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딥러닝의 활성화 함수 분석을 통한 물체 검출 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019004499
  • 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 발명의 실시예에 따른 영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법은, 제 1 컨볼루션 레이어 및 상기 제 1 컨볼루션 레이어의 출력을 이용하는 제 2 컨볼루션 레이어를 포함하는 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 통하여 원본 이미지 내의 특정 개체(object)의 종류를 분류하는 단계; 상기 특정 개체가 존재하는 경우에, 상기 제 1 컨볼루션 레이어의 피처맵(Feature Map)의 사이즈에 기초하여 상기 제 2 컨볼루션 레이어의 피처맵의 대표 이미지를 업샘플링(upsampling)하여 업샘플링 이미지를 생성하는 단계; 상기 제 1 컨볼루션 레이어의 복수의 피처맵의 대표 이미지를 상기 업샘플링 이미지와 요소별(element-wise) 곱을 수행하여 제 1 특징 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 제 1 특징 이미지에 기초하여 검출 이미지를 생성하고 상기 검출 이미지로부터 상기 특정 개체의 형상 및 위치를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06K 9/62 (2006.01.01) G06T 7/90 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) A63B 24/00 (2006.01.01)
CPC G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01)
출원번호/일자 1020170144934 (2017.11.01)
출원인 한국생산기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0049278 (2019.05.09) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.11.01)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 대한민국 충청남도 천안시 서북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤종필 경상북도 포항시 남구
2 이상준 서울특별시 양천구
3 진용식 대구광역시 동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김남식 대한민국 서울특별시 서초구 남부순환로***길 *-*, *층 (양재동, 가람빌딩)(율민국제특허법률사무소)
2 양기혁 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **(삼성동) 명지빌딩, *층(선정국제특허법률사무소)
3 이인행 대한민국 서울특별시 서초구 남부순환로***길 *-*, *층 (양재동, 가람빌딩)(율민국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 충청남도 천안시 서북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.11.01 수리 (Accepted) 1-1-2017-1086334-41
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.01.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.03.08 수리 (Accepted) 9-1-2018-0008645-93
4 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2018.03.13 수리 (Accepted) 1-1-2018-0250592-73
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.02 수리 (Accepted) 4-1-2018-5123030-77
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.04.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0284500-16
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2019.06.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-0618945-52
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.06.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0626609-69
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)		 2019.06.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-0626608-13
10 등록결정서
Decision to grant		 2019.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0854499-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
제 1 컨볼루션 레이어 및 상기 제 1 컨볼루션 레이어의 출력을 이용하는 제 2 컨볼루션 레이어를 포함하는 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 통하여 원본 이미지 내의 특정 개체(object)의 종류를 분류하는 단계;상기 특정 개체가 존재하는 경우에, 상기 제 1 컨볼루션 레이어의 피처맵(Feature Map)의 사이즈에 기초하여 상기 제 2 컨볼루션 레이어의 피처맵의 대표 이미지를 업샘플링(upsampling)하여 업샘플링 이미지를 생성하는 단계;상기 제 1 컨볼루션 레이어의 복수의 피처맵의 대표 이미지를 상기 업샘플링 이미지와 요소별(element-wise) 곱을 수행하여 제 1 특징 이미지를 생성하는 단계;상기 제 1 특징 이미지에 기초하여 검출 이미지를 생성하고 상기 검출 이미지로부터 상기 특정 개체의 형상 및 위치를 검출하는 단계; 및상기 특정 개체가 존재하는 경우에, 분류된 상기 특정 개체의 종류, 상기 특정 개체의 형상 및 위치를 사용자에게 출력하는 단계를 포함하는,영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 제 1 컨볼루션 레이어의 복수의 피처맵들의 대표 이미지 및 상기 제 2 컨볼루션 레이어의 복수의 피처맵들의 대표 이미지는 각각 상기 제 1 컨볼루션 레이어의 복수의 피처맵들의 평균 이미지 및 상기 제 2 컨볼루션 레이어의 복수의 피처맵들의 평균 이미지인, 영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 특정 개체의 형상 및 위치를 검출하는 단계는, 상기 검출 이미지를 정규화하는 단계;정규화된 검출 이미지를 이진화하는 단계 및 이진화된 검출 이미지에 대한 경계면 검출을 수행하는 단계를 포함하는,영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 검출 이미지는 상기 원본 이미지와 크기가 동일한,영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 학습 영상 및 상기 학습 영상에 대한 분류명을 포함하는 학습 데이터를 이용하여 기계학습 시키는 단계를 더 포함하는,영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 컨볼루션 뉴럴 네트워크는 상기 제 1 컨볼루션 레이어에 출력을 제공하는 제 3 컨볼루션 레이어를 더 포함하며,상기 특정 개체의 형상 및 위치를 검출하는 단계는 상기 제 1 특징 이미지를 상기 제 3 컨볼루션 레이어의 사이즈에 기초하여 업샘플링하는 단계;상기 업샘플링된 제 1 특징 이미지를 상기 제 3 컨볼루션 레이어의 복수의 피처맵의 대표 이미지와 요소별로 곱하여 제 2 특징 이미지를 생성하는 단계 및상기 제 2 특징 이미지에 기초하여 상기 검출 이미지를 생성하는 단계를 포함하는,영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 대표 이미지는 상기 제 2 컨볼루션 레이어의 복수의 피처맵의 깊이 방향의 평균값으로 연산된 평균 이미지인, 영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법
8 8
제 1 항에 있어서,상기 특정 개체의 종류는, 피검사대상 표면 결함의 종류를 포함하는,영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법
9 9
제 1 항에 있어서,상기 특정 개체의 종류는, 골프 스윙의 궤적이 바람직한 지 또는 바람직하지 않은 지 여부를 포함하는, 영상 내 특정 개체의 분류 및 검출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.