KR20180099260A - Techniques for enabling auto-configuration of infrared signaling for device control - Google Patents
Techniques for enabling auto-configuration of infrared signaling for device control Download PDFInfo
- Publication number
- KR20180099260A KR20180099260A KR1020170026465A KR20170026465A KR20180099260A KR 20180099260 A KR20180099260 A KR 20180099260A KR 1020170026465 A KR1020170026465 A KR 1020170026465A KR 20170026465 A KR20170026465 A KR 20170026465A KR 20180099260 A KR20180099260 A KR 20180099260A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- electronic device
- specific
- infrared code
- infrared
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 230000011664 signaling Effects 0.000 title claims abstract description 20
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 33
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 29
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002730 additional effect Effects 0.000 description 1
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
- G06T7/248—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments involving reference images or patches
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
- G08C23/00—Non-electrical signal transmission systems, e.g. optical systems
- G08C23/04—Non-electrical signal transmission systems, e.g. optical systems using light waves, e.g. infrared
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q2209/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems
- H04Q2209/40—Arrangements in telecontrol or telemetry systems using a wireless architecture
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Selective Calling Equipment (AREA)
Abstract
Description
본 발명의 실시예는 디바이스 제어를 위한 적외선 시그널링(infrared signaling)의 자동 설정(auto-configuration)을 가능하게 하는 기법에 관련된다.Embodiments of the present invention relate to techniques that enable auto-configuration of infrared signaling for device control.
최근 출시되고 있는 많은 가전 기기(consumer electronics)는 사물 인터넷(Internet of Things: IoT)에서 사용될 수 있다. 그러나, 유감스럽게도, IoT 환경을 구축하기 위해서는 무선 네트워크 능력을 가지는 전용 기기가 사용될 필요가 있고, 대부분의 가정에 이미 비치된 수많은 기존의 적외선(infrared: IR) 기반 기기는 그 자체로는 IoT에 액세스할 수 없다. 이러한 단점을 개선하기 위해서, 셀룰러 전화(cellular phone), 스마트폰(smartphone) 등등과 같은 개인용 디바이스에 IR 송신기를 장착하여 기존의 IR 기반 가전 기기를 원격으로 제어하는 기술들이 제안된 바 있다. 예를 들어, 한국 공개실용신안 제2000-0001257호는 적외선을 송출할 수 있는 셀룰러 전화에 리모컨(remote control) 기능을 선택하기 위한 키(key)를 부가하는 것을 개시한다. 그러나, 이러한 기술들은 사용자가 일일이 번거로운 설정을 수행할 것을 요구하므로, 이를 사용하는 데에 많은 이들이 어려움과 불편함을 느끼는 실정이다. 더욱이, IoT에서는 인간에 의한 원격 제어가 아니라 머신 대 머신(machine-to-machine) 제어가 더욱 중요하다. 따라서, 사람의 도움 없이 가정 또는 사무실과 같은 실내 환경 내의 IR 기반 기기와 통신할 수 있는 기법이 필요하다.Many consumer electronics devices that have recently been released can be used in the Internet of Things (IoT). Unfortunately, in order to establish an IoT environment, dedicated devices with wireless network capabilities need to be used, and many existing infrared (IR) -based devices already available in most homes have access to the IoT Can not. In order to overcome these disadvantages, there have been proposed technologies for remotely controlling an existing IR-based home appliance by attaching an IR transmitter to a personal device such as a cellular phone, a smartphone and the like. For example, Korean Utility Model No. 2000-0001257 discloses adding a key for selecting a remote control function to a cellular telephone capable of transmitting infrared rays. However, since these techniques require users to perform troublesome setups, many people find it difficult and inconvenient to use them. Moreover, in IoT, machine-to-machine control is more important than remote control by humans. Therefore, there is a need for techniques that can communicate with IR-based devices in an indoor environment, such as a home or office, without human assistance.
본 발명의 실시예는 적외선 가능 디바이스(IR enabled device)를 제어하기 위한 IR 시그널링을 자동으로 설정하는 데에 적합한 장치, 방법 및 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 제공한다.An embodiment of the present invention provides an apparatus, method and computer readable storage medium suitable for automatically setting IR signaling for controlling an IR enabled device.
본 발명의 실시예에 따르면, 신경망(neural network)와 같은 인공 지능(artificial intelligence)을 사용한 객체 인식, 인식된 객체로의 적외선 신호의 송신 및 신호 송신 전후의 영상들의 비교를 통하여 적외선 가능 디바이스를 적합한 적외선 시그널링으로써 제어하는 것이 가능하다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to use an artificial intelligence such as a neural network to recognize an object, transmit an infrared signal to a recognized object, and compare images before and after signal transmission It is possible to control by infrared signaling.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 디바이스 제어를 위한 적외선 시그널링(infrared signaling)의 자동 설정을 가능하게 하는 방법으로서, 영상 포착 유닛으로부터 환경의 영상을 획득하는 단계; 상기 영상으로부터 객체 영상(object image)을 도출하는 단계; 상기 객체 영상에 기반하여 상기 환경 내에 위치된 전자 디바이스를 복수의 후보 중의 특정 후보로서 분류하기 위해 신경망을 사용하는 단계; 상기 분류된 전자 디바이스를 표현하는 제1 영상을 획득하는 단계; 상기 제1 영상이 획득됨에 응답하여, 적외선 송신기로 하여금 특정 동작을 수행할 것을 상기 특정 후보에게 지시하기 위한 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하는 단계; 상기 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스를 표현하는 제2 영상을 획득하는 단계; 및 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였는지에 대한 판정을 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 기반하여 행하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.According to one embodiment of the present invention, there is provided a method of enabling automatic setting of infrared signaling for device control, comprising: acquiring an image of an environment from an image capture unit; Deriving an object image from the image; Using a neural network to classify electronic devices located in the environment as specific candidates among a plurality of candidates based on the object image; Obtaining a first image representing the classified electronic device; Causing an infrared transmitter to transmit to the electronic device an infrared code signal for instructing the specific candidate to perform a specific operation in response to the first image being obtained; Obtaining a second image representing the electronic device in response to the infrared code signal being transmitted; And making a determination as to whether the electronic device has performed the specific operation based on the first image and the second image.
상기 판정을 행하는 단계는 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상 간의 차이가 임계값 이상인 경우, 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였다고 판정하는 단계를 포함할 수 있다.And the step of making the determination may include determining that the electronic device has performed the specific operation when the difference between the first image and the second image is equal to or greater than the threshold value.
상기 특정 동작은 상기 특정 후보의 온-오프를 전환하는 동작을 포함할 수 있다.The specific operation may include an operation of switching on / off of the specific candidate.
상기 방법은, 상기 특정 동작이 수행되지 않았다고 판정된 경우, 상기 적외선 송신기로 하여금 상기 특정 동작을 수행할 것을 상기 복수의 후보 중의 다른 후보에게 지시하기 위한 다른 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하는 단계; 상기 다른 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스를 표현하는 제3 영상을 획득하는 단계; 및 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상 중 적어도 하나, 그리고 상기 제3 영상에 기반하여 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였는지를 판정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method includes causing the infrared transmitter to transmit, to the electronic device, another infrared code signal for instructing another candidate of the plurality of candidates to perform the specific operation, when it is determined that the specific operation has not been performed step; Obtaining a third image representing the electronic device in response to the other infrared code signal being transmitted; And determining whether the electronic device has performed the specific operation based on at least one of the first image and the second image and the third image.
상기 방법은, 상기 특정 동작이 수행되었다고 판정된 경우, 상기 적외선 송신기로 하여금 추가적인 동작을 수행할 것을 상기 특정 후보에게 지시하기 위한 추가적인 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하는 단계; 및 상기 추가적인 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스가 상기 추가적인 동작을 수행하였는지에 대한 추가적인 판정을 행하는 단계를 더 포함할 수 있다.Causing the infrared transmitter to transmit to the electronic device an additional infrared code signal for instructing the particular candidate to perform additional operation if the specific operation is determined to have been performed; And performing an additional determination as to whether the electronic device has performed the additional operation in response to the additional infrared code signal being transmitted.
상기 추가적인 동작은 상기 특정 후보의 디스플레이 출력의 변경을 초래하는 동작을 포함할 수 있되, 상기 추가적인 판정을 행하는 단계는 상기 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 상기 전자 디바이스의 표면 상의 특정 영역의 외양이 변화되었는지, 상기 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여 상기 추가적인 판정을 행하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 특정 영역은 상기 특정 후보에 대응할 수 있다.The further operation may include an operation that results in a change in the display output of the particular candidate, wherein the step of making the further determination is to determine whether the appearance of a particular area on the surface of the electronic device has changed after the additional infrared code has been transmitted , Making the additional determination based on the degree of the change, or both, and the specific region may correspond to the specific candidate.
상기 방법은 상기 특정 영역을 표현하는 영상 특징부로부터 상기 외양을 인식하는 단계를 더 포함할 수 있되, 상기 인식은 상기 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행될 수 있다.The method may further comprise recognizing the appearance from an image feature that represents the particular region, wherein the recognition may be performed separately before and after the additional infrared code is transmitted.
