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국부지역별 크기 특정 차량 분류 방법 및 이를 이용한 차량검출방법(LOCAL SIZE SPECIFIC VEHICLE CLASSIFYING METHOD AND VEHICLE DETECTION METHOD USING THE CLASSIFYING METHOD)

  • 기술번호 : KST2017014818
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 발명에 따른 국부지역별 크기 특정 차량 분류 방법은 의미론 영역 모델을 생성하는 단계; 상기 의미론 영역 모델별로 차량 이미지 샘플들을 수집하는 단계; 및 상기 의미론 영역 모델별로 수집된 차량 이미지 샘플들을 사이즈 패턴별로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G08G 1/017 (2016.04.15) G06T 7/00 (2016.04.15)
CPC G08G 1/0175(2013.01) G08G 1/0175(2013.01) G08G 1/0175(2013.01) G08G 1/0175(2013.01)
출원번호/일자 1020160027538 (2016.03.08)
출원인 광주과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0104756 (2017.09.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 노승종 대한민국 광주광역시 북구
2 전문구 대한민국 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한상민 대한민국 광주 북구 첨단과기로***번길**-**, A동***-***호(특허법인지원(광주분사무소))
2 김지원 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, ***호(가산동, 에이스테크노타워**차)(특허법인지원)
3 심성렬 대한민국 광주광역시 북구 첨단벤처로**번길 *, ***호,***호,***호,***호(대촌동)(특허법인지원(광주분사무소*))

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.03.08 수리 (Accepted) 1-1-2016-0222468-49
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번호 청구항
1 1
의미론 영역 모델을 생성하는 단계;상기 의미론 영역 모델별로 차량 이미지 샘플들을 수집하는 단계; 및상기 의미론 영역 모델별로 수집된 차량 이미지 샘플들을 사이즈 패턴별로 분류하는 단계를 포함하는, 국부지역별 크기 특정 차량 분류 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 사이즈 패턴은 상기 의미론 영역 모델 별로 특정되는 상기 차량의 외형에 기초한 사이즈에 의해 발생되는, 국부지역별 크기 특정 차량 분류 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 차량의 외형은 상기 차량의 타입에 의해 결정되는, 국부지역별 크기 특정 차량 분류 방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 사이즈 패턴은 클라스 간 차이에 의하여 발생되는, 국부지역별 크기 특정 차량 분류 방법
5 5
제 1 항에 있어서, 상기 사이즈 패턴 별 분류는 HOG-SVM(histogram of oriented gradients spport vector machine) 분류기를 이용하여 이루어지는, 국부지역별 크기 특정 차량 분류 방법
6 6
관심있는 영역과 위치상으로 가장 밀접한 연관성을 지닌 의미론 영역 모델을 결정하는 단계; 및상기 의미론 영역 모델 별로 수집되어 분류된 차량 이미지 샘플들과 상기 관심있는 영역을 비교함으로써 차량을 검출하는 단계를 포함하는, 국부지역별 차량 검출 방법
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 차량 검출은 평균-시프트 모드-탐색 기반의 최적화 알고리즘을 통해 이루어지는, 국부지역별 차량 검출 방법
8 8
의미론 영역 모델을 생성하는 단계;상기 의미론 영역 모델별로 차량 이미지 샘플들을 수집하는 단계; 상기 의미론 영역 모델별로 수집된 차량 이미지 샘플들을 사이즈 패턴별로 분류하는 단계; 관심있는 영역과 위치상으로 가장 밀접한 연관성을 지닌 의미론 영역 모델을 결정하는 단계; 및상기 의미론 영역 모델 별로 수집되어 분류된 차량 이미지 샘플들과 상기 관심있는 영역을 비교함으로써 차량을 검출하는 단계를 포함하는, 국부지역별 크기 특정 차량 분류 및 검출 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 사이즈 패턴은 상기 의미론 영역 모델 별로 특정되는 상기 차량의 외형에 기초한 사이즈에 의해 발생되는, 국부지역별 크기 특정 차량 분류 및 검출 방법
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 차량의 외형은 상기 차량의 타입에 의해 결정되는, 국부지역별 크기 특정 차량 분류 및 검출 방법
11 11
제 8 항에 있어서, 상기 사이즈 패턴은 클라스 간 차이에 의하여 발생되는, 국부지역별 크기 특정 차량 분류 및 검출 방법
12 12
적어도 하나의 컴퓨터 프로그램으로 하여금,의미론 영역 모델을 생성하는 단계;상기 의미론 영역 모델별로 차량 이미지 샘플들을 수집하는 단계; 및상기 의미론 영역 모델별로 수집된 차량 이미지 샘플들을 사이즈 패턴별로 분류하는 단계를 구현하도록 하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 기록매체
13 13
적어도 하나의 컴퓨터 프로그램으로 하여금,관심있는 영역과 위치상으로 가장 밀접한 연관성을 지닌 의미론 영역 모델을 결정하는 단계; 및상기 의미론 영역 모델 별로 수집되어 분류된 차량 이미지 샘플들과 상기 관심있는 영역을 비교함으로써 차량을 검출하는 단계를 구현하도록 하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 기록매체
14 14
적어도 하나의 컴퓨터 프로그램으로 하여금,의미론 영역 모델을 생성하는 단계;상기 의미론 영역 모델별로 차량 이미지 샘플들을 수집하는 단계; 상기 의미론 영역 모델별로 수집된 차량 이미지 샘플들을 사이즈 패턴별로 분류하는 단계; 관심있는 영역과 위치상으로 가장 밀접한 연관성을 지닌 의미론 영역 모델을 결정하는 단계; 및상기 의미론 영역 모델 별로 수집되어 분류된 차량 이미지 샘플들과 상기 관심있는 영역을 비교함으로써 차량을 검출하는 단계를 구현하도록 하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 기록매체
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1 WO2017155315 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2017155315 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 광주과학기술원 정보통신·방송연구개발사업 대규모 실시간 비디오 분석에 의한 전역적 다중 관심객체 추적 및 상황 예측 기술 개발