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뉴럴 네트워크를 이용한 영상 분할 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2020001250
  • 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 뉴럴 네트워크를 이용한 영상 분할 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분할 방법은 영상 데이터를 수신하는 단계; 및 미리 설정된 프레임 조건을 만족하는 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 영상 데이터에 포함된 미리 설정된 객체에 대한 영상 분할(segmentation)을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 뉴럴 네트워크는 다상 풀링(polyphase pooling) 레이어와 다상 언풀링(polyphase unpooling) 레이어를 포함함으로써, 영상에서 특정 객체 분할에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.
Int. CL G06T 7/10 (2017.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06T 7/10(2013.01) G06T 7/10(2013.01) G06T 7/10(2013.01) G06T 7/10(2013.01)
출원번호/일자 1020180090659 (2018.08.03)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0017607 (2020.02.19) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.03)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 예종철 대전광역시 유성구
2 김보아 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.08.03 수리 (Accepted) 1-1-2018-0768729-91
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2018.08.03 수리 (Accepted) 1-1-2018-0768797-85
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.01.21 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.03.15 수리 (Accepted) 9-1-2019-0013052-81
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0854322-44
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2020.01.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0085612-20
8 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
2020.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0202941-04
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2020.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0203092-13
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.02.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0203093-69
11 [출원서 등 보완]보정서
2020.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0202940-58
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
14 등록결정서
Decision to grant
2020.07.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0457062-35
15 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.11.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-1177591-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
영상 데이터를 수신하는 단계; 및미리 설정된 프레임 조건을 만족하는 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 영상 데이터에 포함된 미리 설정된 객체에 대한 영상 분할(segmentation)을 수행하는 단계를 포함하고,상기 뉴럴 네트워크는다상 풀링(polyphase pooling) 레이어와 다상 언풀링(polyphase unpooling) 레이어를 포함하며,상기 다상 풀링 레이어는이웃한 네 개의 픽셀을 네 개의 채널로 분해시키고,상기 다상 언풀링 레이어는상기 네 개의 채널을 하나의 채널로 합성하는 영상 분할 방법
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 다상 풀링 레이어는상기 뉴럴 네트워크에 포함된 ReLU(rectified linear unit) 함수의 비선형성과 연결되는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 다상 풀링 레이어에서 상기 다상 언풀링 레이어로의 스킵 연결(skip connection)을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 영상 분할을 수행하는 단계는상기 프레임 조건을 만족하는 제1 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 영상 데이터에 포함된 미리 설정된 제1 객체에 대한 영상 분할을 수행하고, 상기 프레임 조건을 만족하는 제2 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 제1 객체에 포함된 미리 설정된 제2 객체에 대한 영상 분할을 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 영상 분할을 수행하는 단계는상기 네트워크를 이용하여 상기 객체의 특징 정보를 추출하고, 상기 추출된 특징 정보에 기초하여 상기 객체에 대한 영상 분할을 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 방법
9 9
영상 데이터를 수신하는 단계;미리 설정된 프레임 조건을 만족하는 제1 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 영상 데이터에 포함된 신체 장기에 대한 영상 분할을 수행하는 단계; 및상기 프레임 조건을 만족하는 제2 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 신체 장기에 포함된 병변에 대한 영상 분할을 수행하는 단계를 포함하고,상기 제1 뉴럴 네트워크와 상기 제2 뉴럴 네트워크는다상 풀링(polyphase pooling) 레이어와 다상 언풀링(polyphase unpooling) 레이어를 포함하며,상기 다상 풀링 레이어는이웃한 네 개의 픽셀을 네 개의 채널로 분해시키고,상기 다상 언풀링 레이어는상기 네 개의 채널을 하나의 채널로 합성하는 영상 분할 방법
10 10
삭제
11 11
삭제
12 12
영상 데이터를 수신하는 수신부; 및미리 설정된 프레임 조건을 만족하는 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 영상 데이터에 포함된 미리 설정된 객체에 대한 영상 분할(segmentation)을 수행하는 분할부를 포함하고,상기 뉴럴 네트워크는다상 풀링(polyphase pooling) 레이어와 다상 언풀링(polyphase unpooling) 레이어를 포함하며,상기 다상 풀링 레이어는이웃한 네 개의 픽셀을 네 개의 채널로 분해시키고,상기 다상 언풀링 레이어는상기 네 개의 채널을 하나의 채널로 합성하는 영상 분할 장치
13 13
삭제
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삭제
15 15
제12항에 있어서,상기 다상 풀링 레이어는상기 뉴럴 네트워크에 포함된 ReLU(rectified linear unit) 함수의 비선형성과 연결되는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
16 16
제12항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는상기 다상 풀링 레이어에서 상기 다상 언풀링 레이어로의 스킵 연결을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
17 17
제12항에 있어서,상기 뉴럴 네트워크는컨볼루션 프레임렛(convolution framelet) 기반의 뉴럴 네트워크를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
18 18
제12항에 있어서,상기 분할부는상기 프레임 조건을 만족하는 제1 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 영상 데이터에 포함된 미리 설정된 제1 객체에 대한 영상 분할을 수행하고, 상기 프레임 조건을 만족하는 제2 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 제1 객체에 포함된 미리 설정된 제2 객체에 대한 영상 분할을 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
19 19
제12항에 있어서,상기 분할부는상기 네트워크를 이용하여 상기 객체의 특징 정보를 추출하고, 상기 추출된 특징 정보에 기초하여 상기 객체에 대한 영상 분할을 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한국과학기술원 산업기술혁신사업 (RCMS)폐, 간, 심질환 영상판독지원을 위한 인공지능원천기술개발 및 PACS 연계 상용화(2017)
2 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)상대방의 감성을 추론, 판단하여 그에 맞추어 대화하고 대응할 수 있는 감성지능 기술 연구개발(2017)