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교통정보 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2023009361
  • 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 일 실시예에 따른 교통정보 예측 방법은, 도로 상에서 이동되는 차량이 촬영된 도로 영상을 입력받고, 상기 도로 영상에 포함된 복수의 프레임으로부터 차량에 대한 객체를 검출하는 단계와, 상기 복수의 프레임에서 검출된 상기 객체를 추적하는 단계와, 상기 추적된 객체의 이동 궤적을 확인하고, 상기 객체의 이동 궤적에 대응되는 이동 방향을 확인하는 단계와, 상기 확인된 이동 방향에 기초하여 이동 방향별 차량의 수를 확인하는 단계를 포함한다.
Int. CL G08G 1/01 (2006.01.01) G06V 20/58 (2022.01.01) G06V 20/56 (2022.01.01) H04N 7/18 (2023.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06Q 50/30 (2012.01.01)
CPC G08G 1/0104(2013.01) G06V 20/58(2013.01) G06V 20/588(2013.01) H04N 7/18(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06Q 50/30(2013.01) G06V 2201/08(2013.01)
출원번호/일자 1020220047198 (2022.04.15)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0148050 (2023.10.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.04.15)
심사청구항수 20

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 전재욱 경기도 수원시 장안구
2 Pham Hoang Long 경기도 수원시 장안구
3 전형민 경기도 수원시 장안구
4 TRAN NGUYEN NGOC 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

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
2022.04.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-0408417-35
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.12.20 수리 (Accepted) 1-1-2022-1374728-11
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번호 청구항
1 1
교통정보를 예측하는 방법에 있어서,도로 상에서 이동되는 차량이 촬영된 도로 영상을 입력받고, 상기 도로 영상에 포함된 복수의 프레임으로부터 차량에 대한 객체를 검출하는 단계와,상기 복수의 프레임에서 검출된 상기 객체를 추적하는 단계와,상기 추적된 객체의 이동 궤적을 확인하고, 상기 객체의 이동 궤적에 대응되는 이동 방향을 확인하는 단계와,상기 확인된 이동 방향에 기초하여 이동 방향별 차량의 수를 확인하는 단계를 포함하는,교통정보 예측 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 차량에 대한 객체를 검출하는 단계는,상기 도로 영상의 초당 프레임 수(Frame Per Second)를 고려하여, 상기 프레임 중, 상기 복수의 프레임을 추출하는 단계를 포함하는 교통정보 예측 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 차량에 대한 객체를 검출하는 단계는,상기 복수의 프레임을 입력으로하고, 상기 차량에 대한 객체를 출력으로 하는 객체 검출 모델을 사용하여, 상기 차량에 대한 객체를 검출하는 단계를 포함하는 교통정보 예측 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 차량에 대한 객체를 검출하는 단계는,상기 검출된 객체의 차량 종류를 출력하는 단계를 더 포함하는 교통정보 예측 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 객체를 추적하는 단계는,상기 복수의 프레임 각각에서 연속적으로 검출되는 상기 객체의 검출 위치에 기초하여, 상기 객체를 추적하는 단계를 포함하는 교통정보 예측 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 객체를 추적하는 단계는,상기 복수의 프레임에 상기 도로가 존재하는 영역을 기준으로 관찰영역(Observation Zone)을 설정하는 단계를 포함하는 교통정보 예측 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 객체를 추적하는 단계는,상기 관찰영역에 존재하는 상기 객체에 대한 추적을 수행하는 교통정보 예측 방법
8 8
