| 1 |
1
전자 장치에 있어서,메모리; 및상기 메모리와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,적어도 하나의 이미지를 획득하고,상기 적어도 하나의 이미지 내에서 객체와 관련된 적어도 하나의 관심 영역을 획득하고,상기 적어도 하나의 관심 영역에 대응하는 적어도 하나의 제 1 영역을 획득하고,상기 적어도 하나의 제 1 영역을 포함하는 프레임(frame)을 획득하고, 및인공지능 모델을 이용하여, 상기 프레임으로부터, 상기 객체와 관련된 정보를 획득하도록 구성된 전자 장치
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 적어도 하나의 관심 영역을 확대 또는 축소함으로써, 상기 적어도 하나의 제 1 영역을 획득하도록 구성된 전자 장치
|
| 3 |
3
제 2 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,정확도 및 이미지의 크기 간 관계에 기반하여, 지정된 정확도에 대응하는 이미지의 크기를 확인하고, 및상기 적어도 하나의 관심 영역의 크기를 상기 확인된 크기로 확대 또는 축소함으로써, 상기 적어도 하나의 제 1 영역을 획득하도록 구성된 전자 장치
|
| 4 |
4
제 3 항에 있어서,상기 정확도 및 상기 이미지의 크기 간 상기 관계는, 인공지능 모델 및/또는 상기 객체의 종류에 따라 다른 전자 장치
|
| 5 |
5
제 1 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 전자 장치의 성능, 상기 인공지능 모델의 종류, 및/또는 상기 인공지능 모델의 개수를 확인하고, 및상기 전자 장치의 성능, 상기 인공지능 모델의 종류, 및/또는 상기 인공지능 모델의 개수에 기반하여, 상기 프레임의 크기를 결정하도록 구성된 전자 장치
|
| 6 |
6
제 5 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 프레임의 크기에 기반하여, 빈 패킹 알고리즘을 이용하여 상기 적어도 하나의 제 1 영역을 혼합함으로써, 상기 프레임을 획득하도록 구성된 전자 장치
|
| 7 |
7
제 6 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 적어도 하나의 이미지가 획득된 순서의 역순서에 기반하여, 상기 적어도 하나의 제 1 영역에 대하여 우선 순위를 부여하고, 및상기 우선 순위에 기반하여, 상기 적어도 하나의 제 1 영역을 혼합하도록 구성된 전자 장치
|
| 8 |
8
제 1 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 인공지능 모델을 이용하여, 상기 프레임 내에서 상기 객체가 검출된 적어도 하나의 제 2 영역 및 상기 프레임 내에서 검출된 상기 객체의 종류를 획득하고,상기 적어도 하나의 제 1 영역 중에서, 상기 적어도 하나의 제 2 영역에 대응하는 적어도 하나의 제 3 영역을 확인하고, 및상기 적어도 하나의 제 2 영역, 상기 적어도 하나의 제 3 영역, 및 상기 적어도 하나의 제 3 영역의 메타데이터(metadata)에 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지 내에서 상기 객체가 검출된 적어도 하나의 제 4 영역을 획득하도록 구성된 전자 장치
|
| 9 |
9
제 1 항에 있어서,상기 적어도 하나의 이미지는, 적어도 하나의 외부 전자 장치로부터 획득된 복수의 이미지들을 포함하는 전자 장치
|
| 10 |
10
제 1 항에 있어서,상기 전자 장치는 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 외부 전자 장치로 제공할 수 있는 IoT(internet of things) 디바이스 또는 허브(hub) 장치인 전자 장치
|
| 11 |
11
전자 장치에서 객체를 검출하기 위한 방법에 있어서,적어도 하나의 이미지를 획득하는 동작;상기 적어도 하나의 이미지 내에서 객체와 관련된 적어도 하나의 관심 영역을 획득하는 동작;상기 적어도 하나의 관심 영역에 대응하는 적어도 하나의 제 1 영역을 획득하는 동작;상기 적어도 하나의 제 1 영역을 포함하는 프레임을 획득하는 동작; 및인공지능 모델을 이용하여, 상기 프레임으로부터, 상기 객체와 관련된 정보를 획득하는 동작을 포함하는 방법
|
| 12 |
12
제 11 항에 있어서,상기 적어도 하나의 제 1 영역을 획득하는 동작은,상기 적어도 하나의 관심 영역을 확대 또는 축소함으로써, 상기 적어도 하나의 제 1 영역을 획득하는 동작을 포함하는 방법
|
| 13 |
13
제 12 항에 있어서,상기 적어도 하나의 제 1 영역을 획득하는 동작은,정확도 및 이미지의 크기 간 관계에 기반하여, 지정된 정확도에 대응하는 이미지의 크기를 확인하는 동작; 및상기 적어도 하나의 관심 영역의 크기를 상기 확인된 크기로 확대 또는 축소함으로써, 상기 적어도 하나의 제 1 영역을 획득하는 동작을 포함하는 방법
|
| 14 |
14
제 13 항에 있어서,상기 정확도 및 상기 이미지의 크기 간 상기 관계는, 인공지능 모델 및/또는 상기 객체의 종류에 따라 다른 방법
|
| 15 |
15
제 11 항에 있어서,상기 프레임을 획득하는 동작은,상기 전자 장치의 성능, 상기 인공지능 모델의 종류, 및/또는 상기 인공지능 모델의 개수에 기반하여, 상기 프레임의 크기를 결정하는 동작을 포함하는 방법
|
| 16 |
16
제 15 항에 있어서,상기 프레임을 획득하는 동작은,상기 프레임의 크기에 기반하여, 빈 패킹 알고리즘을 이용하여 상기 적어도 하나의 제 1 영역을 혼합함으로써, 상기 프레임을 획득하는 동작을 포함하는 방법
|
| 17 |
17
제 16 항에 있어서,상기 프레임을 획득하는 동작은,상기 적어도 하나의 이미지가 획득된 순서의 역순서에 기반하여, 상기 적어도 하나의 제 1 영역에 대하여 우선 순위를 부여하는 동작; 및상기 우선 순위에 기반하여, 상기 적어도 하나의 제 1 영역을 혼합하는 동작을 포함하는 방법
|
| 18 |
18
제 11 항에 있어서,상기 객체와 관련된 정보를 획득하는 동작은,상기 인공지능 모델을 이용하여, 상기 프레임 내에서 상기 객체가 검출된 적어도 하나의 제 2 영역 및 상기 프레임 내에서 검출된 상기 객체의 종류를 획득하는 동작을 포함하고,상기 적어도 하나의 제 1 영역 중에서, 상기 적어도 하나의 제 2 영역에 대응하는 적어도 하나의 제 3 영역을 확인하는 동작; 및상기 적어도 하나의 제 2 영역, 상기 적어도 하나의 제 3 영역, 및 상기 적어도 하나의 제 3 영역의 메타데이터에 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지 내에서 상기 객체가 검출된 적어도 하나의 제 4 영역을 획득하는 동작을 포함하는 방법
|
| 19 |
19
제 11 항에 있어서,상기 적어도 하나의 이미지는, 적어도 하나의 외부 전자 장치로부터 획득된 복수의 이미지들을 포함하는 방법
|
| 20 |
20
제 11 항에 있어서,상기 전자 장치는 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 외부 전자 장치로 제공할 수 있는 IoT 디바이스 또는 허브 장치인 방법
|
