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公开(公告)号：KR101699014B1
公开(公告)日：2017-01-23
申请号：KR1020150176975
申请日：2015-12-11
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
Abstract: 본발명은스테레오카메라를이용한객체검출방법및 장치에관한것이다. 본발명에따르면, 스테레오카메라의영상에서획득한깊이지도를이용하여 V-시차맵과 U-시차맵을각각생성하는단계와, 상기 V-시차맵과상기 U-시차맵을통해상기영상에생성되는복수의관심영역에대한위치와크기를결정하되, 기설정된관심객체의대표높이값을고려하여상기관심영역의높이를조절하는단계와, 상기복수의관심영역중에서상호중첩영역을가지는중복관심영역들을단일의관심영역으로통합하는단계, 및각각의상기관심영역내에서상기관심객체가존재하는지판별하고상기관심객체의검출결과를출력하는단계를포함하는스테레오카메라를이용한객체검출방법을제공한다. 상기객체검출방법및 장치에따르면, 관심객체의높이를반영하여관심영역의크기를조절하며유사도가높은중복관심영역들을정리하여객체를검출함에따라객체검출에소요되는탐색영역을줄이고검출속도및 성능을동시에향상시킬수 있다.
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公开(公告)号：KR1020150041428A
公开(公告)日：2015-04-16
申请号：KR1020130119953
申请日：2013-10-08
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
CPC classification number: G06K9/4642 , G06K9/3241 , G06K2209/21 , G06T7/11
Abstract: 형태유사도특징기반객체검출방법및 장치가개시된다. 본발명에따른객체검출장치는입력영상에대한전처리를수행한후, 상기입력영상을일정크기의블록들로분할하는전처리부; 상기입력영상의블록들에대한구배벡터(gradient vector)들의도수분포를나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를제1 특징으로산출하는제1 특징산출부; 상기입력영상에포함되어있는객체의좌우대칭성을이용하여블록별로형태유사도기반의제2 특징을산출하는제2 특징산출부; 및사전학습데이터를참조하여, 상기제1 특징및 상기제2 특징에대응하는대상객체를판정하는객체판정부를포함한다.
Abstract translation: 公开了一种基于形状相似度来检测物体的方法和装置。 根据本发明的用于检测物体的装置包括：预处理单元，被配置为预处理输入图像，然后将输入图像划分成具有预定尺寸的块; 第一特征提取单元，被配置为作为第一特征提取表示相对于输入图像的块的梯度向量的频率分布的定向梯度（HOG）的直方图; 第二特征提取单元，被配置为通过使用包括在输入图像中的对象的左右对称来提取基于每个块的形状相似度的第二特征; 以及对象确定单元，被配置为参考预先学习的数据来确定与第一和第二特征相对应的目标对象。
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公开(公告)号：KR101501531B1
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：KR1020130120436
申请日：2013-10-10
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
CPC classification number: H04N13/122 , H04N13/271 , H04N2013/0081
Abstract: 본 발명은 보행자 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 구체적으로 스테레오 비전 시스템을 이용하여 시차맵(Depth map)을 획득하여 스테레오 비전 기반으로 획득한 영상에서 보행자를 검출하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명은 좌측과 우측에서 입력된 영상의 시차값을 획득하여, 상기 영상에 대한 시차맵(Depth/Disparity map)을 생성하는 시차맵 생성부, 상기 생성된 시차맵을 기초로, 상기 입력 받은 영상내의 도로, 상기 도로 위에 존재하는 객체 및 상기 도로와 객체에 의해 형성되는 접점의 위치 정보를 추정하는 데이터 추출부, 상기 데이터 추출부로부터 획득한 위치 정보 및/또는 상기 시차맵을 기초로, 상기 객체의 높이를 추정하여 보행자 영역을 검출하는 보행자 영역 검출부 상기 검출된 보행자 영역에서 상기 시차맵 및/또는 추정된 상기 객체의 높이에 따라 윈도우를 형성하여 보행자를 검출하는 보행자 검출부를 포함한다.Abstract translation: 本发明涉及一种用于检测行人的系统和方法，具体地，涉及一种通过使用立体视觉系统获得视差图来基于立体视觉获得的图像中的行人检测系统和方法。 根据本发明的系统包括：视差图创建单元，用于通过获得从左侧和右侧输入的图像的视差值来创建图像的视差图; 数据提取单元，用于基于所创建的视差图，估计所输入的图像中的道路上的位置信息，存在于道路上的对象以及由道路和对象形成的接触点; 以及行人区域检测单元，用于通过基于从数据提取单元获取的位置信息和/或视差图来估计对象的高度来检测行人区域; 以及行人检测单元，用于通过根据所检测的视差区域中的视差图和/或物体的估计高度形成窗口来检测行人。
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公开(公告)号：KR1020150019085A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：KR1020130095471
申请日：2013-08-12
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
Abstract: The present invention relates to a position measurement system and a position measurement method which can recognize a single object and measure the coordinates of the current position based on a distance from the single object. The position measurement system and the position measurement method calculate the coordinates of the current position by extracting two feature points from one landmark object and calculating the coordinates of the extracted feature points, a distance from the feature point, and an azimuth formed by the current position, thereby reducing the error of position coordinates according to a GPS signal.
