Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이충희 | ko |
| dc.contributor.author | 권순 | ko |
| dc.contributor.author | 임영철 | ko |
| dc.contributor.author | 이종훈 | ko |
| dc.date.accessioned | 2018-07-11T12:23:38Z | - |
| dc.date.available | 2018-07-11T12:23:38Z | - |
| dc.date.issued | 2008-12-10 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/8141 | - |
| dc.description.abstract | 본 발명은, 장애물의 실제 위치를 추정하고 경로를 예측한 후 후보군들을 검출하고 검출된 후보군에 대하여 상관도를 측정함으로써, 차량과 같은 환경에서 강건하게 장애 물체를 추적하고 경로를 예측하는 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 장치 및 방법을 제공한다. | - |
| dc.title | 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 장치 및 방법 | - |
| dc.title.alternative | APPARATUS FOR TRACKING OBSTACLE USING STEREO VISION AND METHOD THEREOF | - |
| dc.type | Patent | - |
| dc.type.rims | PAT | - |
| dc.publisher.country | KO | - |
| dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2008-0125480 | - |
| dc.date.application | 2008-12-10 | - |
| dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-1030317 | - |
| dc.date.registration | 2011-04-13 | - |
| dc.contributor.assignee | (재)대구경북과학기술원(100/100) | - |
| dc.description.claim | 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법으로써, 현재 프레임(t 프레임)에서 스테레오 비전을 이용하여 좌우 영상으로부터 깊이맵을 생성하고, 깊이맵을 이용하여 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 측정단계와; 상기 측정단계에서 상기 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정한 현재 프레임(t 프레임)의 측정치(Zd)를 이용하여 다음 프레임(t+1 프레임)의 위치를 추정하는 추정단계와;상기 다음 프레임(t+1 프레임)에서 과거 프레임(t 프레임)에서 추정된 다음 프레임(t+1)의 장애물의 위치를 중심으로 일정 범위 이내의 신뢰도를 갖는 후보 영역을 선택하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군을 선택하는 선택단계와; 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 단수인 경우 그 단수의 후보군을 최종 장애물로 선정하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 다수인 경우 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 다수의 후보군에 대하여 과거 영상(t 프레임)과 현재 영상(t+1 프레임)에서 다수의 후보군 각각의 상관도를 계산하고, 상기 추정단계에서 추정된 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 추정한 다음 프레임(t+1 프레임)의 예측치와 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 다음 프레임(t+1 프레임)의 측정치와의 거리에 대한 확률분포를 계산하고, 계산된 상기 상관도와 계산된 상기 확률분포에 의하여 다수의 후보군에서 최종적인 장애물의 후보를 선택하여 장애물을 추적하는 추적단계를 포함하는 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법. | - |
| dc.description.claim | 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법으로써, 현재 프레임(t 프레임)에서 스테레오 비전을 이용하여 좌우 영상으로부터 깊이맵을 생성하고, 깊이맵을 이용하여 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 측정단계와; 상기 측정단계에서 상기 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정한 현재 프레임(t 프레임)의 측정치(Zd)를 이용하여 다음 프레임(t+1 프레임)의 위치를 추정하는 추정단계와;상기 다음 프레임(t+1 프레임)에서 과거 프레임(t 프레임)에서 추정된 다음 프레임(t+1)의 장애물의 위치를 중심으로 일정 범위 이내의 신뢰도를 갖는 후보 영역을 선택하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군을 선택하는 선택단계와; 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 단수인 경우 그 단수의 후보군을 최종 장애물로 선정하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 다수인 경우 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 다수의 후보군에 대하여 과거 영상(t 프레임)과 현재 영상(t+1 프레임)에서 다수의 후보군 각각의 상관도를 계산하고, 상기 추정단계에서 추정된 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 추정한 다음 프레임(t+1 프레임)의 예측치와 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 다음 프레임(t+1 프레임)의 측정치와의 거리에 대한 확률분포를 계산하고, 계산된 상기 상관도와 계산된 상기 확률분포에 의하여 다수의 후보군에서 최종적인 장애물의 후보를 선택하여 장애물을 추적하는 추적단계를 포함하는 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법. | - |
