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차량 추적 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020000753
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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 차량 추적 장치로서, 주행도로 영상 프레임을 수집하고, 상기 주행도로 영상 프레임에 존재하는 복수의 직선 성분들을 이용하여 자아 차선(ego-lane)들을 결정하는 자아 차선 결정부, 상기 자아 차선들에 각각 대응하는 자아 차선 방정식들을 이용하여 상기 자아 차선들 사이에 존재하는 특정영역들을 결정하고, 상기 특정영역들의 에지 이미지에 대한 히스토그램을 이용하여 관심영역을 설정하는 관심영역 설정부, 상기 관심영역에 이미지 프로세싱을 수행하여 상기 관심영역에 존재하는 차량을 검출하는 차량 검출부, 그리고 상기 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량이 검출된 영역에서의 에지 히스토그램을 생성하고, 상기 에지 히스토그램을 이용하여 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치를 결정하는 차량 추적부를 포함한다.
Int. CL G06T 7/246 (2017.01.01) G06T 7/13 (2017.01.01) G06T 5/40 (2006.01.01) G06K 9/32 (2006.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01) G08G 1/017 (2006.01.01)
CPC G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01)
출원번호/일자 1020180103767 (2018.08.31)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2069843-0000 (2020.01.17)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200123) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.31)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강석주 서울특별시 마포구
2 장정우 서울특별시 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교 산학협력단 서울특별시 마포구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.08.31 수리 (Accepted) 1-1-2018-0868411-01
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.01.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5014626-89
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.04.12 수리 (Accepted) 9-1-2019-0018160-75
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.08.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0602596-48
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.10.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1050143-19
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.10.15 수리 (Accepted) 1-1-2019-1050142-74
8 등록결정서
Decision to grant
2019.11.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0823945-52
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
차량 추적 장치로서,주행도로 영상 프레임을 수집하고, 상기 주행도로 영상 프레임에 존재하는 복수의 직선 성분들을 이용하여 자아 차선(ego-lane)들을 결정하는 자아 차선 결정부,상기 자아 차선들에 각각 대응하는 자아 차선 방정식들을 이용하여 상기 자아 차선들 사이에 존재하는 특정영역들을 결정하고, 상기 특정영역들의 에지 이미지에 대한 히스토그램을 이용하여 관심영역을 설정하는 관심영역 설정부,상기 관심영역에 이미지 프로세싱을 수행하여 상기 관심영역에 존재하는 차량을 검출하는 차량 검출부, 그리고상기 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량이 검출된 영역에서의 에지 히스토그램을 생성하고, 상기 에지 히스토그램을 이용하여 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치를 결정하는 차량 추적부를 포함하고, 상기 관심영역 설정부는상기 자아 차선 방정식들과의 상대적인 위치의 곱이 미리 설정된 값 이상인 영역들을 상기 특정영역들로 결정하는, 차량 추적 장치
