기술이전센터에서 보유하고 있는 지재권을 자세히 소개해드립니다
| 기술명 |
파노라마 이미지의 스티칭 오류의 종류 판단 방법 및 이를 수행하는 단말 장치 |
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| 권리구분 | 특허 | |||
| 출원인 | 세종대 산학협력단 | |||
| 대표발명자 | 이름 | 소속학과 | 연구실 | |
| 이종원 | 소프트웨어학과 |
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| 대표연구분야 | 확장현실, 증강현실, 가상현실, HCI | |||
| 출원번호 | 10-2018-0167462 | 등록번호 | 10-1951610 | |
| 출원일 | 2018-12-21 | 등록일 | 2019-02-18 | |
| 특허원문 | 본 발명은 딥 러닝의 일종인 YOLO(You Only Look Once)를 학습하고, 학습된 YOLO를 이용하여 파노라마 이미지의 스티칭 오류를 검출하고 분류할 수 있는 방법에 관한 것임. 파노라마의 스티칭 오류의 종류 판별을 자동화하고, 이에 따라 스티칭 오류 판별의 정확도를 향상시키는 장점이 있음 |
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| 상세기술정보 5 | 기술명 | 기술요약 | ||
| 파노라마 이미지 스티칭 오류판단 기술 |
▷ 딥 러닝 기반 알고리즘을 이용하여 파노라마 이미지에 존재하는 스티칭 오류의 위치 및 종류를 판단하는 기술
▷ 파노라마 이미지의 스티칭 오류의 위치 및 종류를 정확하게 판단하여 스마트폰과 같은 기기에서 스티칭 오류 없는 파노라마 이미지를 생성할 수 있음 |
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| 관련동영상 | ||||
| 파노라마 이미지 스티칭 오류판단 기술 |
▷ 본 기술은 딥 러닝 기반 알고리즘을 이용하여 파노라마 이미지에 존재하는 스티칭 오류의 위치 및 종류를 판단하는 기술임
▷ 본 기술은 스티칭 오류가 없는 파노라마 이미지를 복수의 서브 이미지로 분할하고, 분할된 복수의 서브 이미지를 중첩하여 트레이닝 데이터를 생성함 ▷ 트레이닝 데이터 생성 시 복수의 서브 이미지를 일정 부분 중첩하여 분할하며, 이를 다시 중첩함으로써 수직 고스팅(Vertical Ghosting), 수평 고스팅(Horizontal Ghosting) 및 오정렬(Misalignment)과 같은 스티칭 오류를 의도적으로 생성하고, 이를 딥 러닝 알고리즘 기반으로 학습하여 파노라마 이미지의 스티칭 오류의 위치 및 종류를 정확하게 판단함 |
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| 관련동영상 | ||||
| 기술분류(대) | 정보 | 기술분야 | 정보·통신 | |
| 적용분야 | 영상을 이용하여 용점표면의 상태를 판단하는 소프트웨어 | |||
| 기술명 | |
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파노라마 이미지의 스티칭 오류의 종류 판단 방법 및 이를 수행하는 단말 장치 |
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| 권리구분 | 출원인 |
| 특허 | 세종대 산학협력단 |
| 대표발명자 | |
| 이름 | 소속학과 |
|
이종원
|
소프트웨어학과 |
| 대표연구분야 | |
| 확장현실, 증강현실, 가상현실, HCI | |
| 출원번호 | 등록번호 |
| 10-2018-0167462 | 10-1951610 |
| 출원일 | 등록일 |
| 2018-12-21 | 2019-02-18 |
| 특허원문 | |
| 본 발명은 딥 러닝의 일종인 YOLO(You Only Look Once)를 학습하고, 학습된 YOLO를 이용하여 파노라마 이미지의 스티칭 오류를 검출하고 분류할 수 있는 방법에 관한 것임. 파노라마의 스티칭 오류의 종류 판별을 자동화하고, 이에 따라 스티칭 오류 판별의 정확도를 향상시키는 장점이 있음 | |
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| 상세기술정보 | |
| 기술명 | 기술요약 |
| 파노라마 이미지 스티칭 오류판단 기술 |
▷ 딥 러닝 기반 알고리즘을 이용하여 파노라마 이미지에 존재하는 스티칭 오류의 위치 및 종류를 판단하는 기술
▷ 파노라마 이미지의 스티칭 오류의 위치 및 종류를 정확하게 판단하여 스마트폰과 같은 기기에서 스티칭 오류 없는 파노라마 이미지를 생성할 수 있음 |
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| 파노라마 이미지 스티칭 오류판단 기술 |
▷ 본 기술은 딥 러닝 기반 알고리즘을 이용하여 파노라마 이미지에 존재하는 스티칭 오류의 위치 및 종류를 판단하는 기술임
▷ 본 기술은 스티칭 오류가 없는 파노라마 이미지를 복수의 서브 이미지로 분할하고, 분할된 복수의 서브 이미지를 중첩하여 트레이닝 데이터를 생성함 ▷ 트레이닝 데이터 생성 시 복수의 서브 이미지를 일정 부분 중첩하여 분할하며, 이를 다시 중첩함으로써 수직 고스팅(Vertical Ghosting), 수평 고스팅(Horizontal Ghosting) 및 오정렬(Misalignment)과 같은 스티칭 오류를 의도적으로 생성하고, 이를 딥 러닝 알고리즘 기반으로 학습하여 파노라마 이미지의 스티칭 오류의 위치 및 종류를 정확하게 판단함 |
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| 기술분야 | 적용분야 |
| 정보·통신 | 영상을 이용하여 용점표면의 상태를 판단하는 소프트웨어 |