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깊이 영상을 통한 평면 검출 방법 및 장치 그리고 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체

  • 기술번호 : KST2020003057
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 발명의 실시예는 카메라좌표계 상의 객체와 배경을 촬영한 깊이 영상을 m*n(m, n은 양의 정수) 크기의 대상블록로 분할하는 단계; 상기 대상블록 내의 평면의 존부를 판단하는 단계; 상기 대상블록의 평면의 정보를 검출하는 단계; 상기 평면의 정보에 기초하여 상기 대상블록 내의 화소들의 예측깊이값을 결정하는 단계; 상기 예측깊이값과 상기 대상블록 내의 화소들의 측정깊이값에 기초하여 추정된 상기 대상블록 내의 평면과 상기 화소들의 인접한 척도를 계산하는 단계; 상기 인접한 척도가 기설정치를 충족하는 복수의 대상블록들 각각의 추정된 평면간의 유사도에 기초하여 평면들을 그룹핑하는 단계;를 포함하는 깊이 영상을 통한 평면 검출 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 7/50 (2017.01.01) G06T 11/20 (2006.01.01)
CPC G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01)
출원번호/일자 1020180118675 (2018.10.05)
출원인 동의대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2074929-0000 (2020.02.03)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200207) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.10.05)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동의대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 부산진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권순각 부산광역시 부산진구
2 이동석 울산광역시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이정훈 대한민국 서울특별시 강남구 학동로**길 **(논현동) 하나빌딩 *층(특허법률사무소리플러스)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 동의대학교 산학협력단 부산광역시 부산진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.10.05 수리 (Accepted) 1-1-2018-0982294-96
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.01.29 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.03.15 수리 (Accepted) 9-1-2019-0013288-48
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.09.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0681630-99
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.10.10 수리 (Accepted) 1-1-2019-1031948-66
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.10.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1031920-99
7 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal
2019.10.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0793341-47
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)
2019.11.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-1149307-09
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.11.08 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2019-1149282-45
10 등록결정서
Decision to grant
2019.11.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0832577-64
11 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2020.01.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0076694-42