상기 방법은 상기 환경으로부터의 소리를 감지하는 단계를 더 포함할 수 있되, 상기 감지는 상기 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행될 수 있고, 상기 추가적인 동작은 상기 특정 후보의 오디오 출력의 변경을 초래하는 동작을 포함할 수 있되, 상기 추가적인 판정을 행하는 단계는 상기 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 상기 소리가 변화되었는지, 상기 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여 상기 추가적인 판정을 행하는 단계를 포함할 수 있다.The method may further comprise sensing a sound from the environment, wherein the sensing may be performed separately before and after the additional infrared code is transmitted, and wherein the further action is a change in the audio output of the particular candidate Wherein performing the further determination comprises performing the additional determination based on whether the sound has changed after the additional infrared code has been transmitted, the degree of the change, or both. ≪ RTI ID = 0.0 > can do.
상기 방법은, 상기 전자 디바이스가 상기 특정 후보로 분류됨에 응답하여, 상기 영상 포착 유닛으로 하여금 상기 분류된 전자 디바이스로 지향되게 하는 단계를 더 포함할 수 있되, 상기 제1 영상을 획득하는 단계는 상기 영상 포착 유닛에 의해 포착된 상기 전자 디바이스의 복수의 영상 프레임에 기반하여 상기 제1 영상을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.The method may further include, in response to the electronic device being classified as the specific candidate, causing the image capturing unit to be directed to the classified electronic device, wherein the step of acquiring the first image comprises: And acquiring the first image based on a plurality of image frames of the electronic device captured by the image capture unit.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 프로세서로 하여금 위에 전술된 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 실행가능 명령어가 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체가 제공된다.According to another embodiment of the present invention there is provided a computer-readable storage medium having computer-executable instructions for causing the processor to perform the above-described method when executed by at least one processor.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 디바이스 제어를 위한 적외선 시그널링의자동 설정을 가능하게 하는 장치로서, 영상 포착 유닛으로부터 환경의 영상을 획득하여 상기 영상으로부터 객체 영상을 도출하도록 구성된 영상 처리 유닛; 상기 객체 영상에 기반하여 상기 환경 내에 위치된 전자 디바이스를 복수의 후보 중의 특정 후보로서 분류하도록 구성된 신경망 기반 분류기; 및 제어기를 포함하는 장치가 제공되는데, 상기 영상 처리 유닛은 상기 분류된 전자 디바이스를 표현하는 제1 영상을 획득하도록 또한 구성되고, 상기 제어기는 상기 제1 영상이 획득됨에 응답하여, 적외선 송신기로 하여금 특정 동작을 수행할 것을 상기 특정 후보에게 지시하기 위한 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하도록 구성되며, 상기 영상 처리 유닛은 상기 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스를 표현하는 제2 영상을 획득하도록 또한 구성되고, 상기 제어기는 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였는지에 대한 판정을 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 기반하여 행하도록 또한 구성된다.According to another embodiment of the present invention, there is provided an apparatus for enabling automatic setting of infrared signaling for device control, comprising: an image processing unit configured to acquire an image of an environment from an image capturing unit and derive an object image from the image; A neural network based classifier configured to classify an electronic device located in the environment as a specific candidate among a plurality of candidates based on the object image; And a controller, wherein the image processing unit is further configured to obtain a first image representing the classified electronic device, and in response to the first image being obtained, the controller causes the infrared transmitter And to cause the electronic device to transmit an infrared code signal for instructing the specific candidate to perform a specific operation, wherein the image processing unit is configured to, in response to the infrared code signal being transmitted, And the controller is further configured to make a determination as to whether the electronic device has performed the specific operation based on the first image and the second image.
상기 제어기가 상기 판정을 행하도록 구성된 것은 상기 제어기가 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상 간의 차이가 임계값 이상인 경우, 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였다고 판정하도록 구성된 것을 포함할 수 있다.The controller may be configured to make the determination if the controller is configured to determine that the electronic device has performed the specific operation if the difference between the first image and the second image is greater than or equal to a threshold value.
상기 특정 동작은 상기 특정 후보의 온-오프를 전환하는 동작을 포함할 수 있다.The specific operation may include an operation of switching on / off of the specific candidate.
상기 제어기는 상기 특정 동작이 수행되지 않았다고 판정된 경우, 상기 적외선 송신기로 하여금 상기 특정 동작을 수행할 것을 상기 복수의 후보 중의 다른 후보에게 지시하기 위한 다른 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하도록 또한 구성될 수 있고, 상기 영상 처리 유닛은 상기 다른 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스를 표현하는 제3 영상을 획득하도록 또한 구성될 수 있으며, 상기 제어기는 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상 중 적어도 하나, 그리고 상기 제3 영상에 기반하여 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였는지를 판정하도록 또한 구성될 수 있다.The controller is further configured to, when it is determined that the specific operation has not been performed, cause the infrared transmitter to transmit to the electronic device another infrared code signal for instructing another candidate of the plurality of candidates to perform the specific operation And the image processing unit may be further configured to obtain a third image representative of the electronic device in response to the other infrared code signal being transmitted, And determine whether the electronic device has performed the specific operation based on at least one of the images and the third image.
상기 제어기는 상기 특정 동작이 수행되었다고 판정된 경우, 상기 적외선 송신기로 하여금 추가적인 동작을 수행할 것을 상기 특정 후보에게 지시하기 위한 추가적인 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하도록 또한 구성될 수 있고, 상기 제어기는 상기 추가적인 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스가 상기 추가적인 동작을 수행하였는지에 대한 추가적인 판정을 행하도록 또한 구성될 수 있다.The controller may be further configured to cause the infrared transmitter to transmit to the electronic device an additional infrared code signal for instructing the particular candidate to perform additional operation when it is determined that the particular operation has been performed, The controller may also be configured to make an additional determination as to whether the electronic device has performed the additional operation in response to the additional infrared code signal being transmitted.
상기 추가적인 동작은 상기 특정 후보의 디스플레이 출력의 변경을 초래하는 동작을 포함할 수 있되, 상기 제어기가 상기 추가적인 판정을 행하도록 구성된 것은 상기 제어기가 상기 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 상기 전자 디바이스의 표면 상의 특정 영역의 외양이 변화되었는지, 상기 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여 상기 추가적인 판정을 행하도록 구성된 것을 포함할 수 있고, 상기 특정 영역은 상기 특정 후보에 대응할 수 있다.The additional operation may include an operation that results in a change in the display output of the particular candidate, wherein the controller is configured to make the further determination that the controller is on the surface of the electronic device after the additional infrared code is transmitted And may be configured to make the additional determination based on whether the appearance of the specific region has changed, the degree of the change, or both, and the specific region may correspond to the specific candidate.
상기 영상 처리 유닛은 상기 특정 영역을 표현하는 영상 특징부로부터 상기 외양을 인식하도록 또한 구성될 수 있되, 상기 인식은 상기 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행될 수 있다.The image processing unit may also be configured to recognize the appearance from an image feature that represents the specific area, wherein the recognition may be performed separately before and after the additional infrared code is transmitted.
상기 장치는 상기 환경으로부터의 소리를 감지하도록 구성된 소리 감지 유닛을 더 포함할 수 있되, 상기 감지는 상기 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행될 수 있고, 상기 추가적인 동작은 상기 특정 후보의 오디오 출력의 변경을 초래하는 동작을 포함할 수 있되, 상기 제어기가 상기 추가적인 판정을 행하도록 구성된 것은 상기 제어기가 상기 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 상기 소리가 변화되었는지, 상기 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여 상기 추가적인 판정을 행하도록 구성된 것을 포함할 수 있다.The apparatus may further comprise a sound sensing unit configured to sense sound from the environment, wherein the sensing may be performed separately before and after the additional infrared code is transmitted, Wherein the controller is configured to make the further determination further comprises the controller determining whether the sound is changed after the additional infrared code is transmitted, the degree of the change, or both And to perform the additional determination based on the determination result.
상기 제어기는 상기 전자 디바이스가 상기 특정 후보로 분류됨에 응답하여, 상기 영상 포착 유닛으로 하여금 상기 분류된 전자 디바이스로 지향되게 하도록 또한 구성될 수 있고, 상기 영상 처리 유닛이 상기 제1 영상을 획득하도록 구성된 것은 상기 영상 처리 유닛이 상기 영상 포착 유닛에 의해 포착된 상기 전자 디바이스의 복수의 영상 프레임에 기반하여 상기 제1 영상을 획득하도록 구성된 것을 포함할 수 있다.Wherein the controller is further configured to cause the image capturing unit to be directed to the classified electronic device in response to the electronic device being classified as the specific candidate, and wherein the image processing unit is configured to acquire the first image The image processing unit may be configured to obtain the first image based on a plurality of image frames of the electronic device captured by the image capture unit.
상기 장치는 상기 영상 포착 유닛 및/또는 상기 적외선 송신기를 더 포함할 수 있다.The apparatus may further include the image capturing unit and / or the infrared transmitter.
본 발명의 실시예에 따른 기법은 어떤 동작을 수행하도록 적외선 가능 디바이스를 제어하기 위한 적외선 시그널링의 자동 설정을 가능하게 한다. 나아가, 본 발명의 실시예에 따르면, IoT 전용 디바이스뿐만 아니라, 종래의 적외선 가능 디바이스에 대해서도 머신 대 머신 제어를 가능하게 한다.The technique according to an embodiment of the present invention enables the automatic setting of infrared signaling for controlling infrared-capable devices to perform certain operations. Further, according to the embodiment of the present invention, machine-to-machine control is possible not only for IoT dedicated devices, but also for conventional infrared-capable devices.
도 1은 개시된 기법이 실시될 수 있는 예시적 환경의 개요이다.
도 2는 예시적인 디바이스 제어 장치의 블록 다이어그램이다.
도 3은 몇몇 실시예에 따른 신경망 기반 분류기에 의해 사용되는 신경망을 개략적으로 도시한다.
