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객체의 3차원 모델을 복원하는 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020000025
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법이 개시된다. 이 방법은, 카메라 모듈이, 동일한 객체를 스캐닝하는 제1 및 제2 객체 스캐닝 프로세스를 순차적으로 수행하는 단계; 프로세스 모듈이, 상기 제1 객체 스캐닝에 따라 획득한 제1 객체 이미지를 기반으로 3차원 객체 모델을 복원하고, 상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델을 복원하는 과정에서 획득한 데이터를 기반으로 객체 대한 자세 학습을 수행하여, 학습 데이터를 구축하는 단계; 및 상기 프로세스 모듈이, 상기 제2 객체 스캐닝에 따라 획득한 제2 객체 이미지와 상기 학습 데이터를 기반으로 최종 3차원 객체 모델을 복원하는 단계;를 포함한다.
Int. CL G06T 17/20 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 7/194 (2017.01.01) G06T 7/20 (2017.01.01)
CPC G06T 17/20(2013.01) G06T 17/20(2013.01) G06T 17/20(2013.01) G06T 17/20(2013.01) G06T 17/20(2013.01) G06T 17/20(2013.01)
출원번호/일자 1020180071997 (2018.06.22)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0000106 (2020.01.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한병옥 대전광역시 유성구
2 김재환 대전광역시 서구
3 김호원 서울특별시 강남구
4 이지형 대전광역시 서구
5 정유구 대전광역시 서구
6 박창준 대전광역시 유성구
7 이길행 서울특별시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.06.22 수리 (Accepted) 1-1-2018-0614997-98
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.08.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-0811062-45
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번호 청구항
1 1
카메라 모듈이, 동일한 객체를 스캐닝하는 제1 및 제2 객체 스캐닝 프로세스를 순차적으로 수행하는 단계; 프로세스 모듈이, 상기 제1 객체 스캐닝에 따라 획득한 제1 객체 이미지를 기반으로 3차원 객체 모델을 복원하고, 상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델을 복원하는 과정에서 획득한 데이터를 기반으로 객체 대한 자세 학습을 수행하여, 학습 데이터를 구축하는 단계; 및상기 프로세스 모듈이, 상기 제2 객체 스캐닝에 따라 획득한 제2 객체 이미지와 상기 학습 데이터를 기반으로 최종 3차원 객체 모델을 복원하는 단계;를 포함하는 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
2 2
제1항에서, 상기 순차적으로 수행하는 단계는,상기 카메라 모듈과 상기 실제 객체 중 적어도 하나를 고정시키지 않은 상태에서 상기 제1 및 제2 객체 스캐닝 프로세스를 수행하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
3 3
제1항에서, 상기 순차적으로 수행하는 단계는,서로 다른 시점에서 상기 객체에 대한 다수의 깊이 이미지들을 캡쳐하는 상기 제1 객체 스캐닝 프로세스를 수행하는 단계; 및서로 다른 시점에서 상기 객체에 대한 다수의 컬러 이미지들을 캡쳐하는 상기 제2 객체 스캐닝 프로세스를 수행하는 단계를 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
4 4
