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정규화된 메타데이터 생성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019025760
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 정규화된 메타데이터 생성 장치 및 방법이 개시된다. 정규화된 메타데이터 생성 방법은, 다중 카메라에 의하여 획득된 복수의 2차원 이미지의 원근 특성을 이용하여 다중 타원체(ellipsoid) 기반 3차원 인간 모델을 생성하는 단계, 2차원 이미지에 포함된 객체의 객체 정보를 정규화하기 위하여, 3차원 인간 모델에 기반하여 장면 교정(Scene Calibration)을 수행하는 단계 및 장면 교정이 수행된 2차원 이미지로부터 객체의 정규화된 메타데이터를 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01)
CPC G06F 16/784(2013.01) G06F 16/784(2013.01)
출원번호/일자 1020160124768 (2016.09.28)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1777058-0000 (2017.09.04)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170912) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.09.28)
심사청구항수 25

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 백준기 대한민국 서울특별시 서초구
2 정재훈 대한민국 서울특별시 성동구
3 윤인혜 대한민국 경기도 수원시 영통구
4 이승원 대한민국 서울특별시 강동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.09.28 수리 (Accepted) 1-1-2016-0940932-75
2 등록결정서
Decision to grant		 2017.08.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0611420-64
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2018-5125629-51
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.01 수리 (Accepted) 4-1-2019-5153932-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
다른 종류의 카메라들로 구성되는 다중 카메라 기반 영상 감시 시스템의 메타데이터 생성 장치가 수행하는 정규화된 메타데이터 생성 방법에 있어서,상기 다중 카메라에 의하여 획득된 복수의 2차원 이미지의 원근 특성을 이용하여 다중 타원체(ellipsoid) 기반 3차원 인간 모델을 생성하는 단계;상기 2차원 이미지에 포함된 객체의 객체 정보를 정규화하기 위하여, 상기 3차원 인간 모델에 기반하여 장면 교정(Scene Calibration)을 수행하는 단계; 및상기 장면 교정이 수행된 2차원 이미지로부터 상기 객체의 정규화된 메타데이터를 생성하는 단계를 포함하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 3차원 인간 모델을 생성하는 단계는,3차원 세계 좌표(3D world coordinate)에서의 머리, 몸체 및 다리를 포함하는 3개의 타원체(ellipsoid)를 이용하여 발 위치로부터의 높이를 가지는 인간 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 타원체는 2차원 공간에 배면 영사(back-projected)되어 실제 객체와 일치됨으로써, 형태 매칭이 수행되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 형태 매칭을 수행하기 위하여, 가우시안 혼합모델(GMM: Gaussian mixture model)을 이용한 배경 모델링에 의하여 이동 객체 영역을 검출한 후, 검출된 형태를 정규화하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 정규화된 형태는 경계점(boundary point)의 세트로 산출되며, 각 경계점은 무게 중심(center of gravity)으로부터의 반지름 선(radial line)이 객체의 최외곽 경계를 만나는 위치에서 생성되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 장면 교정을 수행하는 단계는,발로부터 머리까지 선분에 대한 유효 데이터를 추출하는 단계;상기 추출된 유효 데이터를 이용하여 발로부터 머리까지의 호몰로지(homology)를 추정하는 단계; 및상기 호몰로지로부터 소실선(vanishing line) 및 소실점(vanishing point)을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 유효 데이터는, 상기 발로부터 머리까지의 선분이 y축에 대하여 한정된 영역 내에 존재해야 한다는 제1 조건 및 상기 발로부터 머리까지의 선분이 인간 객체에 근사화 될 타원의 메이저(major) 축이어야 한다는 제2 조건에 따라 선택되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 유효 데이터의 획득을 위하여, 상기 객체와 타원체의 일치 작업을 통해 상기 객체의 각도, 메이저(major) 축 및 마이너(minor) 축을 산출하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
9 9
제6항에 있어서,상기 발로부터 머리까지의 호몰로지에 의한 에러를 방지하기 위하여, RANSAC(robust random sample consensus)를 이용하여 상기 추출된 유효 데이터에서 비유효 데이터를 제거하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
