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1. 发明申请

WO2023277586A1 딥러닝 기술을 이용한 모션 추적 시스템 审中-公开
公开(公告)号：WO2023277586A1
公开(公告)日：2023-01-05
申请号：PCT/KR2022/009349
申请日：2022-06-29
申请人： 옥재윤
发明人： 옥재윤 OK, Jae Yun
IPC分类号： G06T7/292 , G06T7/246 , G06T7/70 , G06T5/00 , G06T19/00 , G06T13/20 , G06V40/20 , G08B21/00 , G06N3/08
摘要： 본 발명은 딥러닝 기술을 이용한 모션 추적 시스템에 관한 것이다. 일례로, 다수의 카메라를 통해 촬영되는 영상 데이터를 입력 받고, 입력된 영상 데이터에서 키 포인트를 추출하고, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 해당 키 포인트의 위치 정보를 파악하고, 위치가 파악된 키 포인트 간의 연결을 통해 하나의 객체로 그룹핑하여 객체의 자세를 추정하고, 자세가 추정된 객체의 모션을 실시간 추적하여 제1 모션 데이터를 생성하는 영상 모션 데이터 생성부; 사용자의 신체 부위에 착용되는 착용형 모션 센서를 이용해 해당 신체 부위의 모션을 실시간 추적하여 제2 모션 데이터를 생성하는 착용형 모션 데이터 생성부; 및 상기 제1 모션 데이터의 각 영상 프레임에서 미리 설정된 제1 기준 피크치 이상의 흔들림 값을 갖는 오류 영상 프레임을 검출하고, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 상기 오류 영상 프레임에 대한 흔들림 오류를 보정하고, 보정된 제1 모션 데이터에 상기 제2 모션 데이터를 매핑하여 3차원 영상 데이터를 생성하는 3차원 영상 데이터 생성부를 포함하는 딥러닝 기술을 이용한 모션 추적 시스템을 개시한다.

2. 发明申请

WO2022264746A1 車載通信ネットワークシステム审中-公开
公开(公告)号：WO2022264746A1
公开(公告)日：2022-12-22
申请号：PCT/JP2022/020826
申请日：2022-05-19
申请人：株式会社デンソー
发明人：石原　俊郎 , 生島　佳祐
IPC分类号： B60R11/02 , G08B21/00 , H04M11/04 , G10K15/04
摘要：車載通信ネットワークシステム１において、緊急通報装置２，ＯＨＣ３及びマルチメディアシステム４に、音声信号をデジタル信号に変換して伝送するためのＩ／Ｆ部８，１３及び１９をそれぞれ配置する。そして、Ｉ／Ｆ部８，１３及び１９を介した通信ネットワークを、ＯＨＣ３を介して入出力される音声信号が、緊急通報装置２とマルチメディアシステム４とが何れも利用可能となるように接続する通常接続状態と、緊急通報装置のみが利用可能となるように接続する緊急接続状態とに切り替え可能なネットワークスイッチ１５を備える。

3. 发明申请

WO2022232662A1 HAZARDOUS MATERIAL MONITORING AND DETECTING RULE VIOLATIONS FOR GROUPED ASSETS USING WIRELESS TRACKING DEVICES 审中-公开
公开(公告)号：WO2022232662A1
公开(公告)日：2022-11-03
申请号：PCT/US2022/027158
申请日：2022-04-29
申请人： TRACKONOMY SYSTEMS, INC.
发明人： VOLKERINK, Hendrik , KHOCHE, Ajay , GREGOIRE-WRIGHT, Taylor
IPC分类号： G08B21/02 , G08B23/00 , G08B21/00 , G08B21/18 , G08B21/22
摘要： A tracking system is configured to track a group of assets detect violations of rules associated with the group of assets. The tracking system includes a control system on a server and a plurality of tracking devices. Each tracking device of the plurality of tracking devices associated with an asset of a group of assets, each tracking device comprising a first type of wireless communication system. The plurality of tracking devices determine that a violation of a rule for the group of assets has occurred based on wireless communications between the tracking devices using the respective first wireless communication systems.