제1항에서, 상기 학습 데이터를 구축하는 단계는,특징 추출 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 객체 이미지로부터 상기 객체의 제1 특징 데이터를 추출하는 단계;자세 추정 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 특징 데이터를 기반으로 상기 객체의 제1 자세 데이터를 추정하는 단계;3차원 복원 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 자세 데이터를 기반으로 상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델 데이터를 복원하는 단계;상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델 데이터와 상기 제1 자세 데이터를 기반으로 상기 객체에 대한 자세 학습을 수행하여, 상기 학습 데이터를 생성하는 단계; 및상기 생성된 학습 데이터를 저장 모듈에 저장하여 상기 학습 데이터를 구축하는 단계를 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
5 5
제1항에서, 상기 최종적인 3차원 객체 모델을 복원하는 단계는,특징 추출 알고리즘을 이용하여, 상기 제2 객체 이미지로부터 상기 객체의 제2 특징 데이터를 추출하는 단계;자세 추정 알고리즘을 이용하여, 상기 학습 데이터 및 상기 제2 특징 데이터를 기반으로 제2 자세 데이터를 추정하는 단계; 및상기 제2 자세 데이터를 기반으로 최종 3차원 객체 모델을 복원하는 단계;를 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
6 6
제5항에서, 상기 추출하는 단계는,상기 제2 객체 이미지로부터 상기 객체의 전역 특징 데이터와 지역 특징 데이터를 포함하는 상기 제2 특징 데이터를 추출하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
7 7
제1항에서, 상기 최종적인 3차원 객체 모델을 복원하는 단계는,특징 추출 알고리즘을 이용하여, 상기 제2 객체 이미지로부터 상기 객체의 제2-1 특징 데이터를 추출하고, 상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델을 2차원 평면 상에 투영한 2차원의 객체 이미지로부터 제2-2 특징 데이터를 추출하는 단계;자세 추정 알고리즘을 이용하여, 상기 학습 데이터, 상기 제2-1 특징 데이터 및 상기 제2-2 특징 데이터를 기반으로 제2 자세 데이터를 추정하는 단계; 및3차원 복원 알고리즘을 이용하여, 상기 제2 자세 데이터를 기반으로 최종 3차원 객체 모델을 복원하는 단계;를 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
8 8
제1항에서, 상기 순차적으로 수행하는 단계는,3차원 배경 모델을 복원하기 위해, 상기 제1 객체 스캐닝 프로세스를 수행하기 이전에 상기 객체가 배치되는 특정 공간의 배경을 스캐닝하는 배경 스캐닝 프로세스를 수행하는 단계를 더 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
9 9
제8항에서, 상기 학습 데이터를 구축하는 단계는,상기 제1 객체 이미지에서 상기 3차원 배경 모델에 대응하는 배경 이미지를 제거하여 상기 객체가 포함된 전경 이미지를 추출하는 단계;상기 전경 이미지에서 추출된 제1 특징 데이터를 기반으로 상기 객체의 제1 자세 데이터를 추정하는 단계;상기 제1 자세 데이터를 기반으로 상기 3차원 객체 모델을 복원하는 단계; 및상기 제1 자세 데이터와 상기 3차원 객체 모델을 기반으로 상기 객체의 자세 학습을 수행하여, 상기 학습 데이터를 구축하는 단계를 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
10 10
제8항에서, 상기 최종적인 3차원 객체 모델을 복원하는 단계는,상기 제2 객체 이미지에서 상기 3차원 배경 모델에 대응하는 배경 이미지를 제거하여 상기 객체가 포함된 전경 이미지를 추출하는 단계;상기 전경 이미지에서 추출된 상기 객체의 제2-1 특징 데이터, 상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델을 2차원 평면 상에 투영한 2차원의 객체 이미지로부터 추출된 제2-2 특징 데이터 및 상기 학습 데이터를 기반으로 상기 객체의 제2 자세 데이터를 추정하는 단계; 및상기 제2 자세 데이터를 기반으로 상기 최종적인 3차원 객체 모델을 복원하는 단계;를 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
11 11
제1항에서, 상기 제1 객체 스캐닝 프로세스는,서로 다른 시점에서 상기 객체에 대한 다수의 깊이 이미지들을 캡쳐하는 대략적 스캐닝 프로세스(Coarse Scanning Process)인 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
12 12