도 4는 몇몇 실시예에 따라 디바이스 제어를 위한 적외선 시그널링을 자동으로 설정하는 데에 사용될 수 있는 프로세스의 흐름도이다.
도 5는 몇몇 실시예에 따라 디바이스 제어를 위한 적외선 시그널링을 자동으로 설정하는 데에 사용될 수 있는 추가적인 프로세스의 흐름도이다.Figure 1 is an overview of an exemplary environment in which the disclosed technique may be practiced.
2 is a block diagram of an exemplary device control device.
Figure 3 schematically shows a neural network used by a neural network based classifier according to some embodiments.
4 is a flow diagram of a process that may be used to automatically set up infrared signaling for device control in accordance with some embodiments.
5 is a flow diagram of an additional process that may be used to automatically set up infrared signaling for device control in accordance with some embodiments.
본 발명은 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예를 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 다양한 양상을 불필요하게 모호하게 하지 않도록 공지 기술의 구체적인 설명은 생략될 수 있다.The present invention may have various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. In addition, a detailed description of known technology may be omitted so as not to unnecessarily obscure the various aspects of the present invention.
이하에서는, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 개시된 기법이 실시될 수 있는 예시적 환경의 개요이다. 도 1에 도시된 예시적 환경(100) 내에서, 디바이스 제어 장치(110)는 하나 이상의 전자 디바이스(예를 들어, 적외선 가능 디바이스(121, 123, 125), 그리고 선택적으로 다른 네트워킹된(networked) 디바이스(141, 143, 145))와 통신가능하게 연결될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 앞서 언급된 전자 디바이스는 도시되지 않은 다른 디바이스를 포함할 수 있고/있거나, 도 1에 도시된 전자 디바이스보다 많거나 적은 수의 전자 디바이스를 포함할 수 있다.Figure 1 is an overview of an exemplary environment in which the disclosed technique may be practiced. 1,
특히, 디바이스 제어 장치(110)는 적외선 가능 디바이스(121, 123, 125)를 제어할 수 있다. 이를 위해, 디바이스 제어 장치(110)는 본 문서에서 상세히 기술되는 바와 같이 적외선 시그널링의 자동 설정을 가능하게 할 수 있다. 이러한 적외선 가능 디바이스(121, 123, 125)의 예는 텔레비전(television: TV), 콤팩트 디스크 플레이어(Compact Disc (CD) player), MP3 플레이어, 스테레오 시스템(stereo system), DVD(Digital Versatile Disc) 플레이어, 비디오 레코더(video recorder), 에어컨(air conditioner), 선풍기 등등과 같은 가전 제품(consumer electronics) 및 다른 적외선 가능 디바이스를 포함한다.In particular, the
선택적으로, 예시적 환경(100)에는 하나 이상의 네트워크(130)가 배치될 수 있다. 하나 이상의 네트워크(130)는 디바이스 제어 장치(110)로 하여금 네트워킹된 디바이스(141, 143, 145)에 연결되고 이와 통신하며 이를 제어할 수 있게 한다. 네트워킹된 디바이스(141, 143, 145)의 예는 다양한 센서 및/또는 컴퓨팅(computing) 및 통신 능력을 가지는 디바이스, 가령 전자 디바이스, 조명, 가전 기기, 이동체 등등을 포함한다. 네트워크(130)는 무선 네트워크, 예를 들어 무선 로컬 영역 네트워크(Wireless Local Area Network: WLAN), 무선 개인 영역 네트워크(Wireless Personal Area Network: WPAN) 등등, 유선 네트워크 및/또는 인터넷을 포함할 수 있다.Optionally, one or
몇몇 실시예에서, 디바이스 제어 장치(110)는 적어도 하나의 프로세서(processor), 컴퓨터 판독가능 저장 매체(computer readable storage medium) 및 통신 인터페이스(communication interface)를 포함할 수 있다. 프로세서에 의해 실행되는 경우 프로세서로 하여금 본 문서에서 논의된 프로세스를 수행하게 하는 프로세서 실행가능(processor executable) 또는 컴퓨터 실행가능(computer executable) 명령어가 컴퓨터 판독가능 저장 매체 내에 저장될 수 있다. 예컨대, 프로세서는 중앙 처리 유닛(Central Processing Unit: CPU), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor: DSP), 그래픽 처리 유닛(Graphics Processing Unit: GPU), 하나 이상의 프로세서 코어(processor core), 단일 코어 프로세서(single-core processor), 듀얼 코어 프로세서(dual-core processor), 다중 코어 프로세서(multiple-core processor), 마이크로프로세서(microprocessor), 집적 회로(Integrated Circuit: IC), 애플리케이션 특정 IC(Application-Specific IC: ASIC) 및/또는 임의의 다른 적합한 프로세서를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 예는 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory)(가령, 정적 RAM(Static RAM: SRAM), 동적 RAM(Dynamic RAM: DRAM), 다른 유형의 RAM 등등), 판독 전용 메모리(Read Only Memory: ROM), 전기적 소거가능 프로그램가능 판독 전용 메모리(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory: EEPROM), 플래시 메모리(flash memory), CD-ROM, DVD, 자기 저장 디바이스(magnetic storage device), 다른 유형의 메모리 등등을 포함한다. 통신 인터페이스는 IR 인터페이스를 포함할 수 있고, 무선 네트워크 인터페이스 및/또는 유선 네트워크 인터페이스를 추가로 포함할 수 있다. 나아가, 디바이스 제어 장치(110)는 환경(가령, 환경(100))의 영상을 포착하는 하나 이상의 영상 포착 유닛(image capturing unit), 예를 들어 이미지 센서, 카메라 등등을 포함할 수 있다. 또한, 디바이스 제어 장치(110)는 환경(가령, 환경(100))의 다양한 특징과 연관된 정보를 제공하는 하나 이상의 감지 유닛(sensing unit), 예를 들어 오디오 센서, 주변광(ambient light) 센서 등등을 포함할 수 있다. 디바이스 제어 장치(110)의 전술된 컴포넌트는 서로 통신가능하게 커플링될(coupled) 수 있다.In some embodiments,
몇몇 실시예에서, 디바이스 제어 장치(110)는 이동 로봇식 기기(가령, 로봇 청소기)의 형태를 가지거나, 이의 일부이거나, 이를 포함할 수 있다. 이러한 예에서, 이동 로봇이 온-보드(on-board) 항법 시스템(navigation system)의 유도에 따라 가정 또는 사무실과 같은 실내 환경(가령, 환경(100)) 내에서 스스로 이동하고 전자 디바이스(가령, 적외선 가능 디바이스(121, 123, 125))를 감지하며 IR 시그널링이 가능한 범위 내로 전자 디바이스에 가까이 다가간 경우, 디바이스 제어 장치(110)는 전자 디바이스로 IR 신호를 송신하고, 송신된 IR 신호에 따라 전자 디바이스가 작동하는지를 확인할 수 있다.In some embodiments, the
이제 도 2를 참조하여, 디바이스 제어 장치(110)의 예시적인 구현이 제시된다. 아래에 기술된 구성은 한정적이 아니라 예시적일 뿐임에 유의하여야 한다. 도시된 바와 같이, 디바이스 제어 장치(110)는 영상 처리 유닛(image processing unit)(206), 신경망 기반 분류기(neural network based classifier)(208) 및 제어기(controller)(210)를 포함한다. 또한, 디바이스 제어 장치(110)는 영상 포착 유닛(202)을 포함할 수 있다. 추가적으로, 디바이스 제어 장치(110)는 감지 유닛(204)(가령, 오디오 센서를 포함하는 소리 감지 유닛)을 포함할 수 있다. 나아가, 디바이스 제어 장치(110)는 적외선 송신기(212)를 포함할 수 있다. 영상 포착 유닛(202), 감지 유닛(204), 영상 처리 유닛(206), 신경망 기반 분류기(208) 및 적외선 송신기(212) 각각은 제어기(210)와 커플링되어, 본 문서에 기술된 몇몇 동작을 제어기(210)의 제어 하에서 수행할 수 있다.Referring now to FIG. 2, an exemplary implementation of
영상 포착 유닛(202)은 예시적 환경(100)의 영상을 포착할 수 있다. 영상 처리 유닛(206)은 영상 포착 유닛(202)과 커플링되어, 영상 포착 유닛(202)으로부터 포착된 영상을 획득할 수 있다. 영상 처리 유닛(206)은 획득된 영상으로부터 객체 영상(object image)을 도출할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 디바이스 제어 장치(110)는 전술된 바와 같이 환경(100), 가령 가정 또는 사무실과 같은 실내 환경에서 주행 가능한 이동 로봇식 기기 내에 구현될 수 있다. 이 이동 로봇은 환경(100)을 여기저기 돌아다니면서 영상 포착 유닛(202) 및/또는 감지 유닛(204)을 사용하여 환경(100)의 구조를 인식하고 맵핑(mapping) 정보를 구축할 수 있다. 이러한 맵핑 과정에서 환경(100) 내에 위치된 객체, 가령 적외선 가능 디바이스(121, 123, 125)와 같은 전자 디바이스를 인식하기 위하여, 영상 처리 유닛(206)은 환경(100)의 영상으로부터 객체의 영상을 도출할 수 있다.The
