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1. (WO2012112756) OBJECT RECOGNITION FOR SECURITY SCREENING AND LONG RANGE VIDEO SURVEILLANCE
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2012/112756    International Application No.:    PCT/US2012/025409
Publication Date: 23.08.2012 International Filing Date: 16.02.2012
IPC:
G06K 9/00 (2006.01), G01V 5/00 (2006.01)
Applicants: SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT . [DE/DE]; Wittelsbacherplatz 2 80333 München (DE) (For All Designated States Except US).
SHET, Vinay Damodar [IN/US]; (US) (For US Only).
BAHLMANN, Claus [DE/DE]; (DE) (For US Only).
SINGH, Maneesh Kumar [IN/US]; (US) (For US Only)
Inventors: SHET, Vinay Damodar; (US).
BAHLMANN, Claus; (DE).
SINGH, Maneesh Kumar; (US)
Agent: CONOVER, Michele L.; Siemens Corporation- Intellectual Property Dept. 170 Wood Avenue South Iselin, New Jersey 08830 (US)
Priority Data:
61/443,448 16.02.2011 US
Title (EN) OBJECT RECOGNITION FOR SECURITY SCREENING AND LONG RANGE VIDEO SURVEILLANCE
(FR) RECONNAISSANCE D'OBJETS POUR LE FILTRAGE DE SÉCURITÉ ET LA VIDÉOSURVEILLANCE À GRANDE DISTANCE
Abstract: front page image
(EN)A method of detecting an object in image data that is deemed to be a threat includes annotating sections of at least one training image to indicate whether each section is a component of the object (S101), encoding a pattern grammar describing the object using a plurality of first order logic based predicate rules (S102), training distinct component detectors to each identify a corresponding one of the components based on the annotated training images (S103), processing image data with the component detectors to identify at least one of the components (S104), and executing the rules to detect the object based on the identified components (S105).
(FR)Un procédé servant à détecter dans des données d'image un objet considéré comme une menace consiste : à annoter des sections d'au moins une image d'apprentissage afin d'indiquer si chaque section est une composante de l'objet (S101); à coder une grammaire des formes décrivant l'objet à l'aide d'une pluralité de règles prédicats basées sur une logique du premier ordre (S102); à permettre l'apprentissage de différents détecteurs de composante pour qu'ils identifient chacun une composante correspondante en fonction des images d'apprentissage annotées (S103); à traiter les données d'image au moyen des détecteurs de composante afin d'identifier au moins une des composantes (S104); et à appliquer les règles de manière à détecter l'objet sur la base des composantes identifiées (S105).
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)