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비디오 의미 구간 검출 장치 및 이를 이용한 방법

  • 기술번호 : KST2022016725
  • 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 비디오 의미 구간 검출 장치 및 이를 이용한 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 비디오 의미 구간 검출 방법은 입력된 비디오를 청크 단위로 분할하고, 청크마다 벡터 형태로 추출된 특징을 기반으로 청크 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 단계; 입력된 자연어 문장을 단어 단위로 분할하고, 단어마다 벡터 형태로 추출된 특징을 기반으로 문장 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 단계; 상기 청크 레벨 특징 시퀀스와 상기 문장 레벨 특징 시퀀스 간의 관계를 추출하여, 상기 비디오의 맥락 정보를 포함하는 청크-문장 관계 특징 시퀀스를 생성하는 단계; 및 상기 청크-문장 관계 특징 시퀀스를 기반으로 상기 비디오에서 상기 자연어 문장에 상응하는 구간을 추정하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06K 9/00 (2022.01.01) G06V 10/46 (2022.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06V 20/41(2013.01) G06V 20/46(2013.01) G06V 10/469(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06V 30/10(2013.01)
출원번호/일자 1020210019905 (2021.02.15)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0116713 (2022.08.23) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.09.01)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 문진영 대전광역시 유성구
2 신정규 대전광역시 유성구
3 김형일 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
2021.02.15 수리 (Accepted) 1-1-2021-0179456-65
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2021.09.01 수리 (Accepted) 1-1-2021-1011624-79
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번호 청구항
1 1
입력된 비디오를 청크 단위로 분할하고, 청크마다 벡터 형태로 추출된 특징을 기반으로 청크 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 단계;입력된 자연어 문장을 단어 단위로 분할하고, 단어마다 벡터 형태로 추출된 특징을 기반으로 문장 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 단계;상기 청크 레벨 특징 시퀀스와 상기 문장 레벨 특징 시퀀스 간의 관계를 추출하여, 상기 비디오의 맥락 정보를 포함하는 청크-문장 관계 특징 시퀀스를 생성하는 단계; 및상기 청크-문장 관계 특징 시퀀스를 기반으로 상기 비디오에서 상기 자연어 문장에 상응하는 구간을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 청크-문장 관계 특징 시퀀스를 생성하는 단계는상기 청크 레벨 특징 시퀀스에서 상기 문장 레벨 특징 시퀀스와 관련된 타겟 특징 정보를 시점 별로 추출하는 단계; 및상기 타겟 특징 정보를 시점에 따라 순차적으로 결합하여 상기 비디오의 전체 맥락 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 추정하는 단계는상기 비디오의 전체 맥락 정보를 기반으로 상기 비디오의 전체 구간 중에서 상기 문장 레벨 특징 시퀀스에 관련된 타겟 맥락 정보에 상응하는 구간을 상기 자연어 문장에 상응하는 구간으로 추정하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 추정하는 단계는상기 비디오의 전체 구간을 대상으로 상기 타겟 맥락 정보에 대한 구간 확률 맵을 생성하고, 상기 구간 확률 맵에서 확률이 가장 높은 구간을 상기 타겟 맥락 정보에 상응하는 구간으로 검출하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 청크 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 단계는상기 비디오에서 각 청크에 해당하는 RGB 프레임 또는 플로우 프레임을 추출하고, 상기 RGB 프레임 또는 플로우 프레임을 기반으로 각 청크에 대해 순차적으로 비디오 특징을 추출하여 상기 청크 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 방법
6 6
청구항 1에 있어서,상기 문장 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 단계는상기 단어마다 추출된 단어 벡터를 순환 신경망에 순차적으로 입력하여 상기 자연어 문장의 의미에 상응하는 문장 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 방법
7 7
청구항 4에 있어서,상기 구간 확률 맵은전역 값 추출 방식 또는 지역 값 추출 방식을 기반으로 생성되는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 방법
8 8
입력된 비디오를 청크 단위로 분할하고, 청크마다 벡터 형태로 추출된 특징을 기반으로 청크 레벨 특징 시퀀스를 생성하고, 입력된 자연어 문장을 단어 단위로 분할하고, 단어마다 벡터 형태로 추출된 특징을 기반으로 문장 레벨 특징 시퀀스를 생성하고, 상기 청크 레벨 특징 시퀀스와 상기 문장 레벨 특징 시퀀스 간의 관계를 추출하여, 상기 비디오의 맥락 정보를 포함하는 청크-문장 관계 특징 시퀀스를 생성하고, 상기 청크-문장 관계 특징 시퀀스를 기반으로 상기 비디오에서 상기 자연어 문장에 상응하는 구간을 추정하는 프로세서; 및상기 비디오 및 상기 자연어 문장을 저장하는 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 장치
9 9
청구항 8에 있어서,상기 프로세서는상기 청크 레벨 특징 시퀀스에서 상기 문장 레벨 특징 시퀀스와 관련된 타겟 특징 정보를 시점 별로 추출하고, 상기 타겟 특징 정보를 시점에 따라 순차적으로 결합하여 상기 비디오의 전체 맥락 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 장치
10 10
청구항 9에 있어서,상기 프로세서는상기 비디오의 전체 맥락 정보를 기반으로 상기 비디오의 전체 구간 중에서 상기 문장 레벨 특징 시퀀스에 관련된 타겟 맥락 정보에 상응하는 구간을 상기 자연어 문장에 상응하는 구간으로 추정하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 장치
11 11
청구항 10에 있어서,상기 프로세서는상기 비디오의 전체 구간을 대상으로 상기 타겟 맥락 정보에 대한 구간 확률 맵을 생성하고, 상기 구간 확률 맵에서 확률이 가장 높은 구간을 상기 타겟 맥락 정보에 상응하는 구간으로 검출하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 장치
12 12
청구항 8에 있어서,상기 프로세서는상기 비디오에서 각 청크에 해당하는 RGB 프레임 또는 플로우 프레임을 추출하고, 상기 RGB 프레임 또는 플로우 프레임을 기반으로 각 청크에 대해 순차적으로 비디오 특징을 추출하여 상기 청크 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 장치
13 13
청구항 8에 있어서,상기 프로세서는상기 단어마다 추출된 단어 벡터를 순환 신경망에 순차적으로 입력하여 상기 자연어 문장의 의미에 상응하는 문장 레벨 특징 시퀀스를 생성하는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 장치
14 14
청구항 11에 있어서,상기 구간 확률 맵은전역 값 추출 방식 또는 지역 값 추출 방식을 기반으로 생성되는 것을 특징으로 하는 비디오 의미 구간 검출 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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