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HEVC 압축영상에서의 효율적인 객체 검출을 위한 비트스트림 특징 이미지 생성 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2023005995
  • 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 HEVC 압축영상에서의 효율적인 객체 검출을 위한 비트스트림 특징 이미지 생성 방법 및 시스템이 개시된다. 일 실시예에 따른 이미지 생성 시스템에 의해 수행되는 이미지 생성 방법은, HEVC 형식으로 인코딩된 영상 정보에 대한 디코딩을 통해 HEVC 비트스트림 특징들을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 HEVC 비트스트림 특징들을 공간 정보에 투영하여 HEVC 특징 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL H04N 19/13 (2014.01.01) H04N 19/184 (2014.01.01) H04N 19/139 (2014.01.01) H04N 19/44 (2014.01.01) H04N 19/56 (2014.01.01) G06V 40/10 (2022.01.01) G06V 10/82 (2022.01.01)
CPC H04N 19/13(2013.01) H04N 19/184(2013.01) H04N 19/139(2013.01) H04N 19/44(2013.01) H04N 19/56(2013.01) G06V 40/10(2013.01) G06V 10/82(2013.01)
출원번호/일자 1020220138035 (2022.10.25)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0111573 (2023.07.25) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020220007035   |   2022.01.18
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.10.25)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김영민 경기도 남양주시
2 김철연 경기도 양평군
3 나선옥 경기도 고양시 일산서구
4 공세운 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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
2022.10.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-1124529-91
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번호 청구항
1 1
이미지 생성 시스템에 의해 수행되는 이미지 생성 방법에 있어서,HEVC 형식으로 인코딩된 영상 정보에 대한 디코딩을 통해 HEVC 비트스트림 특징들을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 HEVC 비트스트림 특징들을 공간 정보에 투영하여 HEVC 특징 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 이미지 생성 방법
2 2
제1항에 있어서,딥러닝 기반의 객체 탐지 모델에 상기 생성된 HEVC 특징 이미지를 입력받고, 상기 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 통해 상기 생성된 HEVC 특징 이미지로부터 움직이는 객체를 탐지하는 단계 를 더 포함하는 이미지 생성 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 HEVC 비트스트림 특징을 추출하는 단계는,고정형 카메라를 통해 촬영된 감시 영상의 원시 이미지 프레임에 대해 HEVC 형식으로 인코딩되고, 상기 HEVC 형식으로 인코딩된 감시 영상의 원시 이미지 프레임에 대한 엔트로피 디코딩을 통해 예측 유닛(Prediction Unit; PU) 및 모션 벡터(Motion Vector; MV)를 포함하는 HEVC 비트스트림 특징들을 추출하는 단계 를 포함하는 이미지 생성 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 HEVC 비트스트림 특징을 추출하는 단계는,코딩 유닛이 주어진 예측 유닛의 사이즈 정보를 사용하여 예측 유닛 사이즈를 그레이스케일 값으로 표현하는 단계를 포함하는 이미지 생성 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 HEVC 비트스트림 특징을 추출하는 단계는,상기 예측 유닛의 사이즈 정보에 기초하여 기 설정된 기준 이상의 예측 유닛에 어두운 값을 할당하고, 기 설정된 기준 이하의 예측 유닛에 밝은 값을 할당하는 단계 를 포함하는 이미지 생성 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 HEVC 비트스트림 특징을 추출하는 단계는,HEVC 형식으로 코딩된 정보를 이용하여 모션 벡터를 추출하는 단계를 포함하는 이미지 생성 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 HEVC 비트스트림 특징을 추출하는 단계는,기 설정된 사이즈 이하의 모션 벡터를 정수형으로 변환할 때 모션 벡터를 재구성하고, 0으로 할당된 모션 벡터에 대하여 특정 값을 재할당하는 단계를 포함하는 이미지 생성 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 HEVC 특징 이미지를 생성하는 단계는, 상기 추출된 HEVC 비트스트림 특징들에 포함된 예측 유닛 및 모션 벡터를 HSV 색 공간에 매핑하여 HEVC 특징 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 이미지 생성 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 HEVC 특징 이미지를 생성하는 단계는, 예측 유닛 별로 예측 유닛 사이즈 및 모션 벡터를 사용하여 HEVC 특징 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 이미지 생성 방법
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제8항에 있어서,상기 HSV 색 공간은, H 채널, V 채널 및 S 채널로 구성되고,상기 H 채널은 0 내지 360의 값을 갖는 벡터 방향을 나타내고, 상기 S 채널은 벡터 크기인 스칼라 값을 나타내는 것을 특징으로 하는 이미지 생성 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 벡터 크기는, S 채널의 값이 0과 1사이에 분포됨에 따라 0과 30 사이의 벡터 크기가 1이하의 값으로 조정되고, 30 이상의 벡터 크기가 1로 할당되는, 것을 특징으로 하는 이미지 생성 방법
12 12
제9항에 있어서,상기 예측 유닛 사이즈는, 상기 모션 벡터에 대해 고정된 V 채널에 할당되고, 상기 HEVC 특징 이미지를 생성하는 단계는, 상기 예측 유닛 사이즈의 값을 255로 나누어 0과 1사이의 값으로 정규화하는 단계를 포함하는 이미지 생성 방법
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제1항 내지 제3항, 제8 항 중 어느 한 항의 이미지 생성 방법을 상기 이미지 생성 시스템에 실행시키기 위해 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 프로그램
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이미지 생성 시스템에 있어서,HEVC 형식으로 인코딩된 영상 정보에 대한 디코딩을 통해 HEVC 비트스트림 특징들을 추출하는 특징 추출부; 및 상기 추출된 HEVC 비트스트림 특징들을 공간 정보에 투영하여 HEVC 특징 이미지를 생성하는 이미지 생성부를 포함하는 이미지 생성 시스템
15 15
제14항에 있어서,딥러닝 기반의 객체 탐지 모델에 상기 생성된 HEVC 특징 이미지를 입력받고, 상기 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 통해 상기 생성된 HEVC 특징 이미지로부터 움직이는 객체를 탐지하는 것을 특징으로 하는 이미지 생성 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한양대학교 이공분야기초연구사업 / 중견연구자지원사업 / (유형1-2)중견연구(연평균연구비 1억원~2억원 이내) 지능형 CCTV 감시영역 확대를 위한 비트스트림 기반의 실시간 객체 인식 딥러닝 프레임워크