예로서, 영상 처리 유닛(206)은 다음과 같은 일련의 처리 동작을 통하여 객체 영상을 획득할 수 있다. 이러한 객체 영상은 환경(100) 내에 위치된 전자 디바이스를 표현할(represent) 수 있다. 먼저, (가령, 필요에 따라) 환경(100)의 영상이 흑백 영상(가령, 적절한 비트 깊이(bit depth)를 가지는 그레이 스케일(gray scale) 영상)으로 변환될 수 있다. 다음으로, 흑백 영상으로부터 잡음이 제거될 수 있다. 예컨대, 이러한 잡음 제거를 위하여, 가우시안 필터(Gaussian filter), 메디안 필터(median filter) 등등의 필터가 사용될 수 있다. 이어서, 이와 같이 처리된 영상으로부터 에지(edge)가 검출될 수 있다. 예컨대, 이러한 에지 검출을 위하여, 소벨 마스크(Sobel mask), 프리윗 마스크(Prewitt mask), 로버트 마스크(Robert mask), 라플라시안 연산자(Laplacian operator) 등등의 마스크 또는 연산자가 사용될 수 있다. 영상으로부터 에지를 검출하는 것은 영상의 픽셀을 두 개의 클래스 중 하나로 분류하는 이진화와 연관된다. 영상 이진화는 그러한 분류에 사용되는 임계값(threshold value)이 적용되는 방식에 따라 전역적 고정 임계화(global fixed thresholding)(하나의 고정된 임계를 사용함), 국부적 가변 임계화(locally adaptive thresholding)(가변 임계를 사용함, 예를 들어 영상의 배경의 밝기 변화를 제거한 후 이와 같이 밝기 보정된 영상에 대해 고정된 임계를 적용하거나, 픽셀 위치마다 서로 다른 임계, 가령 픽셀 주변의 국부적 영역의 밝기 평균을 임계로 사용함), 히스테리시스 임계화(hysteresis thresholding)(이진화 오류를 최소화하기 위해 공간적으로든 또는 시간적으로든 이웃하는 픽셀을 참조함) 등등으로 구분될 수 있다. 마지막으로, 위와 같이 검출된 에지 영상에 기반하여 객체화가 수행되고 객체 영상이 저장될 수 있다. 예컨대, 에지 영상에서는 많은 배경이 제거되어 있을 수 있고, 남아 있는 부분들로부터 객체가 인식될 수 있다. 몇몇 예에서, 이러한 객체에는 고유 번호가 부여될 수 있다. 타겟(target)이 되는 객체, 가령 적외선 가능 디바이스(121, 123, 125)의 통상적인 크기에 비해 일정한 정도 이상으로 작은 객체는 배경 잡음으로 보아 제거될 수 있는데, 보통 배경으로부터 에지로 검출된 부분으로 인해 작은 객체가 존재할 수 있기 때문이다.As an example, the
신경망 기반 분류기(208)는 도출된 객체 영상에 기반하여 환경(100) 내에 위치된 전자 디바이스, 예를 들어 적외선 가능 디바이스(121, 123, 125)를 복수의 디바이스 후보(이하에서 "후보"로 지칭될 수도 있음) 중의 특정한 것으로서 분류할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 신경망 기반 분류기(208)는 이러한 인식/분류를 위해 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)을 사용할 수 있다. CNN은 딥 러닝(deep learning)의 지도 학습(supervised learning) 모형 중의 하나이다. 예를 들어, 신경망 기반 분류기(208)는 구글 사(Google, Inc.)의 오픈 소스 라이브러리(open-source library)인 텐서플로우(TensorFlow), 또는 다른 소프트웨어 패키지를 통하여 구현된 CNN과 같은 신경망을 사용할 수 있다.Based on the derived object image, the neural network-based
도 3은 몇몇 실시예에 따른 신경망 기반 분류기에 의해 사용되는 신경망을 개략적으로 도시한다. 신경망 기반 분류기(208)는 도 3의 예시적 신경망(320)에 기반하여 디바이스 분류를 수행할 수 있다. 도시된 바와 같이, 예시적 신경망(320)은 입력층(input layer)(321)과, 하나 이상의 은닉층(hidden layer)(323-1, 323-2, ..., 323-n)(이하에서 집합적으로 은닉층(323)으로 지칭될 수 있음)과, 출력층(325)을 포함한다. 신경망(320)의 각각의 층은 복수의 노드를 포함할 수 있다.Figure 3 schematically shows a neural network used by a neural network based classifier according to some embodiments. The neural network based
신경망(320) 내의 각각의 노드는 입력을 취하여 출력을 계산하는데, 특히 은닉층(323)과 출력층(325)의 노드 각각은 복수의 입력을 취하여 하나의 출력을 계산한다. 예를 들어, 노드의 출력은 바로 이전의 층의 노드로부터의 출력의 가중화된 합에 (선택적으로 바이어스(bias)를 적용한 후) 활성화 함수(activation function)(가령, 시그모이드(sigmoid) 함수, 램프(ramp) 함수, 항등 맵핑(identity mapping), 맥스아웃(maxout) 함수, 소프트맥스(softmax) 함수 또는 유사한 것)을 적용함으로써 산출될 수 있다. 다만, 노드의 출력은 다른 방식으로 계산될 수 있고 본 개시의 범주는 어떤 방식에도 한정되지 않음에 유의하여야 한다.Each node in the neural network 320 takes an input and calculates the output, in particular the nodes of the hidden
신경망(320)은 TV, 에어컨, 오디오 플레이어, 비디오 플레이어, 선풍기, 셋톱 박스(set-top box) 등등과 같은 갖가지 상이한 전자 디바이스의 영상을 포함하는 훈련 데이터세트(training dataset)를 입력으로서 사용하여 사전 훈련될 수 있고, 따라서 신경망(320)의 가중치, 바이어스 등등이 판정될 수 있다. 일례에서, 이러한 사전 훈련은 신경망 기반 분류기(208) 자체에 의해 수행될 수 있다. 다른 예에서, 그러한 사전 훈련은 별개의 시스템에 의해 수행될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 신경망(320)의 훈련 동안에 출력층(325)은 다중 클래스(multi-class) 분류를 위해 소프트맥스 활성화 함수를 가질 수 있다.The neural network 320 may use a training dataset that includes images of a variety of different electronic devices such as TVs, air conditioners, audio players, video players, fans, set-top boxes, And thus the weight, bias, etc., of the neural network 320 can be determined. In one example, such pre-training may be performed by neural network-based
몇몇 실시예에서, 훈련이 완료되면, 신경망(320)은 영상 처리 유닛(206)에 의해 포착된 객체 영상을 입력으로 취하고 복수의 디바이스 후보 각각의 확률(즉, 클래스 확률(class probability))과 연관된 분류 값(classification value)을 출력할 수 있다. 따라서, 신경망 기반 분류기(208)은 환경(100) 내의 전자 디바이스(가령, 적외선 가능 디바이스(121, 123, 125))를 복수의 후보 중의 특정 후보(가령, 가장 높은 클래스 확률에 대응하는 분류 값을 가지는 디바이스 후보)로 분류할 수 있다.In some embodiments, once the training is complete, the neural network 320 takes as input the object image captured by the
다시 도 2를 참조하여 디바이스 제어 장치(110)의 적외선 시그널링 자동 설정을 계속해서 설명한다. 신경망 기반 분류기(208)에 의한 전자 디바이스의 분류 후, 제어기(210)의 제어 하에서, 영상 처리 유닛(206)은 특정 후보로 분류된 전자 디바이스의 제1 영상(즉, 전자 디바이스를 표현하는 어떤 영상)을 획득할 수 있다. 이를 위하여, 제어기(210)는 영상 포착 유닛(202)으로 하여금 분류된 전자 디바이스로 지향되게(directed) 할 수 있다.The infrared signaling automatic setting of the
아래에서 상세히 논의되는 바와 같이, 디바이스 제어 장치(110)는 전자 디바이스가 디바이스 후보와 매치되는지를 확인하는 데에 적외선 코드 신호(infrared code signal)의 송신 전의 전자 디바이스 후보를 표현하는 영상과 그 후의 전자 디바이스 후보를 표현하는 영상을 사용할 수 있다. 설명의 편의를 위해, 적외선 코드 신호에 대해, 전자의 영상은 "사전 영상"(pre-image)으로 지칭될 수 있고, 후자의 영상은 "사후 영상"(post image)으로 지칭될 수 있다.As will be discussed in detail below, the
몇몇 실시예에서, 제1 영상은 특정 시점에 영상 포착 유닛(202)에 의해 포착된 영상일 수 있다. 다른 실시예에서, 제1 영상은 분류된 전자 디바이스의 "평균 영상"일 수 있다. 이러한 평균 영상은 영상 포착 유닛(202)에 의해 포착된 복수의 영상 프레임에 기반하여 획득될 수 있다. 예컨대, 영상 처리 유닛(206)은 복수의 영상 프레임의 누적 픽셀 값을 영상 프레임의 수로 나눔으로써 평균 영상을 얻을 수 있다.In some embodiments, the first image may be an image captured by the
위와 같이 제1 영상이 획득되면, 제어기(210)는 적외선 송신기(212)로 하여금 전자 디바이스의 분류 결과에 따라 (가령, 메모리 내에 저장된 적외선 코드(IR code) 테이블로부터 디바이스 후보에 적합한 적외선 송신 프로토콜에 따라 선택된 적외선 코드에 의해 변조된) 적외선 코드 신호를 전자 디바이스에 송신하게 할 수 있다. 적외선 코드 신호는 적어도 하나의 특정 동작을 수행할 것을 특정 후보에게 지시하기 위해 송신될 수 있다. 디바이스 후보와 연관된 동작의 예는 그 디바이스를 온(on)/오프(off)시키는 것, 그 디바이스의 설정(가령, 볼륨(volume), TV 채널, 에어컨 온도, 동작 모드, 기타 등등)을 조정하는 것 등등을 포함한다. 몇몇 실시예에서, 특정 후보의 온-오프를 전환하는 동작을 지시하기 위한 적외선 코드 신호(가령, 특정 후보의 리모컨(remote control)의 온/오프 스위치에 대응하는 적외선 코드 신호)가 처음에 적외선 송신기(212)로부터 전자 디바이스에 송신될 수 있다. 다른 실시예에서, (만약에 전자 디바이스가 켜져 있을 때 적어도 일부의 표면은 밝을 공산이 큰바, 임의의 적합한 기법에 의해, 예를 들어 제1 영상과 같은 사전 영상 및/또는 주변광 센서와 같은 감지 유닛(204)의 출력, 또는 이로부터 추론되는 밝기에 기반하여, 전자 디바이스가 켜져 있음이 판정된다면) 다른 유형의 적외선 코드 신호가 처음에 적외선 송신기(212)로부터 전자 디바이스에 송신될 수 있다.When the first image is obtained as described above, the
