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특허/실용신안
딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법 및 시스템
특허 실용신안 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 출원인 | , |
| 출원번호 | 10-2018-0173524 |
| 출원일자 | 2018-12-31 |
| 공개번호 | 20200708 |
| 공개일자 | 2021-03-26 |
| 등록번호 | 10-2233157-0000 |
| 등록일자 | 2021-03-23 |
| 권리구분 | KPTN |
| 초록 | 본 발명은 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 그 딥러닝 기반의 재실자 포즈 분류를 이용한 재실자 활동량 산출 방법은 카메라 센서에 의해 수집된 실내 이미지에서 재실자를 검출하고 재실자 이미지의 특징을 학습하여 재실자의 관절 좌표값을 산출하는 단계: 그 획득된 인체관절의 위치 좌표를 입력으로 하여 딥러닝(deep learning)을 통해 재실자의 실내활동 포즈를 분류하고 활동량(MET)을 획득하는 단계; 및 소정시간 단위로 분류되는 재실자의 실내활동 포즈들과 획득되는 활동량을 이용하여 실내 열 환경 제어에 필요한 재실자의 활동량을 산출하는 단계를 포함하여 이루어진다.본 발명에 의하면, 실내의 쾌적 제어를 위한 PMV 제어법 도입 시 요구되는 재실자의 MET를 측정하기 위한 모델로 재실자 활동량 산출 모델을 사용하여 다른 환경변수와 함께 실내를 제어하고 쾌적 범위 만족도를 향상을 기대할 수 있다. 카메라 센서만 사용하고 재실자의 이미지를 분석하여 포즈와 활동량을 측정하기 때문에 재실자가 직접 기기를 조작하거나 부착해야 할 필요가 없어 적용성이 좋다. 또한 재실자의 활동에 따른 부수적 정보를 간접 측정하는 것이 아닌 실제 취하고 있는 행동을 판단하는 방법으로 오차를 감소시킬 수 있다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=KPTN&cn=KOR1020180173524 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| IPC분류체계CODE | A61B-005/00,A61B-005/11 |
| 주제어 (키워드) |