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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카메라좌표계 상의 객체와 배경을 촬영한 깊이 영상을 m*n(m, n은 양의 정수) 크기의 대상블록로 분할하는 단계;상기 대상블록 내의 평면의 존부를 판단하는 단계;상기 카메라좌표계 상의 상기 대상블록에 대응하고 상기 대상블록의 측정 깊이 값을 포함하는 상기 객체의 좌표와 미결정매개변수로 구성된 평면의 방정식을 모델링하고, 상기 평면의 방정식으로부터 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성하여 상기 대상블록의 평면의 정보를 검출하는 단계;상기 결정매개변수와 상기 대상블록을 이루는 화소들의 좌표 값에 기초하여 상기 대상블록 내의 화소들 각각의 예측깊이값을 결정하는 단계;상기 예측깊이값과 상기 대상블록 내의 화소들의 측정깊이값에 기초하여 추정된 상기 대상블록 내의 평면과 상기 화소들의 인접한 척도를 계산하는 단계; 상기 인접한 척도가 기설정치를 충족하는 복수의 대상블록들 중 서로 인접한 대상블록들인 그룹핑 후보 대상 블록들을 선정하는 단계;상기 그룹핑 후보 대상 블록들 각각의 결정매개변수를 이용하여 상기 그룹핑 후보 대상 블록들 각각의 법선벡터를 생성하는 단계;상기 결정매개변수 중 미리 설정된 원점에서부터 상기 평면까지의 거리를 지칭하는 결정매개변수 그리고 상기 법선벡터에 기초하여 상기 그룹핑 후보 대상 블록들의 추정된 평면간의 유사도를 측정하는 단계;상기 유사도가 기설정치를 만족하는지 여부를 판단하는 단계; 및상기 유사도가 기설정치를 만족하는 경우 상기 그룹핑 후보 대상 블록을 같은 평면으로 그룹핑하는 단계;를 포함하는 깊이 영상을 통한 평면 검출 방법
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제1 항에 있어서,상기 그룹핑 후보 대상 블록들의 추정된 평면간의 유사도를 측정하는 단계는,상기 그룹핑 후보 대상 블록들 각각의 법선벡터의 사이각에 기초하여 평면간의 유사도를 측정하는 깊이 영상을 통한 평면 검출 방법
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제1 항에 있어서,상기 대상블록 내의 3개의 화소 또는 4개 이상의 화소의 좌표 및 측정 깊이 값에 기초하여 상기 평면의 정보를 검출하는 깊이 영상을 통한 평면 검출 방법
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제6 항에 있어서,상기 대상블록 내의 평면의 존재 가능성에 기초하여 3개의 화소 또는 4개 이상의 화소의 좌표 및 측정 깊이 값에 기초하여 상기 평면의 정보를 검출하는깊이 영상을 통한 평면 검출 방법
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제1 항에 있어서,상기 화소들의 인접한 척도를 계산하는 단계는,상기 예측깊이값과 상기 화소들의 측정깊이값의 차이의 제곱의 합 및 상기 예측깊이값과 상기 화소들의 측정깊이값의 차의 절대값의 합 중 적어도 하나를 계산하는 단계;를 포함하고,상기 차이의 제곱의 합 및 차의 절대값의 합 중 적어도 하나에 기초하여 상기 인접한 척도를 계산하는깊이 영상을 통한 평면 검출 방법
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명령들을 저장하는 적어도 하나의 메모리; 및적어도 하나의 프로세서;를 포함하고,상기 명령들은 상기 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하기 위해 상기 프로세서에 의해 실행가능하고,상기 동작들은:카메라좌표계 상의 객체와 배경을 촬영한 깊이 영상을 m*n(m, n은 양의 정수) 크기의 대상블록로 분할하고,상기 대상블록 내의 평면의 존부를 판단하고,상기 카메라좌표계 상의 상기 대상블록에 대응하고 상기 대상블록의 측정 깊이 값을 포함하는 상기 객체의 좌표와 미결정매개변수로 구성된 평면의 방정식을 모델링하고, 상기 평면의 방정식으로부터 상기 미결정매개변수의 값을 결정하여 결정매개변수를 생성하여 상기 대상블록의 평면의 정보를 검출하고,상기 결정매개변수와 상기 대상블록을 이루는 화소들의 좌표 값에 기초하여 상기 대상블록의 화소들 각각의 예측깊이값을 결정하고,상기 예측깊이값과 상기 대상블록 내의 화소들의 측정깊이값에 기초하여 추정된 상기 대상블록 내의 평면과 상기 화소들의 인접한 척도를 계산하고,상기 인접한 척도가 기설정치를 충족하는 복수의 대상블록들 중 서로 인접한 대상블록들인 그룹핑 후보 대상 블록들을 선정하고,상기 그룹핑 후보 대상 블록들 각각의 결정매개변수를 이용하여 상기 그룹핑 후보 대상 블록들 각각의 법선벡터를 생성하고,상기 결정매개변수 중 미리 설정된 원점에서부터 상기 평면까지의 거리를 지칭하는 결정매개변수 그리고 상기 법선벡터에 기초하여 상기 그룹핑 후보 대상 블록들의 추정된 평면간의 유사도를 측정하고,상기 유사도가 기설정치를 만족하는지 여부를 판단하며,상기 유사도가 기설정치를 만족하는 경우 상기 그룹핑 후보 대상 블록을 같은 평면으로 그룹핑하는것을 포함하는평면 검출 장치
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1 미래창조과학부 동의대학교산학협력단 지역신산업선도인력양성 깊이 영상 센싱으로 사물 인식 및 제어시스템
2 부산광역시 동의대학교산학협력단 부산시-BB21플러스 IoT, 빅데이터, 인공지능을 활용한 스마트교통