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환경에 따라 신경망 모델을 선택하는 객체 인식 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019019157
  • 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 환경에 따라 신경망 모델을 선택하는 객체 인식 장치에 대한 것이다. 본 발명에 따르면, 차량 외부의 환경을 촬영하는 카메라로부터 영상을 획득하는 영상획득부, 상기 촬영된 영상으로부터 현재 시점의 밝기값을 산출하는 밝기값 산출부, 비, 눈, 안개에 대한 이미지를 이용하여 분류모델을 학습시키고, 학습이 완료된 분류모델에 현재 시점의 영상을 적용하여 현재의 환경 상태를 분류하고, 분류된 환경 상태의 강도에 대한 등급을 산출하는 환경값 산출부, 서로 다른 레이어 개수를 가지는 복수의 신경망 모델을 저장하는 저장부, 현재 시점의 밝기에 대한 등급값과 환경 상태에 대한 등급값을 이용하여 환경 지수를 산출하고, 산출된 환경 지수에 대응하는 레이어 개수를 선택하는 제어부, 상기 복수의 신경망 모델 중에서 선택된 레이어 개수에 대응하는 신경망 모델을 선택하는 신경망 모델 선택부, 그리고 상기 선택된 신경망 모델을 이용하여 전방에 위치하는 객체를 인식하는 객체 인식부를 포함한다. 이와 같이 본 발명의 따른 객체 인식 장치는 기상 상태가 좋은 경우에는 적은 개수의 레이어를 가지는 신경망 모델을 사용하여 전력 소비를 줄이고, 기상 상태가 좋지 않은 경우에는 많은 개수의 레이어를 가지는 신경망 모델을 사용하여 객체의 인식률을 높일 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01)
출원번호/일자 1020190041398 (2019.04.09)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2029852-0000 (2019.10.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20191008) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.04.09)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구 능동로 *** (군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이성주 서울특별시 광진구
2 최찬욱 경기도 남양주시

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 세종대학교 산학협력단 서울특별시 광진구 능동로 *** (군
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.04.09 수리 (Accepted) 1-1-2019-0362495-25
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2019.04.24 수리 (Accepted) 1-1-2019-0422913-16
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.06.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0452699-12
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)
2019.07.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-0743690-14
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.07.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0743691-59
6 등록결정서
Decision to grant
2019.09.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0700099-34
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번호 청구항
1 1