4. 发明申请

WO2022224173A1 SYSTEMS AND METHODS FOR DETERMINING DRIVER CONTROL OVER A VEHICLE 审中-公开
公开(公告)号：WO2022224173A1
公开(公告)日：2022-10-27
申请号：PCT/IB2022/053712
申请日：2022-04-20
申请人： CIPIA VISION LTD.
发明人： KATZ, Itay
IPC分类号： G06K9/00 , G08B21/00
摘要： Systems, methods, and non-transitory computer-readable media for detecting a driver's gaze direction while driving a vehicle are disclosed. At least one processor may be configured to receive image information from an image sensor, detect the vehicle driver in the image information, detect the driver's gaze direction toward a first direction in the image information, predict an amount of time it will take for the driver to shift the gaze direction toward a second direction, using information associated with the detected gaze direction of driver, and generate a message or a command based on the predicted amount of time.

5. 发明申请

WO2022186306A1 火災検知装置及び火災検知方法审中-公开
公开(公告)号：WO2022186306A1
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：PCT/JP2022/008985
申请日：2022-03-02
申请人：株式会社ＩＨＩ
发明人：川添　悠子 , 長谷川　正雄
IPC分类号： G08B21/00 , G08B25/00 , G08B25/10 , G06T7/00 , G01V8/10
摘要：人工衛星（１）に搭載された放射計（１００）の観測データを用いて、地球上の火災を検知する火災検知装置（３，３Ｂ）であって、前記観測データに基づいて疑似カラー合成画像を生成する画像生成部（３０）と、前記疑似カラー合成画像のうち、火災検知エリアに相当する範囲の画像を抽出する抽出部（３３）と、前記抽出部によって抽出された画像内のピクセル毎のピクセルデータを伸張化する処理部（３４）と、前記処理部によって伸張化されたピクセルデータに基づいて、火災の有無を判定する判定部（３５，３５Ｂ）と、を備える。

6. 发明申请

WO2022124198A1 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体审中-公开
公开(公告)号：WO2022124198A1
公开(公告)日：2022-06-16
申请号：PCT/JP2021/044331
申请日：2021-12-02
申请人：ＮＥＣプラットフォームズ株式会社 NEC PLATFORMS, LTD. [JP]/[JP]
发明人：若林　正博 WAKABAYASHI Masahiro , 掛端　一弘 KAKEHATA Kazuhiro , 三重野　勤 MIENO Tsutomu , 山渕　治彦 YAMABUCHI Haruhiko
IPC分类号： A47K13/30 , A47K17/00 , E03D9/00 , G08B21/00 , G08B21/02 , G08B25/00 , G08B25/04 , A61B5/1171
摘要：情報処理システム（１）は、取得部（１ａ）、トイレへの人の入退室を検知する第１センサ（１ｂ）、便器に設置された便座への離着席を検知する第２センサ（１ｃ）、認証部（１ｄ）、記憶部（１ｅ）、及び出力部（１ｆ）を備える。取得部（１ａ）は、トイレの便器における排泄物の排泄範囲を撮像範囲に含めるように設置された撮像装置で撮像された撮像データに基づき、排泄の開始及び終了を少なくとも示す排泄情報を得る。認証部（１ｄ）は、入退室した人を認証するとともに、トイレの使用者としての被介助者及び介助者のいずれであるかを判定する。出力部（１ｆ）は、排泄情報、入退室情報、離着席情報、及び認証結果が示す検知イベントと通知条件とに基づき、通知先に通知情報を出力する。記憶部（１ｅ）は、通知条件として検知イベント毎に通知の要否と通知が必要な場合の通知情報及び通知先とを記憶する。

7. 发明申请

WO2022058968A1 A BREAK INDICATION NET, SYSTEM AND METHOD THEREOF FOR INDICATING LINK BREAKAGE IN SAID NET 审中-公开
公开(公告)号：WO2022058968A1
公开(公告)日：2022-03-24
申请号：PCT/IB2021/058520
申请日：2021-09-18
申请人： GARWARE TECHNICAL FIBRES LIMITED
发明人： GARWARE, Vayu Ramesh , RAUT, Sanjay Vasudeo , GUNARI, Nikhil Arun , MAHAJAN, Chetan Ramesh , KHERDEKAR, Girish Dattatraya
IPC分类号： G01D1/00 , A01K75/00 , G08B21/00 , G08B25/00
摘要： The present disclosure relates to a net having an electrically conductive wire integrated into filaments of the net, said net having an outer cover and an inner core made of fibers such that the conductive wire is twined with the inner core. In an aspect, the electrically conductive wire is arranged in the form of a circuit that defines a field that is connected to an electronic apparatus that monitors at least one electrical parameter of the defined field. The net can include multiple electrically conductive wires forming a plurality of circuits, whereby the wires are configured close enough together in a manner such that a hole large enough for a fish to escape would necessarily break one of the wires, and in such an event, the circuit is broken, and the electronic apparatus detects a change in the at least one electrical parameter being monitored, and signals an alarm.

