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公开(公告)号：KR102238091B1
公开(公告)日：2021-04-08
申请号：KR1020180098870A
申请日：2018-08-23
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: G06T9/00 , G06T17/20 , H04N13/161
CPC classification number: G06T9/001 , G06T17/20 , H04N13/161
Abstract: 본 발명의 실시예들은 3차원모델정보포맷으로 부호화된 3차원모델정보를 포함하는 비디오프레임정보를 입력받는 제1입력부, 부호화된 3차원모델정보를 해석하여 3차원모델정보를 추출하는 포맷복호화부, 3차원모델정보를 압축하는 압축부 및 비디오프레임정보가 압축된 3차원모델정보를 포함하도록 변환하여 출력하는 제1출력부를 포함하거나, 압축된 3차원모델정보를 포함하는 비디오프레임정보를 입력받는 제2입력부, 3차원모델정보의 압축을 해제하는 압축해제부, 압축이 해제된 3차원모델정보를 3차원모델정보포맷으로 부호화하는 포맷부호화부 및 비디오프레임정보가 부호화된 3차원모델정보를 포함하도록 변환하여 출력하는 제2출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3D 모델 압축 및 압축해제 시스템을 제공한다.
이에, 본 발명의 실시예들은 3차원모델정보포맷에 관계없이 3차원모델정보를 압축하고 압축을 해제함으로써, 비디오프레임정보를 빠르게 전송할 수 있고 실시간 재생이 가능하며 저장용량을 저감할 수 있다.-
公开(公告)号：WO2021261687A1
公开(公告)日：2021-12-30
申请号：PCT/KR2020/017835
申请日：2020-12-08
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 영상 기반 사람의 3차원 자세 및 형상 모델 복원 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 방법은, 인코딩 네트워크를 이용하여 입력 영상을 영상 특성이 포함된 잠재 영역으로 인코딩하고, 인코딩된 잠재 영역을 기하학적 정보가 포함된 잠재 영역으로 변환하며, 변환된 잠재 영역을 이용하여 입력 영상의 3차원 모델을 추정한다. 이에 의해, 비지도 학습으로 다른 중간매체 표현특성을 사용할 필요 없이 잠재 영역으로부터 3차원 사람 자세 및 형상 정보를 추정 할 수 있게 된다.
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公开(公告)号：WO2021118285A1
公开(公告)日：2021-06-17
申请号：PCT/KR2020/018140
申请日：2020-12-11
Applicant: 한국전자기술연구원 , 한국항공대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 심층 신경망 부호화/복호화 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따르면, 심층 신경망을 복호화 하는 방법은 심층 신경망의 복수의 계층에 있어서, 현재 계층에 대한 양자화 정보를 엔트로피 복호화 하는 단계 상기 현재 계층에 대해 역양자화를 수행하는 단계 및 상기 심층 신경망의 복수의 계층을 획득하는 단계를 포함하되 상기 현재 계층에 전역 양자화 및 지역 양자화 중에서 적어도 하나 이상을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2021118200A1
公开(公告)日：2021-06-17
申请号：PCT/KR2020/017840
申请日：2020-12-08
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 3D 메시 분할 기반 3D 모델 압축 및 압축해제 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 3D 메시 분할 기반 3D 모델 압축 및 압축해제 방법은, 3D 메시 데이터를 입력하는 단계; 입력된 3D 메시 데이터를 분할하는 단계; 및 분할된 적어도 둘 이상의 메시 조각을 각각의 인코더 인스턴스를 이용하여 병렬적으로 압축하는 단계;를 포함한다. 이에 의해, 본 발명의 실시예들에 따르면, 3D 메시를 분할하고, 분할된 메시 조각들에 대해 동시에 병렬적으로 압축을 수행함으로써 기존 기술보다 더 빠르게 3D 모델 데이터의 압축을 수행할 수 있다. 또한, 3D 메시를 분할함에 있어서 압축 속도와 효율을 고려한 최적의 분할 알고리즘을 사용함으로써 효율적으로 압축을 수행할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2021118140A1
公开(公告)日：2021-06-17
申请号：PCT/KR2020/017270
申请日：2020-11-30
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: H04N19/30 , H04N19/70 , H04N19/433 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 본 발명은 딥러닝 네트워크 부호화/복호화 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따르면, 딥러닝 네트워크를 복호화 하는 방법은 딥러닝 네트워크에 관한 네트워크 헤더 정보를 복호화 하는 단계, 상기 딥러닝 네트워크에 포함된 복수개의 레이어에 관한 레이어 헤더 정보를 복호화 하는 단계, 상기 복수개의 레이어의 구체적인 정보에 관한 레이어 데이터 정보를 복호화 하는 단계; 및 상기 딥러닝 네트워크와 상기 딥러닝 네트워크에 포함된 복수개의 레이어를 획득하는 단계를 포함하되, 상기 레이어 헤더 정보는 상기 복수개의 레이어를 구분하는 것에 관한 레이어 구분 정보를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2023282426A2
公开(公告)日：2023-01-12
申请号：PCT/KR2022/002168
申请日：2022-02-14
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: H04N7/01 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06N20/00 , H04M1/72403 , G06T5/002 , G06T5/009 , H04N7/0122 , H04N7/0135
Abstract: 본 발명은 지능적 영상 변환을 위한 전자 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치는 영상을 변환하여 재생하는 전자 장치로서, 상기 전자 장치의 파지 상태에 관련된 센서 값을 감지하는 센서부; 및 상기 센서 값에 따른 파지 상태 및 상기 영상의 영상비율에 따라, 상기 영상에 대한 변환을 수행하는 제어부;를 포함하며, 상기 제어부는, 상기 영상의 내용을 유지하면서 화질을 개선하는 제1 변환, 상기 영상의 내용에 새로운 영상 내용을 추가 합성하는 제2 변환, 및 상기 영상의 내용에서 적어도 일부분을 확대하면서 화질을 개선하는 제3 변환 중 적어도 하나의 변환을 수행한다.
