| 1 |
1
입력 영상 내에서 사전 정보를 이용하여 검출된 객체의 크기를 기준으로, 검출 윈도우보다 큰 배경 영역을 포함시켜 관심 영역을 추출하고, 상기 관심 영역의 크기를 정규화하는 관심 영역 추출 및 정규화부; 및상기 정규화된 관심 영역에 대한 스케일링 업 및 스케일링 다운을 통해 3단계 피라미드 기반 객체 검출을 수행하는 피라미드 기반 객체 검출부를 포함하는 객체 검출 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 사전 정보는 시차맵, 옵티컬 플로우, 돌출맵 중 적어도 어느 하나의 정보인 것인 객체 검출 시스템
|
| 3 |
3
제1항에 있어서, 상기 관심 영역 추출 및 정규화부는 검출 윈도우의 크기를 기준으로 기설정된 배수의 크기를 가지도록 상기 관심 영역의 크기를 정규화시키는 것인 객체 검출 시스템
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 관심 영역 추출 및 정규화부는 단일 보행자 검출인 경우 검출된 객체의 높이 정보를 이용하여 높이 마진 및 폭을 산출하고, 복수 보행자 검출인 경우 검출된 객체의 높이 정보를 이용하여 추출한 폭 마진 및 검출된 객체의 폭 정보를 이용하여 폭을 산출하는 것인 객체 검출 시스템
|
| 5 |
5
제1항에 있어서, 상기 관심 영역 추출 및 정규화부는 객체가 입력 영상 내에서 그 외곽에 존재하는 경우, 상기 입력 영상의 마지막 행 또는 열을 복사하여 배경을 보정하는 것인 객체 검출 시스템
|
| 6 |
6
삭제
|
| 7 |
7
제1항에 있어서, 상기 피라미드 기반 객체 검출부는 상기 관심 영역의 크기를 정규화함에 있어서의 검출 윈도우의 크기 대비 기설정된 배수를 상기 스케일링 업 및 스케일링 다운의 스케일링 팩터로 사용하는 것인 객체 검출 시스템
|
| 8 |
8
(a) 사전 정보를 이용하여 검출된 객체의 크기를 기준으로, 검출 윈도우보다 큰 배경 영역을 포함하는 관심 영역을 추출하고, 상기 관심 영역의 크기를 정규화하되, 단일 보행자 검출인 경우 검출된 객체의 높이 정보를 이용하여 높이 마진 및 폭을 산출하고, 복수 보행자 검출인 경우 검출된 객체의 높이 정보를 이용하여 추출한 폭 마진 및 검출된 객체의 폭 정보를 이용하여 폭을 산출하는 단계; 및(b) 정규화된 관심 영역 내에서 객체를 검출하되, 상기 정규화된 관심 영역에 대한 스케일링 업 및 스케일링 다운을 통해 상기 사전 정보에 포함된 오류에 의해 객체의 크기와 위치가 비정상적으로 추출된 경우의 객체 검출을 수행하는 단계을 포함하는 객체 검출 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서, 상기 (a) 단계는 시차맵, 옵티컬 플로우 및 돌출맵 중 적어도 어느 하나의 상기 사전 정보를 이용하여 상기 객체를 검출하는 것인 객체 검출 방법
|
| 10 |
10
제8항에 있어서, 상기 (a) 단계는 검출 윈도우의 크기 대비 기설정된 배수의 크기가 되도록 상기 관심 영역의 크기를 정규화시키는 것인 객체 검출 방법
|
| 11 |
11
삭제
|
| 12 |
12
제8항에 있어서, 상기 (a) 단계는 상기 객체가 입력 영상 내에서 외곽에 존재하는 경우, 해당 영역의 마지막 행 또는 열을 복사함으로써 상기 객체가 포함되는 배경 영역에 대한 보정을 수행하는 것인 객체 검출 방법
|
| 13 |
13
삭제
|