Abstract translation: 本发明涉及一种位置测量系统和位置测量方法，其可以识别单个物体并且基于距离单个物体的距离来测量当前位置的坐标。 位置测量系统和位置测量方法通过从一个地标物体中提取两个特征点并计算提取的特征点的坐标，距离特征点的距离和由当前位置形成的方位角来计算当前位置的坐标 从而根据GPS信号减少位置坐标的误差。
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公开(公告)号：KR101477649B1
公开(公告)日：2014-12-30
申请号：KR1020130119890
申请日：2013-10-08
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
CPC classification number: G06K9/6226 , G06K9/6206
Abstract: The present invention relates to a method for detecting an object through a sampling scheme and a posterior probability. An initial image is acquired, and random sampling is performed with respect to the acquired initial image. A feature vector is extracted from a window of the sampled initial image. An object existence probability is calculated with respect to the window by a classifier and a posterior probability density function is calculated with respect to the initial image. Thereafter, a next image is acquired, and a sampling initial position of the next image is determined through the posterior probability density function of the initial image. A posterior probability density function is calculated with respect to a window of the next image, and at least one window is extracted from the next image through a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) scheme. After determining the existence of an object from each window, the posterior probability density function is calculated with respect to the next image based on the determined object existence state.
Abstract translation: 本发明涉及一种通过采样方案和后验概率检测物体的方法。 获取初始图像，并且相对于所获取的初始图像执行随机采样。 从采样的初始图像的窗口中提取特征向量。 通过分类器计算相对于窗口的对象存在概率，并且相对于初始图像计算后验概率密度函数。 此后，获取下一图像，并且通过初始图像的后验概率密度函数来确定下一图像的采样初始位置。 相对于下一图像的窗口计算后验概率密度函数，并且通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方案从下一图像中提取至少一个窗口。 在从每个窗口确定对象的存在之后，基于所确定的对象存在状态，相对于下一个图像计算后验概率密度函数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020140123835A
公开(公告)日：2014-10-23
申请号：KR1020130041193
申请日：2013-04-15
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
Abstract: 본 발명은 무인 항공기 제어 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명의 무공 항공기 제어 장치는 무인 항공기의 고도를 측정하고, 랜드 마크와의 상대 측위를 측정한 상대 측위 정보, 무인 항공기의 실시간 측위를 측정한 실시간 측위 정보, 랜드 마크와의 거리를 측정한 초음파 측정 정보, 랜드 마크에 대한 영상을 촬영한 영상 정보를 각각 생성한다. 그리고, 기 설정된 적어도 하나의 기준 높이와 상기 무인 항공기의 고도의 비교 결과에 대응하여 상대 측위 정보, 실시간 측위 정보, 영상 정보 및 초음파 측정 정보 중 적어도 두 개의 정보들로부터 측정된 랜드 마크의 위치 또는 랜드 마크와의 거리를 이용하여 무인 항공기의 랜드 마크 착륙을 제어한다.
이러한, 본 발명에 따르면, 높이에 따라 서로 다른 센싱 정보를 이용하여 계산된 위치값과 거리값을 기초로 무인 항공기 착륙을 제어함으로써, 높은 안정성과 정확도를 갖고 랜드 마크로의 무인 항공기 하강 비행을 제어할 수 있는 큰 효과를 기대할 수 있다.Abstract translation: 本发明涉及无人机（UAV）的控制装置及其方法。 用于控制UAV的装置测量UAV的高度，并且生成相对确定信息，该相对确定信息通过用于测量UAV的实时确定的地标性实时确定信息来测量相对确定，测量距离该UAV的距离的超声测量信息 地标，以及拍摄地标图像的图像信息。 此外，该装置可以使用地标的位置和从地标的距离来控制无人机在地标中的着陆，该距离是从相对确定信息，实时确定信息，图像中的至少两个信息测量的 信息和超声波测量信息，通过对应于至少一个预设参考高度和UAV的高度之间的比较结果。 因此，该装置可以通过基于位置值和根据高度使用不同的感测信息计算的距离值来控制无人机，以高稳定性和准确性来控制无人机到地标的下降飞行。
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公开(公告)号：KR101449936B1
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：KR1020130120435
申请日：2013-10-10
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
Abstract: The present invention relates to a positioning system and method to reduce errors which occur during positioning by a satellite navigation system. Provided is the positioning system merged with the satellite navigation system and a vision system. The present invention provides the merged positioning system capable of positioning more accurately by providing an algorithm to allow object usage information recognized through the vision system if the error of the position determined by the satellite navigation system is expected to be large; for example, if an altitude angle of a satellite sending a GPS signal is small.
