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뉴로-퍼지 시스템과 병렬처리 프로세서를 결합한 컴퓨터 시스템, 이를 이용하여 영상에서 물체를 인식하는 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015117419
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 본 발명은 병렬처리 컴퓨터 시스템 및 이를 이용하여 영상에서 물체를 인식하는 기술에 관한 것이다. 본 발명에 따른 컴퓨터 시스템은 뉴럴 네트워크(neural networks) 블록, 퍼지 로직(fuzzy logic) 블록 및 뉴럴 네트워크와 퍼지 로직이 결합된 뉴로-퍼지 블록이 조합되어 구성된 뉴로-퍼지 시스템(neuro-fuzzy system), 복수의 프로세싱 유닛을 포함하는 병렬처리 프로세서(parallel processor) 및 뉴로-퍼지 시스템과 병렬처리 프로세서 사이에 연결되어 뉴로-퍼지 시스템과 병렬처리 프로세서 간의 데이터 통신을 하는 네트워크 온 칩을 포함한다. 본 발명에 의하면, 뉴럴 네트워크 기술과 퍼지 기술을 적용하여 입력된 데이터에서 한정된 데이터에 대해서만 병렬처리를 수행하게 할 수 있다. 또한, 본 발명에 의하면, 입력된 영상에서 관심영역(region-of-interest, ROI)을 추출하고 추출된 관심영역의 데이터만 병렬처리를 수행함으로써 물체 인식 처리 속도를 증가 시키고, 물체 인식 장치의 전력 소모를 감소시켜 실시간으로 물체를 인식할 수 있다. 물체인식, 뉴럴 네트워크, 퍼지 로직, 뉴로-퍼지, 뉴로-퍼지 시스템, 병렬처리 프로세서, 관심영역
Int. CL G06T 7/40 (2006.01) G06F 15/18 (2006.01) G06F 9/38 (2006.01) G06F 1/32 (2006.01)
CPC G06F 9/38(2013.01) G06F 9/38(2013.01) G06F 9/38(2013.01) G06F 9/38(2013.01) G06F 9/38(2013.01)
출원번호/일자 1020090082230 (2009.09.01)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2011-0024308 (2011.03.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.09.01)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유회준 대한민국 대전광역시 유성구
2 김주영 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김성호 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 *** (역삼동,미진빌딩 *층)(KNP 특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.09.01 수리 (Accepted) 1-1-2009-0539217-11
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2010.03.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2010.04.16 수리 (Accepted) 9-1-2010-0025606-79
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.03.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0166436-59
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2011-0390943-93
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.05.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0390942-47
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2011.10.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0622150-71
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
뉴럴 네트워크(neural networks) 블록, 퍼지 로직(fuzzy logic) 블록 및 뉴럴 네트워크와 퍼지 로직이 결합된 뉴로-퍼지 블록이 조합되어 구성된 뉴로-퍼지 시스템(neuro-fuzzy system); 복수의 프로세싱 유닛을 포함하는 병렬처리 프로세서(parallel processor); 및 상기 뉴로-퍼지 시스템과 상기 병렬처리 프로세서 사이에 연결되어 상기 뉴로-퍼지 시스템과 상기 병렬처리 프로세서 간의 데이터 통신을 하는 네트워크 온 칩을 포함하는 컴퓨터 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 뉴로-퍼지 시스템에서 추출된 데이터와 상기 병렬처리 프로세서의 연산 과정의 중간 데이터를 저장하기 위한 메모리를 더 포함하는, 컴퓨터 시스템
3 3
물체 결정부 및 제1항에 따른 컴퓨터 시스템을 포함하는 물체 인식 장치에 있어서, 상기 뉴로-퍼지 시스템은, 연속된 이미지프레임 사이에서 동적 모션 벡터를 생성하는 퍼지 모션 측정기(fuzzy motion estimator); 정적 특징인 강도, 색, 방향을 추출하고 상기 동적 모션 벡터와 함께 누적하여 특징 맵을 생성하는 셀룰러 뉴럴 네트워크 시각 집중기(cellular neural networks visual attention engine); 상기 특징 맵을 기반으로 시드점(seed point)을 추출하고 이를 기준으로 영역확장을 통한 동질성 판단으로 각 물체의 관심영역(region-of-interest, ROI)을 분류하는 뉴로-퍼지 분류기(neuro fuzzy classifier); 및 상기 관심영역 타일을 관심영역 타일 태스크로 변환하고 상기 병렬처리 프로세서에 분배하는 태스크 스케줄러를 포함하며, 상기 병렬처리 프로세서는 상기 관심영역 타일 태스크로 SIMD(single-instruction-multiple-data) 병렬 연산을 하여 물체의 특징점과 각각의 특징점에 대한 특징 벡터를 생성하며, 상기 물체 결정부는 상기 특징 벡터를 데이터베이스에 있는 벡터들과 비교하여 가장 가까운 거리를 갖는 벡터에 해당하는 물체를 인식하는 것을 특징으로 하는 물체 인식 장치
4 4
제3항에 있어서, 상기 태스크 스케줄러는, 전체 이미지 데이터에서 상기 추출한 관심영역 타일의 최 좌상단 데이터의 주소를 의미하는 시작주소; 전체 이미지에서 상기 관심영역 타일의 최 좌상단 점의 2차원 좌표값인 X방향좌표, Y방향좌표로 구성된 시작 좌표; 및 상기 관심영역 타일의 너비와 높이를 각각 기술한 타일크기 를 포함하는 관심영역 타일 태스크로 변환하고 변환된 상기 타일 태스크를 상기 병렬처리 프로세서의 복수의 프로세싱 유닛에 분배하고 관리하는 것을 특징으로 하는, 물체 인식 장치
5 5
제3항에 따른 물체 인식 장치를 이용한 물체 인식 방법에 있어서, 뉴로-퍼지 시스템에 의하여 물체의 관심영역을 타일 단위로 추출하는 제1단계; 상기 추출된 관심영역 타일을 전체 이미지 데이터에서 해당 타일 데이터의 시작 주소, 전체 이미지에서 해당 타일의 시작 위치의 2차원 좌표 값 및 해당 타일의 크기를 포함하는 관심영역 타일 태스크로 변환하는 제2단계; 상기 변환된 관심영역 타일 태스크가 네트워크 온 칩을 통하여 복수의 프로세싱 유닛으로 구성된 병렬처리 프로세서에 분배되는 제3단계; 병렬처리 프로세서의 각 프로세싱 유닛이 분배 받은 상기 관심영역 타일 태스크에 대하여 물체의 특징점과 특징벡터를 생성하는 제4단계; 및 데이터베이스에 있는 벡터들과 비교하여 가장 가까운 거리를 갖는 벡터에 해당하는 물체를 인식하는 제5단계 를 포함하는 물체 인식 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 제1단계는 뉴로-퍼지 시스템이 동적 모션 벡터 생성, 정적 특징 추출한 후, 상기 동적 모션 벡터와 상기 정적 특징을 함께 누적하여 관심영역을 분류하고 상기 관심영역을 일정한 크기의 기본 타일을 이용하여 표현하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템을 이용한 물체 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.