10 10
제6항에 있어서,상기 소실선 및 상기 소실점은 동일 선상이 아닌 3개의 사람 위치에 의하여 결정되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 소실점은 지면의 다양한 위치에서 서있는 사람들의 각 위치를 나타내는 상기 발로부터 머리까지의 선분들이 연장되어 만나는 상기 지면 밑의 점인 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
12 12
제10항에 있어서,상기 소실선은 제1 점과 제2 점을 연결하는 선분이되,상기 제1 점은, 제1 사람 위치 및 제2 사람 위치의 머리점(head point)을 연결하는 직선과 상기 제1 사람 위치 및 상기 제2 사람 위치의 발점(foot point)을 연결하는 직선이 만나는 점이고,상기 제2 점은, 상기 제1 사람 위치 및 제3 사람 위치의 머리점(head point)을 연결하는 직선과 상기 제1 사람 위치 및 상기 제3 사람 위치의 발점(foot point)을 연결하는 직선이 만나는 점인 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
13 13
제6항에 있어서,상기 발로부터 머리까지의 호몰로지는 상기 소실선, 상기 소실점 및 객체 높이를 이용하여 카메라의 투영 행렬이 산출됨으로써, 결정되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
14 14
제13항에 있어서,상기 투영 행렬은 카메라 파라미터에 의한 영향을 받지 않는 3차원 세계 좌표에 2차원 이미지에서의 객체를 투영시키는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
15 15
제6항에 있어서,상기 검출된 소실선 및 소실점을 이용하여 카메라의 내부 파라미터 및 외부 파라미터가 추정되되,상기 내부 파라미터는 초점 거리, 주점(principal point) 및 종횡비를 포함하고, 상기 외부 파라미터는 패닝(panning) 각도, 틸팅(tilting) 각도, 롤링(rolling) 각도, z축 대한 카메라 높이 및 x축과 y축 방향에서의 변환을 포함하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
16 16
제1항에 있어서,상기 객체의 정규화된 메타데이터를 생성하는 단계는,상기 2차원 이미지의 색상을 보상하는 단계;대표 색상 정보를 추출하는 단계;비색상 메타데이터를 추출하는 단계; 및추출된 메타데이터들을 하나의 데이터 모델로 통합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
17 17
제16항에 있어서,상기 색상을 보상하는 단계는,하기의 수학식을 이용하여 국부 상관관계(local correlation)를 고려한 수정된 민코프스키 놈(Minkowsky norm) 기반 색상을 산출하여 광원의 색상을 추정하는 단계; 및여기서, f(x)는 가우시안 필터 Gσ와 민코프스키 놈 p에 의하여 필터링된 이미지 로 정의된 이미지를 나타냄하기의 수학식을 이용하여 상기 추정된 광원의 색상을 보상하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
18 18
제16항에 있어서,상기 대표 색상 정보를 추출하는 단계는,상기 색상 보상된 2차원 이미지에서 검출된 객체 영역에 대하여 K-means 클러스터링을 수행하여 상기 객체의 대표 색상 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
19 19
제16항에 있어서,상기 비색상 메타데이터는 객체의 높이 및 폭을 포함하는 사이즈 정보, 객체의 이동 속도 정보, 종횡비 정보 및 궤적 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
20 20
제19항에 있어서,상기 객체의 높이(H0)는 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
21 21
제19항에 있어서,상기 객체의 폭(W0)은 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
22 22
제19항에 있어서,상기 객체의 이동 속도 정보(S0)는 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
23 23
제19항에 있어서,상기 객체의 종횡비 정보(R0)는 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
24 24
제19항에 있어서,상기 객체의 궤적 정보(T0)는 궤적에서 4개의 위치를 이용하여 하기의 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 방법
25 25
다른 종류의 카메라들로 구성되는 다중 카메라 기반 영상 감시 시스템의 정규화된 메타데이터 생성 장치에 있어서,명령어를 저장하는 메모리; 및상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,상기 명령어는,상기 다중 카메라에 의하여 획득된 복수의 2차원 이미지의 원근 특성을 이용하여 다중 타원체(ellipsoid) 기반 3차원 인간 모델을 생성하는 단계;상기 2차원 이미지에 포함된 객체의 객체 정보를 정규화하기 위하여, 상기 3차원 인간 모델에 기반하여 장면 교정(Scene Calibration)을 수행하는 단계; 및상기 장면 교정이 수행된 2차원 이미지로부터 상기 객체의 정규화된 메타데이터를 생성하는 단계를 포함하는 정규화된 메타데이터 생성 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 정규화된 메타데이터 생성 장치
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1 미래창조과학부 중앙대학교 산학협력단 정보통신기술개발사업 대규모 실시간 비디오 분석에 의한 전역적 다중 관심객체 추적 및 상황 예측 기술 개발