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公开(公告)号：KR1020150098742A
公开(公告)日：2015-08-31
申请号：KR1020140020030
申请日：2014-02-21
Applicant: 한국과학기술연구원
Abstract: 영상 이미지 상에서 보다 정확한 소실점을 추정하여 평행선을 검출하기 위한 방법이 개시된다. 이를 위해 본 발명은 소실점 추정을 이용한 평행선 검출 방법으로서, (a) 영상 이미지에 나타난 복수개의 라인을 임의의 추출 기법을 이용하여 추출하고, 추출된 상기 복수개의 라인중 한쌍의 라인마다 라인 강도(line strength)를 계산하는 단계; (b) 상기 라인 강도에 기반한 확률 분포를 이용하여 후보 소실점을 추정하고, 상기 후보 소실점에서 최종 소실점을 선정하는 단계; 및 (c) 선정된 상기 최종 소실점을 이용하여 처음에 추출한 상기 복수개의 라인에서 평행한 라인을 추출하는 단계를 포함한다.
이에, 본 발명은 기존에서 발생된 노이즈나 라인 검출시의 에러를 크게 줄일 수 있어 보다 정확한 소실점 추정이 가능하고 이로부터 보다 정확한 평행선 라인을 검출할 수 있다.Abstract translation: 公开了一种通过估计视频图像上更准确的消失点来检测平行线的方法。 根据本发明，通过使用消失点的估计来检测平行线的方法包括以下步骤：（a）通过使用某种提取方法提取存在于视频图像上的多条线，然后计算 每对提取的线的线强度; （b）通过使用基于线强度的概率分布来估计候选消失点，然后从候选消失点选择最终消失点; 和（c）通过使用所选择的最终消失点从在步骤（a）中提取的线提取平行线。 可以估计更精确的消失点，因为在现有方法中发生的噪声或线路的检测期间可以显着降低误差，并且可以通过以下方法检测更准确的并行线 本发明。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101572484B1
公开(公告)日：2015-12-03
申请号：KR1020140020031
申请日：2014-02-21
Applicant: 한국과학기술연구원
IPC: G01R31/08
Abstract: 영상을이용한송전선의위치를효율적으로검출할수 있는송전선검출방법이개시된다. 이를위해본 발명은소실점기반의라인검색을이용한송전선검출방법으로서, (a) 송전선이존재할최외각의송전선존재영역을이용하여송전선이모일소실점(Vi)을추정하는단계; 및 (b) 상기추정된소실점과부채꼴검출기법을적용하여상기송전선의위치를검출하는단계를포함한다. 이에본 발명은기존의에지를이용한검출, Hough tramsform 및 optimal threshold 기법에비하여보다정확한송전선위치를검출할수 있다.
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公开(公告)号：KR1020150099627A
公开(公告)日：2015-09-01
申请号：KR1020140020031
申请日：2014-02-21
Applicant: 한국과학기술연구원
IPC: G01R31/08
Abstract: 영상을 이용한 송전선의 위치를 효율적으로 검출할 수 있는 송전선 검출 방법이 개시된다. 이를 위해 본 발명은 소실점 기반의 라인 검색을 이용한 송전선 검출 방법으로서, (a) 송전선이 존재할 최외각의 송전선 존재 영역을 이용하여 송전선이 모일 소실점(Vi)을 추정하는 단계; 및 (b) 상기 추정된 소실점과 부채꼴 검출 기법을 적용하여 상기 송전선의 위치를 검출하는 단계를 포함한다.
