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단속 카메라로 촬영된 위반 사실을 이용한 확률적 예측 서비스 제공 방법 및 이를 위한 장치

  • 기술번호 : KST2020013144
  • 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 단속 카메라로 촬영된 위반 사실을 이용한 확률적 예측 서비스 제공 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 확률적 예측 서비스 제공 방법은 확률적 예측 서비스 제공 장치가, 위반 사실 인지 시스템으로부터 단속 카메라를 기반으로 촬영된 위반 영상 및 위반 사실 정보를 획득하는 단계; 상기 확률적 예측 서비스 제공 장치가, 상기 위반 영상 및 위반 사실 정보를 기반으로 학습을 수행하여 차량의 종류를 고려한 확률 모델을 생성하는 단계; 및 상기 확률적 예측 서비스 제공 장치가, 사용자로부터 서비스 요청이 수신되는 경우에 상기 확률 모델을 기반으로 예측된 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
Int. CL G08G 1/017 (2006.01.01) G08G 1/04 (2006.01.01) G06Q 50/30 (2012.01.01) G01C 21/34 (2006.01.01)
CPC G08G 1/0175(2013.01) G08G 1/0175(2013.01) G08G 1/0175(2013.01) G08G 1/0175(2013.01)
출원번호/일자 1020190028035 (2019.03.12)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0109046 (2020.09.22) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박상욱 대전광역시 서구
2 김건우 대전광역시 유성구
3 오선호 대전광역시 유성구
4 최범석 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.03.12 수리 (Accepted) 1-1-2019-0251504-89
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번호 청구항
1 1
확률적 예측 서비스 제공 장치가, 위반 사실 인지 시스템으로부터 단속 카메라를 기반으로 촬영된 위반 영상 및 위반 사실 정보를 획득하는 단계;상기 확률적 예측 서비스 제공 장치가, 상기 위반 영상 및 위반 사실 정보를 기반으로 학습을 수행하여 차량의 종류를 고려한 확률 모델을 생성하는 단계; 및상기 확률적 예측 서비스 제공 장치가, 사용자로부터 서비스 요청이 수신되는 경우에 상기 확률 모델을 기반으로 예측된 정보를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 생성하는 단계는상기 위반 영상 및 위반 사실 정보를 기반으로 위반 사실에 대한 가상 환경을 생성하고, 상기 가상 환경을 기반으로 상기 위반 사실 인지 시스템에서 획득하지 못한 신규 차량에 대한 학습 데이터를 생성하여 상기 확률 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 제공하는 단계는상기 서비스 요청이 차량 분류에 상응하는 경우, 상기 서비스 요청과 함께 전달된 차량 영상을 상기 확률 모델에 입력하고, 상기 확률 모델을 통해 예측된 적어도 하나의 차량 모델을 확률이 높은 순서대로 정렬하여 제공하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 방법
4 4
청구항 1에 있어서,상기 제공하는 단계는상기 서비스 요청이 특정 차량의 이동경로 검색에 상응하는 경우, 상기 확률 모델을 기반으로 상기 위반 영상에서 상기 서비스 요청과 함께 전달된 차량 영상과 가장 유사한 차량의 이동경로를 정렬하여 제공하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 획득하는 단계는자동차 등록 시스템으로부터 상기 위반 영상 및 위반 사실 정보에 상응하는 차량에 대해 등록된 차량식별정보를 획득하고, 상기 차량식별정보에 포함된 개인정보를 마스킹 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 방법
6 6
청구항 1에 있어서,상기 확률적 예측 서비스 제공 방법은상기 위반 사실 인지 시스템으로부터 획득한 위반 사실 속성 정보를 기반으로 학습 데이터를 생성하여 위반 예측 모델을 생성하는 단계;상기 확률적 예측 서비스 제공 장치와 연동되어 동작하는 복수개의 지능형 CCTV 카메라들을 기반으로 상기 단속 카메라가 위치하지 않는 지역의 단속 영상을 획득하는 단계; 및상기 위반 예측 모델을 기반으로 상기 단속 영상의 위반 여부를 판단하여 상기 위반 사실 인지 시스템으로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 방법
7 7
위반 사실 인지 시스템으로부터 단속 카메라를 기반으로 촬영된 위반 영상 및 위반 사실 정보를 획득하고, 상기 위반 영상 및 위반 사실 정보를 기반으로 학습을 수행하여 차량의 종류를 고려한 확률 모델을 생성하고, 사용자로부터 서비스 요청이 수신되는 경우에 상기 확률 모델을 기반으로 예측된 정보를 제공하는 프로세서; 및상기 차량의 종류를 고려한 확률 모델을 저장하는 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 장치
8 8
청구항 7에 있어서,상기 프로세서는상기 위반 영상 및 위반 사실 정보를 기반으로 위반 사실에 대한 가상 환경을 생성하고, 상기 가상 환경을 기반으로 상기 위반 사실 인지 시스템에서 획득하지 못한 신규 차량에 대한 학습 데이터를 생성하여 상기 확률 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 장치
9 9
청구항 7에 있어서,상기 프로세서는상기 서비스 요청이 차량 분류에 상응하는 경우, 상기 서비스 요청과 함께 전달된 차량 영상을 상기 확률 모델에 입력하고, 상기 확률 모델을 통해 예측된 적어도 하나의 차량 모델을 확률이 높은 순서대로 정렬하여 제공하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 장치
10 10
청구항 7에 있어서,상기 프로세서는상기 서비스 요청이 특정 차량의 이동경로 검색에 상응하는 경우, 상기 확률 모델을 기반으로 상기 위반 영상에서 상기 서비스 요청과 함께 전달된 차량 영상과 가장 유사한 차량의 이동경로를 정렬하여 제공하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 장치
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청구항 7에 있어서,상기 프로세서는자동차 등록 시스템으로부터 상기 위반 영상 및 위반 사실 정보에 상응하는 차량에 대해 등록된 차량식별정보를 획득하고, 상기 차량식별정보에 포함된 개인정보를 마스킹 처리하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 장치
12 12
청구항 7에 있어서,상기 프로세서는상기 위반 사실 인지 시스템으로부터 획득한 위반 사실 속성 정보를 기반으로 학습 데이터를 생성하여 위반 예측 모델을 생성하고, 상기 확률적 예측 서비스 제공 장치와 연동되어 동작하는 복수개의 지능형 CCTV 카메라들을 기반으로 상기 단속 카메라가 위치하지 않는 지역의 단속 영상을 획득하고, 상기 위반 예측 모델을 기반으로 상기 단속 영상의 위반 여부를 판단하여 상기 위반 사실 인지 시스템으로 제공하는 것을 특징으로 하는 확률적 예측 서비스 제공 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 정보통신 방송연구개발사업 클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 개발