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비정상 움직임 탐지 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015136470
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 발명의 바람직한 일 실시예로서, 비정상 움직임 탐지 장치는 입력영상 내에서 움직이는 물체의 특징점을 추출한 후, 상기 추출된 특징점들의 시간에 따른 위치변화를 추적하여 궤적을 파악하는 특징점추적부; 상기 입력영상을 상기 궤적의 묶음인 문서단위로 분류하고, 분류된 문서를 구성하는 토픽들의 확률분포 상태를 파악하는 토픽온라인학습부; 및 파악된 토픽 간의 시공간적 연관관계를 추론하여 움직임패턴을 학습하는 움직임패턴온라인학습부; 를 포함한다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/46 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00335(2013.01) G06K 9/00335(2013.01) G06K 9/00335(2013.01) G06K 9/00335(2013.01) G06K 9/00335(2013.01)
출원번호/일자 1020130092658 (2013.08.05)
출원인 한화테크윈 주식회사, 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2035184-0000 (2019.10.16)
공개번호/일자 10-2014-0106362 (2014.09.03) 문서열기
공고번호/일자 (20191108) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020130020130   |   2013.02.25
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.01.03)
심사청구항수 23

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한화테크윈 주식회사 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유영준 대한민국 서울 서초구
2 정하욱 대한민국 서울 서초구
3 이광무 대한민국 서울 중구
4 최진영 대한민국 서울 서초구
5 박동준 대한민국 경남 창원시 성산구
6 임정은 대한민국 경남 창원시 성산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한화테크윈 주식회사 경기도 성남시 분당구
2 서울대학교 산학협력단 서울특별시 관악구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.08.05 수리 (Accepted) 1-1-2013-0708158-52
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5033829-92
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2015-5092726-15
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.06.01 수리 (Accepted) 4-1-2017-5084566-32
6 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.01.03 수리 (Accepted) 1-1-2018-0007411-95
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.05.16 수리 (Accepted) 4-1-2018-5086933-77
8 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.09.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
9 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2018.09.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-0913921-19
10 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.11.09 수리 (Accepted) 9-1-2018-0060154-96
11 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.02.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0148490-80
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.04.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0412149-50
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.04.22 수리 (Accepted) 1-1-2019-0412148-15
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
17 등록결정서
Decision to grant		 2019.08.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0608069-38
18 [일부 청구항 포기]취하(포기)서
[Abandonment of Partial Claims] Request for Withdrawal (Abandonment)		 2019.10.16 수리 (Accepted) 2-1-2019-0711225-92
19 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2019.10.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5033279-81
20 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력영상 내에서 움직이는 물체의 특징점을 추출한 후, 상기 추출된 특징점들의 시간에 따른 위치변화를 추적하여 상기 추출된 특징점들의 궤적을 파악하는 특징점추적부;상기 입력영상을 상기 궤적의 묶음인 문서단위로 분류하고, 확률적 토픽 모델인 온라인 학습방법을 적용하여 분류된 문서를 구성하는 토픽들의 확률분포 상태를 파악하는 토픽온라인학습부; 및상기 파악된 토픽별로 영역, 속도 및 방향을 학습하고, 파악된 토픽 간의 시공간적 연관관계를 추론하여 움직임패턴을 학습하는 움직임패턴온라인학습부; 를 포함하며, 상기 궤적은 단어의 집합 및 벡터차의 집합으로 표현되고, 상기 단어들의 집합은 상기 입력영상 내에서 상기 각 궤적이 지나는 격자점 위치를 표시하는 단어들의 집합을 나타내는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 장치
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 학습된 움직임패턴의 가우시안 학습 결과를 이용하여 입력영상의 매 프레임에 포함된 궤적이 상기 학습된 움직임패턴에 포함될 확률이 낮은 경우 비정상 움직임패턴으로 구별하는 비정상탐지부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 장치
3 3
