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영상의 깊이 정보 추정 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023009149
  • 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 영상의 깊이 정보 추정 방법 및 장치가 개시된다. 상기 영상의 깊이 정보 추정 방법은, 실측 정보(ground truth) 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 제공하는 단계; 및 상기 실측 정보 깊이 맵과 상기 신뢰도 맵에 기초하여 영상의 깊이 정보를 추정하는 깊이 정보 추정 모델을 학습하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06T 7/50 (2017.01.01)
CPC G06T 7/50(2013.01) G06T 2207/10028(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020220043542 (2022.04.07)
출원인 한국전자통신연구원, 더 트러스티즈 오브 인디애나 유니버시티
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0144371 (2023.10.16) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2023.01.09)
심사청구항수 19

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 더 트러스티즈 오브 인디애나 유니버시티 미국 미국 인디애나 ***** 블루밍턴 인디애나 애비뉴 ***

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정순흥 대전광역시 유성구
2 데이빗 크랜달 미국 인디애나 ****
3 비바스 쿠마 배츠 미국 인디애나 ****
4 샤우리아 슈밤 미국 인디애나 ****
5 엠디 알리무어 레자 미국 인디애나 ****
6 추후아 왕 미국 인디애나 ****

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최윤서 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 *** (역삼동, 미진빌딩), *층(윤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.04.07 수리 (Accepted) 1-1-2022-0374617-28
2 보정요구서
Request for Amendment
2022.04.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0056464-52
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.05.02 수리 (Accepted) 4-1-2022-5104013-38
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.05.03 수리 (Accepted) 1-1-2022-0471929-66
5 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2022.11.16 수리 (Accepted) 1-1-2022-1218393-05
6 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2023.01.09 수리 (Accepted) 1-1-2023-0028069-71
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
실측 정보(ground truth) 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 제공하는 단계; 및상기 실측 정보 깊이 맵과 상기 신뢰도 맵에 기초하여 영상의 깊이 정보를 추정하는 깊이 정보 추정 모델을 학습하는 단계를 포함하는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 신뢰도 맵을 제공하는 단계는,상기 실측 정보 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 생성하고, 상기 생성된 신뢰도 맵을 제공하는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 신뢰도 맵을 제공하는 단계는,상기 실측 정보 깊이 맵과 상기 실측 정보 깊이 맵에 대응하는 적어도 하나의 영상을 입력으로 하는 미리 학습된 신뢰도 추정 모델을 이용하여 상기 신뢰도 맵을 생성하는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 신뢰도 맵을 제공하는 단계는,상기 실측 정보 깊이 맵의 비어 있는 깊이 값을 깊이 완성(depth completion) 기술을 이용하여 채우고, 상기 비어 있는 깊이 값이 채워진 실측 정보 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 생성하여 상기 생성된 신뢰도 맵을 제공하는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 신뢰도 맵을 제공하는 단계는,상기 실측 정보 깊이 맵 중 상기 비어 있는 깊이 값이 미리 설정된 일정 비율 이상인 실측 정보 깊이 맵에 대하여, 상기 깊이 완성 기술을 이용하여 상기 비어 있는 깊이 값을 채우는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
