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회귀 딥러닝 모델 기반의 영상 객체 검출 방법 및 영상처리장치

  • 기술번호 : KST2020010261
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 회귀 딥러닝 모델 기반의 영상 객체 검출 방법은 영상처리장치가 회귀 딥러닝 모델에 타깃 객체 및 배경이 포함된 소스 영상을 입력하는 단계 및 상기 영상처리장치가 상기 회귀 딥러닝 모델을 이용하여 상기 소스 영상에서 상기 타깃 객체가 구분된 출력 영상을 생성하는 단계를 포함한다. 상기 회귀 딥러닝 모델은 컨볼루션 인코더-디코더(Convolutional encoder-decoder) 구조이다. 상기 회귀 딥러닝 모델은 픽셀 단위의 회귀(regression) 방법으로 상기 타깃 객체와 배경을 구분한다.
Int. CL G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 7/194 (2017.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01)
출원번호/일자 1020190024740 (2019.03.04)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2141302-0000 (2020.07.29)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200804) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.03.04)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김정태 서울특별시 서초구
2 조희연 서울특별시 구로구
3 김경실 인천광역시 연수구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구
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		 2019.03.04 수리 (Accepted) 1-1-2019-0219722-85
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.08.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.09.06 수리 (Accepted) 9-1-2019-0042393-14
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.03.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0203307-92
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.05.15 수리 (Accepted) 1-1-2020-0491862-95
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.05.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0491863-30
7 등록결정서
Decision to grant		 2020.07.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0507296-18
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번호 청구항
1 1
영상처리장치가 회귀 딥러닝 모델에 타깃 객체 및 배경이 포함된 소스 영상을 입력하는 단계; 및상기 영상처리장치가 상기 회귀 딥러닝 모델을 이용하여 상기 소스 영상에서 상기 타깃 객체가 구분된 출력 영상을 생성하는 단계를 포함하되,상기 회귀 딥러닝 모델은 컨볼루션 인코더-디코더(Convolutional encoder-decoder) 구조이고, 상기 회귀 딥러닝 모델은 픽셀 단위의 회귀(regression) 방법으로 상기 타깃 객체와 배경을 구분하고, 상기 인코더의 손실함수는 아래의 수학식으로 정의되는 회귀 딥러닝 모델 기반의 영상 객체 검출 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 인코더는 픽셀 단위로 특징을 추출하여 특징 맵을 생성하고, 상기 디코더는 상기 특징맵을 입력으로 상기 출력 영상을 출력하는 회귀 딥러닝 모델 기반의 영상 객체 검출 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 인코더는 픽셀 단위 회귀를 사용하여 상기 배경에서 왜곡 성분을 평탄화(smoothing)하고, 상기 왜곡 성분이 제거된 배경과 상기 타깃 객체에 대하여 특징을 추출하는 회귀 딥러닝 모델 기반의 영상 객체 검출 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 인코더는 복수의 인코더 블록과 하나의 풀링 계층을 포함하는 회귀 딥러닝 모델 기반의 영상 객체 검출 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 인코더의 손실함수는 특정 픽셀이 주변 픽셀과 일정 범위 내의 유사한 값으로 조절하는 정규화 항을 포함하는 회귀 딥러닝 모델 기반의 영상 객체 검출 방법
6 6
삭제
7 7
삭제
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삭제
9 9
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10 10
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11 11
삭제
12 12
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 이화여자대학교 산학협력단 차세대디스플레이기술개발 디스플레이 패널 품질 검사를 위한 학습 기반 영상 시스템
2 과학기술정보통신부 이화여자대학교 산학협력단 개인기초연구(과기정통부)(R＆D) 스마트 팩토리를 위한 지능형 머신 비전 시스템