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인공 신경망을 이용한 영상 내 객체 추적 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021016034
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 영상 내 객체 추적 장치로서, 외부 장치로부터 연속하는 영상을 수신하는 통신모듈; 상기 영상을 부호화하여 움직임 정보를 획득하는 영상 부호화모듈; 상기 움직임 정보를 이용하여 인공 신경망을 학습시키는 학습 모듈; 상기 인공 신경망을 기초로 상기 영상 내 적어도 하나의 객체를 추출하는 객체 추출모듈; 및 상기 움직임 정보를 기초로 상기 객체의 이동을 추적하는 객체 추적모듈을 포함한다.
Int. CL G06T 7/292 (2017.01.01) G06T 7/20 (2017.01.01) H04N 19/139 (2014.01.01) H04N 19/513 (2014.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 7/292(2013.01) G06T 7/20(2013.01) H04N 19/139(2013.01) H04N 19/513(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020200051607 (2020.04.28)
출원인 한국전력공사, 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0132998 (2021.11.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시
2 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서덕영 경기도 성남시 분당구
2 윤지혁 대전광역시 유성구
3 차은영 인천광역시 계양구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 정안 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 ***, ***호(논현동,썬라이더빌딩)

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
2020.04.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0439126-01
2 보정요구서
Request for Amendment
2020.05.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0063798-81
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.05.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-0508966-22
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
영상 내 객체 추적 장치로서,외부 장치로부터 연속하는 영상을 수신하는 통신모듈;상기 영상을 부호화하여 움직임 정보를 획득하는 영상 부호화모듈;상기 움직임 정보를 이용하여 인공 신경망을 학습시키는 학습모듈;상기 인공 신경망을 기초로 상기 영상 내 적어도 하나의 객체를 추출하는 객체 추출모듈; 및상기 움직임 정보를 기초로 상기 객체의 이동을 추적하는 객체 추적모듈을 포함하는, 객체 추적 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 영상 부호화모듈은,상기 영상 간 예측을 포함하는지 여부를 판단하고, 상기 영상 간 예측을 포함하는 경우에 상기 영상을 부호화하는, 객체 추적 장치
3 3
제 1 항에 있어서,상기 영상 부호화모듈은,상기 영상의 현재 블록과 유사도가 가장 높은 예측 블록을 선택하고, 상기 예측 블록과 상기 현재 블록 사이의 이동 벡터를 산출하여 상기 움직임 정보를 획득하는, 객체 추적 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 객체 추출모듈은 상기 객체의 위치를 기반으로 적어도 하나의 관심 영역을 설정하는, 객체 추적 장치
5 5
제 1 항에 있어서,상기 객체 추적모듈은 상기 관심 영역을 기초로 상기 객체의 이동을 추적하는, 객체 추적 장치
6 6
영상 내 객체 추적 방법으로서,외부 장치로부터 연속하는 영상을 수신하는 동작;상기 수신된 영상을 부호화하여 움직임 정보를 획득하는 동작;상기 획득한 움직임 정보를 이용하여 인공 신경망을 학습시키는 동작;상기 학습된 인공 신경망을 기초로 상기 영상 내 적어도 하나의 객체를 추출하는 동작; 및상기 추출된 객체의 이동을 추적하는 동작을 포함하는, 객체 추적 방법
7 7
제 6 항에 있어서,상기 영상을 부호화하는 동작은,상기 영상 간 예측을 포함하는지 여부를 판단하는 동작; 및상기 예측을 포함하는 경우에 상기 영상을 부호화하는 동작을 포함하는, 객체 추적 방법
8 8
제 6 항에 있어서,상기 움직임 정보를 획득하는 동작은,상기 영상의 현재 블록과 유사도가 가장 높은 예측 블록을 인접하는 영상에서 선택하는 동작; 및상기 선택된 예측 블록과 상기 현재 블록 사이의 이동 벡터를 산출하여 상기 움직임 정보를 획득하는 동작을 포함하는, 객체 추적 방법
9 9
제 6 항에 있어서,상기 객체의 이동을 추적하는 동작은,상기 움직임 정보를 기초로 상기 객체의 위치를 기반으로 관심 영역을 설정하는 동작; 및상기 설정된 관심 영역을 기초로 상기 객체의 이동을 추적하는 동작을 포함하는, 객체 추적 방법,
10 10
컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,컴퓨터 상에서 실행될 때, 제 6 항 내지 제 9 항 중 어느 하나의 항에 따른 객체 추적 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.