맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

CNN 기반 적외선 이미지 내 작업자 및 위험시설 식별 시스템

  • 기술번호 : KST2019015577
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
상담신청 PDF 받기
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 발명은 CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 기반으로 적외선 이미지 내에서 작업자 및 위험시설을 식별하는 시스템에 관한 것으로서, 위험 지역 내에 설치되어 작업자의 유무를 감지하는 인체감지센서; 상기 인체감지센서가 작업자를 감지하여 발생시키는 감지신호에 따라 위험 지역을 촬영하는 적외선카메라; 및, 상기 적외선카메라가 촬영한 적외선 이미지 화일(IR Image file)을 전송받아 CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘 기반으로 분석하여 적외선 이미지 내에서 작업자 및 위험시설을 식별하는 위험도 분석 서버;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06Q 50/10 (2012.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01) G06Q 50/10D0(2013.01)
출원번호/일자 1020180151962 (2018.11.30)
출원인 한국가스안전공사
등록번호/일자 10-1972055-0000 (2019.04.18)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190424) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.11.30)
심사청구항수 4

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국가스안전공사 대한민국 충청북도 음성군

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 오원식 충청남도 논산시
2 이우귀연 충청북도 진천군
3 오정석 서울특별시 서초구 도구로
4 이진한 인천광역시 남동구
5 조영도 서울특별시 서초구
6 문종삼 서울특별시 중랑구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 고영회 대한민국 서울특별시 서초구 서초중앙로 **, ****호(서초동, 서초신성미소시티)(성창특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국가스안전공사 충청북도 음성군
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		 2018.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-1200268-13
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.12.03 수리 (Accepted) 1-1-2018-1208708-87
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2018.12.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2018.12.13 수리 (Accepted) 9-1-2018-0069719-36
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.12.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0867608-66
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2019-0010959-08
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.01.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0010960-44
8 등록결정서
Decision to grant		 2019.03.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0168505-45
9 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.05.13 수리 (Accepted) 1-1-2019-0485173-35
10 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.06.27 수리 (Accepted) 1-1-2019-0657519-74
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 기반으로 적외선 이미지 내에서 작업자 및 위험시설을 식별하는 시스템에 관한 것으로서,위험 지역 내에 설치되어 작업자의 유무를 감지하는 인체감지센서;상기 인체감지센서가 작업자를 감지하여 발생시키는 감지신호에 따라 위험 지역을 촬영하는 적외선카메라; 및,상기 적외선카메라가 촬영한 적외선 이미지 화일(IR Image file)을 전송받아 CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘 기반으로 분석하여 적외선 이미지 내에서 작업자 및 위험시설을 식별하는 위험도 분석 서버;를 포함하여 구성되고,상기 위험도 분석 서버는,상기 적외선카메라가 촬영하여 전송한 적외선 이미지 화일을 전송받는 이미지 입력 단계;전송된 적외선 이미지의 명암 차이를 강화하고, 노이즈를 제거한 후 배경으로 추정되는 영역을 제거하는 이미지 전처리 단계;배경으로 처리된 영역을 제외한 나머지 영역에 대하여 객체(작업자 및 위험시설)로 예상하고 좌표를 추출하는 객체 예상 단계;예상된 객체 좌표를 사각형의 형태로 연결하고 예상 객체 영역으로 규정하는 예상 객체 표시 단계;예상 객체 영역을 중심으로 추가적으로 객체 영역을 더 산출하는 객체 영역 추가 선출 단계;예상 객체 영역을 CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘에 입력하는 예상 객체 추출 단계;CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 통하여 객체를 작업자, 위험시설, 및 기타의 3가지 종류로 분류하는 객체 분류 단계; 및,예상 객체 영역과 추가 선출된 객체 영역들에 대하여 CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 통해 결정된 적합 확률을 비교하여 가장 높은 확률을 가지는 객체 영역을 해당 종류에 대한 객체 영역으로 결정하는 객체 영역 결정 단계;를 수행하는 것을 특징으로 하는 CNN 기반 적외선 이미지 내 작업자 및 위험시설 식별 시스템
2 2
제1항에서,상기 위험도 분석 서버는 이미지 전처리 단계에서,적외선 이미지 내에서 명암이 가장 강한 점과 가장 높은 점을 추출하여 두 점 사이의 명암 값 차이를 구하고, 구해진 명암 값 차이와 흑백 이미지가 가질 수 있는 최대 명암 차이(255)의 비율을 구하고, 적외선 이미지 내의 모든 점들에 대하여 구해진 비율을 곱하여 명암 차이를 극대화하여 적외선 이미지 내의 형상들이 두드러지도록 가공하고,Open CV 라이브러리를 이용하여 노이즈를 제거하고,적외선 이미지 내에서 객체가 존재할 수 없는 영역의 명암 값의 최대값과 최소값을 추출하여 배경 명암 영역을 결정한 후 이미지의 전체 영역에서 배경 명암 영역에 해당하는 위치를 검은색(0)으로 표시하여 배경을 제거하는 것을 특징으로 하는 CNN 기반 적외선 이미지 내 작업자 및 위험시설 식별 시스템
3 3
제2항에서,상기 위험도 분석 서버는 객체 예상 단계에서,배경으로 처리된 영역을 제외한 나머지 영역에 대하여 객체(작업자 및 위험시설)라고 예상하고 좌표를 추출하되, 좌표 내 영역의 면적이 미리 설정된 수치 이하가 되면 노이즈로 간주하여 좌표를 추출하지 않는 것을 특징으로 하는 CNN 기반 적외선 이미지 내 작업자 및 위험시설 식별 시스템
4 4
제1항 내지 제3항 가운데 어느 한 항에서,상기 위험도 분석 서버의 CNN(Convolutional Neural Networks) 알고리즘은 알렉스넷(AlexNet)이 적용되는 것을 특징으로 하는 CNN 기반 적외선 이미지 내 작업자 및 위험시설 식별 시스템
5 5
삭제
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 산업통상자원부 (재)충북테크노파크 혁신도시 공공기관연계 육성사업 충북 공공기관연계 지능정보가속화 개방형 생태계 조성사업