적외선 코드 신호가 송신되면, 제어기(210)의 제어 하에서, 영상 처리 유닛(206)은 전자 디바이스의 제2 영상(즉, 전자 디바이스를 표현하는 다른 영상)을 획득할 수 있다. 몇몇 예에서, 제어기(210)는 영상 포착 유닛(202)으로 하여금 제2 영상을 획득할 때까지 계속해서 전자 디바이스를 향해 있도록 할 수 있다. 또한, 제2 영상은 영상 포착 유닛(202)에 의해 특정 시점에 포착된 영상이거나 영상 포착 유닛(202)에 의해 포착된 복수의 영상 프레임에 기반하여 산출된 평균 영상일 수 있다.Once the infrared code signal is transmitted, under control of the
이어서, 전자 디바이스가 특정 후보와 매치되는지를 확인하기 위해서, 제어기(210)는 전자 디바이스가 지시된 특정 동작을 수행하였는지를 사전 영상(가령, 제1 영상) 및 사후 영상(가령, 제2 영상)에 기반하여 판정할 수 있다. 예를 들어, 사전 영상 및 사후 영상 간의 차이(가령, 두 영상의 각 픽셀 값의 절대차의 합)가 임계값 이상인 경우 전자 디바이스가 특정 동작을 수행하였다고 판정될 수 있고 그렇지 않으면 전자 디바이스가 특정 동작을 수행하지 않았다고 판정될 수 있(고 따라서 현재의 후보는 배제될 수 있)다.The
특정 동작이 수행되지 않았다고 판정된 경우, 제어기(210)는 적외선 송신기(212)로 하여금 다른 적외선 코드 신호를 전자 디바이스에 송신하게 할 수 있다. 이 적외선 코드 신호는 복수의 후보 중의 다른 후보(가령, 다음으로 가장 높은 클래스 확률에 대응하는 분류 값을 가지는 후보)에게 동일한 또는 상이한 동작을 수행할 것을 지시하기 위해 송신될 수 있다. 그러면, 영상 처리 유닛(206)은 제어기(210)의 제어 하에서 전자 디바이스의 제3 영상(즉, 전자 디바이스를 표현하는 또 다른 영상)을 획득할 수 있다. 제어기(210)는 전자 디바이스가 지시된 동작을 수행하였는지를 사전 영상(가령, 제1 영상과 제2 영상 중 적어도 하나) 및 사후 영상(가령, 제3 영상)에 기반하여, 예를 들어 적절한 사전 영상(가령, 처음의 사전 영상인 제1 영상, 또는 금번에 사전 영상으로 취급될 수 있는 제2 영상, 또는 이들의 적절한 조합) 및 사후 영상(가령, 제3 영상) 간의 차이를 임계값과 비교함으로써 판정할 수 있다. 제3 영상 역시 마찬가지로, 영상 포착 유닛(202)에 의해 특정 시점에 포착된 영상이거나 영상 포착 유닛(202)에 의해 포착된 복수의 영상 프레임에 기반하여 산출된 평균 영상일 수 있다. 디바이스 매치의 확인을 위한 이러한 적외선 코드 신호 송신 및 영상 비교는 특정 동작이 수행되었다고 판정되거나 모든 후보가 배제될 때까지 반복될 수 있다.If it is determined that a specific operation has not been performed, the
자동 설정의 정확성을 높이기 위해서, 제어기(210)는 지시된 특정 동작이 수행되었다고 판정된 경우, 적외선 송신기(212)로 하여금 추가적인 동작을 수행할 것을 현재의 디바이스 후보에게 지시하기 위한 추가적인 적외선 코드 신호를 전자 디바이스에 송신하게 할 수 있고, 그러면 전자 디바이스가 추가적인 동작을 수행하였는지에 대한 추가적인 판정을 행할 수 있다. 이러한 추가적인 판정은 몇몇 예에서 추가적인 적외선 코드 신호의 송신 전의 전자 디바이스를 표현하는 영상과 그 송신 후의 전자 디바이스를 표현하는 영상을 비교함으로써 행해질 수 있다. 다른 예에서 이 추가적인 판정은 다른 기법을 통해 행해질 수 있는데, 예컨대 아래에서 더 논의되는 바와 같다.In order to increase the accuracy of the automatic setting, the
일반적으로, 디바이스의 온/오프 코드가 확인되면 디바이스의 세부적인 기능의 코드도 표준화된 적외선 프로토콜에 따라 이용가능하다. 예컨대, 만일 처음에 온-오프 전환 동작을 지시하기 위한 적외선 코드 신호가 송신되었(고, 나아가, 이 처음의 신호로 인해 전자 디바이스가 꺼졌음이 임의의 적합한 기법에 의해, 예를 들어 사후 영상 및/또는 주변광 센서와 같은 감지 유닛(204)의 출력, 또는 이로부터 추론되는 밝기에 기반하여 판정된 경우 전자 디바이스를 켜기 위한 적외선 코드 신호가 또 한 번 송신되었)다면, 세부 기능의 수행을 수행할 것을 지시하기 위한 신호가 추가적인 적외선 코드 신호로서 선택될 수 있다. 세부적인 동작의 예는 디바이스 후보의 디스플레이 출력의 변경을 초래하는 동작(가령, TV 채널의 변경), 디바이스 후보의 오디오 출력의 변경을 초래하는 동작(가령, TV 볼륨의 조정) 등등을 포함한다. 위와 같은 추가적인 판정은 우연(가령, 처음의 적외선 코드 신호의 송신과 상관 없는 인간의 개입, 예를 들어 리모컨 조정)에 의한 잘못된 판정을 철회할 수 있게 한다.In general, when the on / off code of the device is confirmed, the code of the detailed function of the device is also available according to the standardized infrared protocol. For example, if an infrared code signal is first sent to indicate an on-off switching operation (and, moreover, that the electronic device has been turned off due to this initial signal, / RTI > the infrared code signal to turn on the electronic device, if determined based on the output of the
추가적인 적외선 코드 신호가 디바이스 후보의 디스플레이 출력을 변경하는 동작을 지시하는 예에서, 제어기(210)는 전자 디바이스(가령, TV)의 표면(가령, 디스플레이 표면) 상의 특정 영역(이는 디바이스 후보에 대응함)의 외양의 변화를 인식할 수 있다. 이러한 특정 영역의 예는 TV 디스플레이 표면의 모서리에 가까운 부분의 채널 번호와 같은 숫자를 포함하는 영역, 상대적으로 작은 디스플레이 표면을 가지는 다른 가전기기(가령, 에어컨, CD 플레이어, DVD 플레이어, 선풍기 등등)의 디스플레이된 숫자 및/또는 글자를 포함하는 영역, 색깔을 띤 빛을 노출할 수 있는 표시등을 포함하는 영역 등등을 포함한다. 이에 따라, 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 특정 영역의 외양이 변화되었는지, 그러한 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여, 제어기(210)는 전자 디바이스가 디스플레이 출력 변경 동작을 수행하였는지를 판정할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 특정 영역을 표현하는 영상 특징부(가령, 전자 디바이스를 표현하는 어떤 영상으로부터 추출될 수 있음)로부터 특정 영역의 외양이 영상 처리 유닛(206)에 의해 인식될 수 있는데, 이러한 인식은 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행될 수 있어서, 그 외양이 변화되었는지 여부 및 얼마나 변화되었는지 판정될 수 있다. 유사하게, 추가적인 적외선 코드 신호가 디바이스 후보의 오디오 출력을 변경하는 동작을 지시하는 예에서, 소리 감지 유닛과 같은 감지 유닛(204)은 환경(100)으로부터의 소리를 감지하되, 이러한 감지는 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행될 수 있고, 제어기(120)는 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 소리가 변화되었는지, 그러한 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여, 전자 디바이스가 오디오 출력 변경 동작을 수행하였는지를 판정할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 외양의 변화 및/또는 소리의 변화를 인식하는 데에 신경망(가령, 신경망(320))이 사용될 수 있다.In an example where the additional infrared code signal indicates an operation to change the display output of the device candidate, the
위와 같이 전자 디바이스(가령, 적외선 가능 디바이스(121, 123, 125))가 지시된 동작을 수행하였다고 판정되면, 전자 디바이스가 디바이스 후보와 매치됨이 확인되는바, 이제부터 전자 디바이스의 원격 제어를 위해 사용될 적외선 시그널링이 자동으로 설정될 수 있다. 나아가, 사물 인터넷(Internet of Things: IoT) 또는 스마트홈(smart home) 환경에서 디바이스 제어 장치(110)에 블루투스와 같은 다른 무선 프로토콜을 위한 통신 인터페이스가 부가되는 경우 IoT 또는 스마트홈 전용 전자 디바이스의 원격 제어도 가능하므로, 이러한 디바이스 제어 장치(110)는 다양한 종류와 많은 수의 전자 디바이스를 수용하는 지능적인 제어를 실현할 수 있고, 경제적이고 포괄적이며 현실적으로 의미 있는 IoT/스마트홈을 구현할 수 있다. 나아가, 갖가지 전자 디바이스의 사용 시간을 모니터링하는 것, 그 사용 패턴을 파악하는 것, 그것을 위한 타이밍 제어 및 원격 제어를 수행하는 것 등등을 통하여 다양한 편의가 제공될 수 있다.If it is determined that the electronic device (for example, the infrared ray-
이제 도 4를 참조하여, 몇몇 실시예에 따라 디바이스 제어를 위한 적외선 시그널링을 자동으로 설정하는 데에 사용될 수 있는 프로세스(400)를 설명한다. 프로세스(400)는 도 4에 도시된 바와 같이 하나 이상의 동작(410 내지 490)을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 프로세스(400)는 도 1 및 도 2에 도시된 디바이스 제어 장치(110)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 동작(410, 420, 440, 470)은 영상 처리 유닛(206)에 의해 수행될 수 있고, 동작(430)은 신경망 기반 분류기(208)에 의해 수행될 수 있으며, 동작(450, 460, 480, 490)은 제어기(210)에 의해 수행될 수 있다.Referring now to Figure 4, a
프로세스(400)는 시작하여 동작(410)으로 이어질 수 있는데, 여기에서 영상 포착 유닛으로부터 환경이 촬영된 영상이 획득될 수 있다. 동작(420)에서, 획득된 영상으로부터 객체 영상이 도출될 수 있다. 앞서 언급된 바와 같이, 객체 영상은 흑백 처리, 노이즈 제거, 에지 검출, 이진화 및 객체화를 통하여 도출되고 저장될 수 있다. 동작(430)에서, 객체 영상을 입력으로 취하는 신경망(가령, CNN)을 사용하여 환경 내의 전자 디바이스가 복수의 디바이스 후보 중의 하나로서 분류될 수 있다. 몇몇 실시예에서, 이러한 분류에 응답하여, 영상 포착 유닛은 전자 디바이스로 지향되게 될 수 있다.
