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이파리 영상을 이용한 식물 분류 및 인식 방법

  • 기술번호 : KST2014059672
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명에 따른 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법은 입력 이파리 영상이 영상장치를 통해 획득되는 단계, 입력 이파리 영상에서 이파리 중심점으로부터 이파리 외곽선까지의 거리를 이용하여 거리 파라미터가 추출되는 단계, 입력 이파리 영상에서 이파리의 형태적 특징을 이용하여 형태 파라미터가 추출되는 단계 및 거리 파라미터 및 형태 파라미터를 기준으로 인식 후보 이파리 영상과 비교하여 입력 이파리 영상의 식물 분류가 결정되는 단계를 포함한다.거리 파라미터가 추출되는 단계는 입력 이파리 영상에서 이파리 영역이 검출되는 단계, 이파리 영역에서 이파리 중심점 및 이파리 외곽선이 검출되는 단계, 이파리 중심점으로부터 이파리 외곽선을 구성하는 모든 픽셀들까지의 거리가 계산되는 단계 및 거리를 기준으로 거리 파라미터가 추출되는 단계를 포함한다.
Int. CL G06T 7/60 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06T 7/564(2013.01) G06T 7/564(2013.01) G06T 7/564(2013.01)
출원번호/일자 1020120056632 (2012.05.29)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1373415-0000 (2014.03.05)
공개번호/일자 10-2013-0133411 (2013.12.09) 문서열기
공고번호/일자 (20140313) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.05.29)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍광석 대한민국 경기 과천시 관문로 ***,
2 이규범 대한민국 서울 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남정길 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **, 인화빌딩 *층 (삼성동)(특허법인(유한)아이시스)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 경기도 수원시 장안구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.05.29 수리 (Accepted) 1-1-2012-0426049-13
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.20 수리 (Accepted) 4-1-2012-5131828-19
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5137236-29
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.05.03 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.06.05 수리 (Accepted) 9-1-2013-0042693-88
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.08.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0587502-52
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.09.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0804842-04
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.09.03 수리 (Accepted) 1-1-2013-0804832-47
9 등록결정서
Decision to grant		 2014.02.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0151918-17
