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배경인식을 이용한 물체 추적시스템

  • 기술번호 : KST2019012434
  • 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 배경인식을 이용한 물체 추적시스템에 관한 것으로, 영상 프레임에서 물체의 형태보다 상대적으로 정적인 배경을 감지하고 이를 제외한 곳을 물체의 형태로 판단하여 이를 학습할 수 있게 한다. 이를 위하여 본 발명은 현재 영상 프레임을 입력받아 2차원 합성곱 연산 및 2차원 역합성곱 연산을 수행하여 입력영상을 추적 대상 물체와 배경으로 구분하기 위한 예측 돌출맵을 생성하는 제1인공신경망, 입력 영상의 현재 영상 프레임을 입력받아 2차원 합성곱 연산을 수행하고 제1인공신경망의 예측 돌출맵을 반영하여 영상의 특징을 추출하여 2차원 합성곱 연산 수행된 결과들로부터 얻어진 영상의 특징들의 가중치합의 비선형 변환을 통해 여러 개의 계층으로 분류하는 제2인공신경망, 및 현재 영상 프레임에서 추적 대상 물체의 위치를 예측하기 위한 경계상자 회귀 알고리즘의 입력으로 제2인공신경망의 출력을 입력받아 제2인공신경망에서 예측된 추적 대상 물체의 위치정보를 해당 추적 대상 물체를 둘러싸는 직사각형의 위치정보로 계산하여 출력하는 경계상자 출력 인공신경망을 포함하여, 물체의 형태나 위치(움직임)의 변화가 심한 경우에도 물체의 형태를 쉽게 파악하여 강인하고 정밀한 외형 학습 모델을 만들어 추적 대상 물체를 정확하게 추적할 수 있게 한다.
Int. CL G06T 7/20 (2017.01.01) G06T 7/70 (2017.01.01)
CPC G06T 7/20(2013.01) G06T 7/20(2013.01) G06T 7/20(2013.01) G06T 7/20(2013.01) G06T 7/20(2013.01)
출원번호/일자 1020180091203 (2018.08.06)
출원인 전북대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1959436-0000 (2019.03.12)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190702) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.06)
심사청구항수 1

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
2 김정준 전라북도 전주시 완산구

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 전북대학교 산학협력단 전라북도 전주시 덕진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.08.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-0773550-33
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.08.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-0805963-71
3 보정요구서
Request for Amendment		 2018.08.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0127805-44
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.08.23 수리 (Accepted) 1-1-2018-0838471-82
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.09.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0639400-30
6 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.10.11 수리 (Accepted) 1-1-2018-1002746-36
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.10.18 1-1-2018-1028501-66
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.10.18 수리 (Accepted) 1-1-2018-1028520-23
9 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.10.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-1079650-34
10 면담 결과 기록서
 2018.11.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0134414-92
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.11.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1150767-77
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-1150812-34
13 보정의취하간주안내문
 2018.11.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0181427-44
14 등록결정서
Decision to grant		 2018.12.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0887380-10
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.02.27 수리 (Accepted) 4-1-2019-5038917-11
16 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2019.06.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5017780-79
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146986-17
18 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146985-61
19 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5219602-91
20 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
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비디오 카메라 또는 동영상 파일에서 주어지는 영상 프레임들로 구성된 비디오 영상에서 추적 대상 물체의 위치를 예측하려는 현재 영상 프레임(110)을 입력받아, 추적 대상 물체를 둘러싸는 직사각형의 위치 정보를 예측하여 물체 추적 결과를 출력하는 물체 추적시스템에 있어서,입력 영상의 현재 영상 프레임(110)을 입력받아 2차원 합성곱(2D convolution) 연산들을 수행하여 입력영상의 특징을 추출하고, 2차원 합성곱 연산 수행 결과들로부터 2차원 역합성곱(2D deconvolution) 연산을 수행하여 입력영상을 추적 대상 물체와 배경으로 구분하기 위한 예측 돌출맵(saliency map)(120)을 생성하는 제1인공신경망(200);입력 영상의 현재 영상 프레임(130)을 입력받아 2차원 합성곱 연산들을 수행하고 2차원 합성곱 연산 수행결과로부터 제1인공신경망의 예측 돌출맵을 반영하여 영상의 특징을 추출하며 2차원 합성곱 연산 수행된 결과들로부터 얻어진 영상의 특징들의 가중치합의 비선형 변환을 통해 여러 개의 계층(class)으로 분류하는 제2인공신경망(300); 및현재 영상 프레임에서 추적 대상 물체의 위치를 예측하기 위한 경계상자 회귀(bounding box regression) 알고리즘의 입력으로 제2인공신경망(300)의 출력을 입력받아 제2인공신경망(300)에서 예측된 추적 대상 물체의 위치정보를 해당 추적 대상 물체를 둘러싸는 직사각형의 위치정보로 계산하여 출력하는 경계상자 출력 인공신경망(400);을 포함하며, 상기 제1인공신경망(200)은,영상 프레임들에 대해 2차원 합성곱(2D convolution) 연산들을 수행하는 하나 이상의 계층들로 구성되며, 입력된 현재 영상 프레임(110)들로부터 2차원 합성곱(2D convolution) 연산들을 수행하여 입력영상의 특징을 추출하는 제1차원특징추출 인공신경망(210); 및,영상 프레임들에 대해 2차원 역합성곱(2D deconvolution) 연산들을 수행하는 하나 이상의 계층들로 구성되며, 상기 제1차원특징추출 인공신경망(210)의 결과로부터 2차원 역합성곱(2D deconvolution) 연산을 수행하여 입력영상을 추적 물체와 배경으로 구분하는 예측 돌출맵(saliency map)(120)을 생성하는 예측 돌출맵 생성 인공신경망(220);으로 구성되고,상기 제2인공신경망(300)은,영상 프레임들에 대해 2차원 합성곱(2D convolution) 연산들을 수행하는 하나 이상의 계층들로 구성되며, 상기 제1인공신경망(200)에서 생성된 예측 돌출맵(120)을 반영하여 입력 영상 프레임들로부터 2차원 합성곱(2D convolution) 연산들을 수행하여 추적 대상 물체에 대한 영상의 특징을 추출하는 특징추출 인공신경망(310);하나 이상의 완전연결 계층(fully-connected layer)들로 구성되며, 상기 특징추출 인공신경망(310)의 결과로부터 얻어진 영상의 특징들의 가중치합의 비선형 변환을 통해 여러 개의 계층으로 분류하는 완전연결 인공신경망(fully-connected layer)(320);으로 구성되되,배경 감지를 이용하여 예측 돌출맵(120)을 생성하는 제1인공신경망(200)은 자연영상으로 구성된 학습데이터(110)에 대응하는 정답 돌출맵(150)을 이용하여 예측 돌출맵(120)과 정답 돌출맵(150)의 차이(binary cross entropy loss)가 가능한 적어지도록 학습되어지고, 상기 정답 돌출맵(150)은 현재영상 데이터(110)의 전체 영상에서 배경을 뺀 부분의 추적 물체에 대한 돌출맵으로 주어지며, 상기 배경은 영상의 바깥쪽 테두리 부분들의 픽셀들과 비슷한 내부 영역들이 배경으로 간주되어 인식되는 것을 특징으로 하는 배경인식을 이용한 물체 추적시스템
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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