公开(公告)号：WO2020159036A1

公开(公告)日：2020-08-06

申请号：PCT/KR2019/013609

申请日：2019-10-16

Applicant: 삼성전자주식회사 ,  한국과학기술원

Inventor： 김경수 ,  김준모 ,  김병주 ,  박민석 ,  이시행 ,  이예강 ,  이재영

IPC: H04N21/488 ,  H04N21/845 ,  G06T7/246

Abstract: 본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 영상 시퀀스에 포함된 복수 개의 영상들을 획득하고, 복수 개의 영상 각각에 대하여 특징 정보를 추출하고, 추출된 특징 정보들을 복수 개의 영상들의 순서에 따라 순차적으로 처리함으로써, 영상 시퀀스의 특징에 관한 제1 특징 정보를 획득하고, 추출된 특징 정보들 간의 적어도 하나의 유사도에 기초하여 결정된 영상 시퀀스의 특징에 관한 제2 특징 정보를 획득하고, 제1 특징 정보 및 제2 특징 정보에 기초하여, 영상 시퀀스에 대한 캡션 정보를 생성하는, 전자 장치에서, 영상 시퀀스에 대한 캡션 정보를 생성하는 방법이 개시된다.

公开(公告)号：WO2019050297A1

公开(公告)日：2019-03-14

申请号：PCT/KR2018/010421

申请日：2018-09-06

Applicant: 삼성전자 주식회사 ,  한국과학기술원

Inventor： 김준모 ,  이예강 ,  김병주 ,  이시행 ,  박민석 ,  안평환 ,  이재영

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 특히, 본 개시는 인공지능 시스템 및 그 응용에 따른 뉴럴 네트워크의 학습 방법으로, 학습 네트워크 모델에 포함된 적어도 하나의 히든 레이어의 가중치 정보로 구성된 필터로부터, 특정 부분에 유효값을 갖는 마스킹 필터를 이용하여, 특정 부분에 대응되는 필터의 가중치 정보에 따라 입력 데이터의 특징을 추출하고, 추출된 입력 데이터의 특징을 기초로 학습 네트워크 모델로부터 획득된 출력 데이터와 타겟 데이터를 비교하며, 비교 결과에 기초하여, 마스킹 필터에서 유효값을 갖는 특정 부분의 크기를 업데이트 할 수 있다.

公开(公告)号：KR1020170022357A

公开(公告)日：2017-03-02

申请号：KR1020150117202

申请日：2015-08-20

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 박영진 ,  권인소 ,  김준모 ,  류명주 ,  이성수 ,  이시행 ,  장유진 ,  채승엽

IPC: B60W30/06 ,  B60W40/02 ,  G08G1/14 ,  B60R16/03 ,  B64C39/02 ,  B64D47/08

Abstract: 실시형태에따른자동주차방법은, 카메라가차량및 해당차량주변의영상정보를얻는정보획득단계; 인식부가상기영상정보를통해상기차량과상기차량이주차될주차공간을인식하는인식단계; 계산부가상기차량의중심점과상기주차공간의중심점사이의거리를계산하는계산단계; 경로생성부가상기계산된거리를이용하여상기차량이이동해야하는경로를생성하는경로생성단계; 및제어부가상기경로에따라상기차량을이동시키는차량이동단계;를포함한다.

公开(公告)号：KR101720649B1

公开(公告)日：2017-03-28

申请号：KR1020150117202

申请日：2015-08-20

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 박영진 ,  권인소 ,  김준모 ,  류명주 ,  이성수 ,  이시행 ,  장유진 ,  채승엽

IPC: B60W30/06 ,  B60W40/02 ,  G08G1/14 ,  B60R16/03 ,  B64C39/02 ,  B64D47/08

Abstract: 실시형태에따른자동주차방법은, 카메라가차량및 해당차량주변의영상정보를얻는정보획득단계; 인식부가상기영상정보를통해상기차량과상기차량이주차될주차공간을인식하는인식단계; 계산부가상기차량의중심점과상기주차공간의중심점사이의거리를계산하는계산단계; 경로생성부가상기계산된거리를이용하여상기차량이이동해야하는경로를생성하는경로생성단계; 및제어부가상기경로에따라상기차량을이동시키는차량이동단계;를포함하고, 상기인식단계는, 상기인식부가상기영상정보를통해상기차량에부착된차량마커와상기차량이주차될주차공간에부착된주차마커를인식하는단계이고, 상기계산단계는, 상기계산부가상기차량마커의중심점과상기주차마커의중심점사이의거리를계산하는단계이고, 상기차량마커및 상기주차마커는컴퓨터가구별할수 있는특징을갖고, 방향성을갖는그림이며, 상기차량마커및 상기주차마커는상기차량및 상기주차공간을각각구분짓는다.

Abstract translation: 根据本发明的实施例，提供了一种自动停车方法，包括：相机的信息获取步骤，获取车辆的图像信息和车辆的周围区域; 识别步骤，其中识别单元通过图像信息识别车辆和车辆停放在其中的停车位; 计算车辆的中心点和停车位的中心点之间的距离; 路径生成步骤，其中路径生成单元使用计算出的距离生成车辆必须经过的路径; 以及识别步骤，通过图像信息识别附着到车辆的车辆标记并将车辆标记附着到车辆将停放的停车位， 其中，计算步骤是计算车辆标记的中心点与停车标记的中心点之间的距离并且车辆标记和停放标记被计算机识别的步骤 其中车辆标记和停车标记分别区分车辆和停车位。