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깊이 센서로 얻은 그림자 기반 다중 물체영역 분할 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019023991
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 깊이 센서로 얻은 그림자 기반 다중 물체영역 분할 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 깊이 센서로 얻은 그림자 기반 다중 물체영역 분할 방법은 깊이 정보를 이용하여 각각의 픽셀에 대한 3차원 좌표를 구하고, 상기 3차원 좌표를 이용하여 평면 방정식을 구하는 단계, 상기 각각의 픽셀에 대한 3차원 좌표 간의 거리 및 상기 평면 방정식을 이용하여 물체영역과 평면영역을 구분하는 단계를 포함하고, 상기 각각의 픽셀에 대한 3차원 좌표 간의 거리 및 상기 평면 방정식을 이용하여 물체영역과 평면영역을 구분하는 단계는 물체로 추정되는 영역의 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀을 구하여 중첩되는 부분의 여부를 판단하고 최종 임계값을 설정하는 단계, 그림자 영상에서 물체영역과 평면영역을 구분한 후, 물체영역의 픽셀의 그림자의 해당 부분을 상기 그림자 영상에서 확인하여 물체로 추정되는 영역을 레이블링하는 단계, 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표를 기준으로 하여 물체영역이 아닌 부분을 제거하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC G06T 7/507(2013.01) G06T 7/507(2013.01) G06T 7/507(2013.01) G06T 7/507(2013.01)
출원번호/일자 1020160060205 (2016.05.17)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1785205-0000 (2017.09.28)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20171018) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.05.17)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김종환 대한민국 대전광역시 유성구
2 유용호 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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		 2016.05.17 수리 (Accepted) 1-1-2016-0470924-63
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.01.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.03.13 수리 (Accepted) 9-1-2017-0007989-70
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.03.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0197942-84
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.05.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0441731-13
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.05.10 수리 (Accepted) 1-1-2017-0441730-78
7 등록결정서
Decision to grant		 2017.09.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0624350-60
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다중 물체영역 분할 방법에 있어서, 깊이 정보를 이용하여 각각의 픽셀에 대한 3차원 좌표를 구하고, 상기 3차원 좌표를 이용하여 평면 방정식을 구하는 단계; 및상기 각각의 픽셀에 대한 3차원 좌표 간의 거리 및 상기 평면 방정식을 이용하여 물체영역과 평면영역을 구분하는 단계를 포함하고, 상기 각각의 픽셀에 대한 3차원 좌표 간의 거리 및 상기 평면 방정식을 이용하여 물체영역과 평면영역을 구분하는 단계는, 물체로 추정되는 영역을 제 1 임계값 및 2 임계값에 대해 평면으로 사영한 3차원좌표와 깊이 정보를 이용하여 영상으로 변환한 그림자의 픽셀을 구하여 중첩되는 부분의 여부를 판단하고 최종 임계값을 설정하는 단계; 제1 임계값에 대해 평면영역에 사영하여 생긴 그림자의 픽셀 및 제2 임계값에 대해 평면영역에 사영하여 생긴 그림자의 픽셀을 포함하는 그림자 영상에서 평면영역과 수직한 방향에 있는 가상의 광원을 이용하여 설정된 최종 임계값에 따라 물체영역과 평면영역을 구분한 후, 물체영역의 픽셀의 그림자의 해당 부분을 상기 그림자 영상에서 확인하여 물체로 추정되는 영역을 레이블링하는 단계; 및평면영역의 픽셀의 3차원 좌표를 기준으로 하여 물체영역이 