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2017-5028829-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 이파리 영상이 영상장치를 통해 획득되는 단계;상기 입력 이파리 영상에서 이파리 중심점으로부터 이파리 외곽선까지의 거리를 이용하여 거리 파라미터가 추출되는 단계;상기 입력 이파리 영상에서 이파리의 형태적 특징을 이용하여 형태 파라미터가 추출되는 단계; 및상기 거리 파라미터 및 상기 형태 파라미터를 기준으로 인식 후보 이파리 영상과 비교하여 상기 입력 이파리 영상의 식물 분류가 결정되는 단계를 포함하되,상기 거리 파라미터가 추출되는 단계는 상기 입력 이파리 영상에서 이파리 영역이 검출되는 단계;상기 이파리 영역에서 상기 이파리 중심점 및 상기 이파리 외곽선이 검출되는 단계;상기 이파리 중심점으로부터 상기 이파리 외곽선을 구성하는 모든 픽셀들까지의 거리가 계산되는 단계; 및상기 거리를 기준으로 거리 파라미터가 추출되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 이파리 영역이 검출되는 단계는상기 영상장치를 통해 획득된 입력 이파리 영상을 그레이 스케일로 변환한 후 이진 영상으로 변환하여 수행되는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 거리가 계산되는 단계는 아래와 같은 식을 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 거리 파라미터는상기 거리의 평균, 거리의 표준편차 및 거리의 ZCR을 포함하는 특징 파라미터와 FFT 값의 평균, FFT 값의 표준편차, FFT 값이 평균 이상인 샘플 개수, FFT 값이 큰 상위 N개 샘플의 우선순위, FFT 위상의 평균, FFT 위상의 표준편차 및 FFT 위상의 ZCR을 포함하는 주파수 특징 파라미터를 포함하며, 상기 FFT는 상기 거리에 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행한 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 형태 파라미터는길이와 너비 비율(Ratio = L/W), 원 형태 유사도(FormFactor = (4πA)/P2), 직사각형 형태 유사도(Rectangularity = (LW)/A), 길이와 둘레 비율(PLratio = L/P), 길이너비와 둘레 비율(PLWratio = (L+W)/P) 및 잎맥 넓이 비율(Vein ratio = A / VA)을 포함하는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 거리 파라미터는 거리의 평균, 거리의 표준편차, 거리의 ZCR, FFT 값의 평균, FFT 값의 표준편차, FFT 값이 평균 이상인 샘플 개수, FFT 값이 큰 상위 N개 샘플의 우선순위, FFT 위상의 평균, FFT 위상의 표준편차 및 FFT 위상의 ZCR을 포함하는 주파수 특징 파라미터를 포함하며, 상기 FFT는 상기 거리에 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행한 것이고,상기 형태 파라미터는 길이와 너비 비율(Ratio = L/W), 원 형태 유사도(FormFactor = (4πA)/P2), 직사각형 형태 유사도(Rectangularity = (LW)/A), 길이와 둘레 비율(PLratio = L/P), 길이너비와 둘레 비율(PLWratio = (L+W)/P) 및 잎맥 넓이 비율(Vein ratio = A / VA)을 포함하며, 여기서 L은 이파리의 최장 길이이고, W는 L과 직교하는 최장 너비이고, A는 이파리의 넓이이고, P는 이파리의 둘레이고, VA는 잎맥의 넓이인 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 입력 이파리 영상의 식물 분류가 결정되는 단계는데이터베이스에 저장된 인식 후보 이파리 영상의 거리 파라미터와 상기 입력 이파리 영상의 거리 파라미터를 비교하여 분류되는 제1 분류단계; 및상기 인식 후보 이파리 영상의 형태 파라미터와 상기 입력 이파리 영상의 형태 파라미터를 비교하여 분류되는 제2 분류단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 제1 분류단계는 거리의 평균, 거리의 표준편차, 거리의 ZCR, FFT 값의 평균, FFT 값의 표준편차, FFT 값이 평균 이상인 샘플 개수, FFT 위상의 평균, FFT 위상의 표준편차 및 FFT 위상의 ZCR을 순서대로 비교하고, 상기 제2 분류 단계는 길이와 너비 비율, 원 형태 유사도, 직사각형 형태 유사도, 길이와 둘레 비율, 길이너비와 둘레 비율 및 잎맥 넓이 비율을 순서대로 비교하되, 상기 입력 이파리 영상과 비교되는 인식 후보 이파리 영상이 하나만 남아 분류가 완료되면 이후 비교는 수행되지 않는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 입력 이파리 영상의 식물 분류가 결정되는 단계는상기 인식 후보 이파리 영상에 대한 FFT 값이 큰 상위 N개의 샘플과 상기 입력 이파리 영상에 대한 FFT 값이 큰 상위 N개의 샘플을 비교하는 단계를 더 포함하되, 상기 인식 후보 이파리 영상의 N개의 샘플과 상기 입력 이파리 영상의 N개의 샘플의 순번과 순위를 비교하여 유사도가 가장 높은 인식 후보 이파리 영상을 최종 식물 분류로 선택하는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법
