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적어도 하나의 컴퓨팅 장치를 포함하는 마커 위치 검출 시스템의 영상 내 마커 위치 검출 방법에 있어서, 상기 방법은,복수의 프레임을 포함하는 영상을 획득하는 단계;상기 영상에 포함된 복수의 프레임 중 적어도 하나의 프레임에 기초한 입력 데이터를, 머신 러닝 기반으로 구축된 마커 검출기로 입력하는 단계;상기 마커 검출기로부터, 상기 적어도 하나의 프레임 중 어느 하나에 대해, 마커의 중심 위치를 예측한 예측 결과를 획득하는 단계; 및획득된 예측 결과에 기초하여, 상기 어느 하나의 프레임에 포함된 마커를 검출하는 단계를 포함하는,방법
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제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프레임은 연속한 둘 이상의 프레임을 포함하고,상기 입력하는 단계는,상기 연속한 둘 이상의 프레임 각각의 픽셀 값들을 포함하는 상기 입력 데이터를 상기 마커 검출기로 입력하는 단계를 포함하는,방법
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제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프레임은 연속한 제1 프레임 및 제2 프레임을 포함하고,상기 입력하는 단계는,상기 제1 프레임과 제2 프레임 각각의 픽셀 값들, 및 상기 제1 프레임과 제2 프레임의 픽셀들 간 차이값을 포함하는 상기 입력 데이터를 상기 마커 검출기로 입력하는 단계를 포함하는,방법
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제1항에 있어서, 상기 예측 결과는,상기 어느 하나의 프레임의 픽셀들 각각에 대한 상기 마커의 중심 위치 확률을 포함하는,방법
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제4항에 있어서, 상기 마커를 검출하는 단계는,상기 예측 결과로부터, 상기 중심 위치 확률이 가장 높은 픽셀을 상기 마커의 중심 위치로서 검출하는 단계를 포함하는,방법
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제5항에 있어서, 상기 방법은,상기 검출된 중심 위치를 나타내는 마커 인디케이터를 표시한 프레임을 출력하는 단계를 더 포함하는,방법
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제1항에 있어서, 상기 방법은,적어도 하나의 연속한 프레임 및 정답 마스크를 이용하여 상기 마커 검출기의 학습을 수행하는 단계를 더 포함하고,상기 정답 마스크는,상기 적어도 하나의 연속한 프레임 중 어느 하나에 포함된 마커의 중심 위치에 대한 정보를 포함하는,방법
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제7항에 있어서,상기 정답 마스크는,상기 중심 위치에 대응하는 픽셀의 값이 1이고, 나머지 픽셀들의 값이 0인 이진화 이미지를 포함하는,방법
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적어도 하나의 컴퓨팅 장치를 포함하는 영상 내 마커 위치 검출 시스템에 있어서, 영상에 포함된 복수의 프레임 중 적어도 하나의 프레임을 처리하여 입력 데이터를 생성하는 영상 처리 모듈;상기 입력 데이터로부터 상기 적어도 하나의 프레임 중 어느 하나에 포함된 마커의 중심 위치를 예측한 예측 결과를 출력하는, 머신 러닝 기반으로 구축된 마커 검출기; 및상기 예측 결과에 기초하여, 상기 어느 하나의 프레임에 포함된 마커를 검출한 검출 결과를 출력하는 검출 결과 출력 모듈을 포함하는,시스템
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제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프레임은 연속한 둘 이상의 프레임을 포함하고,상기 영상 처리 모듈은,상기 연속한 둘 이상의 프레임 각각의 픽셀 값들을 나열한 상기 입력 데이터를 생성하는,시스템
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제9항에 있어서,상기 적어도 하나의 프레임은 연속한 제1 프레임 및 제2 프레임을 포함하고,상기 영상 처리 모듈은,상기 제1 프레임과 제2 프레임 각각의 픽셀 값들, 및 상기 제1 프레임과 제2 프레임의 픽셀들 간 차이값을 포함하는 상기 입력 데이터를 생성하는,시스템
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제9항에 있어서,상기 예측 결과는,상기 어느 하나의 프레임의 픽셀들 각각에 대한 상기 마커의 중심 위치 확률을 포함하는,시스템
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제12항에 있어서,상기 검출 결과 출력 모듈은,상기 예측 결과로부터, 상기 중심 위치 확률이 가장 높은 픽셀을 상기 마커의 중심 위치로서 검출하는,시스템
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제13항에 있어서, 상기 검출 결과 출력 모듈은,상기 검출된 중심 위치를 나타내는 마커 인디케이터를 표시한 프레임을 출력하는,시스템
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제9항에 있어서, 적어도 하나의 연속한 프레임 및 정답 마스크를 포함하는 학습 데이터를 저장하는 데이터베이스; 및상기 학습 데이터를 이용하여 상기 마커 검출기의 학습을 제어하는 학습 모듈을 더 포함하는,시스템
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제15항에 있어서, 상기 정답 마스크는,상기 적어도 하나의 연속한 프레임 중 어느 하나에 포함된 마커의 중심 위치에 대한 정보를 포함하는,시스템
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