8. 发明申请

WO2022050031A1 落下被害軽減システム、飛行装置及び車載装置审中-公开
公开(公告)号：WO2022050031A1
公开(公告)日：2022-03-10
申请号：PCT/JP2021/029886
申请日：2021-08-16
申请人：株式会社デンソー
发明人：吉沢　晨
IPC分类号： B64C39/02 , B64D25/00 , G08B21/00 , G08B21/24 , G08G5/04 , G08G1/09 , G08G1/16
摘要：飛行装置は、飛行通信部（２４）と、装置落下判定部（２５，Ｓ１０１）と、飛行通知部（２５，Ｓ１０４，Ｓ１０５）と、を備える。飛行通信部は、車車間通信の通信規格に準拠した無線通信を行う。装置落下判定部は、飛行装置が落下する可能性があるかを判定する。飛行通知部は、飛行装置が落下する可能性があると装置落下判定部により判定された場合、推測される落下位置を表す情報を含む落下情報を、飛行通信部を介して発信する。車載装置は、車両通信部（３４）と、処理部（３７，Ｓ２０７，Ｓ２０８，Ｓ２１０，Ｓ２１１，Ｓ２１２，Ｓ２１４，Ｓ２１５，Ｓ２１８，Ｓ２１９）と、を備える。車両通信部は、車車間通信の通信規格に準拠した無線通信を行う。処理部は、車両通信部を介して落下情報が受信された場合、落下位置を回避するための処理である落下回避処理を実行する。

9. 发明申请

WO2022040366A1 AUTOMATED THREAT DETECTION AND DETERRENCE APPARATUS 审中-公开
公开(公告)号：WO2022040366A1
公开(公告)日：2022-02-24
申请号：PCT/US2021/046583
申请日：2021-08-18
申请人： INTELLISHOT HOLDINGS, INC.
发明人： GOLDSTEIN, Steven W. , STRAUSS, Michael
IPC分类号： G08B31/00 , G08B21/00 , G06K9/00
摘要： An automated threat detection and deterrence apparatus includes an imaging device configured to detect a subject in a subject area, a deterrent component including a directed light deterrent, wherein the directed light deterrent includes a first deterrent mode and a second deterrent mode, the directed light deterrent is configured to perform a first deterrent action on the subject when in the first mode, the directed light deterrent is configured to perform a second deterrent action on the subject when in the second mode, and a processor communicatively connected to the imaging device and the deterrent component, wherein the processor is configured to identify the subject as a function of the detection of the subject, determine a behavior descriptor associated with the subject, select one of the first deterrent mode and the second deterrent mode and command the directed light deterrent to perform an action based on the selection.

10. 发明申请

WO2022035425A1 A SYSTEM FOR SEQUENTIAL HEALTH INDICATOR ESTIMATION BASED ON FUNCTION-ON-FUNCTION NEURAL NETWORK 审中-公开
公开(公告)号：WO2022035425A1
公开(公告)日：2022-02-17
申请号：PCT/US2020/045800
申请日：2020-08-11
申请人： HITACHI, LTD.
发明人： WANG, Qiyao , WANG, Haiyan , KHORASGANI, Hamed , GUPTA, Chetan , RAO, Aniruddha Rajendra
IPC分类号： G06N3/02 , G08B21/00
摘要： Systems and methods described herein are directed to estimating health condition for a system for a maintenance planning cycle, which can involve, for an input of a time period of the maintenance planning cycle of the system, processing sensor data from the system into a multi-layer neural network, the multi-layer neural network having a first function-on-function neural network layer configured to determine time-specific impact of the sensor data on future sequential estimations to output a health condition time series; a second function-on-function neural network layer configured to conduct pointwise non-linear transformations on the health condition time series of the first function-on-function neural network to correlate the health condition time series with health condition labels; and an output layer configured to generate an estimated sequential health condition for the time period of the maintenance planning cycle of the system.

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