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실내 의미론적 분할을 위한 컬러-깊이 영상의 단계적 레지듀얼 특성 결합 네트워크 장치

  • 기술번호 : KST2019034722
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 한 장의 실내 컬러 영상(RGB)과 그에 대한 깊이 영상(Depth)을 활용하여 딥러닝 기반 픽셀단위 의미론적 분할을 수행하는 네트워크 장치에 관한 것으로, 상위 단계에서 하위 단계로 이어지고 각 단계별로 CNN으로 된 다수의 단계로 구성되어, 컬러 영상으로부터 단계적 특성 정보를 추출하는 제1 레지듀얼 네트워크 모듈; 상위 단계에서 하위 단계로 이어지고 각 단계별로 CNN으로 된 다수의 단계로 구성되어, 깊이 영상으로부터 단계적 특성 정보를 추출하는 제2 레지듀얼 네트워크 모듈; 및 제1 레지듀얼 네트워크 모듈 및 제2 레지듀얼 네트워크 모듈의 각 단계별로 추출된 특성 정보를 결합하는 다중 특성 결합 네트워크(MMFNet) 모듈;을 포함하여 구성되고, 다중 특성 결합 네트워크 모듈은 각 단계별로, 제1 레지듀얼 네트워크 모듈 및 제2 레지듀얼 네트워크 모듈의 대응하는 단계에서 추출된 컬러 특성 정보 및 깊이 특성 정보 각각에 대하여, 특성 정보의 차원을 줄여서 파라미터의 급증을 완화하는 콘볼루션 블록; 형태 결합을 위해 비선형 변형을 수행하는 2개의 레지듀얼 콜볼루션 유닛; 및 다른 형태의 특성 정보를 적응적으로 결합하고, 덧셈을 위해 특성 값의 스케일을 조정하는 콘볼루션 블록;이 차례로 연결되고, 스케일 조정된 컬러 특성 정보와 깊이 특성 정보가 덧셈 결합되는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06T 7/10 (2017.01.01) G06T 7/50 (2017.01.01) G06T 7/90 (2017.01.01)
CPC G06T 7/10(2013.01) G06T 7/10(2013.01) G06T 7/10(2013.01) G06T 7/10(2013.01) G06T 7/10(2013.01) G06T 7/10(2013.01) G06T 7/10(2013.01)
출원번호/일자 1020170182798 (2017.12.28)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1970488-0000 (2019.04.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190419) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.28)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박성진 경상북도 포항시 남구
2 홍기상 경상북도 포항시 남구
3 이승용 경상북도 포항시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박영일 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, *층 신진국제특허법률사무소 (역삼동, 용마빌딩)
2 김함곤 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, *호 층 신진국제특허법률사무소 (역삼동, 용마빌딩)
3 안광석 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, *층 신진국제특허법률사무소 (역삼동, 용마빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 경상북도 포항시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2017-1306197-87
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.06.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.08.07 수리 (Accepted) 9-1-2018-0040238-64
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.10.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0687518-88
5 보정요구서
Request for Amendment
2018.10.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0687519-23
6 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.10.11 수리 (Accepted) 1-1-2018-1002415-39
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.11.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1159502-40
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2018.11.21 수리 (Accepted) 1-1-2018-1159506-22
9 등록결정서
Decision to grant
2019.04.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0241481-84
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.20 수리 (Accepted) 4-1-2019-5243581-27
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245997-53
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5247115-68
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번호 청구항
