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가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2022014754
  • 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 본 발명에 따른 가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법은, 카메라 영상 내의 물체에 대한 물체 인식 데이터셋에서 일부를 가려 데이터를 증강하는 단계와, 상기 증강된 데이터의 가시영역 비율을 도출하는 단계와, 도출된 상기 가시영역 비율을 인식하는 물체 인식기를 학습하는 단계와, 상기 물체 인식기의 가시영역 추론 결과에 의거하여 상기 물체까지의 거리를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 7/60 (2017.01.01) G06T 7/50 (2017.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01)
CPC G06T 7/60(2013.01) G06T 7/50(2013.01) G06T 5/008(2013.01) G06T 2207/10028(2013.01) G06T 2210/12(2013.01)
출원번호/일자 1020210188329 (2021.12.27)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-2428744-0000 (2022.07.29)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220803) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.27)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박지훈 대전광역시 유성구
2 유현성 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.12.27 수리 (Accepted) 1-1-2021-1507043-07
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2021.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2021-1514881-05
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.01.24 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.02.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0040448-34
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.03.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0183559-90
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.05.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0479076-12
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.05.04 수리 (Accepted) 1-1-2022-0479075-66
8 등록결정서
Decision to grant
2022.07.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0563467-01
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
카메라 영상 내의 물체에 대한 물체 인식 데이터셋을 획득하는 단계와,상기 획득된 물체 인식 데이터셋을 물체 인식기의 입력으로 하여, 상기 물체 인식 데이터셋의 가시영역 비율을 추론하는 단계와,상기 물체 인식기의 가시영역 추론 결과에 의거하여 상기 물체까지의 거리를 추정하는 단계를 포함하되,상기 물체 인식기는 학습용 카메라 영상 내의 물체에 대한 학습용 물체 인식 데이터셋에서 일부를 가려 학습용 데이터를 증강시키고, 상기 증강된 데이터에서 가시영역 비율을 학습용 가시영역 비율로 도출하고, 상기 증강된 학습용 데이터를 입력 데이터로 입력하고 도출된 상기 학습용 가시영역 비율을 정답 데이터로 입력하여, 가시영역 비율을 추론하도록 학습된 것인,가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 도출하는 단계는,상기 증강된 데이터의 바운딩 박스의 가로/세로 길이를 기존의 바운딩 박스의 가로/세로 길이와 비교하여 상기 가시영역 비율을 도출하는가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 도출하는 단계는,상기 바운딩 박스의 일부 영역을 검은색으로 변환하는가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법
4 4
제 2 항에 있어서,상기 도출하는 단계는,상기 바운딩 박스의 일부 영역을 흰색으로 변환하는가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법
5 5
제 2 항에 있어서,상기 도출하는 단계는,상기 바운딩 박스의 일부 영역을 배경 영역의 일부 내용으로 변환하는가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법
6 6
제 2 항에 있어서,상기 도출하는 단계는,상기 바운딩 박스의 일부 영역을 배경과 유사한 특정 패턴으로 변환하는가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 가시영역 비율을 인식하는 상기 물체 인식기의 구성에 있어서, 인공신경망을 이용한 상기 물체 인식기의 최종 출력이 가로/세로 가시 비율을 나타내도록 하는가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법
8 8
제 1 항에 있어서,상기 추정하는 단계는,상기 가시영역 추론 결과를 이용하여 인식된 상기 물체까지의 거리를 도출할 때, 상기 가시영역 비율을 이용해 상기 물체까지의 거리를 보정할 수 있는가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 방법
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컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,카메라 영상 내의 물체에 대한 물체 인식 데이터셋을 획득하는 단계와,상기 획득된 물체 인식 데이터셋을 물체 인식기의 입력으로 하여, 상기 물체 인식 데이터셋의 가시영역 비율을 추론하는 단계와,상기 물체 인식기의 가시영역 추론 결과에 의거하여 상기 물체까지의 거리를 추정하는 단계를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하되,상기 물체 인식기는 학습용 카메라 영상 내의 물체에 대한 학습용 물체 인식 데이터셋에서 일부를 가려 학습용 데이터를 증강시키고, 상기 증강된 데이터에서 가시영역 비율을 학습용 가시영역 비율로 도출하고, 상기 증강된 학습용 데이터를 입력 데이터로 입력하고 도출된 상기 학습용 가시영역 비율을 정답 데이터로 입력하여, 가시영역 비율을 추론하도록 학습된 것인,컴퓨터 판독 가능한 기록매체
10 10
컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 프로세서에 의해 실행되면,카메라 영상 내의 물체에 대한 물체 인식 데이터셋을 획득하는 단계와,상기 획득된 물체 인식 데이터셋을 물체 인식기의 입력으로 하여, 상기 물체 인식 데이터셋의 가시영역 비율을 추론하는 단계와,상기 물체 인식기의 가시영역 추론 결과에 의거하여 상기 물체까지의 거리를 추정하는 단계를 포함하는 동작을 상기 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하되,상기 물체 인식기는 학습용 카메라 영상 내의 물체에 대한 학습용 물체 인식 데이터셋에서 일부를 가려 학습용 데이터를 증강시키고, 상기 증강된 데이터에서 가시영역 비율을 학습용 가시영역 비율로 도출하고, 상기 증강된 학습용 데이터를 입력 데이터로 입력하고 도출된 상기 학습용 가시영역 비율을 정답 데이터로 입력하여, 가시영역 비율을 추론하도록 학습된 것인,컴퓨터 프로그램
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학습용 카메라 영상 내의 물체에 대한 학습용 물체 인식 데이터셋에서 일부를 가려 학습용 데이터를 증강하는 증강 처리부와,상기 증강된 학습용 데이터에서 가려진 영역의 비율인 학습용 가시영역 비율을 도출하는 가시영역 도출부와,카메라 영상 내의 물체에 대한 물체 인식 데이터셋을 획득하여 상기 물체인식 데이터셋의 가시영역 비율을 추론하도록 물체 인식기를 학습시키는 학습 실행부와,상기 물체 인식기의 가시영역 추론 결과에 의거하여 상기 물체까지의 거리를 추정하는 거리 추정부를 포함하되,상기 학습 실행부는 상기 증강된 학습용 데이터를 입력 데이터로 입력하고 도출된 상기 학습용 가시영역 비율을 정답 데이터로 입력하여, 가시영역 비율을 추론하도록 학습시키는,가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 장치
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제 11 항에 있어서,상기 가시영역 도출부는,상기 증강된 데이터의 바운딩 박스의 가로/세로 길이를 기존의 바운딩 박스의 가로/세로 길이와 비교하여 상기 가시영역 비율을 도출하는가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 장치
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제 11 항에 있어서,상기 거리 추정부는,상기 가시영역 추론 결과를 이용하여 인식된 상기 물체까지의 거리를 도출할 때, 상기 가시영역 비율을 이용해 상기 물체까지의 거리를 보정하는가시영역 비율 기반의 물체 거리 추정 장치
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