이에 본 발명은 기존의 에지를 이용한 검출, Hough tramsform 및 optimal threshold 기법에 비하여 보다 정확한 송전선 위치를 검출할 수 있다.Abstract translation: 公开了一种能够有效地检测使用图像的输电线路的位置的输电线路检测方法。 为此，使用基于消失点的线路搜索的输电线路检测方法包括以下步骤：（a）通过使用最外侧的输电线路区域来估计收集输电线路的消失点（Vi） 输电线路所在的地方; 和（b）通过应用估计的消失点和风扇形状检测方法来检测输电线路的位置。 与使用边缘和霍夫变换和最优阈值方法的现有检测方法相比，本发明精确地检测输电线路的位置。
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公开(公告)号：KR101391668B1
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：KR1020130013166
申请日：2013-02-06
Applicant: 한국과학기술연구원
CPC classification number: G08G1/165 , G06K9/3233 , G06T5/20 , G06T2207/30252
Abstract: According to the present invention, a system for recognizing an obstacle on a four-conductor power transmission line is disclosed. The system includes: a photographing unit (110) provided on one side of a traveling device, which travels along a four-conductor power transmission line (10), to photograph a front traveling direction image by which the image of four power transmission lines (10) is identified; a power transmission line extracting unit configured to extract a power transmission line (L) extended according to the form of each power transmission line (10) which is identified in the front traveling direction image; an ROI generating unit (140) configured to generate ROI having a rectangular shape as many as a preset n number, wherein the rectangular shape includes, as a topside, a line horizontally connecting two closest upper power transmission lines (Lin), based on a vertical center line (Ov) and includes, as a bottomside, a line horizontally connecting two closest lower power transmission lines (Lout), based on the vertical center line (Ov), in the front traveling direction image; and a recognition control unit (150) configured to determine only an internal area of the generated ROI as a recognition area, and to recognize an obstacle (20) for each ROI.
Abstract translation: 根据本发明，公开了一种用于识别四导体输电线路上的障碍物的系统。 该系统包括：拍摄单元，设置在沿着四芯电力传输线（10）行进的行进装置的一侧上，以拍摄四条电力线的图像（ 10）; 电力传输线提取单元，被配置为提取根据在前行进方向图像中识别的每个电力传输线（10）的形式延伸的电力传输线（L） ROI生成单元，被配置为生成具有与预设n数多的矩形形状的ROI，其中，所述矩形形状包括基于上述第一最高输电线（Lin）的水平连接两根最靠近的上部输电线路（Lin）的上部， 垂直中心线（Ov），并且在前行进方向图像中包括基于垂直中心线（Ov）的水平连接两个最接近的较低功率传输线（Lout）的线的底部， 以及识别控制单元，其被配置为仅将所生成的ROI的内部区域确定为识别区域，并识别每个ROI的障碍物（20）。
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公开(公告)号：KR101391667B1
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：KR1020130011178
申请日：2013-01-31
Applicant: 한국과학기술연구원
CPC classification number: G06K9/00624 , G06K9/4652 , G06K9/66 , G06T7/155 , G06T7/33
Abstract: The present invention relates to a model learning and recognition method for object category recognition robust to scale changes and, more specifically, to a model learning and recognition method for object category recognition robust to scale changes which extracts a depth image from an image data inputted and recognizes an object by using a pair of feature points of the object in a state of applied model size by applying distance information recognized through the depth image.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于对尺度变化进行鲁棒的对象类别识别的模型学习和识别方法，更具体地，涉及一种用于对来自输入的图像数据提取深度图像的尺度变化的对象类别识别的模型学习和识别方法，以及 通过应用通过深度图像识别的距离信息，在应用的模型尺寸的状态下使用对象的一对特征点来识别对象。
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公开(公告)号：KR101590403B1
公开(公告)日：2016-02-02
申请号：KR1020140020030
申请日：2014-02-21
Applicant: 한국과학기술연구원
Abstract: 영상이미지상에서보다정확한소실점을추정하여평행선을검출하기위한방법이개시된다. 이를위해본 발명은소실점추정을이용한평행선검출방법으로서, (a) 영상이미지에나타난복수개의라인을임의의추출기법을이용하여추출하고, 추출된상기복수개의라인중한쌍의라인마다라인강도(line strength)를계산하는단계; (b) 상기라인강도에기반한확률분포를이용하여후보소실점을추정하고, 상기후보소실점에서최종소실점을선정하는단계; 및 (c) 선정된상기최종소실점을이용하여처음에추출한상기복수개의라인에서평행한라인을추출하는단계를포함한다. 이에, 본발명은기존에서발생된노이즈나라인검출시의에러를크게줄일수 있어보다정확한소실점추정이가능하고이로부터보다정확한평행선라인을검출할수 있다.
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