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이상 행동 예측 시스템 및 방법, 컴퓨터 프로그램

  • 기술번호 : KST2022022114
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 발명은 이상 행동 예측 시스템 및 방법, 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 대상 공간의 영상을 획득하는 영상 획득 모듈, 및 영상 획득 모듈에 의해 획득된 영상 내에서 분석 대상이 되는 대상 인체를 검출하고, 미리 학습된 특징점 추출 모델을 이용하여 검출된 대상 인체 내의 복수의 특징점을 추출하며, 추출된 복수의 특징점을 링크시켜 대상 인체의 스켈레톤 정보를 생성하고, 생성되는 스켈레톤 정보의 시계열적 변화를 분석하여 대상 인체의 이상 행동을 예측하는 이상 행동 예측 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06K 9/00 (2022.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06K 9/62 (2022.01.01)
CPC G06V 40/20(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/049(2013.01) G06K 9/6201(2013.01) G06V 2201/033(2013.01)
출원번호/일자 1020210053810 (2021.04.26)
출원인 재단법인차세대융합기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0147185 (2022.11.03) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.04.26)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인차세대융합기술연구원 대한민국 경기 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김진평 서울특별시 강남구
2 장규진 경기도 안산시 단원구
3 배현재 서울시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아주 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, **,**층(역삼동, 동희빌딩)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2021-0486432-93
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.07.19 수리 (Accepted) 4-1-2021-5195245-90
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.07.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
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대상 공간의 영상을 획득하는 영상 획득 모듈; 및상기 영상 획득 모듈에 의해 획득된 영상 내에서 분석 대상이 되는 대상 인체를 검출하고, 미리 학습된 특징점 추출 모델을 이용하여 상기 검출된 대상 인체 내의 복수의 특징점을 추출하며, 상기 추출된 복수의 특징점을 링크시켜 상기 대상 인체의 스켈레톤 정보를 생성하고, 상기 생성되는 스켈레톤 정보의 시계열적 변화를 분석하여 상기 대상 인체의 이상 행동을 예측하는 이상 행동 예측 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 이상 행동 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 특징점 추출 모델은, 인체의 관절을 추출하도록 딥 러닝(Deep Learning)에 의해 미리 학습되어 있으며,상기 이상 행동 예측 모듈은, 상기 특징점 추출 모델을 이용하여 상기 복수의 특징점으로서 상기 대상 인체의 복수의 관절을 추출하고, 상기 추출된 복수의 관절을 링크시켜 상기 대상 인체의 스켈레톤 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 이상 행동 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 이상 행동 예측 모듈은, 상기 영상 획득 모듈에 의해 연속적으로 획득되는 제1 내지 제N 영상 프레임으로부터 상기 대상 인체의 제1 내지 제N 스켈레톤 정보를 생성하고, 상기 생성된 제1 내지 제N 스켈레톤 정보를 딥 러닝에 의해 미리 학습된 자세 분석 모델에 적용하여 상기 제1 내지 제N 스켈레톤 정보의 시계열적 변화를 분석하는 방식으로 상기 대상 인체의 이상 행동을 예측하는 것을 특징으로 하는 이상 행동 예측 시스템(N은 2 이상의 자연수)
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제3항에 있어서,상기 이상 행동 예측 모듈은, 상기 자세 분석 모델을 통한 상기 제1 내지 제N 스켈레톤 정보의 시계열적 변화의 분석 결과로부터 도출되는 상기 대상 인체의 예측 자세를 미리 정의된 인체 행동 카테고리와 비교하는 방식으로 상기 대상 인체의 이상 행동을 예측하고,상기 인체 행동 카테고리는 하나 이상의 정상 행동 카테고리 및 하나 이상의 위험 행동 카테고리로 구분되며,상기 이상 행동 예측 모듈은, 상기 대상 인체의 예측 자세가 상기 위험 행동 카테고리에 포함되는 경우 상기 대상 인체의 이상 행동이 발생할 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 이상 행동 예측 시스템
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제4항에 있어서,상기 이상 행동 예측 모듈은, 상기 자세 분석 모델을 통한 상기 제1 내지 제N 스켈레톤 정보의 시계열적 변화의 분석 결과로부터 도출되는 상기 대상 인체의 예측 자세가 상기 정상 행동 카테고리 및 상기 위험 행동 카테고리에 모두 포함되는 경우, 후속 분석 로직을 수행하여 상기 대상 인체의 이상 행동을 예측하되,상기 후속 분석 로직은, 상기 영상 획득 모듈에 의해 획득된 차기 영상 프레임으로부터 상기 대상 인체의 차기 스켈레톤 정보를 생성하고, 상기 제1 내지 제N 스켈레톤 정보와 상기 차기 스켈레톤 정보의 시계열적 변화를 분석하는 방식으로 상기 대상 인체의 예측 자세를 도출하는 것으로 정의되는 것을 특징으로 하는 이상 행동 예측 시스템
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제5항에 있어서,상기 이상 행동 예측 모듈은, 상기 대상 인체의 예측 자세가 상기 정상 행동 카테고리 및 상기 위험 행동 카테고리 중 어느 하나의 카테고리에 포함될 때까지 상기 후속 분석 로직을 연속적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 이상 행동 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 영상 획득 모듈 및 상기 이상 행동 예측 모듈은 상기 대상 공간에 설치되는 로컬 시스템으로 구현되고,상기 이상 행동 예측 모듈은, 상기 대상 인체의 이상 행동을 예측한 결과를 상기 대상 공간과 원격지에 위치한 관제 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 이상 행동 예측 시스템
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이상 행동 예측 모델에 의한 이상 행동 예측 방법으로서,대상 공간의 영상 내에서 분석 대상이 되는 대상 인체를 검출하는 단계;미리 학습된 특징점 추출 모델을 이용하여 상기 검출된 대상 인체 내의 복수의 특징점을 추출하는 단계;상기 추출된 복수의 특징점을 링크시켜 상기 대상 인체의 스켈레톤 정보를 생성하는 단계; 및상기 생성되는 스켈레톤 정보의 시계열적 변화를 분석하여 상기 대상 인체의 이상 행동을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이상 행동 예측 방법
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하드웨어와 결합되어,대상 공간의 영상 내에서 분석 대상이 되는 대상 인체를 검출하는 단계;미리 학습된 특징점 추출 모델을 이용하여 상기 검출된 대상 인체 내의 복수의 특징점을 추출하는 단계;상기 추출된 복수의 특징점을 링크시켜 상기 대상 인체의 스켈레톤 정보를 생성하는 단계; 및상기 생성되는 스켈레톤 정보의 시계열적 변화를 분석하여 상기 대상 인체의 이상 행동을 예측하는 단계;를 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 행정안전부 (재단)차세대융합기술연구원 극한재난대응기반기술개발(R&D) 지역 사회재난 안전도 진단 지능형 플랫폼 개발