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LiDAR를 이용한 이미지 생성 방법 및 이를 위한 장치

  • 기술번호 : KST2019018434
  • 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 라이다를 이용한 이미지 생성 방법 및 이를 위한 장치를 개시한다. 본 실시예의 일 측면에 의하면, 라이다를 이용해 이미지를 생성하는 방법은, 라이다를 이용해 물체까지의 거리 및 반사량을 측정하는 과정, 상기 측정한 거리와 반사량을 이용해 3차원 반사량 데이터를 생성하는 과정, 상기 생성된 3차원 반사량 데이터를 2차원 반사량 이미지로 투영하는 과정, 및 상기 투영된 2차원 반사량 이미지를 딥 러닝 네트워크에 적용해 컬러 이미지를 생성하는 과정을 포함한다.
Int. CL G01S 17/89 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G01S 17/89(2013.01) G01S 17/89(2013.01) G01S 17/89(2013.01)
출원번호/일자 1020180100639 (2018.08.27)
출원인 영남대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2025113-0000 (2019.09.19)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190925) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.27)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 경산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김현구 경상북도 경산시
2 정호열 경상북도 경산시
3 유국열 경상북도 경산시
4 박주현 경상북도 경산시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이철희 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로**길 **(역삼동) 베리타스빌딩, *-*층(베리타스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 경상북도 경산시
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
2018.08.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-0849561-40
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2018.08.29 수리 (Accepted) 1-1-2018-0858579-72
3 보정요구서
Request for Amendment
2018.08.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0136443-20
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.09.03 수리 (Accepted) 1-1-2018-0870530-28
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.10.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0732198-16
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.12.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1256649-40
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2018-1256638-48
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2019.03.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0211463-14
9 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2019.04.15 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2019-0383695-97
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.04.15 수리 (Accepted) 1-1-2019-0383694-41
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0345740-10
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.06.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0641220-10
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.06.24 수리 (Accepted) 1-1-2019-0641219-63
14 등록결정서
Decision to Grant Registration
2019.09.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0662960-50
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5220555-67
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
라이다를 이용해 컬러 이미지를 생성하는 방법에 있어서,상기 라이다를 이용해 측정된 3차원 반사량 데이터를 카메라 좌표에 상응하는 2차원 좌표로 투영하는 과정,상기 투영된 데이터를 반사량 이미지로 재구성하는 과정, 및상기 투영된 2차원 반사량 이미지를 딥 러닝(Deep Learning) 네트워크에 적용해 컬러 이미지를 생성하는 과정을 포함하고,상기 딥 러닝 네트워크의 계수들은 상기 딥 러닝 네트워크에 의해 생성된 컬러 이미지와 실제 카메라로 촬영된 원본 컬러 이미지 간의 비교에 기초하여 학습되고, 상기 딥 러닝 네트워크는 상기 2차원 반사량 이미지를 입력받는 인코더부와 상기 인코더부의 출력으로부터 각 픽셀 별 컬러 성분을 생성하는 디코더부를 포함하고, 상기 컬러 이미지를 생성하는 과정은,상기 투영된 2차원 반사량 이미지를 상기 인코더부에 입력하는 과정, 및 상기 디코더부에 사용된 활성 함수에 의해 제한된 범위를 가지는 상기 디코더부가 생성한 각 픽셀의 컬러 성분을 상기 컬러 이미지의 컬러 성분의 표현 범위로 변환하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 딥 러닝 네트워크는 FCN(Fully Convolutional Network)임을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 인코더부와 상기 디코더부는 서로 비대칭으로 구성됨을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 딥 러닝 네트워크에 의해 생성된 컬러 이미지와 비교되는 실제 카메라로 촬영된 원본 컬러 이미지는 그림자가 없는 이미지인 것을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 인코더부의 입력은 상기 2차원 반사량 이미지를 입력받기 위한 제1채널과 물체까지의 거리를 입력받기 위한 제2채널로 구성된 것을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 투영된 2차원 반사량 이미지는 0 에서 1, 또는 -1 에서 1사이의 값으로 표현되고, 상기 컬러 이미지는 0에서 255 사이의 값으로 표현됨을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 방법
7 7
라이다를 이용해 컬러 이미지를 생성하는 장치에 있어서,상기 라이다를 이용해 측정된 3차원 반사량 데이터를 카메라 좌표에 상응하는 2차원 좌표로 투영하고, 상기 투영된 데이터를 반사량 이미지로 재구성하는 라이다 투영 이미지 생성부,및상기 투영된 2차원 반사량 이미지를 딥 러닝(Deep Learning) 네트워크에 적용해 컬러 이미지를 생성하는 딥 러닝 네트워크를 이용한 이미지 생성부를 포함하고,상기 딥 러닝 네트워크의 계수들은 상기 딥 러닝 네트워크에 의해 생성된 컬러 이미지와 실제 카메라로 촬영된 원본 컬러 이미지 간의 비교에 기초하여 학습되고,상기 딥 러닝 네트워크는 상기 2차원 반사량 이미지를 입력받는 인코더부와 상기 인코더부의 출력으로부터 각 픽셀 별 컬러 성분을 생성하는 디코더부를 포함하며, 상기 딥 러닝 네트워크를 이용한 이미지 생성부는,상기 투영된 2차원 반사량 이미지를 상기 인코더부에 입력하고, 상기 디코더부에 사용된 활성 함수에 의해 제한된 범위를 가지는 상기 디코더부가 생성한 각 픽셀의 컬러 성분을 상기 컬러 이미지의 컬러 성분의 표현 범위로 변환하는 것을 특징으로는 것을 하는 컬러 이미지 생성 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 딥 러닝 네트워크는 FCN(Fully Convolutional Network)임을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 장치
9 9
제8항에 있어서, 상기 인코더부와 상기 디코더부는 서로 비대칭적으로 구성됨을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 장치
10 10
제7항에 있어서,상기 딥 러닝 네트워크에 의해 생성된 컬러 이미지와 비교되는 실제 카메라로 촬영된 원본 컬러 이미지는 그림자가 없는 이미지인 것을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 장치
11 11
제7항에 있어서,상기 인코더부의 입력은 상기 2차원 반사량 이미지를 입력받기 위한 제1채널과 물체까지의 거리를 입력받기 위한 제2채널로 구성된 것을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 장치
12 12
제7항에 있어서,상기 투영된 2차원 반사량 이미지는 0에서 1, 또는 -1에서 1 사이의 값으로 표현되고, 상기 컬러 이미지는 0에서 255 사이의 값으로 표현됨을 특징으로 하는 컬러 이미지 생성 장치
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
패밀리 정보가 없습니다

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020045767 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국산업기술진흥원 한국산업기술진흥원 지역혁신사업 무선멀티미디어 지역혁신센터(성과활용 4차년도)
2 정보통신기술진흥센터 정보통신기술진흥센터 대학ICT연구센터육성지원사업 2018년 대학ICT연구센터육성지원사업(지자체)
3 (재)한국연구재단(NRF) (재)한국연구재단(NRF) 기초연구사업 동적 카메라 환경에서 동역학 모델을 이용한 광류 기반 이동 객체 검출 및 추적 기법 연구