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公开(公告)号：KR102239040B1
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：KR1020190077358
申请日：2019-06-27
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본발명은운송수단의부품에대한고장예지및 건전성관리시스템및 방법에관한것으로, 운송수단의고장예지및 건전성관리방법은, 운송수단의부품에설치된모듈로부터시계열센서데이터를수신하는단계, 상기수신된시계열센서데이터를이용하여상기부품의상태추정또는이상징후검출을위한회귀신경망(Recurrent Neural Network)의파라미터를갱신하는단계, 및상기갱신된회귀신경망의파라미터가적용된회귀신경망을이용하여상기운송수단의부품의상태를추정하거나이상징후를검출하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101818189B1
公开(公告)日：2018-01-15
申请号：KR1020160082199
申请日：2016-06-30
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Inventor： 이석한 , 아메드모하메드나기브
Abstract: 영상처리장치는, 다중영상에서복수의라인세그먼트(Line Segment)를추출하는라인추출부; 라인세그먼트를병합한후, 병합된라인세그먼트를확장하는라인전처리부; K(단, K≥2) 개의확장된라인세그먼트로구성된 K-튜플을선택하는 K-튜플선택부; 다중영상간에 K-튜플을매칭시키는 K-튜플매칭부; 및매칭된 K-튜플을이용하여, 다중영상의영상정합을수행하는영상정합부; 를포함할수 있다. 이와같은영상처리장치및 영상처리방법에의하면, 종래영상정합기법에서요구되던초기작업즉, 서로다른위치에서촬영한다중영상의최적영상정합을위해반드시필요했던두 장의포인트클라우드세트를최대한가까운곳으로옮기는작업을생략할수 있다. 또한, 포인트클라우드가안정적으로존재하는 3차원라인세그먼트(3D Line Segment)를이용함으로써, 텍스처가부족하거나영상의품질이변화되는등의환경에서도안정적으로영상정합을수행할수 있다.
Abstract translation: 该图像处理设备包括：线提取单元，用于从多个图像中提取多个线段; 线预处理单元，用于合并线段并扩展合并的线段; K元组选择单元，用于选择由K（K≥2）个扩展线段组成的K元组; K元组匹配单元，用于在多个图像之间匹配K元组; 图像匹配单元，用于使用匹配的K元组执行多个图像的图像匹配; 该可包含。 因此，根据相同的图像处理装置和图像处理方法中，需要通过该方案的话，传统的图像配准的初始操作，另外两个的点云件套取和必要从尽可能接近的地方不同的位置的图像的最佳图像配准 你可以跳过这个动作。 另外，通过使用点云稳定存在的3D线段，即使在缺少纹理或图像质量改变的环境中，也可以稳定地执行图像匹配。
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公开(公告)号：KR101737518B1
公开(公告)日：2017-05-18
申请号：KR1020150149156
申请日：2015-10-27
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: H04N13/254 , H04N5/2351 , H04N5/2353 , H04N5/2356
Abstract: 본발명은구조광기반 3차원카메라시스템에서의최적노출시간및 횟수결정방법에관한발명이다. 상기방법은제1 패턴및 제2 패턴을투사한참조영상을촬영하는단계, 상기참조영상의픽셀에대해밝기및 노출시간에대한슬로프를계산하고상태를구분하는단계, 상기구조광기반 3차원카메라시스템의노출시간에대해상단손실픽셀수와누적픽셀수를계산하여상단손실픽셀분포도및 누적손실픽셀분포도를생성하는단계와상기상단손실픽셀분포도및 누적픽셀분포도를이용하여상기구조광기반 3차원카메라의최적노출시간및 횟수를결정하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101710007B1
公开(公告)日：2017-02-24
申请号：KR1020150091463
申请日：2015-06-26
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본발명은운전자의운전행위를언어적으로모델링하여인식하는방법및 이를수행하는시스템에관한것이다. 상기방법은운전자가응시하는영역구분을위한관심영역설정단계, 운전행위데이터를수집하는데이터수집및 변환단계, 상기수집한데이터를상기운전자의운전행위별로분할하는전처리단계, 상기분할된데이터를운전행위별문법으로표현하는기계학습단계및 상기기계학습결과의효과를측정하기위해독립적인테스트데이터로운전행위를인식하고기술하는테스트단계를포함한다. 이러한단계들을통해생성된안전운전문법으로실제주행시운전행위를판단하여운전자에게경고를하거나차량을제어하는단계를더 포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及口头建模和识别驾驶员的驾驶行为的方法以及用于执行该方法的系统。 该方法包括以下步骤：建立用于分割驾驶员的关注区域，收集驾驶行为数据的数据收集和转换步骤，将收集的数据除以驾驶员的驾驶行为的预处理步骤， 以及用于识别和描述驾驶行为的测试步骤，作为用于测量机器学习结果的影响的独立测试数据。 通过这些步骤产生的安全驾驶语法还包括确定实际驾驶期间的驾驶行为并警告驾驶员或控制车辆的步骤。
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公开(公告)号：KR1020160126722A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：KR1020150058160
申请日：2015-04-24
