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3차원 물체인식 및 자세추정방법

  • 기술번호 : KST2014027759
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 물체의 인식 및 자세 추정 방법은 스테레오 카메라를 통하여 2차원 영상을 획득하는 단계, 2차원 영상으로부터 3차원 포인트 클라우드(3D point cloud)를 생성하는 단계, 2차원 영상에 포함된 이미지 패치들(image patches)의 색상 히스토그램(color histogram)과 타겟 모델(target model)의 색상 히스토그램 간의 유사도를 측정하는 단계, 유사도에 기초하여 이미지 패치들 중에서 복수의 이미지 패치들을 선정하는 단계, 및 선정된 이미지 패치들에 상응하는 자세 가설(pose hypothesis)을 예측하는 단계를 포함하고, 색상 히스토그램은 멀티파트 HSV 색상 히스토그램(multi-part color histogram)이다.
Int. CL H04N 13/00 (2006.01)
CPC G06K 9/6212(2013.01) G06K 9/6212(2013.01) G06K 9/6212(2013.01) G06K 9/6212(2013.01) G06K 9/6212(2013.01)
출원번호/일자 1020100041642 (2010.05.04)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1054736-0000 (2011.08.01)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20110805) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.05.04)
심사청구항수 8

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 이석한 미국 경기도 용인시 수지구
2 김철훤 대한민국 경기도 수원시 장안구
3 노조금 중국 경기도 수원시 장안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남정길 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)(특허법인(유한)아이시스)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.05.04 수리 (Accepted) 1-1-2010-0286985-03
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2010.10.06 수리 (Accepted) 1-1-2010-0644090-53
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2010.10.06 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2010-0644031-70
4 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document		 2010.10.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2010-0089045-83
5 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2010.10.08 수리 (Accepted) 1-1-2010-0650689-87
6 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2010.10.29 수리 (Accepted) 1-1-2010-0706225-63
7 서류반려통지서
Notice for Return of Document		 2010.11.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2010-0102764-43
8 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.05.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
9 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.06.23 수리 (Accepted) 9-1-2011-0054695-25
10 등록결정서
Decision to grant		 2011.07.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0413902-52
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.04.26 수리 (Accepted) 4-1-2012-5090770-53
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2012-5131828-19
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5137236-29
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2017-5028829-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
스테레오 카메라를 통하여 2차원 영상을 획득하는 단계;상기 2차원 영상으로부터 3차원 포인트 클라우드(3D point cloud)를 생성하는 단계;상기 2차원 영상에 포함된 이미지 패치들(image patches)의 색상 히스토그램(color histogram)과 타겟 모델(target model)의 색상 히스토그램 간의 유사도를 측정하는 단계;상기 유사도에 기초하여 상기 이미지 패치들 중에서 복수의 이미지 패치들을 선정하는 단계; 및상기 선정된 이미지 패치들에 상응하는 자세 가설(pose hypothesis)을 예측하는 단계를 포함하고,상기 색상 히스토그램은 멀티파트 HSV 색상 히스토그램(multi-part color histogram)인 물체 인식 및 자세 추정 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 색상 히스토그램 간의 유사도는상기 이미지 패치들의 멀티파트 HSV 색상 히스토그램과 상기 타겟 모델의 멀티파트 HSV 색상 히스토그램 간의 Bhattacharyya distance에 상응하는 것을 특징으로 하는 물체 인식 및 자세 추정 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 복수의 이미지 패치들을 선정하는 단계는상기 Bhattacharyya distance를 성분으로 하는 투표 행렬(vote matrix)를 생성하는 단계;상기 투표 행렬에 기초하여 누적 확률 밀도 함수(cdf)를 산출하는 단계;상기 누적 확률 밀도 함수에 기초하여 후보를 선정하는데 기준이 되는 문턱 값(threshold value)을 설정하는 단계; 및상기 문턱 값보다 작은 Bhattacharyya distance를 가지는 이미지 패치들을 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체 인식 및 자세 추정 방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 선정된 이미지 패치들에 상응하는 자세 가설(pose hypothesis)을 예측하는 단계는상기 선정된 이미지 패치들에 상응하는 3차원 물체 포즈들(3D object poses)을 2차원 이미지들로 투사하는 단계; 및상기 투사된 이미지들과 상기 타겟 모델의 포즈에 따른 색상 시그너쳐(color signature) 및 크기(size)를 매칭하여 자세 가설을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체 인식 및 자세 추정 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 3차원 포인트 클라우드에 따른 로컬 깊이(local depth)에 기초하여 스캐닝 윈도우 사이즈를 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 이미지 패치는 상기 결정된 스캐닝 윈도우 사이즈에 상응하는 것을 특징으로 하는 물체 인식 및 자세 추정 방법
6 6
스테레오 카메라를 통하여 2차원 영상을 획득하는 단계;상기 2차원 영상으로부터 3차원 포인트 클라우드(3D point cloud)를 생성하는 단계;상기 2차원 영상에 포함된 이미지 패치들(image patches)의 색상 히스토그램(multi-part color histogram)과 타겟 모델(target model)의 색상 히스토그램(multi-part color histogram)간의 Bhattacharyya distance를 산출하는 단계;상기 Bhattacharyya distance를 성분으로 하는 투표 행렬(vote matrix)을 생성하는 단계;상기 투표 행렬에 기초하여 누적 확률 밀도 함수를 생성하고, 상기 누적 확률 밀도 함수 중 미리 설정된 비율에 따라 문턱 값(threshold value)을 설정하는 단계;상기 문턱 값보다 작은 Bhattacharyya distance를 가지는 이미지 패치들을 선정하는 단계; 및상기 선정된 이미지 패치들에 상응하는 3차원 물체 포즈들(3D object poses)을 2차원 상으로 투사하고, 상기 투사된 이미지들과 타겟 모델의 포즈를 매칭하여 상기 3차원 물체 포즈들에 해당하는 타겟 모델의 확률(probability)를 산출하는 단계를 포함하는 물체 인식 및 자세 추정 방법
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 색상 히스토그램은멀티파트 HSV 색상 히스토그램(multi-part color histogram)인 물체 인식 및 자세 추정 방법
8 8
제 7 항에 있어서,상기 3차원 포인트 클라우드에 따른 로컬 깊이(local depth)에 기초하여 스캐닝 윈도우 사이즈를 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 이미지 패치는 상기 결정된 스캐닝 윈도우 사이즈에 상응하는 것을 특징으로 하는 물체 인식 및 자세 추정 방법
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1 지식경제부 성균관대학교 산학협력단 21세기프론티어사업-인간기능생활지원지능로봇기술바 조작을위한 삼차원 물체 / 환경인식 및 모델링
2 경기도 성균관대학교 산학협력단 국제공동연구 지능형 개인운송 서비스 로봇
3 지식경제부 성균관대학교 한미 공동 기술 개발 사업 Cognitive Consumer Robotics