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포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020008708
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법 및 장치가 개시된다. 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법은, 참조 포인트 클라우드 데이터에서 현재 포인트 클라우드 데이터의 현재 블록에 대한 참조 블록들을 선정하는 단계, 현재 블록과 선정된 참조 블록들 사이의 공간 좌표 비교를 수행하는 단계 및 좌표 비교 결과, 상기 참조 블록들 중에서 블록 내 포인트들의 공간 좌표가 상기 현재 블록과 유사한 참조 블록에 대한 움직임 벡터를 상기 현재 블록에 대한 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06T 7/223 (2017.01.01) G06T 9/00 (2019.01.01) H04N 19/51 (2014.01.01)
CPC G06T 7/223(2013.01) G06T 7/223(2013.01) G06T 7/223(2013.01) G06T 7/223(2013.01)
출원번호/일자 1020180145391 (2018.11.22)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2155711-0000 (2020.09.08)
공개번호/일자 10-2020-0059981 (2020.05.29) 문서열기
공고번호/일자 (20200914) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.22)
심사청구항수 19

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장의선 서울특별시 성동구
2 박유선 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 서울특별시 성동구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.11.22 수리 (Accepted) 1-1-2018-1166958-10
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.05.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.07.11 수리 (Accepted) 9-1-2019-0033144-41
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0885444-21
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)
2020.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-0093256-12
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.01.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0093270-41
9 등록결정서
Decision to grant
2020.06.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0431925-24
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번호 청구항
1 1
동영상 부호화 장치가 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법으로서,참조 포인트 클라우드 데이터에서 현재 포인트 클라우드 데이터의 현재 블록에 대한 참조 블록들을 선정하는 단계;양자화된 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들을 각각 공간 좌표값에 따라 순차적으로 정렬하는 단계;현재 블록과 선정된 참조 블록들 사이의 공간 좌표 비교를 수행하는 단계; 및좌표 비교 결과, 상기 참조 블록들 중에서 블록 내 포인트들의 공간 좌표가 상기 현재 블록과 유사한 참조 블록에 대한 움직임 벡터를 상기 현재 블록에 대한 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함하고, 상기 현재 블록과 선정된 참조 블록들 사이의 공간 좌표 비교를 수행하는 단계는,상기 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들에 대한 x, y, z 좌표값 중 하나 이상의 좌표 값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록 또는 큰 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
2 2
청구항 1에서,상기 참조 포인트 클라우드 데이터는,상기 현재 포인트 클라우드 데이터와 시간적으로 연속성이 있는 데이터인, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
3 3
청구항 1에서,상기 현재 블록과 유사한 참조 블록에 대한 움직임 벡터를 상기 현재 블록에 대한 움직임 벡터로 결정하는 단계는,상기 참조 블록들 중에서 상기 현재 블록과 동일한 공간 좌표값을 갖는 포인트들의 개수가 기준값 이상인 블록을 탐색하는 단계; 및탐색된 블록이 존재하면, 탐색된 블록에 대한 움직임 벡터를 상기 현재 블록에 대한 최적 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
4 4
청구항 3에서,상기 현재 블록과 동일한 공간 좌표값을 갖는 포인트들의 개수가 기준값 이상인 블록을 탐색하는 단계는,상기 참조 블록들 중에서 상기 현재 블록을 구성하는 포인트들의 공간 좌표값과 모두 동일한 공간 좌표값을 갖는 포인트들로 구성된 블록을 탐색하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
5 5
청구항 3에서,상기 포인트들의 개수가 기준값 이상인 블록을 탐색하는 단계 이후에,탐색된 블록이 존재하지 않으면, 참조 블록들 중에서 포인트들의 속성들을 고려하여 왜곡이 최소화되는 블록을 탐색하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
6 6
청구항 1에서,상기 공간 좌표 비교를 수행하는 단계 이전에,상기 현재 블록을 구성하는 포인트들과 상기 참조 블록들을 구성하는 포인트들을 양자화하는 단계를 더 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
7 7
청구항 1에서,상기 정렬하는 단계는,상기 현재 블록과 참조블록들의 포인트들을 내림차순으로 정렬하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
8 8
청구항 1에서,상기 정렬하는 단계는,상기 현재 블록과 참조블록들의 포인트들을 오름차순으로 정렬하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
9 9
