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SVM을 이용한 눈 깜빡임 분류를 위하여 최적화된 사전 처리를 통한 운전자 졸음 감지 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021010288
  • 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 SVM을 이용한 눈 깜빡임 분류를 위하여 최적화된 사전 처리를 통한 운전자 졸음 감지 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 SVM을 이용한 눈 깜빡임 분류를 위하여 최적화된 사전 처리를 통한 운전자 졸음 감지 방법은 실시간 카메라 또는 오프라인 비디오 스트림을 사용하여 운전자의 얼굴 이미지를 감지하는 단계, 감지된 운전자의 얼굴 이미지에 대하여 그램-다항식(gram polynomial) 기반 함수를 이용하여 전처리하는 단계, 전처리된 운전자의 얼굴 이미지에 대해 특징 추출부를 사용하여 특징을 추출하는 단계 및 추출된 특징을 이용하여 분류부를 통해 학습하고, 눈의 상태를 판별하여 졸음을 감지하는 단계를 포함한다.
Int. CL B60W 40/08 (2006.01.01) B60W 50/14 (2020.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01) G08B 21/06 (2014.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200044067 (2020.04.10)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0099489 (2021.08.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200012877   |   2020.02.04
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.04.10)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김덕환 서울특별시 양천구
2 울라샨 서울특별시 서초구
3 김주환 경기도 과천시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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		 2020.04.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0375636-95
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.11.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.02.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0045860-69
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.03.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0224847-06
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.05.20 수리 (Accepted) 1-1-2021-0578120-33
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.05.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0578121-89
7 등록결정서
Decision to grant		 2021.07.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0599518-84
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번호 청구항
1 1
실시간 카메라 또는 오프라인 비디오 스트림을 사용하여 운전자의 얼굴 이미지를 감지하는 단계; 감지된 운전자의 얼굴 이미지에 대하여 그램-다항식(gram polynomial) 기반 함수를 이용하여 전처리하는 단계;전처리된 운전자의 얼굴 이미지에 대해 특징 추출부를 사용하여 특징을 추출하는 단계; 및 추출된 특징을 이용하여 분류부를 통해 학습하고, 눈의 상태를 판별하여 졸음을 감지하는 단계 를 포함하는 운전자 졸음 감지 방법
2 2
제1항에 있어서,실시간 카메라 또는 오프라인 비디오 스트림을 사용하여 운전자의 얼굴 이미지를 감지하는 단계는, 실시간 카메라 또는 오프라인 비디오 스트림을 사용하여 프레임을 캡처하고, 캡처된 프레임으로부터 운전자의 얼굴과 눈을 감지하는 운전자 졸음 감지 방법
3 3
제1항에 있어서,감지된 운전자의 얼굴 이미지에 대하여 그램-다항식(gram polynomial) 기반 함수를 이용하여 전처리하는 단계는, 감지된 운전자의 눈을 왼쪽눈과 오른쪽눈으로 분리하고, 분리된 왼쪽눈과 오른쪽눈의 각각의 이미지에 대하여 중복 픽셀을 감소시키고, 픽셀에서 무작위성을 생성하기 위해 그램-다항식(gram polynomial) 기반 함수를 이용하여 전처리하는 운전자 졸음 감지 방법
4 4
제1항에 있어서,전처리된 운전자의 얼굴 이미지에 대해 특징 추출부를 사용하여 특징을 추출하는 단계는, HoG 및 LBP를 이용하는 특징 추출부를 사용하여 각각의 이미지에 대해 특징을 추출하고, HoG를 이용하는 경우, 먼저 이미지에 대한 이진화를 수행하는 운전자 졸음 감지 방법
5 5
제1항에 있어서,추출된 특징을 이용하여 분류부를 통해 학습하고, 눈의 상태를 판별하여 졸음을 감지하는 단계는, 분류부의 정확도를 향상시키기 위해 특징 추출부는 픽셀 정보를 기반으로 운전자의 분리된 왼쪽눈과 오른쪽눈의 각각의 이미지에 대하여 가장자리 및 모서리를 획득하는 운전자 졸음 감지 방법
6 6
실시간 카메라 또는 오프라인 비디오 스트림을 사용하여 운전자의 얼굴 이미지를 감지하는 인식부; 감지된 운전자의 얼굴 이미지에 대하여 그램-다항식(gram polynomial) 기반 함수를 이용하여 전처리하는 전처리부;전처리된 운전자의 얼굴 이미지에 대해 특징 추출부를 사용하여 특징을 추출하는 특징 추출부; 및 추출된 특징을 이용하여 분류부를 통해 학습하고, 눈의 상태를 판별하여 졸음을 감지하는 분류부 를 포함하는 운전자 졸음 감지 장치
7 7
제6항에 있어서, 인식부는, 실시간 카메라 또는 오프라인 비디오 스트림을 사용하여 프레임을 캡처하고, 캡처된 프레임으로부터 운전자의 얼굴과 눈을 감지하는 운전자 졸음 감지 장치
8 8
제6항에 있어서, 전처리부는, 감지된 운전자의 눈을 왼쪽눈과 오른쪽눈으로 분리하고, 분리된 왼쪽눈과 오른쪽눈의 각각의 이미지에 대하여 중복 픽셀을 감소시키고, 픽셀에서 무작위성을 생성하기 위해 그램-다항식(gram polynomial) 기반 함수를 이용하여 전처리하는 운전자 졸음 감지 장치
9 9
제6항에 있어서, 특징 추출부는, HoG 및 LBP를 이용하는 특징 추출부를 사용하여 각각의 이미지에 대해 특징을 추출하고, HoG를 이용하는 경우, 먼저 이미지에 대한 이진화를 수행하는 운전자 졸음 감지 장치
10 10
제6항에 있어서, 분류부는, 분류부의 정확도를 향상시키기 위해 특징 추출부는 픽셀 정보를 기반으로 운전자의 분리된 왼쪽눈과 오른쪽눈의 각각의 이미지에 대하여 가장자리 및 모서리를 획득하는 운전자 졸음 감지 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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2 교육부 인하대학교 기본연구(교육부) [Ezbaro] 고가용성, 고신뢰성 클라우드 시스템을 위해 딥러닝 기술을 적용한 Key-Value 기반의 지능형 소프트웨어 정의 스토리지