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한 장의 실내 컬러 영상(RGB)과 그에 대한 깊이 영상(Depth)을 활용하여 딥러닝 기반 픽셀단위 의미론적 분할을 수행하는 네트워크 장치에 있어서,상위 단계에서 하위 단계로 이어지고 각 단계별로 CNN(Convolutional Neural Network)으로 된 다수의 단계로 구성되어, 컬러 영상으로부터 단계적 특성 정보를 추출하는 제1 레지듀얼 네트워크 모듈;상위 단계에서 하위 단계로 이어지고 각 단계별로 CNN(Convolutional Neural Network)으로 된 다수의 단계로 구성되어, 깊이 영상으로부터 단계적 특성 정보를 추출하는 제2 레지듀얼 네트워크 모듈; 및상기 제1 레지듀얼 네트워크 모듈 및 상기 제2 레지듀얼 네트워크 모듈의 각 단계별로 추출된 특성 정보를 결합하는 다중 특성 결합 네트워크(MMFNet) 모듈;을 포함하여 구성되고,상기 다중 특성 결합 네트워크 모듈은 각 단계별로, 상기 제1 레지듀얼 네트워크 모듈 및 상기 제2 레지듀얼 네트워크 모듈의 대응하는 단계에서 추출된 컬러 특성 정보 및 깊이 특성 정보 각각에 대하여,특성 정보의 차원을 줄여서 파라미터의 급증을 완화하는 콘볼루션 블록;형태 결합을 위해 비선형 변형을 수행하는 2개의 레지듀얼 콜볼루션 유닛; 및다른 형태의 특성 정보를 적응적으로 결합하고, 덧셈을 위해 특성 값의 스케일을 조정하는 콘볼루션 블록;이 차례로 연결되고,스케일 조정된 컬러 특성 정보와 깊이 특성 정보가 덧셈 결합되는 것을 특징으로 하는 실내 의미론적 분할을 위한 컬러-깊이 영상의 단계적 레지듀얼 특성 결합 네트워크 장치
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제3항에 있어서,컬러 특성 정보와 깊이 특성 정보가 결합된 특성 정보에 문맥상의 정보를 합체시키는 레지듀얼 풀링 블록을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 의미론적 분할을 위한 컬러-깊이 영상의 단계적 레지듀얼 특성 결합 네트워크 장치
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제3항에 있어서, 각 단계별로하위 단계의 정제된 특성 정보와 상기 다중 특성 결합 네트워크 모듈의 대응하는 단계에서 결합된 특성 정보를 입력으로 하여 정제하는 RefineNet을 더 포함함을 특징으로 하는 실내 의미론적 분할을 위한 컬러-깊이 영상의 단계적 레지듀얼 특성 결합 네트워크 장치
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한 장의 실내 컬러 영상(RGB)과 그에 대한 깊이 영상(Depth)을 활용하여 딥러닝 기반 픽셀단위 의미론적 분할을 수행하는 방법에 있어서,(a) 상위 단계에서 하위 단계로 이어지고 각 단계별로 CNN(Convolutional Neural Network)으로 된 다수의 단계로 구성된 제1 레지듀얼 네트워크 모듈이 컬러 영상을 입력으로 하여, 단계적 특성 정보를 추출하는 단계;(b) 상위 단계에서 하위 단계로 이어지고 각 단계별로 CNN(Convolutional Neural Network)으로 된 다수의 단계로 구성된 제2 레지듀얼 네트워크 모듈이 깊이 영상을 입력으로 하여, 단계적 특성 정보를 추출하는 단계; 및(c) 다중 특성 결합 네트워크 모듈이 상기 제1 레지듀얼 네트워크 모듈 및 상기 제2 레지듀얼 네트워크 모듈의 각 단계별로 추출된 특성 정보를 결합하는 단계;를 포함하여 구성되고,상기 (c) 단계는상기 다중 특성 결합 네트워크 모듈은 각 단계별로, 상기 제1 레지듀얼 네트워크 모듈 및 상기 제2 레지듀얼 네트워크 모듈의 대응하는 단계에서 추출된 컬러 특성 정보 및 깊이 특성 정보 각각에 대하여,특성 정보의 차원을 줄여서 파라미터의 급증을 완화하는 단계;형태 결합을 위해 비선형 변형을 수행하는 단계; 및다른 형태의 특성 정보를 적응적으로 결합하고, 덧셈을 위해 특성 값의 스케일을 조정하는 단계;를 구비하고,스케일 조정된 컬러 특성 정보와 깊이 특성 정보를 덧셈 결합하는 것을 특징으로 하는 단계적 레지듀얼 특성 결합 네트워크 장치를 이용한 실내 컬러-깊이 영상의 의미론적 분할 방법
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제8항에 있어서, 상기 (c) 단계는 컬러 특성 정보와 깊이 특성 정보가 결합된 특성 정보에 문맥상의 정보를 합체시키는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 단계적 레지듀얼 특성 결합 네트워크 장치를 이용한 실내 컬러-깊이 영상의 의미론적 분할 방법
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제8항에 있어서, (d) RefineNet가 각 단계별로 하위 단계의 정제된 특성 정보와 상기 다중 특성 결합 네트워크 모듈의 대응하는 단계에서 결합된 특성 정보를 입력으로 하여 정제하는 단계;를 더 포함함을 특징으로 하는 단계적 레지듀얼 특성 결합 네트워크 장치를 이용한 실내 컬러-깊이 영상의 의미론적 분할 방법
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제8항 내지 제10항 중 어느 한 항의 단계적 레지듀얼 특성 결합 네트워크 장치를 이용한 실내 컬러-깊이 영상의 의미론적 분할 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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제8항 내지 제10항 중 어느 한 항의 단계적 레지듀얼 특성 결합 네트워크 장치를 이용한 실내 컬러-깊이 영상의 의미론적 분할 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 포항공과대학교 산학협력단 SW 컴퓨팅 산업원천 기술개발 사업 (SW 스타랩) 빅 비주얼 데이터 기반의 고품질 사진 메이크업 SW 개발
2 과학기술정보통신부 포항공과대학교 산학협력단/(세부주관)광주과학기술원 법부처 Giga KOREA 사업 초실감 서비스를 위한 동적 객체의 실시간 4D 복원 기술 개발
3 과학기술정보통신부 포항공과대학교 산학협력단 중견연구자지원사업(핵심) 계층적 구조정보 기반의 실시간 대규모 환경 복원