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확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 시스템과 그 방법
- 기술번호 : KST2014037493
- 담당센터 : 경기기술혁신센터
- 전화번호 : 031-8006-1570
| 요약 | 본 발명은 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3D 물체 인식 및 자세 추정 시스템 및 그 방법에 대한 것으로서, 특히 약한 인식기를 통해 생성된 물체의 자세 후보들에 융합된 확률 증거를 추가하여 보다 정확하게 물체를 인식하고 그 자세를 추정할 수 있는 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3D 물체 인식 및 자세 추정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명은 약한 인식기를 이용하여 획득된 불확실한 증거를 기초로 물체의 자세 후보들을 생성하고, 이에 추가적인 확률 증거를 추가하여 보다 정확하게 물체를 인식하고 자세를 추정할 수 있는 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3D 물체 인식 및 자세 추정 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다. |
|---|---|
| Int. CL | B25J 13/08 (2006.01) G05D 1/12 (2006.01) |
| CPC | B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) B25J 13/08(2013.01) |
| 출원번호/일자 | 1020100137882 (2010.12.29) |
| 출원인 | 성균관대학교산학협력단 |
| 등록번호/일자 | 10-1178176-0000 (2012.08.23) |
| 공개번호/일자 | 10-2011-0079541 (2011.07.07) 문서열기 |
| 공고번호/일자 | (20120829) 문서열기 |
| 국제출원번호/일자 | |
| 국제공개번호/일자 | |
| 우선권정보 |
대한민국 | 1020090135847 | 2009.12.31
|
| 법적상태 | 소멸 |
| 심사진행상태 | 수리 |
| 심판사항 | |
| 구분 | 신규 |
| 원출원번호/일자 | |
| 관련 출원번호 | |
| 심사청구여부/일자 | Y (2010.12.29) |
| 심사청구항수 | 11 |
출원인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 성균관대학교산학협력단 | 대한민국 | 경기도 수원시 장안구 |
발명자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 이석한 | 대한민국 | 경기도 용인시 수지구 |
| 2 | 루 자오진 | 중국 | 성균관대학교 자연캠 |
| 3 | 김철훤 | 대한민국 | 경기도 수원시 장안구 |
대리인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 특허법인다울 | 대한민국 | 서울 강남구 봉은사로 ***, ***호(역삼동, 혜전빌딩) |
최종권리자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 성균관대학교산학협력단 | 경기도 수원시 장안구 |
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 [Patent Application] Patent Application |
2010.12.29 | 수리 (Accepted) | 1-1-2010-0872189-11 |
| 2 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2012.04.26 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5090770-53 |
| 3 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2012.06.20 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5131828-19 |
| 4 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2012.06.27 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5137236-29 |
| 5 | 등록결정서 Decision to grant |
2012.08.16 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2012-0474691-11 |
| 6 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2017.02.23 | 수리 (Accepted) | 4-1-2017-5028829-43 |
| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 1 |