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/3028 , B60R2300/303 , G06F17/30271 , G06F17/30592 , G06T3/4038 , G06T2207/20221 , H04N1/3876
Abstract: 본발명은데이터융합방법을개시하고있다. 상기방법은복수의 N 차원 - N은임의의자연수임 - 의불확실데이터를입력하는단계, 상기입력된복수의불확실데이터를기반으로 2N 차원의확장된공간에데이터세트의제 1 형태로표현하는단계, 상기확장된공간에서의화이트닝변환(WT: Whitening Transform)을수행하여데이터세트의변환된제 2 형태를생성하는단계, 상기데이터세트의제 2 형태로부터변환된제약매니폴드(constraint manifold)까지의선형프로젝션(linear projection)을통해제 1 지점또는제 1 벡터를획득하는단계및 상기획득된제 1 지점또는제 1 벡터를역화이트닝변환하여 N 차원의융합데이터를생성하는단계를포함한다.
Abstract translation: 提供了一种用于融合多个数据的方法，该方法包括输入多个N维不确定数据，其中N是不是零的自然数，表示以数据集的第一形式输入的多个不确定数据 一个2N维扩展空间，通过将白化变换WT应用于2N维扩展空间来生成数据集的第二形式，通过线性投影获得第一点或第一矢量到变换约束歧管，从第二形式的 数据集，并通过对第一点或第一矢量应用逆白化变换来生成N维融合数据。
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Patent Agency Ranking26.发明授权무인 차량 운행 제어 방법 및 장치, 및 원격 통신 장치를 통한 무인 차량 운행 제어 방법 및 무선 차량 운행 제어를 위한 원격 통신 장치 有权自动车辆运输控制方法和装置，以及通过远程通信装置和自动车辆运输控制的远程通信装置的自动车辆运输控制方法和装置
公开(公告)号：KR101456184B1
公开(公告)日：2014-11-04
申请号：KR1020120108989
申请日：2012-09-28
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 개인 또는 화물을 목적지까지 차량으로 운송하기 위해서 스마트폰을 이용하여 차량을 출발 위치까지 호출할 수 있고, 목적지를 지정하여, 목적지까지 자동으로 이동하여 도착하는 운송 서비스 시스템에 관한 것으로, 도보로 이동 또는 운송하기에는 먼 거리를 무인운송시스템에 의해 효율적으로 이동하기 위한 서비스에 관한 것이다. 본 발명은 차후 대학교 캠퍼스 내, 놀이공원, 테마파크, 관광 유원지, 공장 등 사람들이 밀집되거나 화물의 지역 내 이동이 잦은 곳에서 각 개인이 소유하는 스마트폰 어플리케이션을 통해서, 차량호출, 목적지지정, 도착 후 복귀 등을 수행할 수 있게 함으로써, 공익목적과 상업적으로 광범위하게 적용될 수 있는 서비스 기술이다.
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公开(公告)号：KR1020140087235A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：KR1020120156585
申请日：2012-12-28
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06F17/00
CPC classification number: G06F17/16 , G06T3/0037
Abstract: A planar surface patch plays a key functional role in recognizing an entity and a condition. As an important technical issue associated with the extraction side of such a planar surface patch, there still is a tradeoff between accuracy in modeling and efficiency in operation. The present invention presents a method of acquiring high accuracy in modeling from less operation and deals with a method of extracting a planar surface patch from 3D point clouds having many errors. An important contribution provided by a proposed method is as follows. 1) The strong estimation of a surface normal vector may minimize an influence on data noise. 2) As a method of identifying a planar surface patch representing a similar direction, there is a determination method of the variable size of a sliding window used in estimating the accurate location of a peak having a high density and in estimating a general vector density. The present invention shows an enhanced result in comparison typical methods through experiment results on various interior and exterior images.