환경에 따라 신경망 모델을 선택하는 객체 인식 장치에 있어서, 차량 외부의 환경을 촬영하는 카메라로부터 영상을 획득하는 영상획득부,상기 촬영된 영상으로부터 현재 시점의 밝기값을 산출하는 밝기값 산출부,비, 눈, 안개에 대한 이미지를 이용하여 분류모델을 학습시키고, 학습이 완료된 분류모델에 현재 시점의 영상을 적용하여 현재의 환경 상태를 분류하고, 분류된 환경 상태의 강도에 대한 등급을 산출하는 환경값 산출부,서로 다른 레이어 개수를 가지는 복수의 신경망 모델을 저장하는 저장부, 현재 시점의 밝기에 대한 등급값과 환경 상태에 대한 등급값을 이용하여 환경 지수를 산출하고, 산출된 환경 지수에 대응하는 레이어 개수를 선택하는 제어부, 상기 복수의 신경망 모델 중에서 선택된 레이어 개수에 대응하는 신경망 모델을 선택하는 신경망 모델 선택부, 그리고상기 선택된 신경망 모델을 이용하여 전방에 위치하는 객체를 인식하는 객체 인식부를 포함하며, 상기 제어부는, 현재 시점에서 촬영된 영상을 이용하여 산출된 밝기값과 환경 상태에 대한 등급값을 다음의 수학식에 적용하여 환경 지수를 산출하는 객체 인식 장치: 여기서, LS는 현재 시점에서의 밝기값의 등급 값, SS는 현재 시점에서의 눈에 대한 등급 값, RS는 현재 시점에서의 비에 대한 등급 값, FS는 현재 시점에서의 안개에 대한 등급 값을 나타내고, 는 눈, 비, 안개 각각에 대한 가중치값을 나타낸다
2 2
제1항에 있어서, 상기 밝기값 산출부는, 1개의 프레임에 대한 밝기의 평균 값에 따라 복수의 등급으로 나눈 룩업테이블을 이용하여, 현재 시점에 해당하는 프레임의 밝기의 평균값에 해당하는 등급을 선택하는 객체 인식 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 환경값 산출부는, 현재의 환경 상태에 해당하는 비, 눈, 안개에 대한 등급을 강도에 따라 0 내지 3의 등급 중에서 어느 하나로 분류하는 객체 인식 장치
4 4
삭제
5 5
제1항에 있어서, 상기 제어부는, 산출된 환경지수가 낮을수록 적은 개수의 레이어 개수를 선택하는 레이어 개수를 선택하는 객체 인식 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 객체 인식부는, 상기 촬영된 영상으로부터 차선, 차량의 종류, 보행자, 동물, 표지판 중에서 적어도 하나를 인식하는 객체 인식 장치
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객체 인식 장치를 이용한 객체 인식 방법에 있어서, 자동차 외부의 환경을 촬영하는 카메라로부터 영상을 획득하는 단계, 상기 촬영된 영상으로부터 현재 시점의 밝기값을 산출하는 단계, 비, 눈, 안개에 대한 이미지를 이용하여 분류모델을 학습시키고, 학습이 완료된 분류모델에 현재 시점의 영상을 적용하여 현재의 환경 상태를 분류하고, 분류된 환경 상태의 강도에 대한 등급값을 산출하는 단계, 서로 다른 레이어 개수를 가지는 복수의 신경망 모델을 저장하는 단계, 현재 시점의 밝기에 대한 등급값과 환경 상태에 대한 등급값을 이용하여 환경 지수를 산출하고, 산출된 환경 지수에 대응하는 레이어 개수를 선택하는 단계, 상기 복수의 신경망 모델 중에서 선택된 레이어 개수에 대응하는 신경망 모델을 선택하는 단계, 그리고 상기 선택된 신경망 모델을 이용하여 전방에 위치하는 객체를 인식하는 단계를 포함하며, 상기 환경 지수에 대응하는 레이어 개수를 선택하는 단계는, 현재 시점에서 촬영된 영상을 이용하여 산출된 밝기에 대한 등급값과 환경 상태에 대한 등급값을 다음의 수학식에 적용하여 환경 지수를 산출하는 객체 인식 방법: 여기서, LS는 현재 시점에서의 밝기값의 등급 값, SS는 현재 시점에서의 눈에 대한 등급 값, RS는 현재 시점에서의 비에 대한 등급 값, FS는 현재 시점에서의 안개에 대한 등급 값을 나타내고, 는 눈, 비, 안개 각각에 대한 가중치값을 나타낸다
8 8
제7항에 있어서, 상기 밝기값을 산출하는 단계는, 1개의 프레임에 대한 밝기의 평균 값에 따라 복수의 등급으로 나눈 룩업테이블을 이용하여, 현재 시점에 해당하는 프레임의 밝기의 평균값에 해당하는 등급을 선택하는 객체 인식 방법
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제7항에 있어서, 상기 환경 상태의 강도에 대한 등급값을 산출하는 단계는,현재의 환경 상태에 해당하는 비, 눈, 안개에 대한 등급을 강도에 따라 0 내지 3의 등급 중에서 어느 하나로 분류하는 객체 인식 방법
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삭제
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제7항에 있어서, 상기 환경 지수에 대응하는 레이어 개수를 선택하는 단계는, 산출된 환경지수가 낮을수록 적은 개수의 레이어 개수를 선택하는 레이어 개수를 선택하는 객체 인식 방법
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제7항에 있어서, 상기 객체를 인식하는 단계는,상기 촬영된 영상으로부터 차선, 차량의 종류, 보행자, 동물, 표지판 중에서 적어도 하나를 인식하는 객체 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 세종대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 지능형 비행로봇 융합기술 연구