1 영상 획득 장치로부터 입력된 단수 또는 다수의 영상에서 인식하고자 하는 물체의 특징을 추출하는 단계와,상기 추출된 물체의 특징으로부터 인식하고자 하는 물체의 자세 후보들을 생성하는 단계와,상기 자세 후보들 각각에 상기 인식하고자 하는 물체가 실제로 존재할 확률을 할당하는 단계와,상기 영상 획득 장치의 관측으로부터 추출된 물체의 특징을 기반으로 생성되어 상기 물체가 실제로 존재할 확률이 할당된 자세 후보들과, 상기 관측 이전의 관측으로부터 추출된 물체의 특징을 기반으로 생성되어 물체가 실제로 존재할 확률이 할당된 자세 후보들 사이에서 상호 융합할 수 있는 자세 후보 짝들을 융합하여 최종 자세 후보들을 선정하고 각각의 상기 물체가 실제로 존재할 확률을 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 방법 |
| 2 |
2 청구항 1에 있어서,상기 영상 획득 장치로부터 입력된 단수 또는 다수의 영상에서 인식하고자 하는 물체의 특징을 추출하는 단계는,상기 영상에서 3차원 평행 라인과 교차 라인을 포함하는 3차원 라인을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 방법 |
| 3 |
3 청구항 1에 있어서,상기 추출된 물체의 특징으로부터 인식하고자 하는 물체의 자세 후보들을 생성하는 단계는,상기 추출된 특징을 기반으로 인식하고자 하는 물체의 모델과의 매칭을 통하여 개개의 특징에 대하여 하나 또는 다수의 대표적인 물체 자세 후보들을 생성하는 단계를 포함하고,상기 대표적인 물체 자세 후보들의 생성은 독립된 오리엔테이션을 기반으로 가능한 위치 영역을 단수 또는 복수의 후보들로 표현하는 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 방법 |
| 4 |
4 청구항 1에 있어서,상기 자세 후보들 각각에 상기 인식하고자 하는 물체가 실제로 존재할 확률을 할당하는 단계는,상기 물체가 존재할 때 자세 후보 생성에 사용된 특징인 3차원 라인과 상기 존재하는 물체에 대한 추가적인 특징들이 검출될 수 있는 가능 확률과, 상기 물체가 존재하지 않을 때 상기 자세 후보 생성에 쓰였던 특징인 3차원 라인과 추가적인 특징들이 검출될 수 있는 불가능 확률을 구하여 상기 자세 후보들에 할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 방법 |
| 5 |
5 청구항 4에 있어서,상기 인식하고자 하는 물체가 실제로 존재할 확률의 계산식은,이며, 상기 는 또는 이고,상기 은 상기 자세 후보 생성에 사용된 특징인 제 1 독립 측량이며,상기 는 상기 존재하는 물체에 대한 추가적인 특징인 제 2 독립 측량이고,상기 는 목표 물체일 확률이며,상기 는 목표 물체가 아닐 확률이고,상기 는 상기 가능 확률이며,상기 는 상기 불가능 확률인 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 방법 |
| 6 |
6 청구항 1에 있어서,상기 영상 획득 장치의 관측으로부터 추출된 물체의 특징을 기반으로 생성되어 상기 물체가 실제로 존재할 확률이 할당된 자세 후보들과, 상기 관측 이전의 관측으로부터 추출된 물체의 특징을 기반으로 생성되어 물체가 실제로 존재할 확률이 할당된 자세 후보들 사이에서 상호 융합할 수 있는 자세 후보 짝들을 융합하여 최종 자세 후보들을 선정하고 각각의 상기 물체가 실제로 존재할 확률을 갱신하는 단계에서,상기 상호 융합할 수 있는 자세후보 짝들을 융합은,상기 자세 후보 짝이 가우시안 확률밀도 함수로 표현된 경우 계산식은,로 산출되며,상기 는 상태 벡터이고,상기 은 상기 자세 후보 생성에 사용된 특징인 제 1 독립 측량에 대한 상태 벡터이며,상기 는 상기 존재하는 물체에 대한 추가적인 특징인 제 2 독립 측량에 대한 상태 벡터이고,상기 은 이며,상기 는 이고,상기 는 제 1 독립 측량()에 대한 목표 물체()의 확률이며,상기 는 제 2 독립 측량()에 대한 목표 물체()의 확률인 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 방법 |
| 7 |
7 청구항 1에 있어서,상기 영상 획득 장치로부터 입력된 단수 또는 다수의 영상에서 인식하고자 하는 물체의 특징을 추출하는 단계와, 상기 추출된 물체의 특징으로부터 인식하고자 하는 물체의 자세 후보들을 생성하는 단계와, 상기 자세 후보들 각각에 상기 인식하고자 하는 물체가 실제로 존재할 확률을 할당하는 단계와, 상기 영상 획득 장치의 관측으로부터 추출된 물체의 특징을 기반으로 생성되어 상기 물체가 실제로 존재할 확률이 할당된 자세 후보들과, 상기 관측 이전의 관측으로부터 추출된 물체의 특징을 기반으로 생성되어 물체가 실제로 존재할 확률이 할당된 자세 후보들 사이에서 상호 융합할 수 있는 자세 후보 짝들을 융합하여 최종 자세 후보들을 선정하고 각각의 상기 물체가 실제로 존재할 확률을 갱신하는 단계를 순차적으로 반복하여 인식하고자 하는 물체의 자세를 최종 확정하고 상기 물체가 실제로 존재할 확률을 추출하는 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 방법 |
| 8 |
