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딥 러닝을 이용한 작물 병충해 검출 및 진단 방법 및 장치(Method and apparatus for detection and diagnosis of plant diseases and insects using deep learning)

  • 기술번호 : KST2018006111
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 딥 러닝을 이용한 작물질환 검출 및 진단방법으로, (a)입력된 작물 이미지로부터 병충해 의심 영역에 대한 경계영역 박스(Bounding box)를 생성하고, 1차 병충해 클래스를 검출하는 단계; (b)상기 경계영역 박스(Bounding box) 이미지를 입력값으로 병충해 클래스별로 컨볼루션 뉴런 네트워크(CNN)를 사용하여 의심 영역에서 병해충 이름 및 정확도값을 진단하는 단계; 및 (c) 단계 (a) 및 (b)의 결과를 통합하여, 상기 직물 이미지상에 검출된 경계영역 박스( Bounding box)에 병충해 병증 및 정확도값을 통합하여 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 작물질환 검출 및 진단방법이 제공된다.
Int. CL G01N 33/00 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06F 16/00 (2019.01.01)
CPC G01N 33/0098(2013.01) G01N 33/0098(2013.01) G01N 33/0098(2013.01) G01N 33/0098(2013.01)
출원번호/일자 1020160150275 (2016.11.11)
출원인 전북대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1933657-0000 (2018.12.21)
공개번호/일자 10-2018-0053003 (2018.05.21) 문서열기
공고번호/일자 (20190405) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.11.11)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 대한민국 전라북도 전주시 덕진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박동선 대한민국 전라북도 전주시 덕진구
2 이준환 대한민국 전라북도 전주시 덕진구
3 김형석 대한민국 전라북도 전주시 덕진구
4 이동석 대한민국 전라북도 전주시 완산구
5 알바로 푸엔테스 에쿠아도르 전북 전주시 덕진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 다해 대한민국 서울시 서초구 서운로**, ***호(서초동, 중앙로얄오피스텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 전라북도 전주시 덕진구
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		 2016.11.11 수리 (Accepted) 1-1-2016-1104286-25
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.10.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.12.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0029846-61
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.02.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0145171-71
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.04.26 수리 (Accepted) 1-1-2018-0414156-82
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.04.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0414157-27
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2018.09.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0655732-58
8 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2018.10.25 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-1054054-13
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.10.25 수리 (Accepted) 1-1-2018-1054055-58
10 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0803773-03
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.11.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-1187900-10
12 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.11.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1187899-40
13 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2018.12.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0864666-89
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.02.27 수리 (Accepted) 4-1-2019-5038917-11
