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딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022007579
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 장치는 하나 이상의 프로세서; 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나 이상의 프로그램을 저장하는 실행메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나 이상의 프로그램은 입력 받은 영상을 기설정된 각도만큼 회전시켜 복수개의 회전 영상들을 생성하고, FPN(Feature Pyramid Network) 기반 특징 추출 네트워크를 이용하여 상기 복수개의 회전 영상들에 상응하는 계층별 특징 볼륨들을 추출하고, 상기 특징 피라미드로부터 상기 복수개의 회전 영상들에 대한 RoI(Region of Interest)를 샘플링하여 복수개의 특징 벡터들을 산출하고, 상기 복수개의 특징 벡터들에 대한 풀링을 수행하여 영상 특징 서술자를 생성한다.
Int. CL H04N 21/84 (2011.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210063549 (2021.05.17)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0073613 (2022.06.03) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200161721   |   2020.11.26
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 곽상운 대전광역시 유성구
2 윤정일 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 (유)한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **

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		 2021.05.17 수리 (Accepted) 1-1-2021-0568227-30
2 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.05.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0598767-10
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번호 청구항
1 1
하나 이상의 프로세서; 및상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나 이상의 프로그램을 저장하는 실행메모리를 포함하고,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은입력 받은 영상을 기설정된 각도만큼 회전시켜 복수개의 회전 영상들을 생성하고,FPN(Feature Pyramid Network) 기반 특징 추출 네트워크를 이용하여 상기 복수개의 회전 영상들에 상응하는 계층별 특징 볼륨들을 추출하고,상기 계층별 특징 볼륨들 마다 기설정된 단일 스케일 RoI(Region of Interest) 들을 샘플링하고,상기 샘플링된 단일 스케일 RoI 들에 대한 풀링을 수행하여 영상 특징 서술자를 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 장치
2 2
청구항 1에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은 상기 계층별 특징 볼륨들 마다 각각에 기정의된 크기로 단일 스케일 RoI 들을 설정하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 장치
3 3
청구항 2에 있어서,상기 계층별 특징 볼륨들의 크기는상기 입력 받은 영상의 해상도에 상응하도록 각각 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 장치
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청구항 2에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 샘플링된 단일 스케일 RoI 들에 대한 제곱근 풀링을 수행하여 복수개의 특징 벡터들을 산출하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 장치
5 5
청구항 4에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 복수개의 특징 벡터들에 대한 평균 풀링을 수행하고, 상기 평균 풀링을 수행한 특징 벡터들에 대한 최대 풀링을 수행하여 상기 영상 특징 서술자를 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 장치
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딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 장치의 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 방법에 있어서,입력 받은 영상을 기설정된 각도만큼 회전시켜 복수개의 회전 영상들을 생성하는 단계;FPN(Feature Pyramid Network) 기반 특징 추출 네트워크를 이용하여 상기 복수개의 회전 영상들에 상응하는 계층별 특징 볼륨들을 추출하는 단계;상기 계층별 특징 볼륨들 마다 기설정된 단일 스케일 RoI(Region of Interest) 들을 샘플링하는 단계; 및상기 단일 스케일 RoI 들에 대한 풀링을 수행하여 영상 특징 서술자를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 방법
7 7
청구항 6에 있어서,상기 단일 스케일 RoI 들을 샘플링하는 단계는상기 계층별 특징 볼륨들 마다 각각에 기정의된 크기로 상기 단일 스케일 RoI 들을 설정하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 방법
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청구항 7에 있어서,상기 계층별 특징 볼륨들의 크기는상기 입력 받은 영상의 해상도에 상응하도록 각각 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 방법
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청구항 8에 있어서,상기 영상 특징 서술자를 생성하는 단계는상기 샘플링된 단일 스케일 RoI 들에 대한 제곱근 풀링을 수행하여 복수개의 특징 벡터들을 산출하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 방법
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청구항 9에 있어서,상기 영상 특징 서술자를 생성하는 단계는상기 복수개의 특징 벡터들에 대한 평균 풀링을 수행하고, 상기 평균 풀링을 수행한 특징 벡터들에 대한 최대 풀링을 수행하여 상기 영상 특징 서술자를 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 영상 특징 서술자 생성 방법
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1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 한국전자통신연구원연구개발지원사업 [전문연구실] 기계를 위한 영상 부호화