GOBO LIGHTING SYSTEM DYNAMICALLY TRACKING OBJECTS THROUGH ARTIFICIAL INTELLIGENCE

실시예들은 인공지능을 이용하여 객체를 트랙킹하는 고보 조명 시스템을 제공한다. 일 실시예에 따른 고보 조명 시스템은, 고보 조명을 투사하는 사전 설정된 영역에 대한 영상을 촬영하는 카메라 장치; 상기 카메라 장치와 연동되어 상기 영상으로부터 객체를 식별하고, 식별된 객체에 대한 정보를 기반으로 제1 조명 설정 정보 및 제2 조명 설정 정보를 생성하는 제어 장치; 제1 고보 이미지의 투사 범위, 제1 고보 이미지의 광량 및 제1 고보 이미지의 색상을 포함하는 상기 제1 조명 설정 정보를 기반으로 상기 제1 고보 이미지를 상기 객체에게...

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	NO, JI HYO, CHO, CHANG RAE
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING ELECTRIC HEATING ELECTRIC LIGHTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR ELECTRICITY PHYSICS
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creator	NO, JI HYO CHO, CHANG RAE
description	실시예들은 인공지능을 이용하여 객체를 트랙킹하는 고보 조명 시스템을 제공한다. 일 실시예에 따른 고보 조명 시스템은, 고보 조명을 투사하는 사전 설정된 영역에 대한 영상을 촬영하는 카메라 장치; 상기 카메라 장치와 연동되어 상기 영상으로부터 객체를 식별하고, 식별된 객체에 대한 정보를 기반으로 제1 조명 설정 정보 및 제2 조명 설정 정보를 생성하는 제어 장치; 제1 고보 이미지의 투사 범위, 제1 고보 이미지의 광량 및 제1 고보 이미지의 색상을 포함하는 상기 제1 조명 설정 정보를 기반으로 상기 제1 고보 이미지를 상기 객체에게 직접 투사하는 제1 고보 조명 장치; 제2 고보 이미지의 투사 범위, 제2 고보 이미지의 광량 및 제2 고보 이미지의 색상을 포함하는 상기 제2 조명 설정 정보를 기반으로 상기 제2 고보 이미지를 상기 사전 설정된 영역의 바닥면에 투사하는 제2 고보 조명 장치를 포함할 수 있다. 상기 제어 장치는, 상기 영상을 기반으로 제1 뉴럴 네트워크를 이용하는 객체 추출 모델을 통해 객체의 종류, 객체의 크기 및 객체의 위치를 실시간으로 결정하고, 상기 영상, 상기 객체의 종류, 상기 객체의 크기 및 상기 객체의 위치를 기반으로 제2 뉴럴 네트워크를 이용하는 행동 분석 모델을 통해 객체의 행동 유형을 결정하고, 상기 객체에 대한 정보는 상기 객체의 종류, 상기 객체의 크기 및 상기 객체의 행동 유형을 포함할 수 있다. 상기 제1 고보 조명 장치는 상기 객체의 위치를 실시간으로 트랙킹하면서 상기 제1 고보 이미지를 투사할 수 있다. 상기 제2 고보 조명 장치는 상기 제2 고보 이미지의 투사 위치에 상기 제2 고보 이미지를 투사할 수 있다. 상기 제2 고보 이미지의 투사 위치는 상기 객체의 위치 및 상기 객체의 행동 유형에 기반하여 결정될 수 있다. 상기 제2 고보 이미지는 상기 객체의 종류 및 상기 객체의 행동 유형을 기반으로 결정된 메시지를 포함할 수 있다.
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제1 고보 이미지의 투사 범위, 제1 고보 이미지의 광량 및 제1 고보 이미지의 색상을 포함하는 상기 제1 조명 설정 정보를 기반으로 상기 제1 고보 이미지를 상기 객체에게 직접 투사하는 제1 고보 조명 장치; 제2 고보 이미지의 투사 범위, 제2 고보 이미지의 광량 및 제2 고보 이미지의 색상을 포함하는 상기 제2 조명 설정 정보를 기반으로 상기 제2 고보 이미지를 상기 사전 설정된 영역의 바닥면에 투사하는 제2 고보 조명 장치를 포함할 수 있다. 상기 제어 장치는, 상기 영상을 기반으로 제1 뉴럴 네트워크를 이용하는 객체 추출 모델을 통해 객체의 종류, 객체의 크기 및 객체의 위치를 실시간으로 결정하고, 상기 영상, 상기 객체의 종류, 상기 객체의 크기 및 상기 객체의 위치를 기반으로 제2 뉴럴 네트워크를 이용하는 행동 분석 모델을 통해 객체의 행동 유형을 결정하고, 상기 객체에 대한 정보는 상기 객체의 종류, 상기 객체의 크기 및 상기 객체의 행동 유형을 포함할 수 있다. 상기 제1 고보 조명 장치는 상기 객체의 위치를 실시간으로 트랙킹하면서 상기 제1 고보 이미지를 투사할 수 있다. 상기 제2 고보 조명 장치는 상기 제2 고보 이미지의 투사 위치에 상기 제2 고보 이미지를 투사할 수 있다. 상기 제2 고보 이미지의 투사 위치는 상기 객체의 위치 및 상기 객체의 행동 유형에 기반하여 결정될 수 있다. 상기 제2 고보 이미지는 상기 객체의 종류 및 상기 객체의 행동 유형을 기반으로 결정된 메시지를 포함할 수 있다.</description><language>eng ; kor</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; ELECTRIC HEATING ; ELECTRIC LIGHTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR ; ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR ; 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