아닌 부분을 제거하는 단계를 포함하는 다중 물체영역 분할 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 물체로 추정되는 영역의 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀을 구하여 중첩되는 부분의 여부를 판단하고 최종 임계값을 설정하는 단계는,제1 임계값 및 제2 임계값을 설정하고, 물체로 추정되는 영역을 평면으로 사영하여 상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀을 구하는 단계;상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀이 서로 중첩되는 부분이 있는지 확인하는 단계; 및상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀의 중첩 여부에 따라 최종 임계값을 설정하는 단계를 포함하는 다중 물체영역 분할 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀의 중첩 여부에 따라 최종 임계값을 설정하는 단계는,상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀이 서로 중첩되는 부분이 있는 경우, 상기 제2 임계값을 최종 임계값으로 설정하고, 상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀이 서로 중첩되는 부분이 없는 경우, 상기 제1 임계값을 최종 임계값으로 설정하는다중 물체영역 분할 방법
4 4
제2항에 있어서, 상기 제1 임계값은 상기 제2 임계값보다 큰 것을 특징으로 하는 다중 물체영역 분할 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 물체로 추정되는 영역의 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀을 구하여 중첩되는 부분의 여부를 판단하고 최종 임계값을 설정하는 단계는,그림자 영상을 이용하여 평면영역 및 물체영역을 필터링하기 위한 임계값을 설정하기 위해 히스테리시스 임계 기법을 이용하는 다중 물체영역 분할 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 그림자 영상에서 물체영역과 평면영역을 구분한 후, 물체영역의 픽셀의 그림자의 해당 부분을 상기 그림자 영상에서 확인하여 물체로 추정되는 영역을 레이블링하는 단계는, 그림자 영상에서 평면영역의 픽셀을 제거하여 물체영역을 구분하는 단계; 및원본 영상에서 물체로 추정되는 영역을 평면으로 사영하고, 상기 평면영역의 픽셀이 제거된 그림자 영상에 해당하는 그림자의 레이블로 원본 영상 내에서 레이블링 하는 단계를 포함하는 다중 물체영역 분할 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표를 기준으로 하여 물체영역이 아닌 부분을 제거하는 단계는, 상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표보다 아래에 있는 픽셀을 제거하는 단계; 및상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표보다 아래에 있는 픽셀이 물체로 추정되는 영역을 사영한 그림자와 겹치는 경우, 상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표보다 아래에 있는 픽셀을 물체로 추정되는 영역의 후보군에서 제거하는 단계를 포함하는 다중 물체영역 분할 방법
8 8
다중 물체영역 분할 장치에 있어서, 깊이 정보를 이용하여 각각의 픽셀에 대한 3차원 좌표를 구하고, 상기 3차원 좌표를 이용하여 평면 방정식을 구하는 평면영역 선택부; 및상기 각각의 픽셀에 대한 3차원 좌표 간의 거리 및 상기 평면 방정식을 이용하여 물체영역과 평면영역을 구분하는 물체영역 선택부를 포함하고,상기 물체영역 선택부는,물체로 추정되는 영역을 제 1 임계값 및 2 임계값에 대해 평면으로 사영한 3차원좌표와 깊이 정보를 이용하여 영상으로 변환한 그림자의 픽셀을 구하여 중첩되는 부분의 여부를 판단하고 최종 임계값을 설정하는 임계값 설정부;제1 임계값에 대해 평면영역에 사영하여 생긴 그림자의 픽셀 및 제2 임계값에 대해 평면영역에 사영하여 생긴 그림자의 픽셀을 포함하는 그림자 영상에서 평면영역과 수직한 방향에 있는 가상의 광원을 이용하여 설정된 최종 임계값에 따라 물체영역과 평면영역을 구분한 후, 물체영역의 픽셀의 그림자의 해당 부분을 상기 그림자 영상에서 확인하여 물체로 추정되는 영역을 레이블링하는 물체영역 분할부; 및평면영역의 픽셀의 3차원 좌표를 기준으로 하여 물체영역이 아닌 부분을 제거하는 필터링부를 포함하는 다중 물체영역 분할 장치
9 9
제8항에 있어서, 상기 임계값 설정부는, 제1 임계값 및 제2 임계값을 설정하고, 물체로 추정되는 영역을 평면으로 사영하여 상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀을 구하고,상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀 서로 중첩되는 부분이 있는지 확인하여 상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀의 중첩 여부에 따라 최종 임계값을 설정하는다중 물체영역 분할 장치
