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다채널 이미지 중 어느 한 채널을 색상, 채도, 및 휘도의 색공간 모델로 변환하는 색공간 모델 변환부;상기 이미지 중 적어도 한 채널을 웨이블릿 변환하여 복수의 서브밴드 영역을 취득하고, 상기 복수의 서브밴드 영역 중 적어도 하나의 서브밴드 영역의 에너지 값에 대한 픽셀수를 히스토그램화하여 최대 빈도 계급의 라벨을 성분으로 하는 에너지 벡터를 생성하는 에너지 벡터 생성 모듈; 및상기 이미지의 어느 한 채널을 다단계로 공간 분할하여 복수의 공간 영역을 취득하고, 상기 복수의 공간 영역 중 적어도 하나의 공간 영역에 대한 양자화된 색상 중 고채도 색상의 라벨을 성분으로 하는 채도 벡터를 생성하는 채도 벡터 생성 모듈을 포함하고,상기 복수의 서브밴드 영역은 상기 웨이블릿 변환을 2단계로 한 다해상도의 영역들이고,상기 에너지 벡터의 성분 배열 순서는 기설정된 상기 복수의 서브밴드의 배열 순서와 동일하고,상기 공간 분할 단계는 2단계이고,상기 복수의 공간 영역은 공간 분할하지 않은 수준 1의 공간 영역 1, 1단계로 공간 분할한 수준 2의 공간 영역 2 내지 5, 및 2단계로 공간 분할한 수준 3의 공간 영역 6 내지 21로 구성되고,상기 채도 벡터의 성분 배열 순서는 기설정된 상기 복수의 공간 영역의 배열 순서와 동일한, 드론 플랫폼 기반 멀티 스펙트럼 영상의 인공 지능 분류 및 검색 장치
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제 1 항에 있어서,에너지 레벨를 정하는 에너지 값은 HSV 모델에서의 휘도, 근적외선의 계조, 및 레드 에지의 계조에 각각 가중치를 곱한 값들의 합이고,상기 양자화된 에너지 레벨의 개수는 기설정된 개수이고,최우세 에너지 레벨은 상기 서브밴드 영역의 에너지 값에 대한 픽셀수를 히스토그램화하여 최대 도수를 가지는 계급의 라벨이고,상기 계급의 최대값은 기설정된 정책에 따라 변화되고, 상기 계급의 상기 최대값을 초과하는 에너지 값을 가지는 픽셀은 도수에서 제외되고,상기 양자화된 색상의 양자화 기준이 되는 레벨은 조명에 따라 변화되어 양자화 레벨이 조절되고,상기 양자화 레벨 조절은 촬영 당시의 시간대나 날씨를 기초로 산출된 조명값과 기준 조명값을 차이를 기초로 조절되는, 드론 플랫폼 기반 멀티 스펙트럼 영상의 인공 지능 분류 및 검색 장치
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제 1 항에 있어서,상기 에너지 벡터 생성 모듈 및 상기 채도 벡터 생성 모듈을 구비하는 특징 벡터 생성부를 더 포함하고상기 특징 벡터 생성부는 상기 에너지 벡터 및 상기 채도 벡터의 적어도 일부 성분으로부터 특징 벡터를 생성하고,상기 특징 벡터는 유사 이미지의 판단 기준이고,상기 특징 벡터의 성분을 인덱스로 하여, 유사한 이미지들의 특성인 태그를 기술하는 인덱싱 DB를 더 포함하는, 드론 플랫폼 기반 멀티 스펙트럼 영상의 인공 지능 분류 및 검색 장치
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제 3 항에 있어서,상기 특징 벡터의 성분을 인덱스로 하여 상기 인덱싱 DB에 질의하여 상기 태그를 취득하는 질의 응답부를 더 포함하는, 드론 플랫폼 기반 멀티 스펙트럼 영상의 인공 지능 분류 및 검색 장치
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제 1 항에 있어서,상기 다채널 이미지는 촬영 대상을 촬영하여 멀티 스펙트럼 영상인 다채널 이미지를 취득하는 카메라를 구비하는 드론 플랫폼으로부터 수신한 것인, 드론 플랫폼 기반 멀티 스펙트럼 영상의 인공 지능 분류 및 검색 장치