제1항에 있어서, 상기 이동 방향을 확인하는 단계는,상기 이동 궤적의 길이를 확인하는 단계와,상기 이동 궤적의 길이를 기반으로 상기 이동 방향을 결정하는 방식을 설정하는 단계를 포함하는 교통정보 예측 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 이동 궤적의 길이를 기반으로 상기 이동 방향을 결정하는 방식을 설정하는 단계는,상기 이동 궤적의 길이가 미리 정해진 임계값을 초과하는 경우, MOI(Movement of Interest) 궤적을 기반으로 이동 방향을 결정하는 MOI 궤적 기반의 결정 방식을 설정하는 단계와, 상기 이동 궤적의 길이가 미리 정해진 임계값을 초과하지 않는 경우, MOI 영역을 기반으로 이동 방향을 결정하는 MOI 영역 기반의 결정 방식을 설정하는 단계를 포함하는 교통정보 예측 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 이동 방향을 확인하는 단계는,상기 MOI 궤적 기반의 결정 방식에 따라, 상기 이동 궤적과 미리 정해진 복수의 MOI 궤적 각각에 대한 복수의 차이값을 확인하는 단계와, 상기 복수의 차이값 중, 상기 이동 궤적과 가장 작은 차이값을 갖는 MOI 궤적을 확인하고, 상기 확인된 MOI 궤적에 대응되는 이동 방향을, 상기 이동 방향으로 결정하는 단계를 포함하는 교통정보 예측 방법
11 11
제9항에 있어서, 상기 이동 방향을 확인하는 단계는,상기 MOI 영역 기반의 결정 방식에 따라, 상기 객체가 미리 정해진 복수의 MOI 영역 중, 어느 MOI 영역에 위치하는지 확인하는 단계와, 상기 객체가 위치한 MOI 영역에 대응되는 이동 방향을, 상기 이동 방향으로 결정하는 단계를 포함하는 교통정보 예측 방법
12 12
제1항에 있어서, 상기 이동 방향별 차량의 수를, 교통정보 제공 서비스를 수행하는 교통정보 관리서버로, 제공하는 단계를 더 포함하는 교통정보 예측 방법
13 13
제1항에 있어서, 상기 이동 방향별 차량의 수를 사용하여 교통정보를 확인하는 단계와,상기 교통정보를, 교통정보 제공 서비스를 수행하는 교통정보 관리서버로, 제공하는 단계를 더 포함하는 교통정보 예측 방법
14 14
제1항에 있어서, 상기 객체 검출 모델은, 엣지 컴퓨팅 환경에서 동작되도록 학습된 모델인교통정보 예측 방법
15 15
교통정보를 예측하는 장치로서,도로 상에서 이동되는 차량이 포함되는 도로 영상을 촬영하는 카메라 장치와,상기 도로 영상을 입력받고, 상기 도로 영상에 포함된 복수의 프레임으로부터 차량에 대한 객체를 검출하는 동작과, 상기 복수의 프레임에서 검출된 상기 객체를 추적하는 동작과, 상기 추적된 객체의 이동 궤적을 확인하고, 상기 객체의 이동 궤적에 대응되는 이동 방향을 확인하는 동작과, 상기 확인된 이동 방향에 기초하여 이동 방향별 차량의 수를 확인하는 동작을 처리하는 제어부를 포함하는,교통정보 예측 장치
16 16
제15항에 있어서, 상기 제어부는,상기 복수의 프레임을 입력으로하고, 상기 차량에 대한 객체를 출력으로 하는 객체 검출 모델을 사용하여, 상기 차량에 대한 객체를 검출하는,교통정보 예측 장치
17 17
제15항에 있어서, 상기 제어부는,상기 복수의 프레임을 입력으로하고, 상기 차량에 대한 객체 및 상기 차량에 대한 객체의 종류를 출력으로 하는 객체 검출 모델을 사용하여, 상기 차량에 대한 객체 및 상기 차량에 대한 객체의 종류를 검출하는,교통정보 예측 장치
18 18
제15항에 있어서, 상기 제어부는,상기 이동 방향별 차량의 수를, 교통정보 제공 서비스를 수행하는 교통정보 관리서버로, 제공하는교통정보 예측 장치
19 19
교통정보를 예측하는 방법을 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능한 기록매체로서,도로 상에서 이동되는 차량이 촬영된 도로 영상을 입력받고, 상기 도로 영상에 포함된 복수의 프레임으로부터 차량에 대한 객체를 검출하는 단계와,상기 복수의 프레임에서 검출된 상기 객체를 추적하는 단계와,상기 추적된 객체의 이동 궤적을 확인하고, 상기 객체의 이동 궤적에 대응되는 이동 방향을 확인하는 단계와,상기 확인된 이동 방향에 기초하여 이동 방향별 차량의 수를 확인하는 단계를 수행하도록 프로그램된 컴퓨터 프로그램을 저장하는컴퓨터 판독가능한 기록매체
20 20
컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은,도로 상에서 이동되는 차량이 촬영된 도로 영상을 입력받고, 상기 도로 영상에 포함된 복수의 프레임으로부터 차량에 대한 객체를 검출하는 단계와,상기 복수의 프레임에서 검출된 상기 객체를 추적하는 단계와,상기 추적된 객체의 이동 궤적을 확인하고, 상기 객체의 이동 궤적에 대응되는 이동 방향을 확인하는 단계와,상기 확인된 이동 방향에 기초하여 이동 방향별 차량의 수를 확인하는 단계;를 포함하는 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 성균관대학교 산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R&D,정보화) (SW 스타랩) 엣지 디바이스에서의 상시 실시간 지능형 교통 감시 시스템
2 과학기술정보통신부 성균관대학교 중견연구 복잡한 교통상황 및 악천후에서의 실시간 장면 이해 기술