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公开(公告)号：WO2019231105A1
公开(公告)日：2019-12-05
申请号：PCT/KR2019/004452
申请日：2019-04-12
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 기계 학습을 이용한 영상 처리에 관한 기술로, 순서가 있는 분류 문제를 위한 딥러닝 모델을 학습하는 방법은, 학습 대상을 입력으로 하고 분기점과 그 분기에서 나누어져 분류 손실(classification loss)과 트리플릿 손실(triplet loss)을 발생시키는 두 개의 종단점으로 구성된 CNN(Convolutional Neural Networks)을 형성하고, 종단간(end-to-end) 학습을 위한 분류 손실을 산출하고, 네트워크가 순서 특성을 학습할 수 있도록 트리플릿 손실을 산출하며, 산출된 분류 손실 및 트리플릿 손실에 기반하되 상관 트리플릿 샘플링(relative triplet sampling)을 수행함으로써 최종 손실값에 대해 네트워크를 갱신함으로써, 효과적인 학습과 손실 제어가 가능하다.
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：KR1020130114834A
公开(公告)日：2013-10-21
申请号：KR1020120037179
申请日：2012-04-10
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T9/00
CPC classification number: H04N19/50 , G06K9/00825 , G06K2209/15 , H04N5/3597
Abstract: PURPOSE: An image compression system for detecting a license plate and a method thereof are provided to minimize the loss of a license plate area which is an interest area in images of a vehicle by compressing the license plate area including important information with a method which is different from other areas. CONSTITUTION: A license plate area extraction unit (100) extracts a license plate area from images of a vehicle including the license plate area. A license plate area information prediction unit (200) predicts information of the extracted license plate area. A license plate area compression unit (300) compresses the predicted information of the license plate area, the predicted license plate area, and a residual signal with information of a real license plate area. A non license plate area compression unit (400) compresses a non license plate area of the images of the vehicle. [Reference numerals] (100) License plate area extraction unit; (200) License plate area information prediction unit; (210) Area information estimation unit; (220) Residual signal image generating module; (300) License plate area compression unit; (400) Non license plate area compression unit; (AA) Vehicle image; (BB) Predicted bit image; (CC) Residual signal image
Abstract translation: 目的：提供一种用于检测车牌的图像压缩系统及其方法，以通过以包括重要信息的方式压缩包括重要信息的车牌区域来最小化作为车辆图像中的兴趣区域的车牌区域的损失 不同于其他领域。 规定：牌照区域提取单元（100）从包括车牌区域的车辆的图像中提取牌照区域。 车牌区域信息预测单元（200）预测所提取的车牌区域的信息。 牌照区域压缩单元（300）利用真实牌照区域的信息压缩车牌区域的预测信息，预测车牌区域和残差信号。 非牌照区域压缩单元（400）压缩车辆的图像的非车牌区域。 （附图标记）（100）牌照区域提取单位; （200）牌照区域信息预测单元; （210）区域信息估计单元; （220）剩余信号图像生成模块; （300）牌照区域压缩机组; （400）非牌照区域压缩单位; （AA）车辆图像; （BB）预测位图; （CC）残留信号图像
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公开(公告)号：KR1020180085565A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：KR1020170009273
申请日：2017-01-19
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06T7/11 , G06F17/30244 , G06T3/40 , G06T7/0002
Abstract: 본발명의일 실시예에따른부분이미지기반객체판별방법은타겟이미지를입력받는단계, 타겟이미지의기울기및 스케일이기 설정된크기로변환된복수의변환타겟이미지를생성하는단계, 변환타겟이미지의각각의타겟특징점을추출하는단계, 타겟특징점을기준으로소정크기의타겟부분이미지를생성하고, 타겟부분이미지의각각의타겟특징벡터를추출하는단계, 데이터베이스의카테고리의각각에서각각의카테고리에매핑된특징벡터중 타겟특징벡터의각각과거리가가장가까운제1 특징벡터를추출하는단계, 타겟특징벡터의각각과타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터와의연관관계를나타내는스파스배열을계산하는단계, 스파스배열을기초로타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터중 타겟특징벡터의각각과연관관계가가장큰 제1 특징벡터의카테고리를판별하는단계, 판별된카테고리및 스파스배열의각각을기초로타겟이미지와연관관계가가장큰 카테고리를판별하는단계및 타겟이미지의객체를판별된카테고리와대응되는이미지의객체로판별하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101884874B1
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：KR1020170009273
申请日：2017-01-19
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본발명의일 실시예에따른부분이미지기반객체판별방법은타겟이미지를입력받는단계, 타겟이미지의기울기및 스케일이기 설정된크기로변환된복수의변환타겟이미지를생성하는단계, 변환타겟이미지의각각의타겟특징점을추출하는단계, 타겟특징점을기준으로소정크기의타겟부분이미지를생성하고, 타겟부분이미지의각각의타겟특징벡터를추출하는단계, 데이터베이스의카테고리의각각에서각각의카테고리에매핑된특징벡터중 타겟특징벡터의각각과거리가가장가까운제1 특징벡터를추출하는단계, 타겟특징벡터의각각과타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터와의연관관계를나타내는스파스배열을계산하는단계, 스파스배열을기초로타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터중 타겟특징벡터의각각과연관관계가가장큰 제1 특징벡터의카테고리를판별하는단계, 판별된카테고리및 스파스배열의각각을기초로타겟이미지와연관관계가가장큰 카테고리를판별하는단계및 타겟이미지의객체를판별된카테고리와대응되는이미지의객체로판별하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101328533B1
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：KR1020120037179
申请日：2012-04-10
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T9/00
Abstract: 본 발명은 번호판 검출을 위한 영상 압축 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 차량 영상의 압축을 수행함에 있어, 중요 정보를 포함하는 번호판 영역을 타 영역과 상이한 방식으로 압축함으로써, 차량 영상에서 관심 영역인 번호판 영역의 손실을 최소화할 수 있으며, 복호화 후 번호판 인식의 성능을 향상시킬 수 있도록 함에 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 번호판 영역이 포함된 차량 영상에서, 번호판 영역을 추출하는 번호판 영역 추출부; 추출된 번호판 영역 정보를 예측하는 번호판 영역정보 예측부; 예측된 번호판 영역 정보와, 예측된 번호판 영역 및 실제 번호판 영역정보와의 잔차(residual) 신호를 압축하는 번호판 영역 압축부; 및 상기 차량 영상의 비 번호판 영역을 압축하는 비 번호판 영역 압축부; 를 포함하되, 상기 번호판 영역 및 비 번호판 영역은, 상이한 방식으로 압축되는 것을 특징으로 한다.
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