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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：WO2022114311A1
公开(公告)日：2022-06-02
申请号：PCT/KR2020/017217
申请日：2020-11-30
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 다중 영상을 이용한 라이다 센서 정보 보정 및 업-샘플링 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 라이다 정보 처리 방법은, 2대 이상의 카메라를 활용하여 라이다 정보를 보정하고 업-샘플링함으로써, 라이다 센서의 정확도 향상과 정보량 증가에 의한 조밀도 향상 모두가 가능해져, 고가의 라이다 센서를 이용하거나 다수의 라이다 센서를 이용할 필요가 없어진다.
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公开(公告)号：WO2021256640A1
公开(公告)日：2021-12-23
申请号：PCT/KR2020/017833
申请日：2020-12-08
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 관절 간 상대 거리 정보를 이용한 다시점 영상 기반 사람 자세 및 형상 모델 복원 장치 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 사람 모델 복원 방법은, 다시점 영상들로부터 인코딩된 사람의 2차원 자세 정보들을 각각 추출하여 인코딩된 사람의 3차원 자세 정보들로 각각 변환하고, 하나의 인코딩된 사람의 3차원 자세 정보로 융합하여 사람의 3차원 자세와 형상을 동시에 복원한다. 이에 의해, 특정 관절이 검출되지 않더라도 주변 관절들로부터의 거리 정보를 이용하여 전체 자세를 복원할 수 있게 된다.
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2022131390A1
公开(公告)日：2022-06-23
申请号：PCT/KR2020/018365
申请日：2020-12-15
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: G06T7/20 , G06T7/70 , H04N13/204 , G06N20/00
Abstract: 다중 시점 이미지를 사용한 자가지도 학습 기반 3차원 사람 자세 추정 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 3차원 사람 자세 추정 방법은, 딥 러닝 기술 방식 중 자가지도 학습방식을 사용하여 이미지, 2차원 자세 정보, 카메라 파라미터만 사용하여 3차원 자세를 복원한다. 이에 의해, 3차원 레이블 데이터 없이 자기 자신의 입력 데이터와 2차원 자세 레이블만 가지고 네트워크 최적화를 할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2022114449A1
公开(公告)日：2022-06-02
申请号：PCT/KR2021/010044
申请日：2021-08-02
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 라이다 센서와 카메라 간 온라인 캘리브레이션 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 캘리브레이션 방법은, 카메라 영상을 획득하여 정해진 형태의 지물을 추출하고, 라이다 영상을 획득하여 정해진 형태의 지물을 추출하며, 추출한 지물들의 외형들을 비교하여 카메라와 라이다 간 위치와 자세의 오차를 보정한다. 이에 의해, 형태가 미리 정해져 있고 알려져 있는 지물을 이용하여, 라이다-카메라 간 기하학적 오차를 계산하고 온라인으로 보정함으로써, 수정이 필요한 캘리브레이션 값을 간편하게 자동으로 보정할 수 있게 된다.
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公开(公告)号：KR102242334B1
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：KR1020190167488
申请日：2019-12-16
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 고해상도비디오영상에대하여고품질, 고속으로프레임보간을수행하는딥러닝에기반프레임율 고속변환방법및 장치가제공된다. 본발명의실시예에따른데이터변형방법은프레임보간을위한중간프레임을생성하는인공지능모델의학습에이용될연속하는입력영상들을입력받는단계; 입력된입력영상들의영상값을변경하여, 변형된영상들을생성하는제1 생성단계; 입력된입력영상들의중간프레임의영상값을변경하여, 변형된영상들의중간프레임을생성하는제2 생성단계;를포함한다. 이에의해, 4K 프레임과같은고해상도영상을고속으로보간이가능하며, Fade-in/out, 조명변화, 줌영상에강인하게학습데이터변형을수행하여이런다양한영상에서도정확한광학흐름지도를생성해낼 수있게하여, 고해상도영상에대한고속의강인한프레임보간이가능해진다.
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公开(公告)号：KR102242343B1
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：KR1020190137132
申请日：2019-10-31
Applicant: 한국전자기술연구원
IPC: H04N7/01 , H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 고해상도비디오영상에대하여고품질, 고속으로프레임보간을수행하기위한방안으로, 입력고해상도영상을저해상도영상으로변환하여고속으로광학흐름지도를생성하고이를원본고해상도로복원하여고해상도영상을고속으로보간하는동영상프레임율 고속변환방법및 장치가제공된다. 본발명의실시예에따른, 동영상프레임율 변환방법은시간적으로연속된고해상도의프레임들로부터생성한저해상도의프레임들들로광학흐름을예측하여, 저해상도의광학흐름지도들을생성하는제1 생성단계; 저해상도의광학흐름지도들의해상도를단계적으로높이면서, 고해상도의중간프레임들을생성하는제2 생성단계; 생성된고해상도의중간프레임들을블렌딩하여, 최종보간프레임을생성하는제3 생성단계:를포함한다. 이에의해, 입력고해상도영상을저해상도영상으로변환하여고속으로광학흐름지도를생성하고이를원본고해상도로복원하여고해상도영상을보간함으로써, 4K와같은고해상도비디오영상에대하여실시간성을요구하는시스템환경에서도고품질, 고속으로프레임보간을수행할수 있게된다.
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