| dc.description.claim | 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법으로써, 현재 프레임(t 프레임)에서 스테레오 비전을 이용하여 좌우 영상으로부터 깊이맵을 생성하고, 깊이맵을 이용하여 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 측정단계와; 상기 측정단계에서 상기 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정한 현재 프레임(t 프레임)의 측정치(Zd)를 이용하여 다음 프레임(t+1 프레임)의 위치를 추정하는 추정단계와;상기 다음 프레임(t+1 프레임)에서 과거 프레임(t 프레임)에서 추정된 다음 프레임(t+1)의 장애물의 위치를 중심으로 일정 범위 이내의 신뢰도를 갖는 후보 영역을 선택하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군을 선택하는 선택단계와; 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 단수인 경우 그 단수의 후보군을 최종 장애물로 선정하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 다수인 경우 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 다수의 후보군에 대하여 과거 영상(t 프레임)과 현재 영상(t+1 프레임)에서 다수의 후보군 각각의 상관도를 계산하고, 상기 추정단계에서 추정된 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 추정한 다음 프레임(t+1 프레임)의 예측치와 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 다음 프레임(t+1 프레임)의 측정치와의 거리에 대한 확률분포를 계산하고, 계산된 상기 상관도와 계산된 상기 확률분포에 의하여 다수의 후보군에서 최종적인 장애물의 후보를 선택하여 장애물을 추적하는 추적단계를 포함하는 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법. | - |
| dc.description.claim | 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법으로써, 현재 프레임(t 프레임)에서 스테레오 비전을 이용하여 좌우 영상으로부터 깊이맵을 생성하고, 깊이맵을 이용하여 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 측정단계와; 상기 측정단계에서 상기 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정한 현재 프레임(t 프레임)의 측정치(Zd)를 이용하여 다음 프레임(t+1 프레임)의 위치를 추정하는 추정단계와;상기 다음 프레임(t+1 프레임)에서 과거 프레임(t 프레임)에서 추정된 다음 프레임(t+1)의 장애물의 위치를 중심으로 일정 범위 이내의 신뢰도를 갖는 후보 영역을 선택하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군을 선택하는 선택단계와; 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 단수인 경우 그 단수의 후보군을 최종 장애물로 선정하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 다수인 경우 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 다수의 후보군에 대하여 과거 영상(t 프레임)과 현재 영상(t+1 프레임)에서 다수의 후보군 각각의 상관도를 계산하고, 상기 추정단계에서 추정된 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 추정한 다음 프레임(t+1 프레임)의 예측치와 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 다음 프레임(t+1 프레임)의 측정치와의 거리에 대한 확률분포를 계산하고, 계산된 상기 상관도와 계산된 상기 확률분포에 의하여 다수의 후보군에서 최종적인 장애물의 후보를 선택하여 장애물을 추적하는 추적단계를 포함하는 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법. | - |
| dc.description.claim | 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법으로써, 현재 프레임(t 프레임)에서 스테레오 비전을 이용하여 좌우 영상으로부터 깊이맵을 생성하고, 깊이맵을 이용하여 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 측정단계와; 상기 측정단계에서 상기 현재 프레임(t 프레임)의 장애물의 위치를 측정한 현재 프레임(t 프레임)의 측정치(Zd)를 이용하여 다음 프레임(t+1 프레임)의 위치를 추정하는 추정단계와;상기 다음 프레임(t+1 프레임)에서 과거 프레임(t 프레임)에서 추정된 다음 프레임(t+1)의 장애물의 위치를 중심으로 일정 범위 이내의 신뢰도를 갖는 후보 영역을 선택하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군을 선택하는 선택단계와; 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 단수인 경우 그 단수의 후보군을 최종 장애물로 선정하고, 상기 후보 영역 내에 있는 후보군이 다수인 경우 상기 선택단계에서 선택된 상기 후보 영역 내에 있는 다수의 후보군에 대하여 과거 영상(t 프레임)과 현재 영상(t+1 프레임)에서 다수의 후보군 각각의 상관도를 계산하고, 상기 추정단계에서 추정된 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 추정한 다음 프레임(t+1 프레임)의 예측치와 다음 프레임(t+1 프레임)의 장애물의 위치를 측정하는 다음 프레임(t+1 프레임)의 측정치와의 거리에 대한 확률분포를 계산하고, 계산된 상기 상관도와 계산된 상기 확률분포에 의하여 다수의 후보군에서 최종적인 장애물의 후보를 선택하여 장애물을 추적하는 추적단계를 포함하는 스테레오 비전을 이용하여 장애물을 추적하는 방법. | - |
| dc.identifier.iprsType | 특허 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 이충희 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 권순 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 임영철 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 이종훈 | - |
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