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1. 发明授权

KR101734746B1 기준 마커 및 카메라 위치/배향의 최적화 시스템 및 방법 有权
标题翻译：用于优化基准标记和相机位置/方向的系统和方法
公开(公告)号：KR101734746B1
公开(公告)日：2017-05-11
申请号：KR1020157032362
申请日：2013-04-12
申请人： 아셀산 엘렉트로닉 사나이 베 티카렛 아노님 시르케티
发明人： 오쿠얀,에르칸 , 일마즈,오즈구르
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/73 , G06T7/20 , G06T2200/04 , G06T2207/10016 , G06T2207/30204
摘要： 본발명은계산및 시뮬레이션의영역과관련되고가시성을시뮬레이팅함으로써, 광학오브젝트추적시스템의기준마커및 카메라위치/배향을최적화하는방법과관련된다. 기준마커및 카메라위치/배향최적화방법은최적의가능한마커/카메라배치를찾기위해카메라및 기준위치및 포즈평가알고리즘을시뮬레이션하기위해구현되고, 추적되는오브젝트의실현가능한배향영역및 가능한액티브마커위치를나타내는메시데이터; 작동조건하에서상기추적되는오브젝트의가능한포즈를나타내는포즈데이터를획득하는단계; 추적되는오브젝트환경의실현가능한배향영역및 가능한카메라위치를나타내는메시데이터를획득하는단계; 카메라배치를위한전역검색에대해국소검색의상기상대적인중요성을결정하는상기제어파라미터를초기화하는단계; 카메라배치를위한초기솔루션스트링을생성하는단계; 현재카메라배치에대한마커배치문제를해결하는단계; 현재의 LED 및카메라배치솔루션의상기품질을, 새로운솔루션으로참조되어이어지는배치되는포즈커버리지, 포즈정확도, 배치되는카메라의수를고려함으로써평가하는단계; 상기정지기준이요구되는포즈에러, 포즈커버리지, 사용되는마커의수의상기그룹으로부터선택되어만족되는지여부를결정하는단계; 상기정지기준이요구되는포즈에러, 포즈커버리지, 사용되는마커의수의상기그룹으로부터선택되어만족되는지여부를결정하는단계; 상기정지기준이만족되는경우, 최적의마커및 카메라배치솔루션을출력하는단계; 정지기준이만족되지않는경우, 새로운솔루션이이전의솔루션보다더 적은비용을가지는지결정하는단계; 상기새로운솔루션이상기이전의반복의상기솔루션보다더 적은비용을가지지않는경우, 새로운비용, 원래의비용및 상기제어파라미터의함수인일부확률을가지고상기이전의솔루션으로롤링백하는단계; 카메라배치를위한제어파라미터를감소시키는단계; 상기정지기준이만족될때까지상기평가하는단계(204)의평가를위한새로운솔루션을생성하도록상기현재솔루션을교란하는단계를포함한다.
摘要翻译：本发明涉及一种通过模拟关于计算和模拟区域的可见性来优化光学对象跟踪系统的基准标记和照相机位置/取向的方法。参考标记和照相机位置/姿势的优化方法被实现为模拟相机和所述参考位置和姿势的评估算法，以便找到最佳的标记/相机展开，表示追踪对象的可行定向区和可能的活性标记位置网格数据; 在操作条件下获取指示被追踪对象的可能姿势的姿势数据; 获取指示正被跟踪的对象环境的可行定向区域和可能相机位置的网格数据; 初始化控制参数，确定本地搜索对全局搜索相机放置的相对重要性; 为摄像机放置生成初始解决方案字符串; 解决当前相机放置的标记放置问题; 通过考虑作为新解决方案的姿势覆盖范围，姿态精度和摄像机的数量，评估当前LED和摄像机放置解决方案的质量; 确定停止标准是否从姿势错误，暂停覆盖范围，使用的标记数量组中选择并满足; 确定停止标准是否从姿势错误，暂停覆盖范围，使用的标记数量组中选择并满足; 如果满足停止标准，则输出最佳标记和摄像机放置解决方案; 如果停止标准不满足，则确定新解决方案比以前的解决方案成本更低; 如果新解决方案的成本不低于前一次迭代的解决方案，则回滚到之前的解决方案，其概率是新成本，原始成本和控制参数的函数; 减少相机放置的控制参数; 干扰当前解决方案以创建用于评估步骤204的评估的新解决方案，直到满足停止标准。

