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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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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：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：WO2021256642A1
公开(公告)日：2021-12-23
申请号：PCT/KR2020/017963
申请日：2020-12-09
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 두 대 이상의 카메라를 이용해 고품질의 깊이 영상을 획득하거나 공간을 복원하기 위해, 평면 정보를 활용하여 깊이 영상을 추정하는 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른, 깊이 영상 추정 방법은, 깊이 영상 추정 시스템이, 초기 깊이 영상으로부터 평면 파라미터 집합을 추정하는 단계; 및 깊이 영상 추정 시스템이, 추정된 평면 파라미터 집합을 이용하여, 초기 깊이 영상을 개선하여 최종 깊이 영상을 생성하는 단계;를 포함한다. 이에 의해, 두 대 이상의 카메라를 이용하여 입력 영상을 획득한 뒤, 초기 깊이 영상을 추정하고 다양한 평면 정보를 추정함으로써, 두 장 혹은 두 장 이상의 영상에서 정교한 깊이 영상을 추정할 수 있으며, 모호함이 큰 환경에서도 정교한 깊이 영상을 획득할 수 있다. 이를 통해, 가상/증강 현실, 자율 주행 등 다양한 응용 기술에 사용될 수 있는, 보다 정교한 깊이 영상을 추정할 수 있다.
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Patent Agency Ranking
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：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：WO2021112520A1
公开(公告)日：2021-06-10
申请号：PCT/KR2020/017346
申请日：2020-12-01
Applicant: 한국전자기술연구원
Abstract: 내시경 영상에 대한 깊이 추정 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 깊이 추정 방법은, 단안 영상을 생성하고, 생성된 단안 영상을 입력받아 DAM(Direct Attenuation Model) 기반 디스패리티 맵을 추정하는 딥러닝 네트워크를 이용하여 DAM 기반 디스패리티 맵을 예측하며, DAM은 단안 영상을 생성하는데 이용되는 조명의 빛이 감쇄되는 경향성을 기초로 단안 영상으로부터 디스패리티 맵을 추정하는 모델이다.
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