10 10
제9항에 있어서, 상기 임계값 설정부는,상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀이 서로 중첩되는 부분이 있는 경우, 상기 제2 임계값을 최종 임계값으로 설정하고, 상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀이 서로 중첩되는 부분이 없는 경우, 상기 제1 임계값을 최종 임계값으로 설정하는다중 물체영역 분할 장치
11 11
제9항에 있어서, 상기 임계값 설정부는,그림자 영상을 이용하여 평면영역 및 물체영역을 필터링하기 위한 임계값을 설정하기 위해 히스테리시스 임계 기법을 이용하고, 상기 제1 임계값은 상기 제2 임계값보다 큰 것을 특징으로 하는 다중 물체영역 분할 장치
12 12
제8항에 있어서, 상기 물체영역 분할부는, 그림자 영상에서 평면영역의 픽셀을 제거하여 물체영역을 구분한 후, 원본 영상에서 물체로 추정되는 영역을 평면으로 사영하고, 상기 평면영역의 픽셀이 제거된 그림자 영상에 해당하는 그림자의 레이블로 원본 영상 내에서 레이블링 하는 다중 물체영역 분할 장치
13 13
제8항에 있어서, 상기 필터링부는, 상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표보다 아래에 있는 픽셀을 제거하고, 상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표보다 아래에 있는 픽셀이 물체로 추정되는 영역을 사영한 그림자와 겹치는 경우, 상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표보다 아래에 있는 픽셀을 물체로 추정되는 영역의 후보군에서 제거하는다중 물체영역 분할 장치
14 14
컴퓨터로 구현되는 전자 기기와 결합되어 다중 물체영역 분할 방법을 실행시키기 위해 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,물체로 추정되는 영역을 제 1 임계값 및 2 임계값에 대해 평면으로 사영한 3차원좌표와 깊이 정보를 이용하여 영상으로 변환한 그림자의 픽셀을 구하여 중첩되는 부분의 여부를 판단하고 최종 임계값을 설정하는 단계;제1 임계값에 대해 평면영역에 사영하여 생긴 그림자의 픽셀 및 제2 임계값에 대해 평면영역에 사영하여 생긴 그림자의 픽셀을 포함하는 그림자 영상에서 평면영역과 수직한 방향에 있는 가상의 광원을 이용하여 설정된 최종 임계값에 따라 물체영역과 평면영역을 구분한 후, 물체영역의 픽셀의 그림자의 해당 부분을 상기 그림자 영상에서 확인하여 물체로 추정되는 영역을 레이블링하는 단계; 및평면영역의 픽셀의 3차원 좌표를 기준으로 하여 물체영역이 아닌 부분을 제거하는 단계를 포함하는 컴퓨터 프로그램
15 15
제14항에 있어서, 상기 물체로 추정되는 영역의 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀을 구하여 중첩되는 부분의 여부를 판단하고 최종 임계값을 설정하는 단계는, 제1 임계값 및 제2 임계값을 설정하고, 물체로 추정되는 영역을 평면으로 사영하여 상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀을 구하는 단계;상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀이 서로 중첩되는 부분이 있는지 확인하는 단계; 및상기 제1 임계값에 대한 그림자의 픽셀 및 상기 제2 임계값에 대한 그림자의 픽셀의 중첩 여부에 따라 최종 임계값을 설정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 프로그램
16 16
제14항에 있어서,상기 그림자 영상에서 물체영역과 평면영역을 구분한 후, 물체영역의 픽셀의 그림자의 해당 부분을 상기 그림자 영상에서 확인하여 물체로 추정되는 영역을 레이블링하는 단계는, 그림자 영상에서 평면영역의 픽셀을 제거하여 물체영역을 구분하는 단계; 및원본 영상에서 물체로 추정되는 영역을 평면으로 사영하고, 상기 평면영역의 픽셀이 제거된 그림자 영상에 해당하는 그림자의 레이블로 원본 영상 내에서 레이블링 하는 단계를 포함하는 컴퓨터 프로그램
17 17
제14항에 있어서,상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표를 기준으로 하여 물체영역이 아닌 부분을 제거하는 단계는,상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표보다 아래에 있는 픽셀을 제거하는 단계; 및상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표보다 아래에 있는 픽셀이 물체로 추정되는 영역을 사영한 그림자와 겹치는 경우, 상기 평면영역의 픽셀의 3차원 좌표보다 아래에 있는 픽셀을 물체로 추정되는 영역의 후보군에서 제거하는 단계를 포함하는 컴퓨터 프로그램
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1 산업통산자원부 한국과학기술원 산업기술혁신사업(로봇산업융합원천기술개발사업) 자율적 지식습득과 상황 적응적 지식응용을 통하여 무경험 상황에서 주어진 작업을 80% 이상 수행할 수 있는 로봇작업지능기술 개발