2. 发明授权

KR101850048B1 트래커 시스템을 최적화하는 시스템 및 방법 有权
公开(公告)号：KR101850048B1
公开(公告)日：2018-05-30
申请号：KR1020147007367
申请日：2012-02-22
申请人： 아셀산 엘렉트로닉 사나이 베 티카렛 아노님 시르케티
发明人： 야그치오글루,무스타파 , 야부즈,에르칸 , 일마즈,오즈구르 , 샌딕치,셀커크
IPC分类号： G06T7/20
CPC分类号： G06K9/00362 , G06T7/73 , G06T2207/10016 , G06T2207/30204
摘要： 본발명은계산및 시뮬레이선분야에관한것으로, 가시도(visibility)를시뮬레이션함으로써광학객체트래킹시스템에서기준마커위치를최적하하는방법을포함한다. 시스템을최적화하기위하여카메라및 기준위치와포즈예측알고리즘파라미터를시뮬레이션하기위하여실현되는트래커시스템을최적화하는방법은, 트래킹객체에서가능능동마커위치및 배향을나타내는메쉬데이터와, 트래킹되는객체의가능포즈를나타내는포즈데이터와, 카메라위치및 배향을획득하는단계; 모든카메라뷰포트로부터각 노드의가시도를계산하고가시도값 리스트를생성하는단계; 가장높은가시도카운트를갖는노드를마커배치노드로서선택하는단계; 임계보다선택된노드에더 가까운노드를제거하는단계; 미리정해진개수의선택된노드를갖는포즈(들)를제거하는단계; 모든포즈중 퍼센티지가미리정해진개수의선택된노드를갖는지판단하는단계; 선택된노드위치를각 카메라뷰포트의이미지평면에투영하고, 최적화될트래커알고리즘을이용하여메쉬의포즈를계산하는단계; 알고리즘결과를초기데이터와비교함으로써포즈에러및 포즈커버리지를계산하는단계; 결과를기록및 출력하는단계; 및결과중에서적어도하나의제한사항을만족하는파라미터세트를선택하는단계를포함한다.

3. 发明公开

KR1020150140387A 기준 마커 및 카메라 위치/배향의 최적화 시스템 및 방법 有权
标题翻译：用于优化FIDUCIC MARKER和CAMERA位置/方位的系统和方法
公开(公告)号：KR1020150140387A
公开(公告)日：2015-12-15
申请号：KR1020157032362
申请日：2013-04-12
申请人： 아셀산 엘렉트로닉 사나이 베 티카렛 아노님 시르케티
发明人： 오쿠얀,에르칸 , 일마즈,오즈구르
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/73 , G06T7/20 , G06T2200/04 , G06T2207/10016 , G06T2207/30204
摘要： 본발명은계산및 시뮬레이션의영역과관련되고가시성을시뮬레이팅함으로써, 광학오브젝트추적시스템의기준마커및 카메라위치/배향을최적화하는방법과관련된다. 기준마커및 카메라위치/배향최적화방법은최적의가능한마커/카메라배치를찾기위해카메라및 기준위치및 포즈평가알고리즘을시뮬레이션하기위해구현되고, 추적되는오브젝트의실현가능한배향영역및 가능한액티브마커위치를나타내는메시데이터; 작동조건하에서상기추적되는오브젝트의가능한포즈를나타내는포즈데이터를획득하는단계; 추적되는오브젝트환경의실현가능한배향영역및 가능한카메라위치를나타내는메시데이터를획득하는단계; 카메라배치를위한전체검색에대해국소검색의상기상대적인중요성을결정하는상기제어파라미터를초기화하는단계; 카메라배치를위한초기솔루션스트링을생성하는단계; 현재카메라배치에대한마커배치문제를해결하는단계; 현재의 LED 및카메라배치솔루션의상기품질을, 새로운솔루션으로참조되어이어지는배치되는포즈커버리지, 포즈정확도, 배치되는카메라의수를고려함으로써평가하는단계; 상기정지기준이요구되는포즈에러, 포즈커버리지, 사용되는마커의수의상기그룹으로부터선택되어만족되는지여부를결정하는단계; 상기정지기준이요구되는포즈에러, 포즈커버리지, 사용되는마커의수의상기그룹으로부터선택되어만족되는지여부를결정하는단계; 상기정지기준이만족되는경우, 최적의마커및 카메라배치솔루션을출력하는단계; 정지기준이만족되지않는경우, 새로운솔루션이이전의솔루션보다더 적은비용을가지는지결정하는단계; 상기새로운솔루션이상기이전의반복의상기솔루션보다더 적은비용을가지지않는경우, 새로운비용, 원래의비용및 상기제어파라미터의함수인일부확률을가지고상기이전의솔루션으로롤링백하는단계; 카메라배치를위한제어파라미터를감소시키는단계; 상기정지기준이만족될때까지상기평가하는단계(204)의평가를위한새로운솔루션을생성하도록상기현재솔루션을교란하는단계를포함한다.
摘要翻译：实现了一种用于优化基准标记和摄像机位置/取向的方法，以模拟相机和基准位置以及姿势估计算法，以找到最佳可能的标记/照相机放置，包括以下步骤：获取表示摄像机可能的相机位置和可行取向边界的网格数据跟踪对象的环境; 获取表示可能的活动标记位置的网格数据和被跟踪对象上的标记的可行取向布置; 表示在工作条件下跟踪物体的可能姿势的姿态数据; 初始化相机放置的控制参数; 创建照相机放置的初始解决方案字符串; 解决当前相机放置的标记放置问题; 评估当前LED和摄像机布局的质量，考虑姿势覆盖，姿态精度，放置标记数量，放置摄像机数量等; 确定是否满足停止标准。