Abstract translation: 本发明涉及一种减少由卫星导航系统进行定位时发生的误差的定位系统和方法。 提供了与卫星导航系统和视觉系统相结合的定位系统。 本发明提供一种合并定位系统，其能够通过提供一种算法来更准确地定位，以便如果由卫星导航系统确定的位置的误差预期较大，则允许通过视觉系统识别的对象使用信息; 例如，如果发送GPS信号的卫星的高度角小。
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公开(公告)号：KR1020140061052A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：KR1020120128194
申请日：2012-11-13
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06K9/6298 , G06T5/002
Abstract: An apparatus and a method for detecting an object strong against a lighting change are disclosed. The apparatus for detecting the object strong against a lighting change comprises: a processing unit which identifies frequency components of a removal object in an input image, and performs a lighting normalization process by removing the identified frequency components; an extraction unit which extracts image features of the input image from the input image of the lighting normalization process; and a processor which detects the object associated with the input image from the extracted image features.
Abstract translation: 公开了一种用于检测针对照明变化的物体的装置和方法。 用于检测针对照明变化的物体的装置包括：处理单元，其识别输入图像中的去除对象的频率分量，并且通过去除所识别的频率分量来执行照明归一化处理; 提取单元，其从照明归一化处理的输入图像中提取输入图像的图像特征; 以及处理器，其从提取的图像特征检测与输入图像相关联的对象。
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公开(公告)号：KR1020140057919A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：KR1020120124279
申请日：2012-11-05
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G01S19/03
Abstract: Disclosed is an automatic navigation technology based on converged technology of a global navigation satellite system and a vision system. A self positioning apparatus according to one aspect of the present invention includes: an image acquisition part for acquiring an image in front of a moving object; a position information receiving part for acquiring position information data of the moving object by receiving a signal transmitted from a global positioning system (GPS) satellite; a vision processing part for recognizing the object by processing the images acquired at every epoch in the image acquisition part, and outputting vision data obtained by calculating the distance between the recognized object and the moving object; and a time synchronization part for performing time synchronization between the position information receiving part and the vision processing part in order for the position information receiving part and the vision processing part (3) to output synchronized data. Here, the time synchronization part corrects a clock of the vision processing part by referring to the time of the position information receiving part.
Abstract translation: 公开了一种基于全球导航卫星系统和视觉系统融合技术的自动导航技术。 根据本发明的一个方面的自定位装置包括：图像获取部分，用于获取移动物体前方的图像; 位置信息接收部分，用于通过接收从全球定位系统（GPS）卫星发送的信号来获取移动物体的位置信息数据; 视觉处理部，其通过处理在图像获取部中的每个时期获取的图像来识别对象，并且输出通过计算识别的对象与移动对象之间的距离而获得的视觉数据; 以及时间同步部分，用于执行位置信息接收部分和视觉处理部分之间的时间同步，以便位置信息接收部分和视觉处理部分（3）输出同步数据。 这里，时间同步部分通过参考位置信息接收部分的时间来校正视觉处理部分的时钟。
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公开(公告)号：KR101364047B1
公开(公告)日：2014-02-27
申请号：KR1020120124277
申请日：2012-11-05
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/277
Abstract: Disclosed is a method of self-localization of a moving body using a Kalman filter in a vision system based automatic navigation technology. The method of self-localization of the moving body based on an object recognition using the Kalman filter according to an aspect of the present invention comprises the steps of: acquiring images using a camera provided in the moving body; recognizing objects in the images acquired and extracting location information of the moving body based on a coordinate information of the recognized objects; and estimating the location of the moving body by applying the location information to the Kalman filter. [Reference numerals] (110) Camera; (120) Map storage unit; (130) Object recognition unit; (140) First calculation unit; (150) Second calculation unit; (160) Location estimating unit; (AA) One object coordinate; (BB) Two or more object coordinates
Abstract translation: 公开了一种基于视觉系统的自动导航技术中使用卡尔曼滤波器的移动体的自定位的方法。 根据本发明的一个方面，使用卡尔曼滤波器的基于物体识别的移动体的自定位的方法包括以下步骤：使用设置在移动体中的照相机获取图像; 识别所获取的图像中的对象，并基于识别对象的坐标信息提取移动体的位置信息; 以及通过将位置信息应用于卡尔曼滤波器来估计移动体的位置。 （附图标记）（110）相机; （120）地图存储单元; （130）对象识别单元; （140）第一计算单位; （150）第二计算单位; （160）位置估计单元; （AA）一个物体坐标; （BB）两个或多个对象坐标
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