11 11
제1항 또는 제3항 내지 제10항 중 어느 하나의 항에 기재된 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
12 12
입력 이파리 영상을 획득하는 영상장치부;인식 후보 이파리 영상을 저장하는 데이터베이스부;상기 영상장치부에서 획득한 입력 이파리 영상에서 이파리 영역을 검출하는 이파리 영역 검출부;상기 이파리 영역 검출부에서 검출한 이파리 영역에서 이파리 중심점으로부터 이파리 외곽선까지의 거리 및 이파리의 형태적 특징을 이용하여 특징 파라미터를 추출하는 파라미터 추출부;상기 파라미터 추출부에서 추출한 특징 파라미터를 기준으로 인식 후보 이파리 영상과 비교하여 상기 입력 이파리 영상의 식물 분류를 결정하는 분류부를 포함하되,상기 파라미터 추출부는상기 이파리 영역에서 상기 이파리 중심점 및 상기 이파리 외곽선을 검출하고, 상기 이파리 중심점으로부터 상기 이파리 외곽선을 구성하는 모든 픽셀들까지의 거리가 계산하여, 상기 거리를 기준으로 거리 파라미터를 추출하는 거리 파라미터부; 및상기 이파리 영역에서 이파리의 길이, 이파리의 너비, 이파리의 넓이, 이파리의 둘레 또는 잎맥의 넓이를 기준으로 형태 파라미터를 추출하는 형태 파라미터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 시스템
13 13
제12항에 있어서,상기 이파리 영역 검출부는 상기 영상장치부를 통해 획득된 입력 이파리 영상을 그레이 스케일로 변환한 후 이진 영상으로 변환하여 이파리 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 시스템
14 14
삭제
15 15
제12항에 있어서,상기 거리 파라미터는 상기 거리의 평균, 거리의 표준편차, 거리의 ZCR을 포함하는 특징 파라미터와 FFT 값의 평균, FFT 값의 표준편차, FFT 값이 평균 이상인 샘플 개수, FFT 값이 큰 상위 N개 샘플의 우선순위, FFT 위상의 평균, FFT 위상의 표준편차, FFT 위상의 ZCR을 포함하는 주파수 특징 파라미터를 포함하며, 상기 FFT는 상기 거리에 FFT(Fast Fourier Transform)를 수행한 것이고, 상기 형태 파라미터는 길이와 너비 비율(Ratio = L/W), 원 형태 유사도(FormFactor = (4πA)/P2), 직사각형 형태 유사도(Rectangularity = (LW)/A), 길이와 둘레 비율(PLratio = L/P), 길이너비와 둘레 비율(PLWratio = (L+W)/P) 및 잎맥 넓이 비율(Vein ratio = A / VA)을 포함하는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 시스템
16 16
제15항에 있어서,상기 분류부는데이터베이스에 저장된 인식 후보 이파리 영상의 거리 파라미터와 상기 입력 이파리 영상의 거리 파라미터를 비교하고, 상기 인식 후보 이파리 영상의 형태 파라미터와 상기 입력 이파리 영상의 형태 파라미터를 비교하여 분류하는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 시스템
17 17
제16항에 있어서,상기 분류부는 상기 거리 파라미터를 거리의 평균, 거리의 표준편차, 거리의 ZCR, FFT 값의 평균, FFT 값의 표준편차, FFT 값이 평균 이상인 샘플 개수, FFT 위상의 평균, FFT 위상의 표준편차 및 FFT 위상의 ZCR을 순서대로 비교하고,상기 형태 파라미터를 길이와 너비 비율, 원 형태 유사도, 직사각형 형태 유사도, 길이와 둘레 비율, 길이너비와 둘레 비율 및 잎맥 넓이 비율을 순서대로 비교하되, 상기 입력 이파리 영상과 비교되는 인식 후보 이파리 영상이 하나만 남아 분류가 완료되면 이후 비교는 수행하지 않는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 시스템
18 18
제16항에 있어서,상기 분류부는상기 인식 후보 이파리 영상에 대한 FFT 값이 큰 상위 N개의 샘플과 상기 입력 이파리 영상에 대한 FFT 값이 큰 상위 N개의 샘플을 비교하는 과정을 더 포함하되, 상기 인식 후보 이파리 영상의 N개의 샘플과 상기 입력 이파리 영상의 N개의 샘플의 순번과 순위를 비교하여 유사도가 가장 높은 인식 후보 이파리 영상을 최종 식물 분류로 선택하는 것을 특징으로 하는 이파리 영상 자동인식을 이용한 식물 분류 시스템
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 정부)지경부 성균관대학교 대학 IT연구센터 육성지원사업 유비쿼터스 응용을 위한 HCI 기반 기술 연구
2 정부)교과부 성균관대학교 대학중점연구소지원사업 1단계2/3차년도(2/9년) 컨버젼스연구소(첨단 인터랙션을 위한 기반 소프트웨어 융합기술 연구)