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단일 처리 방식의 다중 차량 객체 추적 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022019756
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 의하면, 단일 처리 방식의 다중 차량 객체 추적 장치에 있어서, 카메라 이미지를 수신하도록 구성된 이미지 수신부, 수신된 이미지로부터 인공 신경망을 이용하여 복수의 다중 스케일 특징 맵(feature map)을 생성하도록 구성된 백본망, 백본망에서 생성된 복수의 다중 스케일 특징 맵을 융합하여 단일 특징 맵을 생성하도록 구성된 단일 특징 맵 생성부, 및 단일 특징 맵에 기초하여 객체 위치를 예측하고 임베딩을 추출하도록 구성된 예측부를 포함하는 다중 차량 객체 추적 장치를 제공할 수 있다.
Int. CL G06T 7/20 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 7/60 (2017.01.01)
CPC G06T 7/20(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/60(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01) G06T 2210/12(2013.01)
출원번호/일자 1020210045528 (2021.04.07)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0139190 (2022.10.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.04.07)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권순철 서울특별시 노원구
2 이영근 서울특별시 노원구
3 유지상 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박창선 대한민국 서울특별시 송파구 송파대로 ***, A동 ***-*호 (문정동, 송파 테라타워*)(태창특허법률사무소)

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
2021.04.07 수리 (Accepted) 1-1-2021-0409552-24
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번호 청구항
1 1
단일 처리 방식의 다중 차량 객체 추적 장치에 있어서,카메라 이미지를 수신하도록 구성된 이미지 수신부;상기 수신된 이미지로부터 인공 신경망을 이용하여 복수의 다중 스케일 특징 맵(feature map)을 생성하도록 구성된 백본망;상기 백본망에서 생성된 복수의 다중 스케일 특징 맵을 융합하여 단일 특징 맵을 생성하도록 구성된 단일 특징 맵 생성부; 및상기 단일 특징 맵에 기초하여 객체 위치를 예측하고 임베딩을 추출하도록 구성된 예측부를 포함하는 다중 차량 객체 추적 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 백본망은, 복수의 다중 스케일 특징 맵을 생성하도록 구성된 특징 맵 추출부; 및상기 특징 맵 추출부에서 생성된 복수의 특징 맵을 융합하여 추가로 다중 스케일 특징 맵들을 생성하도록 구성된 특징 맵 융합부를 포함하는 다중 차량 객체 추적 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 특징 맵 추출부는 8배, 16배, 32배만큼 다운샘플링된 3개의 다중 스케일 특징 맵을 생성하도록 구성되는 것인, 다중 차량 객체 추적 장치
4 4
제2항에 있어서, 상기 특징 맵 융합부는 2개의 다운샘플링된 특징 맵을 추가로 추출하여, 총 5개의 다중 스케일 특징 맵을 생성하도록 구성되는 것인, 다중 차량 객체 추적 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 단일 특징 맵 생성부는 입력 크기보다 4배 작은 단일 특징 맵을 생성하도록 구성되는 것인, 다중 차량 객체 추적 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 예측부는,상기 단일 특징 맵으로부터 객체의 위치 정보를 출력하도록 구성되는 객체 위치 예측부; 및상기 단일 특징 맵으로부터 임베딩 벡터를 출력하도록 구성되는 임베딩 추출부를 포함하는 것인, 다중 차량 객체 추적 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 객체 위치 예측부는 중심 히트맵, 중심 오프셋 및 경계 상자 크기를 예측하도록 구성되는 것인, 다중 차량 객체 추적 장치
8 8
제6항에 있어서, 상기 예측부에서 출력된 상기 객체의 위치 정보 및 상기 임베딩 벡터에 기초하여 이전 프레임에서 출력된 결과와 비교함으로써 객체를 추적하는 것인, 다중 차량 객체 추적 장치
9 9
단일 처리 방식의 다중 차량 객체 추적 방법에 있어서,이미지 수신부에 의해 카메라 이미지를 수신하는 단계;백본망에 의해 상기 수신된 이미지로부터 인공 신경망을 이용하여 복수의 다중 스케일 특징 맵(feature map)을 생성하는 단계;단일 특징 맵 생성부에 의해 상기 백본망에서 생성된 복수의 다중 스케일 특징 맵을 융합하여 단일 특징 맵을 생성하는 단계; 및예측부에 의해 상기 단일 특징 맵에 기초하여 객체 위치를 예측하고 임베딩을 추출하는 단계를 포함하는 다중 차량 객체 추적 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 백본망은 특징 맵 추출부 및 특징 맵 융합부를 포함하고,상기 특징 맵 추출부에 의해 복수의 다중 스케일 특징 맵을 생성하는 단계; 및상기 특징 맵 융합부에 의해 상기 특징 맵 추출부에서 생성된 복수의 특징 맵을 융합하여 추가로 다중 스케일 특징 맵들을 생성하는 단계를 더 포함하는 다중 차량 객체 추적 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 특징 맵 추출부는 8배, 16배, 32배만큼 다운샘플링된 3개의 다중 스케일 특징 맵을 생성하도록 구성되는 것인, 다중 차량 객체 추적 방법
12 12
제10항에 있어서, 상기 특징 맵 융합부는 2개의 다운샘플링된 특징 맵을 추가로 추출하여, 총 5개의 다중 스케일 특징 맵을 생성하도록 구성되는 것인, 다중 차량 객체 추적 방법
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제9항에 있어서, 상기 단일 특징 맵 생성부는 입력 크기보다 4배 작은 단일 특징 맵을 생성하도록 구성되는 것인, 다중 차량 객체 추적 방법
14 14
제9항에 있어서, 상기 예측부는 객체 위치 예측부 및 임베딩 추출부를 포함하고,상기 객체 위치 예측부에 의해 상기 단일 특징 맵으로부터 객체의 위치 정보를 출력하는 단계; 및상기 임베딩 추출부에 의해 상기 단일 특징 맵으로부터 임베딩 벡터를 출력하는 단계를 더 포함하는 다중 차량 객체 추적 방법
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제14항에 있어서, 상기 객체 위치 예측부에 의해 중심 히트맵, 중심 오프셋 및 경계 상자 크기를 예측하는 것인, 다중 차량 객체 추적 방법
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제14항에 있어서, 상기 예측부에서 출력된 상기 객체의 위치 정보 및 상기 임베딩 벡터에 기초하여 이전 프레임에서 출력된 결과와 비교함으로써 객체를 추적하는 것인, 다중 차량 객체 추적 방법
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제9항 내지 제16항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 광운대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 지능형 ICT 국방 감시정찰/경계 시스템 개발