2 2
제1항에서,상기 자아 차선 결정부는상기 주행도로 영상 프레임의 에지(edge)를 추출하여 상기 주행도로 영상 프레임에 대한 에지 이미지를 생성하고, 상기 에지 이미지에서 상기 복수의 직선 성분들을 검출하고, 상기 복수의 직선 성분들 중에서 차선과 관련된 직선 성분들을 후보 자아 차선들로 결정하고, 상기 후보 자아 차선들에 대응하는 방정식들과 상기 자아 차선 방정식들을 비교하여 상기 후보 자아 차선들 중에서 상기 자아 차선들을 결정하는 차량 추적 장치
3 3
삭제
4 4
제1항에서,상기 차량 추적부는상기 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량이 검출될 수 있는 영역에서의 후속 에지 히스토그램을 생성하고, 상기 에지 히스토그램과 상기 후속 에지 히스토그램의 유사도에 기초하여 상기 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치를 결정하는 차량 추적 장치
5 5
제4항에서,상기 차량 추적부는상기 유사도가 임계 유사도 이상인 경우 상기 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량이 검출될 수 있는 영역을 상기 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치로 결정하고, 상기 유사도가 상기 임계 유사도 미만인 경우 상기 후속 주행도로 영상 프레임 중 상기 관심영역에 이미지 프로세싱을 수행하여 상기 차량을 검출하는 차량 추적 장치
6 6
차량 추적 장치가 자아 차량(ego-vehicle)의 전방에 위치한 차량을 추적하는 방법으로서,주행도로 영상 프레임을 수집하고, 상기 주행도로 영상 프레임에 존재하는 복수의 직선 성분들을 이용하여 자아 차선(ego-lane)들을 결정하는 단계,상기 자아 차선들 사이에 존재하는 특정영역들을 결정하고, 상기 특정영역들의 에지 이미지에 대한 히스토그램을 이용하여 관심영역을 설정하는 단계,상기 주행도로 영상 프레임을 구성하는 픽셀들의 기준 휘도값을 결정하는 단계,상기 기준 휘도값이 임계 휘도값 이상인 경우, 상기 주행도로 영상 프레임 중 상기 관심영역에 이미지 프로세싱을 수행하여 상기 관심영역에 존재하는 차량을 검출하고, 상기 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량이 검출된 영역에서의 에지 히스토그램을 이용하여 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치를 결정하는 단계, 그리고상기 기준 휘도값이 상기 임계 휘도값 미만인 경우, 상기 주행도로 영상 프레임 중 상기 관심영역을 구성하는 픽셀들의 Cr값의 히스토그램을 생성하고, 상기 Cr값의 히스토그램을 이용하여 상기 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 차량 추적 방법
7 7
제6항에서,상기 기준 휘도값은 상기 주행도로 영상 프레임을 구성하는 픽셀들의 평균 휘도값인 차량 추적 방법
8 8
제6항에서,상기 자아 차선들을 결정하는 단계는상기 주행도로 영상 프레임의 에지(edge)를 추출하여 상기 주행도로 영상 프레임에 대한 에지 이미지를 생성하는 단계,상기 에지 이미지에서 상기 복수의 직선 성분들을 검출하고, 상기 복수의 직선 성분들 중에서 차선과 관련된 직선 성분들을 후보 자아 차선들로 결정하는 단계, 그리고상기 후보 자아 차선들에 대응하는 방정식들과 상기 자아 차선들에 대응하는 방정식들을 비교하여 상기 후보 자아 차선들 중에서 상기 자아 차선들을 결정하는 단계를 포함하는 차량 추적 방법
9 9
제6항에서,상기 자아 차선들 사이에 존재하는 특정영역들을 결정하는 단계는상기 자아 차선들에 대응하는 방정식들과의 상대적인 위치의 곱이 미리 설정된 값 이상인 영역들을 상기 특정영역들로 결정하는 차량 추적 방법
10 10
제6항에서,상기 에지 히스토그램을 이용하여 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치를 결정하는 단계는상기 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량이 검출될 수 있는 영역에서의 후속 에지 히스토그램을 생성하는 단계, 그리고상기 에지 히스토그램과 상기 후속 에지 히스토그램의 유사도에 기초하여 상기 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 차량 추적 방법
11 11
제6항에서,상기 Cr값의 히스토그램을 이용하여 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치를 결정하는 단계는상기 주행도로 영상 프레임 중 상기 관심영역에 대해 Cr 성분을 이용하여 이진화 이미지를 생성하는 단계,상기 이진화 이미지를 이용하여 상기 Cr값의 히스토그램을 생성하는 단계, 그리고상기 Cr값의 히스토그램을 이용하여 상기 주행도로 영상 프레임에서의 상기 차량의 위치와 상기 후속 주행도로 영상 프레임에서의 상기 차량의 위치를 비교하여 상기 후속 주행도로 영상 프레임에서 상기 차량의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 차량 추적 방법
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