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자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지를 생성하는 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019013720
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지를 생성하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 무인 이동체의 이동 중에 촬영된 영상에 대한 복수의 프레임 각각으로부터 도로 또는 차선의 에지 부분을 검출하는 단계와, 상기 프레임 내 복수의 픽셀들 중 상기 에지 부분에 걸린 픽셀들의 좌표를 탐색하고, 상기 복수의 프레임 전체를 기준으로 상기 에지 부분에 걸린 빈도가 높은 상위 n개의 픽셀들의 좌표를 검출하는 단계, 및 상기 n개의 픽셀들 중 적어도 2개를 이용하여 상기 프레임에서 신경망 학습에 사용되는 적어도 하나의 사각형 영역을 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 사각형 영역을 리사이징 또는 조합하여 설정 규격의 학습용 이미지를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 학습용 이미지는 상기 신경망 학습을 위한 입력 데이터로 사용되는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 방법을 제공한다. 본 발명에 의하면, 이동체의 자율 주행을 위한 신경망 학습에 사용되는 학습용 이미지를 이동체의 촬영 영상으로부터 자동으로 도출할 수 있으며, 영상에서 특징이 있는 유의미한 영역만을 도출하여 학습용 이미지로 사용함으로써, 신경망 학습을 위한 데이터량 및 메모리의 부담을 줄이는 동시에 학습 성능을 높일 수 있는 이점이 있다.
Int. CL G05D 1/00 (2006.01.01) G05D 1/02 (2006.01.01) G06T 7/13 (2017.01.01) G06T 3/40 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) B60W 30/14 (2006.01.01)
CPC G05D 1/0088(2013.01) G05D 1/0088(2013.01) G05D 1/0088(2013.01) G05D 1/0088(2013.01) G05D 1/0088(2013.01) G05D 1/0088(2013.01) G05D 1/0088(2013.01) G05D 1/0088(2013.01)
출원번호/일자 1020180018641 (2018.02.14)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1996167-0000 (2019.06.27)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190703) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.02.14)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 성연식 서울특별시 강남구
2 곽정훈 대구광역시 달서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.02.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-0164788-74
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.10.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.12.20 수리 (Accepted) 9-1-2018-0071540-64
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.04.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0273983-86
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.04.22 수리 (Accepted) 1-1-2019-0411606-46
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.04.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0411607-92
7 등록결정서
Decision to grant
2019.06.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0459140-21
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.16 수리 (Accepted) 4-1-2019-5163486-33
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번호 청구항
1 1
학습용 이미지 생성 장치를 이용한 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 방법에 있어서, 무인 이동체의 이동 중에 촬영된 영상에 대한 복수의 프레임 각각으로부터 도로 또는 차선의 에지 부분을 검출하는 단계;상기 프레임 내 복수의 픽셀들 중 상기 에지 부분에 걸린 픽셀들의 좌표를 탐색하고, 상기 복수의 프레임 전체를 기준으로 상기 에지 부분에 걸린 빈도가 높은 상위 n개의 픽셀들의 좌표를 검출하는 단계; 및상기 상위 n개의 픽셀들 중 적어도 2개를 이용하여 상기 프레임에서 신경망 학습에 사용되는 적어도 하나의 사각형 영역을 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 사각형 영역을 리사이징(resizing) 또는 조합하여 설정 규격의 학습용 이미지를 생성하는 단계를 포함하며,상기 학습용 이미지는 상기 신경망 학습을 위한 입력 데이터로 사용되는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 학습용 이미지를 생성하는 단계는,상기 n개의 픽셀들 중 상위 