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촬영 대상을 촬영하는 카메라;상기 촬영된 이미지의 색공간 모델을 변환하는 색공간 모델 변환부;상기 변환된 이미지로부터 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성부;서버와 통신하며, 상기 특징 벡터를 상기 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 상기 이미지의 특성인 태그를 수신하는 통신부를 포함하고,상기 특징 벡터 생성부의 특징 벡터는 에너지 벡터 및 채도 벡터의 적어도 일부 성분을 기초로 생성되고,상기 에너지 벡터는 상기 이미지를 웨이블릿 변환하여 복수의 서브밴드 영역을 취득하고, 상기 복수의 서브밴드 영역 중 적어도 하나의 서브밴드 영역에 대해 적어도 휘도에 대응하는 에너지값에 대한 픽셀수를 히스토그램화하여 최대 도수를 가지는 계급의 고유 넘버를 성분으로 하고,상기 채도 벡터는 상기 이미지를 다단계로 공간 분할하여 복수의 공간 영역을 취득하고, 상기 복수의 공간 영역 중 적어도 하나의 공간 영역에 대한 양자화된 고채도 색상을 추출하여, 상기 추출된 고채도 색상과 대응하는 고유 넘버를 성분으로 하고,상기 복수의 서브밴드 영역은 상기 웨이블릿 변환을 2단계로 한 다해상도의 영역들이고,상기 에너지 벡터의 성분 배열 순서는 기설정된 상기 복수의 서브밴드의 배열 순서와 동일하고,상기 공간 분할 단계는 2단계이고,상기 복수의 공간 영역은 공간 분할하지 않은 수준 1의 공간 영역 1, 1단계로 공간 분할한 수준 2의 공간 영역 2 내지 5, 및 2단계로 공간 분할한 수준 3의 공간 영역 6 내지 21로 구성되고,상기 채도 벡터의 성분 배열 순서는 기설정된 상기 복수의 공간 영역의 배열 순서와 동일한, 단말기
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데이터베이스화할 이미지의 색공간 모델을 변환하는 색공간 모델 변환부;상기 변환된 이미지로부터 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성부;상기 특징 벡터를 인덱스로 하는 인덱싱 DB를 생성하는 맵 생성부;단말기로부터 검색 대상 이미지의 특징 벡터의 적어도 일부를 수신하는 통신부; 및상기 검색 대상 이미지의 특징 벡터의 적어도 일부를 이용하여, 상기 검색 대상 이미지의 특성인 태그를 취득하여, 상기 통신부를 통해 상기 단말기로 상기 태그가 전송되도록 하는 질의 응답부를 포함하고,상기 특징 벡터 생성부의 특징 벡터는 에너지 벡터 및 채도 벡터의 적어도 일부 성분을 기초로 생성되고,상기 에너지 벡터는 상기 이미지를 웨이블릿 변환하여 복수의 서브밴드 영역을 취득하고, 상기 복수의 서브밴드 영역 중 적어도 하나의 서브밴드 영역에 대해 적어도 휘도에 대응하는 에너지값에 대한 픽셀수를 히스토그램화하여 최대 도수를 가지는 계급의 고유 넘버를 성분으로 하고,상기 채도 벡터는 상기 이미지를 다단계로 공간 분할하여 복수의 공간 영역을 취득하고, 상기 복수의 공간 영역 중 적어도 하나의 공간 영역에 대한 양자화된 고채도 색상을 추출하여, 상기 추출된 고채도 색상과 대응하는 고유 넘버를 성분으로 하고,상기 복수의 서브밴드 영역은 상기 웨이블릿 변환을 2단계로 한 다해상도의 영역들이고,상기 에너지 벡터의 성분 배열 순서는 기설정된 상기 복수의 서브밴드의 배열 순서와 동일하고,상기 공간 분할 단계는 2단계이고,상기 복수의 공간 영역은 공간 분할하지 않은 수준 1의 공간 영역 1, 1단계로 공간 분할한 수준 2의 공간 영역 2 내지 5, 및 2단계로 공간 분할한 수준 3의 공간 영역 6 내지 21로 구성되고,상기 채도 벡터의 성분 배열 순서는 기설정된 상기 복수의 공간 영역의 배열 순서와 동일한, 서버
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