동작(440)에서, 이 현재의 디바이스 후보로 분류된 전자 디바이스를 표현하는 영상이 (사전 영상으로서) 획득될 수 있다. 앞서 언급된 바와 같이, 이러한 영상은 특정 시점에서의 영상이거나 누적 프레임으로부터 계산된 평균 영상일 수 있다. 전자 디바이스의 영상이 획득됨에 응답하여, 디바이스 후보의 동작과 연관된 적외선 코드가 선택될 수 있고(동작(450)), 적외선 송신기는 선택된 적외선 코드를 전자 디바이스로 시그널링하게 될 수 있다(동작(460)). 예로서, 적외선 코드와 연관된 동작은 디바이스 후보의 적어도 한 번의 온-오프 전환을 하는 동작을 포함할 수 있다. 동작(470)에서, 적외선 코드가 시그널링됨에 응답하여, 전자 디바이스를 표현하는 다른 영상이 (사후 영상으로서) 획득될 수 있다. 앞서 언급된 바와 같이, 이러한 영상은 특정 시점에서의 영상이거나 누적 프레임으로부터 계산된 평균 영상일 수 있다. 판단 동작(480)에서, 연관된 동작을 전자 디바이스가 수행하였는지에 대한 판정이 사전 및 사후 영상에 기반하여 행해질 수 있다. 앞서 언급된 바와 같이, 이러한 판정을 행하는 것은 그 두 영상 간의 차이를 임계값과 비교하는 것을 포함할 수 있다.At
연관된 동작이 수행되지 않았다고 동작(480)에서 판정된 경우(가령, 사전 및 사후 영상 간의 차이가 임계값 미만인 경우), 프로세스(400)는 동작(490)에서 계속될 수 있는데, 여기에서 디바이스 후보는 복수의 후보 중의 다른 후보로 변경될 수 있고 이에 따라 그것의 동작(가령, 동일한 동작)과 연관된 다른 적외선 코드가 선택될 수 있다. 이어서, 프로세스(400)는 동작(460)으로 되돌아가는바, 여기에서 적외선 송신기는 새로이 선택된 적외선 코드를 전자 디바이스로 시그널링하게 될 수 있다. 이와 더불어, 동작(440)에서 처음에 획득된 영상이 그대로 사전 영상으로 유지될 수 있거나, 앞서 동작(470)에서 획득된 다른 영상이 새로이 사전 영상으로 설정될 수 있다. 다만, 동작(490)에서 복수의 후보 모두가 이미 배제된 경우, 프로세스(400)는 실패로서 종료할 수 있고 필요에 따라 프로세스(400)의 새 인스턴스(instance)가 개시될 수 있다.If the determination is made at
연관된 동작이 수행되었다고 동작(480)에서 판정된 경우(가령, 사전 및 사후 영상 간의 차이가 임계값 이상인 경우) 프로세스(400)는 종료할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 프로세스(400)의 종료 시에, 전자 디바이스는 디바이스 후보와 매치된다고 확인될 수 있고, 이에 따라 전자 디바이스의 제어를 위한 적외선 시그널링의 자동 설정이 가능하게 될 수 있다. 다른 실시예에서, 디바이스 매치의 확인을 더 면밀히 및/또는 추가로 수행하기 위해서, 아래에서 논의되는 추가적인 프로세스(500)가 프로세스(400)의 종료에 후속할 수 있다.If it is determined at
도 5를 참조하여, 몇몇 실시예에 따라 자동 설정에 사용될 수 있는 추가적인 프로세스(500)를 설명한다. 프로세스(500)는 도 5에 도시된 바와 같이 하나 이상의 동작(510 내지 540)을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 프로세스(500)는 도 1 및 도 2에 도시된 디바이스 제어 장치(110), 특히 제어기(210)에 의해 수행될 수 있다.With reference to FIG. 5, an
프로세스(500)는 시작하여 동작(510)으로 이어질 수 있는데, 여기에서 현재의 디바이스 후보의 추가적인 동작과 연관된 적외선 코드가 선택될 수 있다. 동작(520)에서, 적외선 송신기는 선택된 적외선 코드를 전자 디바이스로 시그널링하게 될 수 있다. 판단 동작(530)에서, 연관된 추가적인 동작을 전자 디바이스가 수행하였는지에 대한 추가적인 판정이 행해질 수 있다.
예로서, 적외선 코드와 연관된 추가적인 동작은 디바이스 후보의 디스플레이 출력의 변경을 초래하는 동작(가령, TV 채널의 조정)을 포함할 수 있다. 이러한 예에서, 전자 디바이스의 표면 상의 특정 영역(이 영역은 디바이스 후보에 대응함)의 외양이 (가령, 제어기(210)의 제어 하에서) 주기적으로 또는 이벤트 구동(event-driven) 방식으로 인식될 수 있어서, 선택된 적외선 코드의 시그널링 전과 후에 별개로 외양의 인식이 수행될 수 있다. 이에 따라, 판단 동작(530)은 특정 영역의 외양이 변화되었는지 및/또는 그러한 변화의 정도에 기반할 수 있다.By way of example, the additional operation associated with the infrared code may include an operation (e.g., tuning of the TV channel) resulting in a change in the display output of the device candidate. In this example, the appearance of a particular area on the surface of the electronic device (which corresponds to a device candidate) may be recognized periodically or under an event-driven manner (e.g., under the control of the controller 210) , The recognition of the appearance can be performed separately before and after the signaling of the selected infrared code. Accordingly, the
다른 예에서, 적외선 코드와 연관된 추가적인 동작은 디바이스 후보의 오디오 출력의 변경을 초래하는 동작(가령, TV 볼륨의 조정)을 포함할 수 있다. 이 예에서, 환경(가령, 환경(100))으로부터의 소리가 (가령, 제어기(210)의 제어 하에서) 주기적으로 또는 이벤트 구동 방식으로 감지될 수 있어서, 선택된 적외선 코드의 시그널링 전과 후에 별개로 소리의 감지가 수행될 수 있다. 이에 따라, 판단 동작(530)은 환경의 소리가 변화되었는지 및/또는 그러한 변화의 정도에 기반할 수 있다.In another example, the additional operation associated with the infrared code may include an operation (e.g., adjustment of the TV volume) resulting in a change in the audio output of the device candidate. In this example, sounds from the environment (e.g., environment 100) may be sensed periodically (e.g., under the control of the controller 210) or event driven, so that sounds before and after signaling of the selected infrared code Can be performed. Accordingly, the
연관된 추가적인 동작이 수행되지 않았다고 동작(530)에서 판정된 경우(가령, 외양 또는 소리의 변화가 상당하지 않은 경우), 프로세스(500)는 동작(540)에서 계속될 수 있는데, 여기에서 디바이스 후보의 다른 추가적인 동작과 연관된 다른 적외선 코드가 선택될 수 있다. 이어서, 프로세스(500)는 동작(520)으로 되돌아가는바, 여기에서 적외선 송신기는 새로이 선택된 적외선 코드를 전자 디바이스로 시그널링하게 될 수 있다. 다만, 동작(540)에서 복수의 후보 모두가 이미 배제된 경우, 프로세스(500)는 실패로서 종료할 수 있고 필요에 따라 다시 프로세스(400)의 새 인스턴스가 개시될 수 있다. 연관된 추가적인 동작이 수행되었다고 동작(530)에서 판정된 경우(가령, 외양 또는 소리의 변화가 상당한 경우) 프로세스(500)는 종료할 수 있다. 나아가, 전자 디바이스는 디바이스 후보와 매치된다고 확인될 수 있고, 이에 따라 전자 디바이스의 제어를 위한 적외선 시그널링의 자동 설정이 가능하게 될 수 있다.If it is determined at
이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 관련 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않고서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.While the exemplary embodiments of this invention have been described in detail, those skilled in the art will appreciate that various modifications are possible in the exemplary embodiments without materially departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be determined by equivalents to the appended claims, as well as the appended claims.