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公开(公告)号：WO2023282425A2
公开(公告)日：2023-01-12
申请号：PCT/KR2022/002166
申请日：2022-02-14
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: H04N7/01 , H04N21/2662 , H04N21/462 , G06V40/16 , G06N20/00 , G06F18/00 , H04N21/4621 , H04N7/0117
Abstract: 본 발명은 지능적 가로-세로 영상 변환을 위한 전자 장치, 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치는 단말이 가로 보다 세로가 더 긴 화면비율의 상태인 경우에 세로 보다 가로가 더 긴 제1 영상비율의 영상을 확대 재생하도록 상기 영상에 대한 정보를 포함한 비트스트림을 상기 단말에 전송하는 전자 장치로서, 상기 영상의 프레임마다 해당 프레임 영상의 컨텐츠를 분석하여 해당 프레임 영상의 일부에 해당하는 재생 영역을 산출하는 분석부; 상기 영상을 다수의 소단위로 분리하고 영상의 컨텐츠 종류 별로 기 학습된 다수의 AI(artificial intelligence) 모델 중에서 해당 소단위 내 영상의 컨텐츠에 따라 소단위 별로 적용되는 최적 AI 모델을 선택하는 선택부; 및 상기 영상, 상기 재생 영역 및 상기 최적 AI 모델에 대한 정보를 각각 포함하는 상기 비트스트림을 생성하는 생성부;를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2022045401A1
公开(公告)日：2022-03-03
申请号：PCT/KR2020/011528
申请日：2020-08-28
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: H04N19/13 , H04N19/124 , H04N19/625 , H04N19/176 , H04N19/423 , H04N19/70 , G06N3/063 , G06T9/00
Abstract: 본 발명은 딥러닝 가속 장치에 관한 것으로, 본 발명에 따른 딥러닝 가속 장치는 딥러닝 네트워크 모델 데이터를 인코딩/디코딩 할 때 전체 데이터가 아닌 레이어 등 특정 단위로 필요한 만큼만 인코딩/디코딩을 수행함으로써 전체 데이터를 외부 메모리에 저장하거나 불러오면서 소모되는 전력을 절약할 수 있는 효과가 있다. 또한 멀티미디어 비트스트림의 부가정보 영역에 딥러닝 네트워크 모델을 함께 포함시켜 전송할 수 있으므로 딥러닝 모델 데이터의 관리가 용이하며, 프레임, 신, 픽쳐 단위로 딥러닝 네트워크 모델을 적용할 수 있으므로 딥러닝 성능 또한 향상시키며 정확한 딥러닝 네트워크 모델 적용이 가능한 장점이 있다.
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公开(公告)号：WO2021107482A1
公开(公告)日：2021-06-03
申请号：PCT/KR2020/016217
申请日：2020-11-18
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: H04N5/217
Abstract: Skellam 분포를 이용한 ToF 카메라 영상의 노이즈 모델링 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 노이즈 모델링 방법은, 거리 영상들을 획득하고, 획득한 거리 영상들에 대한 Skellam 파라미터들을 계산하며, 계산된 Skellam 파라미터들의 분포를 기초로 거리 영상들의 노이즈를 모델링한다. 이에 의해, ToF 카메라의 거리 영상이 다양한 최신 기술들의 성능 향상을 위해 의미 있는 정보를 전달할 수 있도록 하여 준다.
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公开(公告)号：KR102238091B1
公开(公告)日：2021-04-08
申请号：KR1020180098870
申请日：2018-08-23
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: G06T9/00 , G06T17/20 , H04N13/161
Abstract: 본발명의실시예들은 3차원모델정보포맷으로부호화된 3차원모델정보를포함하는비디오프레임정보를입력받는제1입력부, 부호화된 3차원모델정보를해석하여 3차원모델정보를추출하는포맷복호화부, 3차원모델정보를압축하는압축부및 비디오프레임정보가압축된 3차원모델정보를포함하도록변환하여출력하는제1출력부를포함하거나, 압축된 3차원모델정보를포함하는비디오프레임정보를입력받는제2입력부, 3차원모델정보의압축을해제하는압축해제부, 압축이해제된 3차원모델정보를 3차원모델정보포맷으로부호화하는포맷부호화부및 비디오프레임정보가부호화된 3차원모델정보를포함하도록변환하여출력하는제2출력부를포함하는것을특징으로하는 3D 모델압축및 압축해제시스템을제공한다. 이에, 본발명의실시예들은 3차원모델정보포맷에관계없이 3차원모델정보를압축하고압축을해제함으로써, 비디오프레임정보를빠르게전송할수 있고실시간재생이가능하며저장용량을저감할수 있다.
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