제1항에서, 상기 제2 객체 스캐닝 프로세스는,서로 다른 시점에서 상기 객체에 대한 다수의 컬러 이미지들을 캡쳐하는 정밀한 스캐닝 프로세스(Fine Scanning Process)인 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
13 13
동일한 객체를 스캐닝하는 제1 및 제2 객체 스캐닝 프로세스를 순차적으로 수행하는 카메라 모듈; 및상기 제1 객체 스캐닝에 따라 획득한 제1 객체 이미지를 기반으로 3차원 객체 모델을 복원하고, 상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델을 복원하는 과정에서 획득한 데이터를 기반으로 객체 대한 자세 학습을 수행하여, 학습 데이터를 구축하고, 상기 제2 객체 스캐닝에 따라 획득한 제2 객체 이미지와 상기 학습 데이터를 기반으로 최종 3차원 객체 모델을 복원하는 프로세스 모듈;을 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 장치
14 14
제13항에서, 상기 카메라 모듈은,휴대용 전자 장치에 탑재되는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 장치
15 15
제13항에서, 상기 프로세스 모듈은,특징 추출 알고리즘을 실행하여, 상기 제1 객체 이미지로부터 상기 객체의 제1 특징 데이터를 추출하는 제1 특징 추출 모듈;자세 추정 알고리즘을 실행하여, 상기 제1 특징 데이터를 기반으로 상기 객체의 제1 자세 데이터를 추정하는 제1 자세 추정 모듈;3차원 복원 알고리즘을 실행하여, 상기 제1 자세 데이터를 기반으로 상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델 데이터를 복원하는 3차원 모델 복원 모듈;상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델 데이터와 상기 제1 자세 데이터를 기반으로 상기 객체에 대한 자세 학습을 수행하여, 상기 학습 데이터를 구축하는 학습 모듈을 포함하는 객체의 3차원 모델을 복원하는 장치
16 16
제13항에서, 상기 프로세스 모듈은,특징 추출 알고리즘을 실행하여, 상기 제2 객체 이미지로부터 상기 객체의 제2-1 특징 데이터를 추출하고, 상기 제1 객체 이미지 기반의 3차원 객체 모델을 2차원 평면 상에 투영한 2차원의 객체 이미지로부터 제2-2 특징 데이터를 추출하는 제2 특징 추출 모듈;자세 추정 알고리즘을 실행하여, 상기 학습 데이터, 상기 제2-1 특징 데이터 및 상기 제2-2 특징 데이터를 기반으로 제2 자세 데이터를 추정하는 제2 자세 추정 모듈; 및3차원 복원 알고리즘을 실행하여, 상기 제2 자세 데이터를 기반으로 최종 3차원 객체 모델을 복원하는 3차원 모델 복원 모듈을 포함하는 객체의 3차원 모델을 복원하는 장치
17 17
제13항에서, 상기 카메라 모듈은,서로 다른 시점에서 상기 객체에 대한 다수의 깊이 이미지들을 캡쳐하는 상기 제1 객체 스캐닝 프로세스를 수행하는 깊이 센서; 및서로 다른 시점에서 상기 객체에 대한 다수의 컬러 이미지들을 캡쳐하는 상기 제2 객체 스캐닝 프로세스를 수행하는 컬러 센서를 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 장치
18 18
제13항에서, 상기 구축된 학습 데이터를 저장하는 저장 모듈을 더 포함하는 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 장치
19 19
카메라 모듈이, 동일한 객체를 스캐닝하는 제1 및 제2 객체 스캐닝 프로세스를 순차적으로 수행하는 단계; 프로세스 모듈이, 상기 제1 객체 스캐닝에 따라 획득한 제1 객체 이미지로부터 추출된 제1 특징 데이터를 기반으로 상기 객체의 제1 자세 데이터를 추정하고, 상기 제1 자세 데이터를 기반으로 3차원 객체 모델을 복원하는 단계; 및상기 프로세스 모듈이, 상기 제2 객체 스캐닝에 따라 획득한 제2 객체 이미지로부터 추출된 제2-1 특징 데이터, 상기 3차원 객체 모델을 2차원의 평면에 투영한 2차원 객체 이미지로부터 추출된 제2-2 특징 데이터 및 상기 제1 자세 데이터를 기반으로 제2 자세 데이터를 추정하는 단계상기 제2 자세 데이터를 기반으로 최종 3차원 객체 모델을 복원하는 단계;를 포함하는 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
20 20
제19항에서, 상기 제1 특징 데이터는,깊이 이미지로부터 추출된 데이터이고, 상기 제2 특징 데이터는,컬러 이미지로부터 추출된 데이터인 것인 객체의 3차원 모델을 복원하는 방법
지정국 정보가 없습니다
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