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객체에 대한 이상 행동 예측 장치 및 이를 이용한 이상 행동 예측 방법

  • 기술번호 : KST2019023256
  • 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 객체에 대한 이상 행동 예측 장치 및 이를 이용한 이상 행동 예측 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 객체에 대한 이상 행동 예측 장치는 영상 수신부, 정상 행동 모델을 저장하는 데이터베이스, 객체에 대한 이상 행동 예측 프로그램이 저장된 메모리 및 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다. 이때, 프로세서는 프로그램의 실행에 따라, 영상 수신부를 통하여 입력된 영상 데이터로부터 대상 객체를 인식하고, 인식된 대상 객체 및 기생성된 정상 행동 모델에 기초하여 영상 데이터로부터 대상 객체의 이상 행동을 예측하되, 정상 행동 모델은 행동 모델을 생성하기 위하여 수집된 복수의 영상 데이터로부터 추출된 객체의 단위 행동 및 이동 궤적에 기초하여 생성된 후, 데이터베이스에 저장된 것이다.
Int. CL H04N 7/18 (2006.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01) H04N 5/232 (2006.01.01) G08B 13/196 (2006.01.01)
CPC H04N 7/188(2013.01) H04N 7/188(2013.01) H04N 7/188(2013.01) H04N 7/188(2013.01) H04N 7/188(2013.01)
출원번호/일자 1020150182934 (2015.12.21)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1720781-0000 (2017.03.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170328) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.12.21)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이성환 대한민국 서울특별시 강남구
2 이동규 대한민국 서울특별시 구로구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2015.12.21 수리 (Accepted) 1-1-2015-1252062-53
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2016.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0879862-03
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.02.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0123308-43
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)
2017.02.06 수리 (Accepted) 1-1-2017-0123307-08
5 등록결정서
Decision to grant
2017.03.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0172834-21
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
객체에 대한 이상 행동 예측 장치에 있어서, 영상 수신부,정상 행동 모델을 저장하는 데이터베이스,상기 객체에 대한 이상 행동 예측 프로그램이 저장된 메모리 및상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 따라, 상기 영상 수신부를 통하여 입력된 영상 데이터로부터 대상 객체를 인식하고, 상기 영상 데이터를 복수의 영역으로 분할하며, 상기 분할된 영역에서 유의미한 행동을 나타내는 단위 행동을 추출하고, 기생성된 정상 행동 모델을 이용하여, 각 단위 행동 간의 천이 확률 및 발생 확률을 기초로 이상 행동이 발생할 확률을 수치화하며, 상기 수치화된 이상 행동 발생 확률이 일정 수준 이상이면, 상기 대상 객체의 이상 행동이 발생할 것으로 예측하되, 상기 정상 행동 모델은 상기 행동 모델을 생성하기 위하여 수집된 복수의 영상 데이터로부터 추출된 객체의 단위 행동 및 이동 궤적에 기초하여 생성된 후, 상기 데이터베이스에 저장된 것인, 객체에 대한 행동 예측 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 영상 데이터의 픽셀값의 강도 및 변화율을 기초로, 전경 영상 및 객체 영상을 추출하고, 상기 영상 데이터 내에서 상기 대상 객체를 나타내는 픽셀을 포함하는 관심 영역을 설정하는 것인, 객체에 대한 행동 예측 장치
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 수집된 복수의 영상 데이터 중 어느 하나의 영상 데이터에 대하여, 하나 이상의 객체를 인식하여 정상 행동 모델을 생성하는 것인, 객체에 대한 행동 예측 장치
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 프로세서는 미리 정해진 시간 단위로 상기 객체의 행동을 인식하여, 상기 인식된 행동을 하나의 의미를 가지는 단위 행동으로 분류하고, 상기 객체의 이동 궤적을 군집화하여, 상기 영상 데이터를 복수의 영역으로 분할하며, 상기 분할된 영역 간의 천이 확률 및 상기 분할된 각각의 영역에서 발생 가능한 상기 단위 행동의 종류 및 확률을 산출하여, 상기 정상 행동 모델을 생성하는 것인, 객체에 대한 행동 예측 장치
5 5
삭제
6 6
이상 행동 예측 장치의 객체에 대한 이상 행동 예측 방법에 있어서, 영상 데이터로부터 대상 객체를 인식하는 단계; 상기 영상 데이터를 복수의 영역으로 분할하는 단계; 상기 분할된 영역에서 유의미한 행동을 나타내는 단위 행동을 추출하는 단계; 기생성된 정상 행동 모델을 이용하여, 각 단위 행동 간의 천이 확률 및 발생 확률을 기초로 이상 행동이 발생할 확률을 수치화하는 단계; 및상기 수치화된 이상 행동 발생 확률이 일정 수준 이상이면, 상기 대상 객체의 이상 행동이 발생할 것으로 예측하는 단계를 포함하되, 상기 정상 행동 모델은 행동 모델을 생성하기 위하여 수집된 복수의 영상 데이터로부터 추출된 객체의 단위 행동 및 이동 궤적에 기초하여 생성된 후, 데이터베이스에 저장된 것인, 객체에 대한 이상 행동 예측 방법
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 대상 객체를 인식하는 단계는 상기 영상 데이터의 픽셀값의 강도 및 변화율을 기초로 전경 영상 및 객체 영상을 추출하고, 상기 영상 데이터 내에서 상기 대상 객체를 나타내는 픽셀을 포함하는 관심 영역을 설정하는 것인, 객체에 대한 이상 행동 예측 방법
8 8
제 6 항에 있어서, 상기 대상 객체를 인식하는 단계 이전에, 상기 수집된 복수의 영상 데이터 중 어느 하나의 영상 데이터에 대하여, 하나 이상의 객체를 인식하여, 정상 행동 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는,객체에 대한 이상 행동 예측 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 정상 행동 모델을 생성하는 단계는 미리 정해진 시간 단위로 상기 객체의 행동을 인식하는 단계; 상기 인식된 행동을 하나의 의미를 가지는 단위 행동으로 분류하는 단계; 상기 객체의 이동 궤적을 군집화 하여, 상기 영상 데이터를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 분할된 영역 간의 천이 확률을 산출하는 단계; 및상기 분할된 각각의 영역에서 발생 가능한 상기 단위 행동의 종류 및 확률을 산출하는 단계를 포함하는, 객체에 대한 이상 행동 예측 방법
10 10
삭제
11 11
제 6 항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터 상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 산업통상자원부 한국과학기술연구원 로봇산업융합핵심기술개발 인식센서융합 기반 실환경하에서 임의의 사용자 30명에 대해 인식률 99%에 근접하는 사용자의 신원과 행위 및 위치 정보 인식 기술 개발
2 미래창조과학부 포항공과대학교 산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발 (딥뷰-4세부) 예지형 시각 지능 원천 기술 개발