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딥 러닝을 기반으로 도로노면 위험 정보를 분류하기 위한 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019022075
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 의한 딥 러닝을 기반으로 도로 위험 정보를 분류하기 위한 시스템 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 딥 러닝을 기반으로 도로 위험 정보를 분류하기 위한 시스템은 차량용 기기로부터 획득된 각종 도로 상태 정보를 제공 받는 정보 수집부; 상기 수집된 도로 상태 정보를 영상 처리하여 그 영상 처리한 결과로 그레이스케일 이미지를 변환하는 정보 처리부; 상기 변환된 그레이스케일 이미지를 미리 정해진 딥 러닝 기반 학습 모델을 기반으로 학습하여 그 학습한 결과로 도로 위험 정보를 인식하는 정보 학습부; 및 상기 인식한 결과를 기반으로 상기 도로 상태 정보로부터 상기 도로 위험 정보를 분류하고 그 분류한 결과를 기반으로 노면 불량 구간을 탐지하는 정보 분류부;를 포함한다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 3/40 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01) G06K 9/00791(2013.01)
출원번호/일자 1020170174052 (2017.12.18)
출원인 한국건설기술연구원
등록번호/일자 10-1969842-0000 (2019.04.11)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190417) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.18)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국건설기술연구원 대한민국 경기도 고양시 일산서구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 류승기 경기도 고양시 일산서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인세원 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 신영빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국건설기술연구원 경기도 고양시 일산서구
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		 2017.12.18 수리 (Accepted) 1-1-2017-1257933-46
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.05.03 수리 (Accepted) 1-1-2018-0438681-92
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2018.05.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2018.05.10 수리 (Accepted) 9-1-2018-0022233-14
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2018.08.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0556113-62
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.10.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-1016916-74
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.11.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-1140983-43
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)		 2018.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2018-1265821-19
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.12.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1265822-54
10 등록결정서
Decision to grant		 2019.02.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0147726-92
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번호 청구항
1 1
차량용 기기로부터 획득된 각종 도로 상태 정보를 제공 받는 정보 수집부;상기 수집된 도로 상태 정보를 영상 처리하여 그 영상 처리한 결과로 그레이스케일 이미지를 변환하는 정보 처리부;상기 변환된 그레이스케일 이미지를 미리 정해진 딥 러닝 기반 학습 모델을 기반으로 학습하여 그 학습한 결과로 도로 위험 정보를 인식하는 정보 학습부; 및상기 인식한 결과를 기반으로 상기 도로 상태 정보로부터 상기 도로 위험 정보를 포트홀과 비포트홀로 분류한 후 상기 비포트홀을 라벨링, 거북등 균열, 종단 또는 횡단 파송, 스폴링의 노면 파손 유형으로 분류하며 도로에 떨어진 낙하물, 타이어 자국, 맨홀의 다른 특징을 분류하여 그 분류한 결과를 기반으로 노면 불량 구간을 탐지하는 정보 분류부;를 포함하되,상기 정보 처리부는,상기 수집된 도로 상태 정보 중 도로 영상으로부터 다각형 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고, 상기 추출된 ROI 영역을 영상 처리하여 그 영상 처리한 결과로 그레이스케일 이미지를 생성하는, 도로 위험 정보를 분류하기 위한 시스템
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 정보 학습부는,상기 변환된 그레이스케일 이미지를 미리 정해진 적어도 2개의 딥 러닝 기반 학습 모델을 기반으로 학습하는, 도로 위험 정보를 분류하기 위한 시스템
4 4
제1항에 있어서,상기 정보 분류부로부터 상기 탐지된 노면 불량 구간을 사용자 단말에 전송하는 정보 전송부;를 더 포함하는, 도로 위험 정보를 분류하기 위한 시스템
5 5
차량용 기기로부터 획득된 각종 도로 상태 정보를 수집하는 통신부;상기 수집된 도로 상태 정보를 미리 정해진 딥 러닝 기반 학습 모델을 기반으로 학습하여 그 학습한 결과로 상기 도로 상태 정보로부터 상기 도로 위험 정보를 포트홀과 비포트홀로 분류한 후 상기 비포트홀을 라벨링, 거북등 균열, 종단 또는 횡단 파송, 스폴링의 노면 파손 유형으로 분류하며 도로에 떨어진 낙하물, 타이어 자국, 맨홀의 다른 특징을 분류하여 그 분류한 결과를 기반으로 노면 불량 구간을 탐지하는 제어부; 및상기 수집된 도로 상태 정보, 상기 미리 정해된 학습 모델, 상기 분류된 도로 위험 정보를 저장부;를 포함하되,상기 제어부는,모바일 어플리케이션을 활성화하여 상기 활성화된 모바일 어플리케이션을 통해 상기 수집된 도로 상태 정보를 영상 처리하여 그 영상 처리한 결과로 그레이스케일 이미지를 변환하고, 상기 변환된 그레이스케일 이미지를 미리 정해진 딥 러닝 기반 학습 모델을 기반으로 학습하되,상기 제어부는,상기 수집된 도로 상태 정보 중 도로 영상으로부터 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고, 상기 추출된 ROI 영역을 영상 처리하여 그 영상 처리한 결과로 그레이스케일 이미지를 생성하는, 도로 위험 정보를 분류하기 위한 시스템
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차량용 기기로부터 획득된 각종 도로 상태 정보를 제공 받는 정보 수집단계;상기 수집된 도로 상태 정보를 영상 처리하여 그 영상 처리한 결과로 그레이스케일 이미지를 변환하는 정보 처리단계;상기 변환된 그레이스케일 이미지를 미리 정해진 딥 러닝 기반 학습 모델을 기반으로 학습하여 그 학습한 결과로 도로 위험 정보를 인식하는 정보 학습단계; 및상기 인식한 결과를 기반으로 상기 도로 상태 정보로부터 상기 도로 위험 정보를 포트홀과 비포트홀로 분류한 후 상기 비포트홀을 라벨링, 거북등 균열, 종단 또는 횡단 파송, 스폴링의 노면 파손 유형으로 분류하며 도로에 떨어진 낙하물, 타이어 자국, 맨홀의 다른 특징을 분류하여 그 분류한 결과를 기반으로 노면 불량 구간을 탐지하는 정보 분류단계;를 포함하되,상기 정보 처리단계는,상기 수집된 도로 상태 정보 중 도로 영상으로부터 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고, 상기 추출된 ROI 영역을 영상 처리하여 그 영상 처리한 결과로 그레이스케일 이미지를 생성하는, 도로 위험 정보를 분류하기 위한 방법
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
패밀리 정보가 없습니다

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 AU2018256505 AU 오스트레일리아 DOCDBFAMILY
2 AU2018256505 AU 오스트레일리아 DOCDBFAMILY
3 WO2019124668 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.