◈청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 토픽온라인학습부에서상기 문서는 다항분포(multinomial distribution) 에 의해 생성되는 다수의 토픽으로 구성되고, 상기 문서를 구성하는 다수의 토픽들의 확률분포 상태를 표시하는 다항분포 파라미터 확률벡터 값을 추론하여, 토픽별로 궤적들의 위치를 클러스터링하는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 장치
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 문서를 구성하는 다수의 토픽들의 확률분포 상태를 표시하는 다항분포 파라미터 확률벡터 값은 문서-토픽 확률분포(θd)과 토픽-단어 확률분포 (φk)를 포함하는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 장치
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 궤적은 단어 wji의 집합 및 벡터차 vjiτ의 집합으로 표현되고, 상기 단어의 집합은 상기 입력 영상 내에서 상기 각 궤적이 지나는 격자점 위치를 표시하는 단어들의 집합을 나타내며, 이 경우 wji 는 j번째 궤적이 i 번째 격자를 지나는 것을 표시하고, 상기 벡터차의 집합은 상기 단어 내 실제 특징점의 위치와 τ프레임 전 상기 실제 특징점의 위치간 벡터값의 차 vjiτ의 집합을 나타내는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 장치
7 7
◈청구항 7은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
8 8
◈청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
9 9
◈청구항 9은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
10 10
◈청구항 10은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
11 11
◈청구항 11은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
12 12
입력영상 내에서 움직이는 물체의 특징점을 추출한 후, 상기 추출된 특징점들의 시간에 따른 위치변화를 추적하여 상기 추출된 특징점들의 궤적을 파악하는 특징점추적부;상기 입력영상을 상기 궤적의 묶음을 나타내는 문서단위로 분류하고, 확률적 토픽 모델인 온라인 학습방법으로 각 문서를 구성하는 토픽들의 히스토그램 분포를 표시하는 다항분포 파라미터 확률벡터 값을 추론하여, 상기 각 문서 내에서 토픽별로 궤적들의 위치를 클러스터링하는 궤적분류부;및추론된 상기 다항분포 파라미터 확률벡터값을 기초로 시공간연관관계를 추론하는 시공간연관관계추론부;및상기 파악된 토픽별로 영역, 속도 및 방향을 학습하여, 파악된 토픽 간의 시공간적 연관관계를 추론하여 움직임패턴을 학습하는 움직임패턴온라인학습부;를 포함하고, 상기 궤적은 단어의 집합 및 벡터차의 집합으로 표현되고, 상기 단어들의 집합은 상기 입력영상 내에서 상기 각 궤적이 지나는 격자점 위치를 표시하는 단어들의 집합을 나타내는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 장치
13 13
제 12 항에 있어서, 상기 학습된 움직임패턴의 가우시안 학습 결과를 이용하여 입력영상의 매 프레임에 포함된 궤적이 상기 학습된 움직임패턴에 포함될 확률이 낮은 경우 비정상 움직임패턴으로 구별하는 비정상탐지부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 장치
14 14
◈청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
15 15
◈청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
16 16
제 12항에 있어서, 상기 궤적은 단어 wji의 집합 및 벡터차 vjiτ의 집합으로 표현되고, 상기 단어의 집합은 상기 입력 영상 내에서 상기 각 궤적이 지나는 격자점 위치를 표시하는 단어들의 집합을 나타내며, 이 경우 wji 는 j번째 궤적이 i 번째 격자를 지나는 것을 표시하고, 상기 벡터차의 집합은 상기 단어 내 실제 특징점의 위치와 τ프레임 전 상기 실제 특징점의 위치간 벡터값의 차 vjiτ의 집합을 나타내는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 장치
17 17
◈청구항 17은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
18 18
◈청구항 18은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
19 19
◈청구항 19은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
20 20
◈청구항 20은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
21 21
특징점추적부에서 입력영상 내에서 움직이는 물체의 특징점을 추출한 후, 상기 추출된 특징점들의 시간에 따른 위치변화를 추적하여 상기 추출된 특징점들의 궤적을 파악하는 단계;토픽온라인학습부에서 상기 입력영상을 상기 궤적의 묶음인 문서단위로 분류하고, 확률적 토픽 모델인 온라인 학습방법을 적용하여 분류된 문서를 구성하는 토픽들의 확률분포 상태를 파악하는 단계; 및움직임패턴온라인학습부에서 상기 파악된 토픽별로 영역, 속도 및 방향을 학습하고, 파악된 토픽 간의 시공간적 연관관계를 추론하여 움직임패턴을 학습하는 단계;를 포함하고, 상기 궤적은 단어의 집합 및 벡터차의 집합으로 표현되고, 상기 단어들의 집합은 상기 입력영상 내에서 상기 각 궤적이 지나는 격자점 위치를 표시하는 단어들의 집합을 나타내는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 방법
22 22
◈청구항 22은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다
23 23
특징점추적부에서 입력영상 내에서 움직이는 물체의 특징점을 추출한 후, 상기 추출된 특징점들의 시간에 따른 위치변화를 추적하여 상기 추출된 특징점들의 궤적을 파악하는 단계;궤적분류부에서 상기 입력영상을 상기 궤적의 묶음을 나타내는 문서단위로 분류하고, 확률적 토픽 모델인 온라인 학습방법으로 각 문서를 구성하는 토픽들의 히스토그램 분포를 표시하는 다항분포 파라미터 확률벡터 값을 추론하여, 상기 각 문서 내에서 토픽별로 궤적들의 위치를 클러스터링하는 단계;및시공간연관관계추론부에서 추론된 상기 다항분포 파라미터 확률벡터값을 기초로 시공간연관관계를 추론하는 단계;움직임패턴온라인학습부에서 상기 파악된 토픽별로 영역, 속도 및 방향을 학습하여, 파악된 토픽 간의 시공간적 연관관계를 추론하여 움직임패턴을 학습하는 단계;를 포함하고, 상기 궤적은 단어의 집합 및 벡터차의 집합으로 표현되고, 상기 단어들의 집합은 상기 입력영상 내에서 상기 각 궤적이 지나는 격자점 위치를 표시하는 단어들의 집합을 나타내는 것을 특징으로 하는 비정상 움직임 탐지 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 CN104008390 CN 중국 FAMILY
2 US09286693 US 미국 FAMILY
3 US20140241619 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 CN104008390 CN 중국 DOCDBFAMILY
2 CN104008390 CN 중국 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.