청구항 1에서,상기 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들에 대한 x, y, z 좌표값 중 하나 이상의 좌표 값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록 또는 큰 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계는, 상기 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들에 대한 x 좌표값을 비교하여 큰 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계;x 좌표값이 동일하면, y좌표값을 비교하여 큰 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계;x 및 y좌표값이 동일하면, z좌표값을 비교하여 큰 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계; 및x, y 및 z 좌표값이 동일하면, 동일한 좌표 개수를 나타내는 변수를 1 증가시키고, 두 블록의 각각 다음 포인트를 비교하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
10 10
청구항 1에서,상기 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들에 대한 x, y, z 좌표값 중 하나 이상의 좌표 값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록 또는 큰 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계는,상기 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들에 대한 x 좌표값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계;x 좌표값이 동일하면, y좌표값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계;x 및 y 좌표값이 동일하면, z좌표값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계; 및x, y 및 z 좌표값이 동일하면, 동일한 좌표 개수를 나타내는 변수를 1 증가시키고, 두 블록의 각각 다음 포인트를 비교하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 방법
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포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치로서,적어도 하나의 프로세서(processor); 및상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,상기 적어도 하나의 단계는,참조 포인트 클라우드 데이터에서 현재 포인트 클라우드 데이터의 현재 블록에 대한 참조 블록들을 선정하는 단계;양자화된 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들을 각각 공간 좌표값에 따라 순차적으로 정렬하는 단계;현재 블록과 선정된 참조 블록들 사이의 공간 좌표 비교를 수행하는 단계; 및좌표 비교 결과, 상기 참조 블록들 중에서 블록 내 포인트들의 공간 좌표가 상기 현재 블록과 유사한 참조 블록에 대한 움직임 벡터를 상기 현재 블록에 대한 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함하고,상기 현재 블록과 선정된 참조 블록들 사이의 공간 좌표 비교를 수행하는 단계는,상기 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들에 대한 x, y, z 좌표값 중 하나 이상의 좌표 값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록 또는 큰 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치
12 12
청구항 11에서,상기 참조 포인트 클라우드 데이터는,상기 현재 포인트 클라우드 데이터와 시간적으로 연속성이 있는 데이터인, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치
13 13
청구항 11에서,상기 현재 블록과 유사한 참조 블록에 대한 움직임 벡터를 상기 현재 블록에 대한 움직임 벡터로 결정하는 단계는,상기 참조 블록들 중에서 상기 현재 블록과 동일한 공간 좌표값을 갖는 포인트들의 개수가 기준값 이상인 블록을 탐색하는 단계; 및탐색된 블록이 존재하면, 탐색된 블록에 대한 움직임 벡터를 상기 현재 블록에 대한 최적 움직임 벡터로 결정하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치
14 14
청구항 13에서,상기 현재 블록과 동일한 공간 좌표값을 갖는 포인트들의 개수가 기준값 이상인 블록을 탐색하는 단계는,상기 참조 블록들 중에서 상기 현재 블록을 구성하는 포인트들의 공간 좌표값과 모두 동일한 공간 좌표값을 갖는 포인트들로 구성된 블록을 탐색하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치
15 15
청구항 13에서,상기 포인트들의 개수가 기준값 이상인 블록을 탐색하는 단계 이후에,탐색된 블록이 존재하지 않으면, 참조 블록들 중에서 포인트들의 속성들을 고려하여 왜곡이 최소화되는 블록을 탐색하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치
16 16
청구항 11에서,상기 공간 좌표 비교를 수행하는 단계 이전에,상기 현재 블록을 구성하는 포인트들과 상기 참조 블록들을 구성하는 포인트들을 양자화하는 단계를 더 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치
17 17
청구항 11에서,상기 정렬하는 단계는,상기 현재 블록과 참조블록들의 포인트들을 내림차순으로 정렬하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치
18 18
청구항 11에서,상기 정렬하는 단계는,상기 현재 블록과 참조블록들의 포인트들을 오름차순으로 정렬하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치
19 19
청구항 11에서,상기 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들에 대한 x, y, z 좌표값 중 하나 이상의 좌표 값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록 또는 큰 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계는, 상기 현재 블록과 참조 블록들의 포인트들에 대한 x 좌표값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계;x 좌표값이 동일하면, y좌표값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계;x 및 y좌표값이 동일하면, z좌표값을 비교하여 작은 값을 갖는 블록의 다음 포인트를 비교하는 단계; 및x, y 및 z 좌표값이 동일하면, 동일한 좌표 개수를 나타내는 변수를 1 증가시키고, 두 블록의 각각 다음 포인트를 비교하는 단계를 포함하는, 포인트 클라우드 데이터에 대한 고속 움직임 추정을 수행하는 장치
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