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인공신경망을 이용한 물체 추적시스템

  • 기술번호 : KST2019012433
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 본 발명은 인공신경망을 이용한 물체추적시스템에 관한 것으로, 과거 영상 프레임들의 시간 상관관계 높음 정도를 반영하여 현재 영상 프레임에서 물체 위치를 예측하기 위한 것이다.이를 위하여 본 발명은 입력 영상의 현재 영상 프레임에서 대상 물체의 위치 예측시 최대 N개의 과거 영상 프레임에 대한 시간 상관관계를 분석하여 대상 물체의 위치를 예측하는 물체 추적부를 포함하는 인공신경망을 이용한 물체 추적시스템에 있어서, 입력 영상의 현재 영상 프레임과 연속된 과거 영상 프레임들의 시간 상관관계를 분석하고 현재 영상 프레임에 대한 과거 영상 프레임들의 시간 상관관계 높음 정도를 예측하는 제1인공신경망, 및 입력 영상의 현재 영상 프레임과 하나 이상의 과거 영상 프레임들을 각각 입력받고 제1인공신경망에서 예측된 과거 영상 프레임들의 시간 상관관계 높음 정도를 반영하여 물체 형태와 움직임을 학습하고 현재 영상 프레임에서 대상 물체의 위치를 예측하여 예측된 대상 물체의 위치정보를 해당 대상 물체를 둘러싸는 경계상자의 좌표정보로 출력하는 제2인공신경망을 포함하여, 현재 영상 프레임과 특성이 다른 과거 영상 프레임들의 사용을 배제하여 물체의 형태나 크기 변화 등을 정확하게 추적할 수 있게 한다.
Int. CL G06T 7/246 (2017.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01)
출원번호/일자 1020180080667 (2018.07.11)
출원인 전북대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1912570-0000 (2018.10.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20181026) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.07.11)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 대한민국 전라북도 전주시 덕진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김성찬 전북 전주시 덕진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민동식 대한민국 서울시 구로구 디지털로**길 ***, ***호 제이앤케이디지털타워(테크원국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 대한민국 전라북도 전주시 덕진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.07.11 수리 (Accepted) 1-1-2018-0684375-84
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.07.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-0692944-96
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.08.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0570937-95
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.09.17 수리 (Accepted) 1-1-2018-0921442-94
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.09.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0921472-53
6 [지정기간단축]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Reduction of Designated Period] Request for Extension of Period (Reduction, Expiry Reconsideration)		 2018.10.04 수리 (Accepted) 1-1-2018-0978666-27
7 면담 결과 기록서
 2018.10.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0120513-31
8 등록결정서
Decision to grant		 2018.10.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0692902-25
9 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-1079534-46
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.02.27 수리 (Accepted) 4-1-2019-5038917-11
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146986-17
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146985-61
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5219602-91
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149086-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
비디오 카메라 또는 동영상 파일에서 주어지는 영상 프레임들(100, 200a-200n)로 구성된 입력 영상의 현재 영상 프레임(100)에서 대상 물체의 위치 예측시 참고 가능한 최대 N개의 과거 영상 프레임(200a-200n)에 대한 시간 상관관계를 분석하여 대상 물체의 위치를 예측하는 인공신경망을 이용한 물체 추적시스템에 있어서,입력 영상의 현재 영상 프레임(100)과 하나 이상의 과거 영상 프레임들(200a-200n)을 입력받아 현재 영상 프레임(100)과 연속된 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 시간 상관관계를 분석하고 현재 영상 프레임(100)에 대한 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 시간 상관관계 높음 정도를 예측하여 출력하는 제1인공신경망(300); 및입력 영상의 현재 영상 프레임(100)과 하나 이상의 과거 영상 프레임들(200a-200n)을 각각 입력받고 제1인공신경망(300)에서 예측된 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 시간 상관관계 높음 정도를 반영하여 물체 형태와 움직임을 학습하고 현재 영상 프레임(100)에서 대상 물체의 위치를 예측하여, 예측된 대상 물체의 위치정보를 해당 대상 물체를 둘러싸는 경계상자의 좌표정보로 출력하는 제2인공신경망(400);을 포함하여,현재 영상 프레임(100)의 위치 예측을 위한 특징 추출에 기여하는 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 기여도가 현재 영상 프레임(100)에 대한 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 시간 상관관계 높음 정도에 따라 가변되도록 구성하며, 상기 제1인공신경망(300)은,영상 프레임들에 대해 3차원 합성곱(3D convolution) 연산들을 수행하는 하나 이상의 계층들로 구성되며, 입력된 영상 프레임(100,200a-200n)들로부터 3차원 합성곱(3D convolution) 연산들을 수행하여 영상의 특징을 추출하고 현재 영상 프레임(100)에 대한 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 시간적 상관관계를 분석하는 제1특징추출 인공신경망(310);하나 이상의 완전연결 계층(fully-connected layer)들로 구성되며, 상기 제1특징추출 인공신경망(310)으로부터 얻어진 영상의 특징들의 가중치합의 비선형 변환을 통해 여러 개의 계층으로 분류하여 현재 영상 프레임(100)에 대한 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 시간적 상관관계 높음 정도를 예측하는 제1완전연결 인공신경망(320); 및상기 제1완전연결 인공신경망(320)을 구성하는 완전연결 계층들의 개수와 같게 구성되며, 상기 제1완전연결 인공신경망(320)의 분류된 각 계층별 정보를 1차원 벡터값으로 변환하여, 현재 영상 프레임(100)에 대한 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 시간적 상관관계가 높은 정도를 수치로 출력하는 최종출력 인공신경망(330);을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 물체 추적시스템
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 최종출력 인공신경망(330)은,현재 영상 프레임(100)에 대한 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 시간 상관관계 높음 정도를 0과 1 사이의 값으로 표시하여 출력하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 물체 추적시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 제2인공신경망(400)은,영상 프레임들에 대해 3차원 합성곱(3D convolution) 연산들을 수행하는 하나 이상의 계층들로 구성되며, 상기 제1인공신경망(300)에서 예측된 현재 영상 프레임(100)에 대한 과거 영상 프레임들(200a-200n)의 시간 상관관계 높음 정도를 3차원 합성곱 연산들 수행시 입력 특징맵들의 선형 가중치의 합으로 반영하여 입력된 영상 프레임(100,200a-200n)들로부터 영상의 특징들을 추출하는 제2특징추출 인공신경망(410);하나 이상의 완전연결 계층(fully-connected layer)들로 구성되며, 상기 제2특징추출 인공신경망(410)으로부터 얻어진 영상의 특징들의 가중치합의 비선형 변환을 통해 여러 개의 계층으로 분류하여 현재 영상 프레임(100)과의 시간 상관관계가 높은 시간적으로 연속인 과거 영상 프레임들(200a-200n)로부터 물체의 위치를 예측하는 제2완전연결 인공신경망(420); 및현재 영상 프레임에서 대상 물체의 위치를 예측하기 위한 경계상자 회귀(bounding box regression) 알고리즘의 입력으로 제2완전연결 인공신경망(420)의 출력을 입력받아 제2특징추출 인공신경망(410) 및 제2완전연결 인공신경망(420)에서 예측된 대상 물체의 위치정보를 해당 대상 물체를 둘러싸는 직사각형의 위치정보로 계산하여 출력하는 경계상자 출력 인공신경망(430);을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 물체 추적시스템
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 과학기술정보통신부 전북대학교 산학협력단 대학ICT연구센터 육성지원사업 사물인터넷/빅데이터 기반 차세대 공공안전 서비스 기술 개발