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NTIS 바로가기국가/구분 | 한국(KR)/등록특허 | |
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국제특허분류(IPC8판) |
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출원번호 | 10-2020-7004307 (2020-02-13) | |
공개번호 | 10-2020-0043985 (2020-04-28) | |
등록번호 | 10-2599212-0000 (2023-11-02) | |
우선권정보 | 미국(US) 15/683,483 (2017-08-22) | |
국제출원번호 | PCT/US2018/043128 (2018-07-20) | |
국제공개번호 | WO 2019/040213 (2019-02-28) | |
번역문제출일자 | 2020-02-13 | |
DOI | http://doi.org/10.8080/1020207004307 | |
발명자 / 주소 |
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대리인 / 주소 |
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심사청구여부 | 있음 (2021-05-25) | |
심사진행상태 | 등록결정(일반) | |
법적상태 | 등록 |
픽셀 단위의(pixilated) 2차원 디지털 이미지의 스트림에서 객체(object)를 검출하고 인식하기 위하여 딥 러닝을 채용하는 적응적 실시간 검출 및 검사 네트워크. 네트워크는 픽셀 단위의 이미지 프레임으로서의 이미지 소스로부터의 이미지를 입력층과 출력층을 갖는 CNN에 제공하고, CNN은 이미지 내의 객체를 식별하여 분류한다. 또한, 네트워크는 이미지 소스 및 이의 위치에 관한 메타데이터(metadata)를 제공하고, 객체 분류 데이터 및 메타데이터를 이미지 내의 분류된 객체의 모션과 상대 속도를 식별하는 RNN에 제공한다.
이미지 소스로부터의 비디오 스트림에서 객체(object)의 상대 속도를 식별하고, 분류하고 나타내는 방법에 있어서,상기 비디오 스트림으로부터의 픽셀 단위의(pixilated) 이미지 프레임의 시퀀스를 입력층과 출력층을 포함하는 컨볼루션 신경망(convolutional neural network(CNN))에 제공하는 단계;상기 CNN을 이용하여 상기 이미지 프레임 내의 객체를 식별하여 분류하고, 상기 출력층에 객체 분류 데이터를 제공하는 단계;상기 이미지 소스로부터 메타데이터(metadata)를 제공하는 단계;상기 출력층에서의 상기
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