15 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
 2019.03.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-5008739-06
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146986-17
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146985-61
18 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5219602-91
19 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149086-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
딥 러닝을 이용한 작물질환 검출 및 진단방법으로, (a) Faster-RCNN(Faster-Recurrent convolutional neural network)를 이용하여 작물 이미지내에 존재하는 적어도 하나 이상의 병충해 의심 영역 각각에 대응되는 적어도 하나의 경계영역 박스(Bounding box)를 동시에 생성하고, 1차 병충해 클래스를 검출하는 단계;(b) 병충해 클래스별 이미지가 사전에 훈련된 다수개의 CNN(convolutional neural network)으로 구성된 필터 뱅크를 이용하여 상기 경계영역 박스(Bounding box)의 이미지 각각을 분석하여 상기 병충해 의심 영역 각각의 병충해 이름 및 정확도값을 동시에 진단하는 단계; 및 (c) 단계 (a) 및 (b)의 결과를 통합하여, 상기 작물 이미지상에 검출된 상기 경계영역 박스(Bounding box) 각각에 병충해 병증 및 정확도값을 통합하여 표시하는 단계를 포함하며, 상기 표시하는 단계는 상기 작물 이미지 하나에 존재하는 병충해 의심 영역이 다수개인 경우, 상기 다수개의 병충해 의심 영역 각각에 대응되는 병충해 병증을 서로 상이하게 표시할 수 있으며,상기 병충해 클래스별 이미지는 실질 농작물 재배지에서 채집된 이미지인 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 작물질환 검출 및 진단방법
2 2
제 1항에 있어서, 단계 (a)에서는, 병충해 종류별로 기 레이블링 된 이미지의 일부분으로 선행 훈련된 제1 딥 러닝 기반 네트워크를 이용하여, 입력된 임의 크기의 상기 작물 이미지에서 병충해 의심 영역에 대한 경계영역 박스(Bounding box)를 생성하고, 1차 병충해 클래스를 검출하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 작물질환 검출 및 진단방법
3 3
제 1항에 있어서, 단계 (b)에서는, 병충해 클래스별로 기 레이블링 된 상기 작물 이미지의 일부분으 선행 훈련된 제2 딥 러닝 기반 네트워크에 학습을 수행하여 병충해 이름과 검출 확률값을 표시하고, 참 또는 거짓을 상기 진단 결과로 출력하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 작물질환 검출 및 진단방법
4 4
딥 러닝을 이용한 작물 병충해 검출 및 진단 장치로서, Faster-RCNN(Faster-Recurrent convolutional neural network)를 이용하여 작물 이미지의 전체 영역에서 적어도 하나 이상의 병충해 의심 영역 각각에 대응되는 적어도 하나 이상의 경계영역 박스(Bounding box)를 동시에 생성하고, 1차 병충해 클래스를 검출하는 검출부; 병충해 클래스별 이미지가 사전에 훈련된 다수개의 CNN(convolutional neural network)으로 구성된 필터 뱅크를 이용하여 상기 경계영역 박스(Bounding box) 이미지 각각을 분석하여 상기 병충해 의심 영역 각각의 병충해 이름 및 정확도 값을 동시에 진단하는 진단부; 및 상기 검출부의 검출 결과와 상기 진단부의 진단 결과를 통합하여 결과를 출력하는 통합부; 를 포함하며, 상기 진단부는 작물 이미지 하나에 존재하는 병충해 의심 영역이 다수개인 경우, 상기 다수개의 병충해 의심 영역 각각에 대응되는 병충해 병증을 서로 상이하게 진단할 수 있으며, 상기 병충해 클래스별 이미지는 실질 농작물 재배지에서 채집된 이미지인 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 작물 병충해 검출 및 진단 장치
5 5
제4 항에 있어서, 상기 검출부는, 기 레이블링 된 상기 작물 이미지의 일부분으로 선행 훈련된 제1 딥 러닝 기반 네트워크에 학습을 수행하여 병충해 의심 영역을 표시하고, 의심 병충해 이름과 검출 확률 값을 표시하여 상기 검출결과를 출력하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 작물 병충해 검출 및 진단 장치
6 6
제4 항에 있어서, 상기 진단부는,병충해 클래스별로 기 레이블링 된 상기 작물 이미지의 일부분으로 선행 훈련된 제2 딥 러닝 기반 네트워크에 학습을 수행하여 병충해 이름과 검출 확률값을 표시하고, 참 또는 거짓을 상기 진단 결과로 출력하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 작물 병충해 검출 및 진단 장치
7 7
제4 항에 있어서, 상기 통합부는,상기 검출 결과와 상기 진단 결과를 통합하여 상기 작물 이미지에 병충해 영역과 병충해 이름을 결과로 출력하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 작물 병충해 검출 및 진단 장치
8 8
제4 항에 있어서, 상기 검출부는, 병충해 의심 영역의 위치와 크기, 의심 병충해 이름 정보를 포함한 의심영역 이미지만을 결과로 출력하는 것을 특징으로 하는 딥 러닝을 이용한 작물 병충해 검출 및 진단 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 농촌진흥청 국립농업과학원 ICT 융합 한국형 스마트팜 핵심기반기술기술개발 신경회로망 응용 토마토 주요 병충해 실시간 진단 분석 기술 개발