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박스-레벨 객체 위치 정보만을 이용한 박스-레벨 객체 이동 예측 장치

  • 기술번호 : KST2022011110
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 실시예에 따른 박스-레벨 객체 위치 정보만을 이용한 박스-레벨 객체 이동 예측 장치는, 장단기 기억 신경망(long short term memory, LSTM) 구조를 통해 박스-레벨 객체 위치 정보만을 입력으로 받아 미래의 객체 위치를 박스-레벨로 예측함으로써, 큰 계산량을 필요로 하는 광학 흐름(optical flow)을 사용하지 않으면서도 객체의 움직임을 빠르게 예측할 수 있고, 또한, 박스-레벨 객체 위치 정보만을 이용하여 객체의 위치를 예측함으로써, 움직임을 예측할 객체가 다른 환경들에 의해 가려진 상황에서도 객체의 움직임을 예측할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 5/02 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 5/022(2013.01) H04N 5/144(2013.01)
출원번호/일자 1020200149532 (2020.11.10)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0063543 (2022.05.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.10)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김은태 서울특별시 서대문구
2 이영조 서울특별시 서대문구
3 성홍제 서울특별시 서대문구
4 현준혁 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

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		 2020.11.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-1202179-42
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.07.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
학습 데이터의 박스-레벨 객체 위치 정보만을 이용하여, 장단기 기억 신경망(long short term memory, LSTM)으로 이루어지는 객체 위치 예측 모델을 학습하는 학습부; 및미리 설정된 개수의 연속된 과거 프레임들에 대한 박스-레벨 객체 위치 정보들을 상기 객체 위치 예측 모델에 입력하고, 상기 객체 위치 예측 모델로부터 출력되는 미리 설정된 개수의 연속된 미래 프레임들에 대한 박스-레벨 객체 위치 정보들을 기반으로, 객체의 미래의 위치를 예측하는 예측부;를 포함하는 박스-레벨 객체 위치 정보만을 이용한 박스-레벨 객체 이동 예측 장치
2 2
제1항에서,상기 박스-레벨 객체 위치 정보는,객체를 둘러싸는 바운딩 박스(bounding box)의 네 모서리의 좌표값으로 이루어지는,박스-레벨 객체 위치 정보만을 이용한 박스-레벨 객체 이동 예측 장치
3 3
제1항에서,상기 학습부는,상기 학습 데이터에 포함된 학습 동영상 각각에 대하여, 학습 동영상에서 객체 움직임의 평균값을 획득하고, 획득한 객체 움직임의 평균값에 가우시안 함수(Gaussian function)를 곱하여 객체 움직임의 새로운 변화값을 획득하며, 획득한 객체 움직임의 새로운 변화값을 학습 동영상에 적용하여, 상기 학습 데이터의 양을 증강하는,박스-레벨 객체 위치 정보만을 이용한 박스-레벨 객체 이동 예측 장치
4 4
제1항에서,상기 학습부는,상기 학습 데이터를 이용하여 상기 객체 위치 예측 모델을 학습하고, 테스트 데이터에 포함된 테스트 동영상의 미리 설정된 개수의 앞부분 프레임들을 이용하여 상기 객체 위치 예측 모델을 재학습하며, 상기 테스트 데이터에 포함된 테스트 동영상의 나머지 프레임들을 이용하여 상기 객체 위치 예측 모델을 테스트하는,박스-레벨 객체 위치 정보만을 이용한 박스-레벨 객체 이동 예측 장치
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 원천기술개발사업 딥러닝 기반 의미론적 상황 이해 원천기술 연구 (2단계)(2/2)