6 6
제4항에 있어서,상기 신뢰도 맵을 제공하는 단계는,상기 실측 정보 깊이 맵과 동일한 픽셀 위치에 생성된 깊이 값에 대하여 신뢰도 값을 1로 설정하고, 나머지 픽셀 위치의 깊이 값에 대하여 일정 반경 내에 존재하는 상기 신뢰도 값이 1인 픽셀 개수와 거리에 기초하여 상기 신뢰도 값을 설정함으로써, 상기 비어 있는 깊이 값이 채워진 실측 정보 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 생성하는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 깊이 정보 추정 모델을 학습하는 단계는,상기 신뢰도 맵을 손실 함수에 반영하여 상기 깊이 정보 추정 모델을 학습하는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
8 8
실측 정보 깊이 맵을 획득하는 단계;상기 획득된 실측 정보 깊이 맵 각각에 대하여, 비어 있는 깊이 값을 깊이 완성(depth completion) 기술을 이용하여 채우는 단계;상기 비어 있는 깊이 값이 채워진 실측 정보 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 생성하는 단계; 및상기 비어 있는 깊이 값이 채워진 실측 정보 깊이 맵과 상기 신뢰도 맵에 기초하여 영상의 깊이 정보를 추정하는 깊이 정보 추정 모델을 학습하는 단계를 포함하는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 신뢰도 맵을 생성하는 단계는,상기 비어 있는 깊이 값이 채워진 실측 정보 깊이 맵과 상기 획득된 실측 정보 깊이 맵에 대응하는 적어도 하나의 영상에 기초하여 상기 신뢰도 맵을 생성하는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 깊이 완성 기술을 이용하여 채우는 단계는,상기 획득된 실측 정보 깊이 맵 중 상기 비어 있는 깊이 값이 미리 설정된 일정 비율 이상인 실측 정보 깊이 맵에 대하여, 상기 깊이 완성 기술을 이용하여 상기 비어 있는 깊이 값을 채우는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
11 11
제8항에 있어서,상기 신뢰도 맵을 생성하는 단계는,상기 획득된 실측 정보 깊이 맵과 동일한 픽셀 위치에 생성된 깊이 값에 대하여 신뢰도 값을 1로 설정하고, 나머지 픽셀 위치의 깊이 값에 대하여 일정 반경 내에 존재하는 상기 신뢰도 값이 1인 픽셀 개수와 거리에 기초하여 상기 신뢰도 값을 설정함으로써, 상기 비어 있는 깊이 값이 채워진 실측 정보 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 생성하는, 영상의 깊이 정보 추정 방법
12 12
실측 정보 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 제공하는 제공부; 및상기 실측 정보 깊이 맵과 상기 신뢰도 맵에 기초하여 영상의 깊이 정보를 추정하는 깊이 정보 추정 모델을 학습하는 학습부를 포함하는, 영상의 깊이 정보 추정 장치
13 13
제12항에 있어서,상기 제공부는,상기 실측 정보 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 생성하고, 상기 생성된 신뢰도 맵을 제공하는, 영상의 깊이 정보 추정 장치
14 14
제13항에 있어서,상기 제공부는,상기 실측 정보 깊이 맵과 상기 실측 정보 깊이 맵에 대응하는 적어도 하나의 영상을 입력으로 하는 미리 학습된 신뢰도 추정 모델을 이용하여 상기 신뢰도 맵을 생성하는, 영상의 깊이 정보 추정 장치
15 15
제12항에 있어서,상기 제공부는,상기 실측 정보 깊이 맵의 비어 있는 깊이 값을 깊이 완성(depth completion) 기술을 이용하여 채우고, 상기 비어 있는 깊이 값이 채워진 실측 정보 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 생성하여 상기 생성된 신뢰도 맵을 제공하는, 영상의 깊이 정보 추정 장치
16 16
제15항에 있어서,상기 제공부는,상기 실측 정보 깊이 맵 중 상기 비어 있는 깊이 값이 미리 설정된 일정 비율 이상인 실측 정보 깊이 맵에 대하여, 상기 깊이 완성 기술을 이용하여 상기 비어 있는 깊이 값을 채우는, 영상의 깊이 정보 추정 장치
17 17
제15항에 있어서,상기 제공부는,상기 실측 정보 깊이 맵과 동일한 픽셀 위치에 생성된 깊이 값에 대하여 신뢰도 값을 1로 설정하고, 나머지 픽셀 위치의 깊이 값에 대하여 일정 반경 내에 존재하는 상기 신뢰도 값이 1인 픽셀 개수와 거리에 기초하여 상기 신뢰도 값을 설정함으로써, 상기 비어 있는 깊이 값이 채워진 실측 정보 깊이 맵에 대한 신뢰도 맵을 생성하는, 영상의 깊이 정보 추정 장치
18 18
제12항에 있어서,상기 학습부는,상기 신뢰도 맵을 손실 함수에 반영하여 상기 깊이 정보 추정 모델을 학습하는, 영상의 깊이 정보 추정 장치
19 19
제12항에 있어서,상기 영상의 깊이 정보 추정 장치는,상기 실측 정보 깊이 맵을 획득하여 상기 제공부로 제공하는 획득부를 더 포함하는, 영상의 깊이 정보 추정 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.