8 물체 이미지를 획득하는 영상 획득부와,상기 물체 이미지에서 물체의 특징을 추출하는 다중 증거 추출부와,상기 물체의 특징으로 상기 물체의 자세 후보들을 생성하는 다중 해석 생성부와,상기 물체가 실제로 존재할 확률을 할당하는 확률 할당부와,상기 영상 획득 장치의 관측으로부터 추출된 물체의 특징을 기반으로 생성되어 상기 물체가 실제로 존재할 확률이 할당된 자세 후보들과, 상기 관측 이전의 관측으로부터 추출된 물체의 특징을 기반으로 생성되어 물체가 실제로 존재할 확률이 할당된 자세 후보들 사이에서 상호 융합할 수 있는 자세 후보 짝들을 융합하여 최종 자세 후보들을 선정하고 각각의 상기 물체가 실제로 존재할 확률을 갱신하는 확률 융합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 시스템 |
| 9 |
9 청구항 8에 있어서,상기 다중 증거 추출부는 상기 영상 획득부에서 획득된 이미지에서 색상 이미지를 추출하는 색상 추출부와,상기 영상 획득부에서 획득된 이미지에서 2차원 라인을 추출하는 2차원 라인 추출부와,상기 이미지에서 추출된 2차원 라인과 3차원 점군 데이터에서 3차원 라인을 획득하는 3차원 라인 추출부와,상기 3차원 라인에서 3차원 평행 라인과 교차 라인을 획득하는 3차원 평행 라인/교차 라인 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 시스템 |
| 10 |
10 청구항 8에 있어서,상기 인식하고자 하는 물체가 실제로 존재할 확률의 계산식은,이며, 상기 는 또는 이고,상기 은 상기 자세 후보 생성에 사용된 특징인 제 1 독립 측량이며,상기 는 상기 존재하는 물체에 대한 추가적인 특징인 제 2 독립 측량이고,상기 는 목표 물체일 확률이며,상기 는 목표 물체가 아닐 확률이고,상기 는 상기 가능 확률이며,상기 는 상기 불가능 확률인 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3D 물체 인식 및 자세 추정 시스템 |
| 11 |
11 청구항 8에 있어서,상기 상호 융합할 수 있는 자세후보 짝들을 융합은,상기 자세 후보 짝이 가우시안 확률밀도 함수로 표현된 경우 계산식은,로 산출되며,상기 는 상태 벡터이고,상기 은 상기 자세 후보 생성에 사용된 특징인 제 1 독립 측량에 대한 상태 벡터이며,상기 는 상기 존재하는 물체에 대한 추가적인 특징인 제 2 독립 측량에 대한 상태 벡터이고,상기 은 이며,상기 는 이고,상기 는 제 1 독립 측량()에 대한 목표 물체()의 확률이며,상기 는 제 2 독립 측량()에 대한 목표 물체()의 확률인 것을 특징으로 하는 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3D 물체 인식 및 자세 추정 시스템 |
| 지정국 정보가 없습니다 |
|---|
| 순번 | 패밀리번호 | 국가코드 | 국가명 | 종류 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | WO2011081459 | WO | 세계지적재산권기구(WIPO) | FAMILY |
| 2 | WO2011081459 | WO | 세계지적재산권기구(WIPO) | FAMILY |
DOCDB 패밀리 정보
| 순번 | 패밀리번호 | 국가코드 | 국가명 | 종류 |
|---|---|---|---|---|
| DOCDB 패밀리 정보가 없습니다 | ||||
| 순번 | 연구부처 | 주관기관 | 연구사업 | 연구과제 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 지식경제부 | 성균관대학교 산학협력단 | 21세기프론티어사업-인간기능생활지원지능로봇기술바 | 조작을 위한 삼차원 물체/환경 인식 및 모델링 |
| 2 | 지식경제부 | 성균관대학교 | 한미 공동 기술 개발 사업 | Cognitive Consumer Robotics |
- 본 등록정보는 참고용으로 법적증빙자료로 사용할 수 없습니다.
- 데이터 이관에 따른 소요기간(1일)으로 인하여 등록원부와 일부 차이가 발생할 수 있으며, 일부 정보(부기, 상세 주소 등)를 제공하지 않고 있습니다.
- 법적증빙자료로 활용하시거나 더 자세한 정보를 보시려면 등록원부를 발급받아 사용하시기 바랍니다.
| 특허 등록번호 | 10-1178176-0000 |
|---|
권리란
| 표시번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
출원 연월일 : 20101229 출원 번호 : 1020100137882 공고 연월일 : 20120829 공고 번호 : 특허결정(심결)연월일 : 20120816 청구범위의 항수 : 11 유별 : B25J 13/08 발명의 명칭 : 확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 시스템과 그 방법 존속기간(예정)만료일 : 20170824 |
특허권자란
| 순위번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
(권리자) 성균관대학교산학협력단 경기도 수원시 장안구... |
등록료란
| 제 1 - 3 년분 | 금 액 | 237,000 원 | 2012년 08월 24일 | 납입 |
| 제 4 년분 | 금 액 | 197,400 원 | 2015년 07월 03일 | 납입 |
| 제 5 년분 | 금 액 | 197,400 원 | 2016년 06월 07일 | 납입 |
- 본 '원본보기 서비스'는 참고용이므로, 일부 오류 및 누락이 발생할 수 있습니다.
- 정확한 서류를 확인하시려면 해당 웹사이트에서 조회하시기 바랍니다. (특허로 바로가기: http://www.patent.go.kr)
- 해당 서비스는 점검으로 인해 매주 일요일 00:00 ~ 02:00까지 이용이 중단됩니다.
