추론부에서 추론된 이동 객체의 정보를 상기 학습용 기준 영상 빅데이터에 추가시켜 상기 학습용 기준 영상 빅데이터를 확장시키고,상기 객체 학습부는상기 영상 획득부로부터 획득된 기준 영상을 수집하는 수집부;상기 수집된 기준 영상을 컴퓨터 그래픽 기법을 이용하여 왜곡시키거나 다른 영상을 합성시켜 가상의 기준 영상을 생성하여 상기 기준 영상과 상기 가상의 기준 영상을 포함하는 학습용 기준 영상 빅데이터를 구축하는 생성부;상기 구축된 학습용 기준 영상 빅데이터를 기초로 상기 기준 영상과 상기 가상의 기준 영상으로부터 관심 영역의 영상을 추출하여 상기 추출된 관심 영역의 영상을 좌표 변환하여 왜곡 영상을 생성하고, 상기 생성된 왜곡 영상으로부터 기준 이동 객체의 영상을 추출하여 기준 이동 객체 데이터셋을 구축하는 추출부; 및상기 구축된 기준 이동 객체 데이터 셋을 기초로 상기 딥 러닝 학습을 수행하는 학습부를 포함하는, 이동객체 및 돌발상황 감시 시스템
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 추출부는,상기 수집된 기준 영상 내 관심 영역을 사용자로부터 지정받고, 상기 기준 영상으로부터 상기 지정받은 관심 영역의 영상을 추출하는, 이동객체 및 돌발상황 감시 시스템
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 추출부는,상기 수집된 기준 영상의 왜곡을 보정하고, 상기 왜곡이 보정된 기준 영상으로부터 상기 관심 영역의 영상을 추출하는, 이동객체 및 돌발상황 감시 시스템
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 추출부는,상기 왜곡 영상 내 적어도 하나의 기준 이동 객체에 대한 레이블링을 수행하고, 그 수행한 결과로 감시 대상인 기준 이동 객체의 영상을 추출하여 상기 추출된 기준 이동 객체의 영상을 포함하는 상기 기준 이동 객체 데이터 셋을 구축하는, 이동객체 및 돌발상황 감시 시스템
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 추출부는,사용자로부터 입력받은 정보를 기초로 상기 왜곡 영상 내 적어도 하나의 기준 이동 객체 각각에 대한 레이블링을 수행하는, 이동객체 및 돌발상황 감시 시스템
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 객체 추론부는,상기 추론된 이동 객체의 정보를 기초로 상기 이동 객체의 차종에 따른 형상을 상기 제1 촬영 영상 내 해당 위치에 결합하는, 이동객체 및 돌발상황 감시 시스템
|
| 8 |
8
객체 학습부가 미리 정해진 환경 조건 하에서 영상 획득부로부터 획득된 기준 영상을 수집하고, 상기 수집된 기준 영상을 기초로 가상의 기준 영상을 생성하여 학습용 기준 영상 빅데이터를 구축하는 단계;상기 객체 학습부가 상기 구축된 학습용 기준 영상 빅데이터를 기초로 상기 기준 영상과 상기 가상의 기준 영상 각각으로부터 관심 영역의 영상을 추출하여 상기 추출된 관심 영역의 영상을 좌표 변환하고, 상기 좌표 변환된 관심 영역의 영상으로부터 기준 이동 객체를 추출하여 상기 추출된 기준 이동 객체를 기초로 딥 러닝 학습을 수행하는 단계;객체 추론부가 상기 영상 획득부로부터 획득된 촬영 영상을 제공받으면, 상기 딥 러닝 학습을 수행한 결과를 기초로 상기 제공 받는 제1 촬영 영상 내 이동 객체를 추론하는 단계;상기 객체 추론부가 상기 추론된 이동 객체의 정보를 상기 제1 촬영 영상에 결합하여 제2 촬영 영상을 생성하는 단계;영상 표시부가 상기 생성된 제2 촬영 영상을 표시하는 단계; 및상기 객체 학습부가 상기 추론된 이동 객체의 정보를 상기 학습용 기준 영상 빅데이터에 추가시켜 상기 학습용 기준 영상 빅데이터를 확장시키는 단계를 포함하고,상기 객체 학습부는 수집부, 생성부, 추출부, 학습부를 포함하고,상기 구축하는 단계는상기 수집부가 상기 영상 획득부로부터 획득된 기준 영상을 수집하는 단계; 및상기 생성부가 상기 수집된 기준 영상을 컴퓨터 그래픽 기법을 이용하여 왜곡시키거나 다른 영상을 합성시켜 가상의 기준 영상을 생성하여 상기 기준 영상과 상기 가상의 기준 영상을 포함하는 학습용 기준 영상 빅데이터를 구축하는 단계를 포함하고,상기 수행하는 단계는상기 추출부가 상기 구축된 학습용 기준 영상 빅데이터를 기초로 상기 기준 영상과 상기 가상의 기준 영상으로부터 관심 영역의 영상을 추출하여 상기 추출된 관심 영역의 영상을 좌표 변환하여 왜곡 영상을 생성하고, 상기 생성된 왜곡 영상으로부터 기준 이동 객체의 영상을 추출하여 기준 이동 객체 데이터셋을 구축하는 단계; 및상기 학습부가 상기 구축된 기준 이동 객체 데이터 셋을 기초로 상기 딥 러닝 학습을 수행하는 단계를 포함하는, 이동객체 및 돌발상황 감시 방법
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
삭제
|
| 11 |
11
제8항에 있어서,상기 수행하는 단계는,상기 추출부가 상기 왜곡 영상 내 적어도 하나의 기준 이동 객체에 대한 레이블링을 수행하고, 그 수행한 결과로 감시 대상인 기준 이동 객체의 영상을 추출하여 상기 추출된 기준 이동 객체의 영상을 포함하는 상기 기준 이동 객체 데이터 셋을 구축하는, 이동객체 및 돌발상황 감시 방법
|
| 12 |
12
제8항에 있어서,상기 생성하는 단계에서는,상기 객체 추론부가 상기 추론된 이동 객체의 정보를 기초로 상기 이동 객체의 차종에 따른 형상을 상기 제1 촬영 영상 내 해당 위치에 결합하는, 이동객체 및 돌발상황 감시 방법
|