2개의 픽셀들의 좌표를 모두 커버하는 최소 사각형 영역을 하나 결정하고, 결정된 최소 사각형 영역을 상기 설정 규격으로 리사이징하여 상기 학습용 이미지를 생성하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 학습용 이미지는 기 설정된 규칙에 따라 m개(m은 2 이상의 정수)의 서브 영역으로 구획되며,상기 학습용 이미지를 생성하는 단계는,상기 상위 n개의 픽셀들을 순위에 따라 m개의 그룹으로 구분하여 상기 그룹 각각 별로 상기 그룹 내 픽셀들의 좌표를 모두 커버하는 최소 사각형 영역을 결정하는 단계; 및결정된 m개의 최소 사각형 영역을 그에 대응하는 m개의 서브 영역의 크기로 개별 리사이징한 다음 상기 m개의 서브 영역의 칸에 각각 삽입하는 것을 통해, 상기 학습용 이미지를 최종 생성하는 단계를 포함하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 기 설정된 규칙은,상기 학습용 이미지를 적어도 한번 2분할하며, 상기 m이 3 이상인 경우 직전에 분할된 서브 영역 중 하나를 다시 2분할하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 학습용 이미지는 m개(m은 2 이상의 정수)의 균일 크기의 서브 영역으로 구획되며,상기 학습용 이미지를 생성하는 단계는,상기 서브 영역과 동일 크기의 m개의 사각형 영역에 대한 상기 프레임 상의 배치 위치를 결정하되, 상기 상위 n개의 픽셀들 중 적어도 1순위의 픽셀을 커버하면서 차순위의 픽셀 중 포함 가능한 적어도 하나의 픽셀을 순차적으로 더 커버하도록 배치되는 제1 사각형 영역의 위치를 결정하고, 이후의 남은 픽셀들을 대상으로 동일한 동작 원리를 반복하여 나머지 m-1개의 제2 내지 제m 사각형 영역의 위치를 결정하는 단계; 및상기 결정된 m개의 사각형 영역을 그에 대응하는 상기 m개의 서브 영역의 칸에 각각 삽입하는 것을 통해 상기 학습용 이미지를 최종 생성하는 단계를 포함하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 방법
6 6
청구항 1에 있어서,상기 에지 부분을 검출하는 단계는,상기 프레임 내 설정된 소정 관심 영역으로부터 적어도 하나의 관심 색상을 추출하는 단계; 및상기 프레임 내에서 상기 관심 색상에 대응하는 영역을 도출한 다음 도출한 영역에 대한 에지 부분을 검출하는 단계를 포함하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 방법
7 7
무인 이동체의 이동 중에 촬영된 영상에 대한 복수의 프레임 각각으로부터 도로 또는 차선의 에지 부분을 검출하는 에지 검출부;상기 프레임 내 복수의 픽셀들 중 상기 에지 부분에 걸린 픽셀들의 좌표를 탐색하고, 상기 복수의 프레임 전체를 기준으로 상기 에지 부분에 걸린 빈도가 높은 상위 n개의 픽셀들의 좌표를 검출하는 픽셀 검출부; 및상기 상위 n개의 픽셀들 중 적어도 2개를 이용하여 상기 프레임에서 신경망 학습에 사용되는 적어도 하나의 사각형 영역을 결정하고, 상기 결정된 적어도 하나의 사각형 영역을 리사이징(resizing) 또는 조합하여 설정 규격의 학습용 이미지를 생성하는 이미지 생성부를 포함하며,상기 학습용 이미지는 상기 신경망 학습을 위한 입력 데이터로 사용되는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 장치
8 8
청구항 7에 있어서,상기 이미지 생성부는,상기 상위 n개의 픽셀들 중 상위 2개의 픽셀들의 좌표를 모두 커버하는 최소 사각형 영역을 하나 결정하고, 결정된 최소 사각형 영역을 상기 설정 규격으로 리사이징하여 상기 학습용 이미지를 생성하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 장치
9 9
청구항 7에 있어서,상기 학습용 이미지는 기 설정된 규칙에 따라 m개(m은 2 이상의 정수)의 서브 영역으로 구획되며,상기 이미지 생성부는,상기 상위 n개의 픽셀들을 순위에 따라 m개의 그룹으로 구분하여 상기 그룹 각각 별로 상기 그룹 내 픽셀들의 좌표를 모두 커버하는 최소 사각형 영역을 결정한 다음,결정된 m개의 최소 사각형 영역을 그에 대응하는 m개의 서브 영역의 크기로 개별 리사이징한 다음 상기 m개의 서브 영역의 칸에 각각 삽입하는 것을 통해, 상기 학습용 이미지를 최종 생성하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 장치
10 10
청구항 9에 있어서,상기 기 설정된 규칙은,상기 학습용 이미지를 적어도 한번 2분할하며, 상기 m이 3 이상인 경우 직전에 분할된 서브 영역 중 하나를 다시 2분할하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 장치
11 11
청구항 7에 있어서,상기 학습용 이미지는 m개(m은 2 이상의 정수)의 균일 크기의 서브 영역으로 구획되며,상기 이미지 생성부는,상기 서브 영역과 동일 크기의 m개의 사각형 영역에 대한 상기 프레임 상의 배치 위치를 결정하되, 상기 상위 n개의 픽셀들 중 적어도 1순위의 픽셀을 커버하면서 차순위의 픽셀 중 포함 가능한 적어도 하나의 픽셀을 순차적으로 더 커버하도록 배치되는 제1 사각형 영역의 위치를 결정하고, 이후의 남은 픽셀들을 대상으로 동일한 동작 원리를 반복하여 나머지 m-1개의 제2 내지 제m 사각형 영역의 위치를 결정한 다음,상기 결정된 m개의 사각형 영역을 그에 대응하는 상기 m개의 서브 영역의 칸에 각각 삽입하는 것을 통해 상기 학습용 이미지를 최종 생성하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 장치
12 12
청구항 7에 있어서,상기 에지 검출부는,상기 프레임 내 설정된 소정 관심 영역으로부터 적어도 하나의 관심 색상을 추출한 다음, 상기 프레임 내에서 상기 관심 색상에 대응하는 영역을 도출하고, 도출한 영역에 대한 에지 부분을 검출하는 자율 무인 이동체를 학습하기 위한 학습용 이미지 생성 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.