Abstract translation: 平面表面贴片在识别实体和条件方面起着关键的功能作用。 作为与这种平面表面贴片的提取侧相关联的重要技术问题，在建模精度和操作效率之间仍然存在折衷。 本发明提出了一种从较少的操作中获得高精度建模的方法，并且涉及从具有许多误差的3D点云提取平面表面贴片的方法。 提出的方法提供的重要贡献如下。 1）表面法向量的强估计可以最小化对数据噪声的影响。 2）作为用于识别表示相似方向的平面表面贴片的方法，存在用于估计具有高密度的峰值的精确位置并用于估计通用矢量密度的滑动窗口的可变大小的确定方法。 本发明通过各种内部和外部图像的实验结果比较典型的方法来显示增强的结果。
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公开(公告)号：KR101225644B1
公开(公告)日：2013-01-24
申请号：KR1020100068944
申请日：2010-07-16
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 로봇의 물체 인식 및 자세 추정 기술이 개시된다. 개시된 기술 중 일실시예에 따른 방법은 (a) 로봇의 움직임에 대한 정보를 이용하여 이전의 제1 인터프리테이션들을 상태 공간에 전파하는 단계; (b) 현재 획득된 증거들 중 선택된 제1 증거를 기초로 대상 물체의 자세 후보들 각각에 대한 확률 분포 함수를 획득하는 단계; (c) 상기 현재 획득된 증거들 중 제2 증거를 기초로 상기 대상 물체의 자세 후보들 각각에 대한 확률값을 산출하는 단계; (d) 상기 획득된 확률 분포 함수 및 상기 산출된 확률값을 기초로, 제2 인터프리테이션들을 생성하는 단계; 및 (e) 상기 전파된 제1 인터프리테이션들 및 상기 생성된 제2 인터프리테이션들을 기초로 현재의 제1 인터프리테이션들을 생성하고, 상기 (a) 단계로 복귀하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR1020120136856A
公开(公告)日：2012-12-20
申请号：KR1020110056039
申请日：2011-06-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: H04N5/217 , H04N5/7408
Abstract: PURPOSE: An image obtaining method, a noise removing apparatus, and an image obtaining system are provided to obtain an image which removes a noise in a dynamic environment. CONSTITUTION: A light projecting unit(310) projects a signal. An image obtaining unit(320) obtains an image from the signal. A noise cancellation unit(330) of a noise estimator(331) estimates a noise from first to third images obtained in case the light projecting unit does not project the signal. The noise cancellation unit cancels a noise from a second image. [Reference numerals] (310) Light projecting unit; (320) Image obtaining unit; (331) Noise estimator; (332) Noise cancellation unit; (340) Object
Abstract translation: 目的：提供一种图像获取方法，噪声消除装置和图像获取系统，以获得在动态环境中去除噪声的图像。 构成：投光单元（310）投射信号。 图像获取单元从信号中获取图像。 噪声估计器（331）的噪声消除单元（330）估计在光投影单元不投影信号的情况下获得的第一到第三图像的噪声。 噪声消除单元从第二图像中消除噪声。 （附图标记）（310）投光单元; （320）图像获取单元; （331）噪声估计器; （332）噪声消除装置; （340）对象
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公开(公告)号：KR101206459B1
公开(公告)日：2012-11-29
申请号：KR1020100045921
申请日：2010-05-17
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06T17/00
Abstract: 스테레오 카메라를 이용하는 3차원 직선(line) 추출 기술이 개시된다. 개시된 기술 중 일실시예에 따른 방법은 적어도 하나의 3차원 직선들을 표현하는 노이지(noisy)한 3차원 점 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 3차원 점 데이터에 군집(clustering) 기법을 적용하여, 상기 적어도 하나의 3차원 직선을 추출하는 단계를 포함한다.
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