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스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022013196
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 방법 및 시스템이 개시된다. 본 발명은 복수의 타겟을 촬영하는 제1 영상 획득부 및 제2 영상 획득부를 사용하는 미학습 물체 검출 방법에 있어서, 상기 제1 영상 획득부로부터 제1 영상을 획득하는 단계, 상기 제2 영상 획득부로부터 제2 영상을 획득하는 단계, 상기 제1 영상 및 제2 영상을 기초로 상기 복수의 타겟을 인식하는 단계 및 상기 복수의 타겟 중 미리 학습된 제1 타겟과 비학습된 제2 타겟을 구분하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 7/174 (2017.01.01) G06T 7/55 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) H04N 5/225 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) H04N 13/271 (2018.01.01) H04N 13/239 (2018.01.01)
CPC G06T 7/174(2013.01) G06T 7/55(2013.01) G06T 7/11(2013.01) H04N 5/2252(2013.01) H04N 5/2254(2013.01) H04N 5/2257(2013.01) H04N 13/271(2013.01) H04N 13/239(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020200183937 (2020.12.24)
출원인 동의대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0092746 (2022.07.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.24)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동의대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 부산진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 옥승호 경기도 화성
2 이성호 경상남도 김해시 평전로
3 감지웅 경상남도 창원시 의창구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 원대규 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로 ***, ***호(에이스가산 타워)(세인특허법률사무소)

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
2020.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-1413541-61
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.07.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
복수의 타겟을 촬영하는 제1 영상 획득부 및 제2 영상 획득부를 사용하는 미학습 물체 검출 방법에 있어서,상기 제1 영상 획득부로부터 제1 영상을 획득하는 단계;상기 제2 영상 획득부로부터 제2 영상을 획득하는 단계;상기 제1 영상 및 제2 영상을 기초로 상기 복수의 타겟을 인식하는 단계; 및 상기 복수의 타겟 중 미리 학습된 제1 타겟과 비학습된 제2 타겟을 구분하는 단계;를 포함하는 것인, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 제1 영상 및 제2 영상을 기초로 상기 복수의 타겟을 인식하는 단계는, 상기 제1 영상을 기초로 깊이 정보를 포함하는 깊이 맵을 획득하는 단계;상기 깊이 맵을 프레임 별로 이진화하는 단계;상기 이진화된 깊이 맵을 기초로 최빈 데이터를 획득하여 잡음을 제거하는 단계; 및상기 최빈 데이터를 기초로 상기 복수의 타겟에 대한 복수의 좌표값을 획득하는 단계;를 포함하는 것인, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 제1 영상 및 제2 영상을 기초로 상기 복수의 타겟을 인식하는 단계는, 상기 제2 영상을 기초로 제1 학습 알고리즘을 수행하는 단계; 및상기 학습 결과를 기초로 상기 제1 타겟의 좌표값을 획득하는 단계;를 포함하는 것인, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 복수의 타겟 중 미리 학습된 제1 타겟과 비학습된 제2 타겟을 구분하는 단계는, 상기 제1 영상으로부터 획득한 상기 복수의 좌표값과, 상기 제2 영상으로부터 획득한 상기 제1 타겟의 좌표값을 기초로, 상기 제1 타겟과 상기 제2 타겟을 구분하는 것인, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 제1 영상 획득부는, 광 이미지로부터 영상 이미지를 생성하는 카메라 모듈;을 포함하고, 상기 카메라 모듈은, 측벽에 관통홀을 포함하는 하우징;상기 관통홀에 설치된 렌즈; 및상기 렌즈를 구동하는 구동부;를 포함하는 것인, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 방법
6 6
복수의 타겟의 제1 영상을 촬영하는 제1 영상 획득부;상기 복수의 타겟의 제2 영상을 촬영하는 제2 영상 획득부; 및상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 기초로 상기 복수의 타겟을 인식하고, 상기 복수의 타겟 중 미리 학습된 제1 타겟과 비학습된 제2 타겟을 구분하는 제어부;를 포함하는, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 시스템
7 7
제6항에 있어, 상기 제1 영상 획득부는, 광 이미지로부터 영상 이미지를 생성하는 카메라 모듈;을 포함하고, 상기 카메라 모듈은, 측벽에 관통홀을 포함하는 하우징;상기 관통홀에 설치된 렌즈; 및상기 렌즈를 구동하는 구동부;를 포함하는 것인, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 시스템
8 8
제6항에 있어서,상기 제어부는, 상기 제1 영상을 기초로 깊이 정보를 포함하는 깊이 맵을 획득하고, 상기 깊이 맵을 프레임 별로 이진화하며, 상기 이진화된 깊이 맵을 기초로 최빈 데이터를 획득하여 잡음을 제거하고, 상기 최빈 데이터를 기초로 상기 복수의 타겟에 대한 복수의 좌표값을 획득하는 것인, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 제어부는, 상기 제1 영상 및 제2 영상을 기초로 상기 복수의 타겟을 인식하고, 상기 제2 영상을 기초로 제1 학습 알고리즘을 수행하며, 상기 학습 결과를 기초로 상기 제1 타겟의 좌표값을 획득하는 것인, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 시스템
10 10
제9항에 있어서,상기 제어부는, 상기 제1 영상으로부터 획득한 상기 복수의 좌표값과, 상기 제2 영상으로부터 획득한 상기 제1 타겟의 좌표값을 기초로, 상기 제1 타겟과 상기 제2 타겟을 구분하는 것인, 스테레오 카메라 기반 미학습 물체 검출 시스템
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명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서,상기 명령어들은 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 제1항의 방법을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 동의대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) Grand ICT연구센터(동의대학교)