4. 发明公开

KR1020140130096A 트래커 시스템을 최적화하는 시스템 및 방법 审中-实审
标题翻译：优化跟踪系统的系统和方法
公开(公告)号：KR1020140130096A
公开(公告)日：2014-11-07
申请号：KR1020147007367
申请日：2012-02-22
申请人： 아셀산 엘렉트로닉 사나이 베 티카렛 아노님 시르케티
发明人： 야그치오글루,무스타파 , 야부즈,에르칸 , 일마즈,오즈구르 , 샌딕치,셀커크
IPC分类号： G06T7/20
CPC分类号： G06K9/00362 , G06T7/73 , G06T2207/10016 , G06T2207/30204
摘要： 본 발명은 계산 및 시뮬레이선 분야에 관한 것으로, 가시도(visibility)를 시뮬레이션함으로써 광학 객체 트래킹 시스템에서 기준 마커 위치를 최적하하는 방법을 포함한다. 시스템을 최적화하기 위하여 카메라 및 기준 위치와 포즈 예측 알고리즘 파라미터를 시뮬레이션하기 위하여 실현되는 트래커 시스템을 최적화하는 방법은, 트래킹 객체에서 가능 능동 마커 위치 및 배향을 나타내는 메쉬 데이터와, 트래킹되는 객체의 가능 포즈를 나타내는 포즈 데이터와, 카메라 위치 및 배향을 획득하는 단계; 모든 카메라 뷰포트로부터 각 노드의 가시도를 계산하고 가시도 값 리스트를 생성하는 단계; 가장 높은 가시도 카운트를 갖는 노드를 마커 배치 노드로서 선택하는 단계; 임계보다 선택된 노드에 더 가까운 노드를 제거하는 단계; 미리 정해진 개수의 선택된 노드를 갖는 포즈(들)를 제거하는 단계; 모든 포즈 중 퍼센티지가 미리 정해진 개수의 선택된 노드를 갖는지 판단하는 단계; 선택된 노드 위치를 각 카메라 뷰포트의 이미지 평면에 투영하고, 최적화될 트래커 알고리즘을 이용하여 메쉬의 포즈를 계산하는 단계; 알고리즘 결과를 초기 데이터와 비교함으로써 포즈 에러 및 포즈 커버리지를 계산하는 단계; 결과를 기록 및 출력하는 단계; 및 결과 중에서 적어도 하나의 제한 사항을 만족하는 파라미터 세트를 선택하는 단계를 포함한다.
摘要翻译：本发明涉及计算和仿真领域，并且包括通过模拟可视性来优化光学对象跟踪系统中的基准标记位置的方法。实现模拟摄像机和基准位置并构建估计算法参数优化系统的优化跟踪系统的方法包括以下步骤：获取表示被跟踪对象上的可能的主动标记位置和取向的网格数据，表示跟踪对象，摄像机位置和方向的可能姿势的姿态数据; 从所有相机视口计算每个节点的可见性，并生成可见性值列表; 选择具有最高可见度计数的节点作为标记放置节点; 删除比阈值更接近所选节点的节点; 去除具有预定数量的选定节点的姿势; 所有姿势的百分比具有预定数量的选定节点？在每个摄像机视口的图像平面上选择节点位置，并使用要优化的跟踪器算法计算网格的姿态; 通过比较算法结果与初始数据计算姿态误差和姿态覆盖; 记录和输出结果; 并在结果中选择满足至少一个约束的参数集。

5. 发明授权

KR101864000B1 다목적 이미지 프로세싱 코어 有权
公开(公告)号：KR101864000B1
公开(公告)日：2018-07-05
申请号：KR1020157033283
申请日：2013-09-17
申请人： 아셀산 엘렉트로닉 사나이 베 티카렛 아노님 시르케티
发明人： 오즈사락,이즈메일 , 일마즈,오즈구르 , 구네이,오메르
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00973 , G06K9/00986
摘要： 물체검출, 인식및 추적알고리즘이비젼의많은어플리케이션에이용된다. 이러한알고리즘의출력은상황인식과의사결정에필수적이다. 이러한알고리즘의정확도및 프로세싱레이턴시는시스템의성공에중요한파라미터다. 이러한발명은테크닉에기반하는뉴럴네트워크를가능하게하고, 레이턴시제약을충족시킨다.

6. 发明公开

KR1020160003020A 다목적 이미지 프로세싱 코어 审中-实审
标题翻译：描述多目的图像处理核心
公开(公告)号：KR1020160003020A
公开(公告)日：2016-01-08
申请号：KR1020157033283
申请日：2013-09-17
申请人： 아셀산 엘렉트로닉 사나이 베 티카렛 아노님 시르케티
发明人： 오즈사락,이즈메일 , 일마즈,오즈구르 , 구네이,오메르
IPC分类号： G06K9/00
CPC分类号： G06K9/00973 , G06K9/00986
摘要： 물체검출, 인식및 추적알고리즘이비젼의많은어플리케이션에이용된다. 이러한알고리즘의출력은상황인식과의사결정에필수적이다. 이러한알고리즘의정확도및 프로세싱레이턴시는시스템의성공에중요한파라미터다. 이러한발명은테크닉에기반하는뉴럴네트워크를가능하게하고, 레이턴시제약을충족시킨다.

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