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헬멧 장치 및 그 동작 방법

  • 기술번호 : KST2020007309
  • 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 일부 실시예에 따르면, 복수의 CCD/CMOS 센서들, IR 센서, 복수의 CCD/CMOS 센서들 및 IR 센서 중 적어도 하나로부터 획득된 영상들에 대한 영상합성처리를 수행하고, 획득된 영상들로부터 표적에 대한 탐지 및 분류를 수행하는 제어부 및 영상합성처리를 통해 생성된 360도 영상의 적어도 일부를 표적에 대한 탐지 및 분류의 결과와 함께 화면에 디스플레이하는 디스플레이를 포함하는, 헬멧 장치가 개시된다.
Int. CL H04N 13/332 (2018.01.01) H04N 21/431 (2016.01.01) H04N 5/369 (2011.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G02B 27/01 (2006.01.01) F41H 1/04 (2006.01.01)
CPC H04N 13/332(2013.01) H04N 13/332(2013.01) H04N 13/332(2013.01) H04N 13/332(2013.01) H04N 13/332(2013.01) H04N 13/332(2013.01)
출원번호/일자 1020180147691 (2018.11.26)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0068054 (2020.06.15) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.26)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이준희 대전광역시 유성구
2 양동원 대전광역시 유성구
3 김성준 대전광역시 유성구
4 최준성 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2018-1178839-11
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0025356-98
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.03.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0254693-27
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2020.03.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0254692-82
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2020.07.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0472958-25
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.08.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0838675-47
7 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2020.08.10 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0838676-93
8 등록결정서
Decision to Grant Registration
2020.08.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0562924-17
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
각각이 사용자 주변의 적어도 일 영역을 촬영하도록 배치되는 복수의 CCD/CMOS 센서들;상기 사용자의 전방을 촬영하도록 배치되는 IR 센서; 상기 복수의 CCD/CMOS 센서들 및 상기 IR 센서 중 적어도 하나로부터 획득된 영상들에 대한 영상합성처리를 수행하고, 상기 획득된 영상들로부터 표적에 대한 탐지 및 분류를 수행하는 제어부; 및 상기 영상합성처리를 통해 생성된 360도 영상의 적어도 일부를 상기 표적에 대한 탐지 및 분류의 결과와 함께 화면에 디스플레이하는 디스플레이를 포함하고,상기 제어부는,상기 획득된 영상들에 대해 상기 복수의 CCD/CMOS 센서들 및 상기 IR 센서의 움직임을 보상하고, 상기 움직임 보상이 수행된 영상들로부터 배경 영상 모델을 추출하고, 상기 추출된 배경 영상 모델에 기초하여 이동 물체를 탐지하며, 상기 탐지된 이동 물체를 상기 표적으로 결정하고,상기 표적에 대응되는 영상이 입력됨에 따라, 기 정의된 복수의 표적 유형들 중에서 하나를 선택하도록 미리 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 표적의 유형을 분류하며,상기 획득된 영상들 중 상기 디스플레이를 통해 디스플레이되지 않고 있는, 상기 360도 영상의 나머지 일부에 대응되는 영상들에 대해서도 상기 표적에 대한 탐지를 수행하고, 상기 나머지 일부에 대응되는 영상들에서 상기 표적이 탐지된 경우 사용자에게 알람을 제공하되, 상기 표적의 유형이 클러터로 분류되는 경우에는 상기 표적이 탐지되었다는 알람을 제공하지 않는, 헬멧 장치
2 2
제 1항에 있어서,상기 제어부는,상기 영상합성처리를 수행하는 제1 프로세서; 및상기 제1 프로세서와 병렬적으로 동작하여 상기 표적에 대한 탐지 및 분류를 수행하는 제2 프로세서를 포함하는, 헬멧 장치
3 3
삭제
4 4
제 1항에 있어서,상기 제어부는, 상기 이동 물체를 탐지하는 과정의 전 또는 후에 상기 움직임 보상이 수행된 영상들에 대한 형태학적 필터링을 수행하는, 헬멧 장치
5 5
삭제
6 6
제 1항에 있어서,상기 기 정의된 복수의 표적 유형들은 사람, 전차 및 비행기 중 적어도 하나를 더 포함하는, 헬멧 장치
7 7
제 1항에 있어서,상기 제어부는,상기 디스플레이가 상기 영상합성처리를 통해 생성된 360도 영상의 적어도 일부를 화면에 디스플레이할 때, 상기 탐지된 표적을 바운딩 박스(bounding box)로 표시하고, 상기 탐지된 표적의 유형을 아이콘 또는 태그로 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 헬멧 장치
8 8
삭제
9 9
제 1항에 있어서,상기 제어부는,상기 알람에 대응한 사용자 입력에 기초하여 상기 나머지 일부에 대응되는 영상들을 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 헬멧 장치
10 10
제 9항에 있어서,상기 헬멧 장치는 시선감지센서를 더 포함하고,상기 사용자 입력은 상기 시선감지센서에 의해 감지된 상기 사용자의 시선의 기 설정된 이동 패턴에 대응되는, 헬멧 장치
11 11
헬멧 장치의 동작 방법에 있어서,복수의 CCD/CMOS 센서들 및 IR 센서 중 적어도 하나로부터 획득된 영상들에 대한 영상합성처리를 수행하는 단계;상기 획득된 영상들로부터 표적에 대한 탐지 및 분류를 수행하는 단계; 및 상기 영상합성처리를 통해 생성된 360도 영상의 적어도 일부를 상기 표적에 대한 탐지 및 분류의 결과와 함께 디스플레이의 화면에 표시하는 단계를 포함하고,상기 방법은,상기 획득된 영상들에 대해 상기 복수의 CCD/CMOS 센서들 및 상기 IR 센서의 움직임을 보상하고, 상기 움직임 보상이 수행된 영상들로부터 배경 영상 모델을 추출하고, 상기 추출된 배경 영상 모델에 기초하여 이동 물체를 탐지하며, 상기 탐지된 이동 물체를 상기 표적으로 결정하는 단계;상기 표적에 대응되는 영상이 입력됨에 따라, 기 정의된 복수의 표적 유형들 중에서 하나를 선택하도록 미리 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 표적의 유형을 분류하는 단계;상기 획득된 영상들 중 상기 디스플레이를 통해 디스플레이되지 않고 있는, 상기 360도 영상의 나머지 일부에 대응되는 영상들에 대해서도 상기 표적에 대한 탐지를 수행하는 단계; 및상기 나머지 일부에 대응되는 영상들에서 상기 표적이 탐지된 경우 사용자에게 알람을 제공하되, 상기 표적의 유형이 클러터로 분류되는 경우에는 상기 표적이 탐지되었다는 알람을 제공하지 않는 단계를 더 포함하는, 방법
12 12
제 11항의 방법을 실행하는 명령어들을 포함하는 하나 이상의 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.