110: 디바이스 제어 장치
202: 영상 포착 유닛
204: 감지 유닛
206: 영상 처리 유닛
208: 신경망 기반 분류기
210: 제어기
212: 적외선 송신기110: Device control device
202: image capturing unit
204:
206: image processing unit
208: Neural network based classifier
210:
212: Infrared transmitter
Claims (19)
영상 포착 유닛으로부터 환경의 영상을 획득하는 단계;
상기 영상으로부터 객체 영상(object image)을 도출하는 단계;
상기 객체 영상에 기반하여 상기 환경 내에 위치된 전자 디바이스를 복수의 후보 중의 특정 후보로서 분류하기 위해 신경망을 사용하는 단계;
상기 분류된 전자 디바이스를 표현하는 제1 영상을 획득하는 단계;
상기 제1 영상이 획득됨에 응답하여, 적외선 송신기로 하여금 특정 동작을 수행할 것을 상기 특정 후보에게 지시하기 위한 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하는 단계;
상기 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스를 표현하는 제2 영상을 획득하는 단계; 및
상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였는지에 대한 판정을 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 기반하여 행하는 단계를 포함하는
방법.A method for enabling automatic setting of infrared signaling for device control,
Acquiring an image of the environment from the image capture unit;
Deriving an object image from the image;
Using a neural network to classify electronic devices located in the environment as specific candidates among a plurality of candidates based on the object image;
Obtaining a first image representing the classified electronic device;
Causing an infrared transmitter to transmit to the electronic device an infrared code signal for instructing the specific candidate to perform a specific operation in response to the first image being obtained;
Obtaining a second image representing the electronic device in response to the infrared code signal being transmitted; And
And making a determination as to whether the electronic device has performed the specific operation based on the first image and the second image
Way.
상기 판정을 행하는 단계는 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상 간의 차이가 임계값 이상인 경우, 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였다고 판정하는 단계를 포함하는,
방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of making the determination includes determining that the electronic device has performed the specific operation when the difference between the first image and the second image is equal to or greater than a threshold value.
Way.
상기 특정 동작은 상기 특정 후보의 온-오프를 전환하는 동작을 포함하는,
방법.The method according to claim 1,
Wherein the specific operation includes switching on and off of the specific candidate.
Way.
상기 특정 동작이 수행되지 않았다고 판정된 경우, 상기 적외선 송신기로 하여금 상기 특정 동작을 수행할 것을 상기 복수의 후보 중의 다른 후보에게 지시하기 위한 다른 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하는 단계;
상기 다른 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스를 표현하는 제3 영상을 획득하는 단계; 및
상기 제1 영상 및 상기 제2 영상 중 적어도 하나, 그리고 상기 제3 영상에 기반하여 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였는지를 판정하는 단계를 더 포함하는
방법.The method according to claim 1,
Causing the infrared transmitter to transmit to the electronic device another infrared code signal for instructing another candidate of the plurality of candidates to perform the specific operation when it is determined that the specific operation has not been performed;
Obtaining a third image representing the electronic device in response to the other infrared code signal being transmitted; And
Further comprising determining whether the electronic device has performed the specific operation based on at least one of the first image and the second image and the third image
Way.
상기 특정 동작이 수행되었다고 판정된 경우, 상기 적외선 송신기로 하여금 추가적인 동작을 수행할 것을 상기 특정 후보에게 지시하기 위한 추가적인 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하는 단계; 및
상기 추가적인 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스가 상기 추가적인 동작을 수행하였는지에 대한 추가적인 판정을 행하는 단계를 더 포함하는
방법.The method according to claim 1,
Causing the infrared transmitter to transmit to the electronic device an additional infrared code signal for instructing the specific candidate to perform additional operation when it is determined that the specific operation has been performed; And
Further comprising, in response to said additional infrared code signal being transmitted, making further determination as to whether said electronic device has performed said additional operation
Way.
상기 추가적인 동작은 상기 특정 후보의 디스플레이 출력의 변경을 초래하는 동작을 포함하되, 상기 추가적인 판정을 행하는 단계는 상기 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 상기 전자 디바이스의 표면 상의 특정 영역의 외양이 변화되었는지, 상기 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여 상기 추가적인 판정을 행하는 단계를 포함하고, 상기 특정 영역은 상기 특정 후보에 대응하는,
방법.6. The method of claim 5,
Wherein the additional operation includes an operation that results in a change in the display output of the particular candidate, wherein the step of performing the further determination comprises determining whether the appearance of a particular area on the surface of the electronic device has changed after the additional infrared code is transmitted, And performing the further determination based on both the degree of change, or both, wherein the specific region corresponds to the specific candidate,
Way.
상기 특정 영역을 표현하는 영상 특징부로부터 상기 외양을 인식하는 단계를 더 포함하되, 상기 인식은 상기 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행되는,
방법.The method according to claim 6,
Further comprising recognizing the appearance from an image feature that represents the particular region, wherein the recognition is performed separately before and after the additional infrared code is transmitted,
Way.
상기 환경으로부터의 소리를 감지하는 단계를 더 포함하되, 상기 감지는 상기 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행되고,
상기 추가적인 동작은 상기 특정 후보의 오디오 출력의 변경을 초래하는 동작을 포함하되, 상기 추가적인 판정을 행하는 단계는 상기 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 상기 소리가 변화되었는지, 상기 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여 상기 추가적인 판정을 행하는 단계를 포함하는,
방법.6. The method of claim 5,
Further comprising sensing a sound from the environment, wherein the sensing is performed separately before and after the additional infrared code is transmitted,
Wherein the further operation comprises an operation that results in a change in the audio output of the particular candidate, wherein the step of performing the further determination comprises determining whether the sound is changed after the additional infrared code is transmitted, the degree of the change, And performing the additional determination based on the first determination.
Way.
상기 전자 디바이스가 상기 특정 후보로 분류됨에 응답하여, 상기 영상 포착 유닛으로 하여금 상기 분류된 전자 디바이스로 지향되게 하는 단계를 더 포함하되, 상기 제1 영상을 획득하는 단계는 상기 영상 포착 유닛에 의해 포착된 상기 전자 디바이스의 복수의 영상 프레임에 기반하여 상기 제1 영상을 획득하는 단계를 포함하는,
방법.The method according to claim 1,
Further comprising the step of causing the image capturing unit to be directed to the classified electronic device in response to the electronic device being classified as the specific candidate, wherein the step of acquiring the first image is captured by the image capturing unit And acquiring the first image based on a plurality of image frames of the electronic device.
Way.
영상 포착 유닛으로부터 환경의 영상을 획득하여 상기 영상으로부터 객체 영상을 도출하도록 구성된 영상 처리 유닛;
상기 객체 영상에 기반하여 상기 환경 내에 위치된 전자 디바이스를 복수의 후보 중의 특정 후보로서 분류하도록 구성된 신경망 기반 분류기; 및
제어기를 포함하되,
상기 영상 처리 유닛은 상기 분류된 전자 디바이스를 표현하는 제1 영상을 획득하도록 또한 구성되고, 상기 제어기는 상기 제1 영상이 획득됨에 응답하여, 적외선 송신기로 하여금 특정 동작을 수행할 것을 상기 특정 후보에게 지시하기 위한 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하도록 구성되며, 상기 영상 처리 유닛은 상기 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스를 표현하는 제2 영상을 획득하도록 또한 구성되고, 상기 제어기는 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였는지에 대한 판정을 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상에 기반하여 행하도록 또한 구성된,
장치.An apparatus for enabling automatic setting of infrared signaling for device control,
An image processing unit configured to acquire an image of the environment from the image capturing unit and derive an object image from the image;
A neural network based classifier configured to classify an electronic device located in the environment as a specific candidate among a plurality of candidates based on the object image; And
A controller,
Wherein the image processing unit is further configured to obtain a first image representing the classified electronic device, and in response to the first image being obtained, the controller causes the infrared transmitter to inform the specific candidate Wherein the image processing unit is further configured to obtain a second image representing the electronic device in response to the infrared code signal being transmitted, wherein the image processing unit is configured to obtain an infrared code signal to instruct the electronic device, Configured to make a determination as to whether the electronic device has performed the specific operation based on the first image and the second image,
Device.
상기 제어기가 상기 판정을 행하도록 구성된 것은 상기 제어기가 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상 간의 차이가 임계값 이상인 경우, 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였다고 판정하도록 구성된 것을 포함하는,
장치.12. The method of claim 11,
Wherein the controller is configured to make the determination that the controller is configured to determine that the electronic device has performed the specific operation when the difference between the first image and the second image is greater than or equal to a threshold value,
Device.
