Abstract:
메모리 및 메모리를 액세스하는 메모리 관리 장치를 포함하는 전자 장치의 동작 방법은: 둘 이상의 카메라들을 이용하여 둘 이상의 이미지들을 획득하는 단계; 획득된 둘 이상의 이미지들을 변환함으로써, 둘 이상의 변환된 이미지들을 생성하는 단계; 제 1 내지 제 m(m은 2 이상의 정수) 버퍼 메모리들을 할당하는 단계; 및 둘 이상의 변환된 이미지들을 제 1 내지 제 m 버퍼 메모리들에 저장하는 단계를 포함하고, 저장하는 단계는: 제 1 내지 제 m 버퍼 메모리들 각각의 물리 주소들에 기반하여, 둘 이상의 변환된 이미지들을 제 1 내지 제 m 버퍼 메모리들에 저장하는 단계; 제 1 내지 제 m 버퍼 메모리들 각각의 물리 주소들을 연속적인 가상 주소들에 맵핑하는 단계; 그리고 둘 이상의 변환된 이미지들의 정보로서 상기 연속적인 가상 주소들의 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
Abstract:
PURPOSE: A pedestrian detection method of a pedestrian detection device is provided to perform pedestrian detection on a search window using a second classifier with high accuracy after reducing the number of search windows, thereby performing highly accurate detection of an object while reducing the complexity of detection procedure and power consumption. CONSTITUTION: A pedestrian detection device obtains an image from a digital image device and performs blocking of search windows(210,220). The pedestrian detection device selects a specific block from blocks determined by a pre-learned classifier(230) and produces a specific vector of HOG features from the selected block(240,250). The pedestrian detection device calculates a SVM(Support Vector Machine) response value using the produced feature vector, and performs a first object detection by applying the response value to an AdaBoost Classifier(260,270). If a pedestrian is detected at the first object detection, the pedestrian detection device performs a second object detection to the search window(280). [Reference numerals] (210) Obtain an image; (220) Performs blocking of search windows; (230) Pre-learned classifier; (240) Select a specific block; (250) Produce a specific vector; (260) Calculates a SVM response value; (270) Perform a first object detection; (280) Perform a second object detection; (290) Output decision; (AA) No; (BB) Yes
Abstract:
본 발명은 촬상 장치를 통해 얻은 영상에서 대상 객체를 검출하기 위한 객체 검출 장치 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따른 객체 검출 장치는 윤곽 영상 추출부, 특징 벡터 산출부 및 객체 판정부를 포함한다. 상기 윤곽 영상 추출부는 입력 영상에서 윤곽 영상을 추출한다. 상기 특징 벡터 산출부는 상기 윤곽 영상의 화소들에 대한 구배 벡터들의 도수 분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 및 상기 구배 벡터들의 공간적인 분포에 따라 달라지는 화소 좌표 정보를 이용하여 상기 윤곽 영상에서 특징 벡터를 산출한다. 그리고, 상기 객체 판정부는 사전 학습 데이터를 참조하여 상기 특징 벡터에 대응하는 대상 객체를 판정한다.
Abstract:
PURPOSE: An object detecting device and a system thereof are provided to form a feature vector by using HOG(Histogram of Oriented Gradients) and pixel coordinate information . CONSTITUTION: An outline image extracting unit(120) extracts an outline image from an input image. A feature vector calculating unit(130) calculates a feature vector from the outline image by using HOG and pixel coordinate information. The HOG displays frequency distribution of gradient vectors for pixels in the outline image. The pixel coordinate information is changed by spatial distribution of the gradient vectors. An object determining unit(150) determines a target object corresponding to the feature vector referring to pre-learned data.
Abstract:
본 발명은 차량 충돌 방지 장치에 관한 것이다. 본 발명의 차량 충돌 방지 장치는 차량의 전방 영상을 촬영하는 카메라부, 전방 영상의 영상 처리를 통해 차량의 전방에 위치한 전방 차량의 번호판으로부터 전방 차량 번호를 인식하는 영상 인식부, 전방 차량과의 통신을 통해 전방 차량 식별자와 전방 차량 속도를 포함한 충돌 방지 정보를 수신하는 무선 통신부, 차량의 차량 속도를 감지하는 속도 감지부, 및 전방 차량 번호와 전방 차량 식별자의 매칭을 통해 전방 차량을 식별하고, 차량 속도와 전방 차량 속도의 비교를 통해 전방 차량과의 충돌 방지를 위한 제어 신호를 발생하는 판단 제어부를 포함한다.
Abstract:
PURPOSE: A bus bridge apparatus is provided to maximize data transmission performance among interconnections, by transmitting and receiving data by considering characteristics among different interconnections. CONSTITUTION: A slave port (210) performs interface with a master device of a bus based interconnection (110), and receives read and write transmission command, address data and write data from the master device, and transmits read data to the master device. A command controller (220) receives the transmission command, and an address buffer (230) stores the address data. A write data buffer (240) stores the write data, and a read data buffer (270) stores the read data. A protocol converter (260) outputs the write data of the master device to the slave device, by using the address and write data in case of the write transmission command. [Reference numerals] (200) Bus bridge apparatus; (210) Slave port; (220) Bus based interconnection; (230) Address buffer; (240) Write data buffer; (250) Transmission mode controller; (260) Protocol converter; (270) Read data buffer; (AA) Bus based interconnection; (BB) Network based interconnection
Abstract:
본 발명은 영상 인식 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보 기반 영상 인식 장치는, 현재 위치 정보를 수신하는 GPS 수신부; 주변 영상을 촬영하여 주변 영상 데이터를 취득하는 주변 영상 정보 취득부; 각각의 영상 인식 대상에 대한 영상 인식 학습 정보를 저장하는 영상 인식 학습 정보 데이터 베이스; 상기 수신된 현재 위치 정보를 기반으로 현재 위치의 지리적 특성에 연관된 영상 인식 학습 정보를 상기 영상 인식 학습 정보 데이터 베이스로부터 선택하는 영상 인식 학습 정보 선택부; 및 상기 선택된 영상 인식 학습 정보에 기반하여 상기 취득된 주변 영상 데이터의 영상 인식을 수행하는 영상 인식 처리부를 포함한다. 상술한 바와 같은 본 발명은, 현재 위치의 지리적 특성에서 나타날 수 있는 대상에 대한 영상 인식 학습 정보만을 추출하여, 이를 주변 영상 정보와 비교함으로써 영상 인식 처리에 소모되는 연산량을 줄일 수 있는 이점이 있다. 영상 인식, 위치 정보, 지리적 특성
Abstract:
PURPOSE: An adaptable multimedia processor using a main processor, a memory, and a bit stream analyzer is provided to play various types of multimedia input data using different compression formats in real time using one machine. CONSTITUTION: An adaptable multimedia processor comprises the following: a bit stream analyzer(308) analyzing bit stream information of multimedia data; and a bit stream learning unit(309) converting the multimedia data having a data format impossible to play on a machine into a data format possible to play on the machine by performing the learning algorithm based on the analysis of the bit stream analyzer.