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 | 2010.12.29 | 수리 (Accepted) | 1-1-2010-0872189-11 |
| 2 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2012.04.26 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5090770-53 |
| 3 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2012.06.20 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5131828-19 |
| 4 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2012.06.27 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5137236-29 |
| 5 | 등록결정서 | 2012.08.16 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2012-0474691-11 |
| 6 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2017.02.23 | 수리 (Accepted) | 4-1-2017-5028829-43 |
| 기술번호 | KST2014037493 |
|---|---|
| 자료제공기관 | NTB |
| 기술공급기관 | 성균관대학교 |
| 기술명 | 확률적 다중 해석에 기반한 3차원 물체 인식 및 자세 추정 시스템과 그 방법 |
| 기술개요 |
본 발명은 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3D 물체 인식 및 자세 추정 시스템 및 그 방법에 대한 것으로서, 특히 약한 인식기를 통해 생성된 물체의 자세 후보들에 융합된 확률 증거를 추가하여 보다 정확하게 물체를 인식하고 그 자세를 추정할 수 있는 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3D 물체 인식 및 자세 추정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명은 약한 인식기를 이용하여 획득된 불확실한 증거를 기초로 물체의 자세 후보들을 생성하고, 이에 추가적인 확률 증거를 추가하여 보다 정확하게 물체를 인식하고 자세를 추정할 수 있는 확률적 다중 해석 생성에 기반한 3D 물체 인식 및 자세 추정 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다. |
| 개발상태 | 기술개발진행중 |
| 기술의 우수성 | |
| 응용분야 | 물체 인식 및 자세 추정 시스템 |
| 시장규모 및 동향 | |
| 희망거래유형 | 기술매매,라이센스, |
| 사업화적용실적 | |
| 도입시고려사항 |
| 과제고유번호 | 1415100587 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 4-1 |
| 연구과제명 | 조작을위한삼차원물체/환경인식및모델링 |
| 성과구분 | 출원 |
| 부처명 | 지식경제부 |
| 연구관리전문기관명 | 한국산업기술평가관리원 |
| 연구주관기관명 | 성균관대학교 |
| 성과제출연도 | 2009 |
| 연구기간 | 200310~201303 |
| 기여율 | 0.5 |
| 연구개발단계명 | 응용연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1415106430 |
|---|---|
| 세부과제번호 | KT-2008-SW-AP-FS0-0004 |
| 연구과제명 | 인지 소비자형로봇개발 |
| 성과구분 | 출원 |
| 부처명 | 지식경제부 |
| 연구관리전문기관명 | 지식경제부 |
| 연구주관기관명 | 성균관대학교 |
| 성과제출연도 | 2009 |
| 연구기간 | 200812~201111 |
| 기여율 | 0.5 |
| 연구개발단계명 | 개발연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1345175230 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 2010-0020210 |
| 연구과제명 | 컨버젼스연구소 |
| 성과구분 | 등록 |
| 부처명 | 교육과학기술부 |
| 연구관리전문기관명 | 한국연구재단-기초연구사업(P4KR-006) |
| 연구주관기관명 | 성균관대학교 산학협력단 |
| 성과제출연도 | 2012 |
| 연구기간 | 201009~201904 |
| 기여율 | 0.25 |
| 연구개발단계명 | 기초연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1415118368 |
|---|---|
| 세부과제번호 | KT-2008-SW-AP-FS0-0004 |
| 연구과제명 | 인지 소비자형로봇개발 |
| 성과구분 | 등록 |
| 부처명 | 지식경제부 |
| 연구관리전문기관명 | |
| 연구주관기관명 | |
| 성과제출연도 | 2011 |
| 연구기간 | 200812~201111 |
| 기여율 | 0.25 |
| 연구개발단계명 | 개발연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1415123190 |
|---|---|
| 세부과제번호 | H0301-12-3001 |
| 연구과제명 | 유비쿼터스 응용을 위한 HCI 기반 기술연구 |
| 성과구분 | 등록 |
| 부처명 | 지식경제부 |
| 연구관리전문기관명 | 정보통신산업진흥원-지식경제기술혁신사업(비목통합-005) |
| 연구주관기관명 | 성균관대학교 산학협력단 |
| 성과제출연도 | 2012 |
| 연구기간 | 200510~201312 |
| 기여율 | 0.25 |
| 연구개발단계명 | 응용연구 |
| 6T분류명 | 기타 |
| 과제고유번호 | 1415126104 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 4-1 |
| 연구과제명 | 조작을 위한 삼차원 물체/환경 인식 및 모델링 |
| 성과구분 | 등록 |
| 부처명 | 지식경제부 |
| 연구관리전문기관명 | |
| 연구주관기관명 | |
| 성과제출연도 | 2012 |
| 연구기간 | 200310~201303 |
| 기여율 | 0.25 |
| 연구개발단계명 | 응용연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
특허성과
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