상단메뉴 바로가기 본문 내용 바로가기

기술거래목록

멀티모달 학습 기반의 운전자 상태 인식 시스템 및 그 방법
  • 충남대학교 산학협력단
logo 멀티모달 학습 기반의 운전자 상태 인식 시스템 및 그 방법
  • WIPO 기술분류 전기 > 컴퓨터기술
  • 표준산업분류 컴퓨터 프로그래밍, 정보서비스업
  • 국가과학기술표준분류 건설/교통 > 도로교통기술
  • 지식재산권 상태 등록
  • 출원일/등록일 2018-09-21   /   2020-11-23
  • 거래유형 양도/실시권설정 모두가능
  • 기술료 조건 협의 후 결정

요약
본 발명은 운전자의 졸음 상태를 인식하는 기술에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 멀티모달 학습 기반의 운전자 상태 인식 방법은 (a) 운전자의 생체 정보 및 상기 운전자의 얼굴 이미지 정보를 수신하는 단계; (b) 상기 수신한 얼굴 이미지 정보에 대한 특징을 추출하는 단계; (c) 상기 추출한 얼굴 이미지 정보에 대한 특징 및 상기 생체 정보에 기초하여 멀티-모달 네트워크(multi-modal network)를 형성하는 단계; (d) 상기 형성된 멀티-모달 네트워크의 출력값을 기 설정된 모드의 순서와 기 설정된 시간 순서에 따라 상기 출력값을 정렬하고, 상기 출력값을 조합함으로써 대표 정보를 생성하는 단계; 및 (e) 상기 생성된 대표 정보에 기초하여 운전자의 상태를 분류하는 단계를 포함할 수 있다.
대표청구항
운전자의 생체 정보 및 상기 운전자의 얼굴 이미지 정보를 수신하는 정보 수신부; 상기 수신한 생체 정보 및 얼굴 이미지 정보를 기설정된 기계학습 모델에 적용하여 학습하는 학습부; 및 상기 학습에 기초하여 상기 운전자의 상태를 분류하는 분류부를 포함하되, 상기 학습부는, 상기 정보 수신부에서 수신한 얼굴 이미지 정보에 대한 특징을 추출하는 특징 추출부; 상기 특징 추출부에서 추출한 얼굴 이미지 정보에 대한 특징 및 상기 생체 정보에 기초하여 멀티-모달 네트워크(multi-modal network)를 형성하는 멀티-모달 네트워크 형성부; 및 상기 멀티-모달 네트워크 형성부에서 형성된 멀티-모달 네트워크의 출력값을 기 설정된 모드의 순서와 기 설정된 시간 순서에 따라 상기 출력값을 정렬하고, 상기 출력값을 조합함으로써 대표 정보를 생성하는 대표 정보 생성부를 포함하고, 상기 멀티-모달 네트워크 형성부는 DBM(Deep Boltzmann Machine)을 이용하여 상기 얼굴 이미지 정보와 상기 생체 정보에 대한 각 모달리티를 재구성하고, 상기 멀티-모달 네트워크의 입력값으로서 상기 생체 정보 및 상기 얼굴 이미지 정보는 3초 단위로 자른 데이터이고, 기 설정된 상기 모드의 순서는 차례대로 눈 이미지 데이터, 입 이미지 데이터 및 광혈류측정(PPG) 데이터 순서이고, 상기 시간 순서는 1초 단위로 자른 데이터의 순서인 것을 특징으로 하는 멀티모달 학습 기반의 운전자 상태 인식 시스템.

문의 및 상담신청 팝업닫기

멀티모달 학습 기반의 운전자 상태 인식 시스템 및 그 방법 *필수입력

  • 기관명*
  • 담당자명*
  • 휴대폰번호*
개인정보 수집 및 이용에 대한 안내

국토교통과학기술진흥원 기업지원허브는 다음의 목적을 위해 개인정보를 수집합니다. 수집한 개인정보는 다음의 목적 이외의 용도로는 사용되지 않으며, 이용 목적이 변경될 시에는 사전동의를 구할 예정입니다.
수집항목 수집목적 보유기간
기관명, 담당자명, 휴대폰번호, 이메일주소 문의 및 상담신청 수집일로부터 1년
※ 이용자는 개인정보의 수집 및 이용 동의를 거부할 권리가 있으며, 필수항목에 대한 수집 및 이용 동의를 거부할 경우에는 서비스 이용이 제한될 수 있습니다.