상기 특정 동작은 상기 특정 후보의 온-오프를 전환하는 동작을 포함하는,
장치.12. The method of claim 11,
Wherein the specific operation includes switching on and off of the specific candidate.
Device.
상기 제어기는 상기 특정 동작이 수행되지 않았다고 판정된 경우, 상기 적외선 송신기로 하여금 상기 특정 동작을 수행할 것을 상기 복수의 후보 중의 다른 후보에게 지시하기 위한 다른 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하도록 또한 구성되고,
상기 영상 처리 유닛은 상기 다른 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스를 표현하는 제3 영상을 획득하도록 또한 구성되고, 상기 제어기는 상기 제1 영상 및 제2 영상 중 적어도 하나, 그리고 상기 제3 영상에 기반하여 상기 전자 디바이스가 상기 특정 동작을 수행하였는지를 판정하도록 또한 구성된,
장치.12. The method of claim 11,
The controller is further configured to, when it is determined that the specific operation has not been performed, cause the infrared transmitter to transmit to the electronic device another infrared code signal for instructing another candidate of the plurality of candidates to perform the specific operation Respectively,
Wherein the image processing unit is further configured to obtain a third image representative of the electronic device in response to the other infrared code signal being transmitted and wherein the controller is configured to receive at least one of the first image and the second image, 3 image to determine whether the electronic device has performed the particular operation,
Device.
상기 제어기는 상기 특정 동작이 수행되었다고 판정된 경우, 상기 적외선 송신기로 하여금 추가적인 동작을 수행할 것을 상기 특정 후보에게 지시하기 위한 추가적인 적외선 코드 신호를 상기 전자 디바이스에 송신하게 하도록 또한 구성되고,
상기 제어기는 상기 추가적인 적외선 코드 신호가 송신됨에 응답하여, 상기 전자 디바이스가 상기 추가적인 동작을 수행하였는지에 대한 추가적인 판정을 행하도록 또한 구성된,
장치.12. The method of claim 11,
The controller is further configured to, when it is determined that the specific operation has been performed, to cause the infrared transmitter to transmit to the electronic device an additional infrared code signal for instructing the particular candidate to perform additional operation,
The controller is further configured to, in response to the further infrared code signal being transmitted, to make further determination as to whether the electronic device has performed the further operation,
Device.
상기 추가적인 동작은 상기 특정 후보의 디스플레이 출력의 변경을 초래하는 동작을 포함하되, 상기 제어기가 상기 추가적인 판정을 행하도록 구성된 것은 상기 제어기가 상기 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 상기 전자 디바이스의 표면 상의 특정 영역의 외양이 변화되었는지, 상기 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여 상기 추가적인 판정을 행하도록 구성된 것을 포함하고, 상기 특정 영역은 상기 특정 후보에 대응하는,
장치.16. The method of claim 15,
Wherein said further operation comprises an operation that results in a change in the display output of said particular candidate, wherein said controller is configured to make said further determination that said controller is operable, after said additional infrared code is transmitted, Wherein the specific region is configured to perform the additional determination based on whether the appearance of the specific region is changed, the degree of change, or both,
Device.
상기 영상 처리 유닛은 상기 특정 영역을 표현하는 영상 특징부로부터 상기 외양을 인식하도록 또한 구성되되, 상기 인식은 상기 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행되는,
장치.17. The method of claim 16,
Wherein the image processing unit is further configured to recognize the appearance from an image feature that represents the specific area, wherein the recognition is performed separately before and after the additional infrared code is transmitted,
Device.
상기 환경으로부터의 소리를 감지하도록 구성된 소리 감지 유닛을 더 포함하되, 상기 감지는 상기 추가적인 적외선 코드가 송신되기 전과 후에 별개로 수행되고,
상기 추가적인 동작은 상기 특정 후보의 오디오 출력의 변경을 초래하는 동작을 포함하되, 상기 제어기가 상기 추가적인 판정을 행하도록 구성된 것은 상기 제어기가 상기 추가적인 적외선 코드가 송신된 후에 상기 소리가 변화되었는지, 상기 변화의 정도, 또는 양자 모두에 기반하여 상기 추가적인 판정을 행하도록 구성된 것을 포함하는,
장치.16. The method of claim 15,
Further comprising a sound detection unit configured to detect sound from the environment, wherein the sensing is performed separately before and after the additional infrared code is transmitted,
Wherein the further action comprises an action that results in a change in the audio output of the particular candidate, wherein the controller is configured to make the further determination further comprises determining whether the sound has changed after the additional infrared code is transmitted, Or both, based on the degree of < RTI ID = 0.0 >
Device.
상기 제어기는 상기 전자 디바이스가 상기 특정 후보로 분류됨에 응답하여, 상기 영상 포착 유닛으로 하여금 상기 분류된 전자 디바이스로 지향되게 하도록 또한 구성되고, 상기 영상 처리 유닛이 상기 제1 영상을 획득하도록 구성된 것은 상기 영상 처리 유닛이 상기 영상 포착 유닛에 의해 포착된 상기 전자 디바이스의 복수의 영상 프레임에 기반하여 상기 제1 영상을 획득하도록 구성된 것을 포함하는,
장치.
12. The method of claim 11,
Wherein the controller is further configured to cause the image capturing unit to be directed to the classified electronic device in response to the electronic device being classified as the specific candidate, and wherein the image processing unit is configured to acquire the first image Wherein the image processing unit is configured to obtain the first image based on a plurality of image frames of the electronic device captured by the image capture unit,
Device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170026465A KR101924715B1 (en) | 2017-02-28 | 2017-02-28 | Techniques for enabling auto-configuration of infrared signaling for device control |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170026465A KR101924715B1 (en) | 2017-02-28 | 2017-02-28 | Techniques for enabling auto-configuration of infrared signaling for device control |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20180099260A true KR20180099260A (en) | 2018-09-05 |
KR101924715B1 KR101924715B1 (en) | 2018-12-03 |
Family
ID=63594684
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020170026465A KR101924715B1 (en) | 2017-02-28 | 2017-02-28 | Techniques for enabling auto-configuration of infrared signaling for device control |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101924715B1 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111728572A (en) * | 2019-03-25 | 2020-10-02 | 卡尔史托斯影像有限公司 | Automatic endoscope equipment control system |
KR20200121772A (en) * | 2019-01-02 | 2020-10-26 | 주식회사 인터엠 | Techniques of delivery of public address in accordance with decision factor related to monitoring environment |
CN113723315A (en) * | 2021-09-01 | 2021-11-30 | 常熟希那基汽车零件有限公司 | Raspberry pie-based utilization rate monitoring system |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4109911A4 (en) * | 2020-02-21 | 2023-11-22 | LG Electronics, Inc. | Display device and method |
-
2017
- 2017-02-28 KR KR1020170026465A patent/KR101924715B1/en active IP Right Grant
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200121772A (en) * | 2019-01-02 | 2020-10-26 | 주식회사 인터엠 | Techniques of delivery of public address in accordance with decision factor related to monitoring environment |
CN111728572A (en) * | 2019-03-25 | 2020-10-02 | 卡尔史托斯影像有限公司 | Automatic endoscope equipment control system |
CN111728572B (en) * | 2019-03-25 | 2024-02-27 | 卡尔史托斯影像有限公司 | Automatic endoscope equipment control system |
CN113723315A (en) * | 2021-09-01 | 2021-11-30 | 常熟希那基汽车零件有限公司 | Raspberry pie-based utilization rate monitoring system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR101924715B1 (en) | 2018-12-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101924715B1 (en) | Techniques for enabling auto-configuration of infrared signaling for device control | |
CN106878668B (en) | Movement detection of an object | |
KR20180135898A (en) | Systems and methods for training object classifiers by machine learning | |
US8922674B2 (en) | Method and system for facilitating color balance synchronization between a plurality of video cameras and for obtaining object tracking between two or more video cameras | |
CN111465960A (en) | Image acquisition apparatus and method of controlling image acquisition apparatus | |
CN110431565B (en) | Direct push and/or adaptive maximum boundary zero sample learning method and system | |
JP5388829B2 (en) | Intruder detection device | |
US10769442B1 (en) | Scene change detection in image data | |
CN105912988B (en) | Environment change reminding method and system and head-mounted VR equipment | |
CN112699808A (en) | Dense target detection method, electronic equipment and related product | |
CN110895934A (en) | Household appliance control method and device | |
KR20190102906A (en) | Electronic device and control method thereof | |
CN106162076A (en) | Big data image gray processing processing means | |
US11893082B2 (en) | Information processing method and information processing system | |
CN108259848A (en) | A kind of identification device and monitoring device | |
JP2019117556A (en) | Information processing apparatus, information processing method and program | |
CN108876824B (en) | Target tracking method, device and system and dome camera | |
JP6719434B2 (en) | Device control device, device control method, and device control system | |
KR102372164B1 (en) | Image sensing apparatus, object detecting method of thereof and non-transitory computer readable recoding medium | |
JP2021007055A (en) | Discriminator learning device, discriminator learning method, and computer program | |
CN107729811B (en) | Night flame detection method based on scene modeling | |
CN111435457B (en) | Method for classifying acquisitions acquired by sensors | |
CN109218620B (en) | Photographing method and device based on ambient brightness, storage medium and mobile terminal | |
KR102465105B1 (en) | Apparatus and method for detecting disaster based on artificial intelligence model using thermal image complex data | |
KR101340287B1 (en) | Intrusion detection system using mining based pattern analysis in smart home |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |