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소형 표적 검출 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020002411
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 소형 표적 검출 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 소형 표적 검출 장치는 입력 영상에 노이즈 제거 필터를 적용하여 노이즈 제거 영상을 생성하고, 상기 노이즈 제거 영상에서 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는 소형 표적 후보 영역 검출부; 및 상기 소형 표적 후보 영역에서 미리 학습된 예측 모델을 이용하여 소형 표적의 존재 여부를 판단하는 소형 표적 검출부를 포함한다.
Int. CL G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01) G06K 9/36 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/11(2013.01)
출원번호/일자 1020180155062 (2018.12.05)
출원인 영남대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2089523-0000 (2020.03.10)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200316) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.12.05)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 경산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김성호 대구광역시 수성구
2 류준환 대구광역시 달성군 다사읍 왕선로

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 두호특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 언주로***, *층(논현동,시그너스빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 경상북도 경산시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.12.05 수리 (Accepted) 1-1-2018-1217725-64
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.06.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.08.08 수리 (Accepted) 9-1-2019-0037893-13
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5220555-67
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.10.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0790892-67
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.12.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1301915-71
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2019-1301895-45
8 등록결정서
Decision to grant
2020.03.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0178591-54
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.12.07 수리 (Accepted) 4-1-2020-5277862-17
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 영상에 노이즈 제거 필터를 적용하여 노이즈 제거 영상을 생성하고, 상기 노이즈 제거 영상에서 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는 소형 표적 후보 영역 검출부; 및상기 소형 표적 후보 영역에서 미리 학습된 예측 모델을 이용하여 소형 표적의 존재 여부를 판단하는 소형 표적 검출부를 포함하고,상기 소형 표적 검출부는, 상기 소형 표적의 존재 여부를 판단한 후, 상기 입력 영상에서 검출된 소형 표적 후보 영역을 이용하여 상기 예측 모델을 추가 학습시키는, 소형 표적 검출 장치
2 2
청구항 1에 있어서,상기 입력 영상은, 적외선 영상인, 소형 표적 검출 장치
3 3
청구항 1에 있어서,상기 소형 표적 후보 영역 검출부는, 상기 노이즈 제거 영상을 픽셀 값에 따라 이진화하여 이진 영상을 생성하고, 상기 이진 영상에서 상기 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는, 소형 표적 검출 장치
4 4
청구항 3에 있어서,상기 소형 표적 후보 영역 검출부는, 상기 이진 영상을 라벨링하여 객체 영역을 식별하고, 상기 객체 영역에서 상기 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는, 소형 표적 검출 장치
5 5
청구항 4에 있어서,상기 소형 표적 후보 영역 검출부는, 상기 후보 영역 중 기 설정된 크기 이하의 객체 영역을 상기 소형 표적 후보 영역으로 판단하는, 소형 표적 검출 장치
6 6
청구항 1에 있어서,상기 예측 모델은, 딥 러닝 기반의 신경망 모델인, 소형 표적 검출 장치
7 7
청구항 1에 있어서,상기 예측 모델은, 거리 별로 구축된 소형 표적 데이터 세트를 이용하여 미리 학습된 예측 모델인, 소형 표적 검출 장치
8 8
청구항 1에 있어서,상기 소형 표적 검출부는, 상기 소형 표적 후보 영역을 상기 미리 학습된 예측 모델에 입력하여 소형 표적의 존재 확률을 계산하고, 상기 소형 표적의 존재 확률에 기초하여 상기 소형 표적의 존재 여부를 판단하는, 소형 표적 검출 장치
9 9
청구항 8에 있어서,상기 소형 표적 검출부는, 상기 소형 표적의 존재 확률 값이 기 설정된 값 이상인 경우 상기 소형 표적 후보 영역에 소형 표적이 존재한다고 판단하는, 소형 표적 검출 장치
10 10
삭제
11 11
입력 영상에 노이즈 제거 필터를 적용하여 노이즈 제거 영상을 생성하고, 상기 노이즈 제거 영상에서 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는 단계;상기 소형 표적 후보 영역에서 미리 학습된 예측 모델을 이용하여 소형 표적의 존재 여부를 판단하는 단계; 및상기 소형 표적의 존재 여부를 판단한 후, 상기 입력 영상에서 검출된 소형 표적 후보 영역을 이용하여 상기 예측 모델을 추가 학습시키는 단계를 포함하는, 소형 표적 검출 방법
12 12
청구항 11에 있어서,상기 입력 영상은, 적외선 영상인, 소형 표적 검출 방법
13 13
청구항 11에 있어서,상기 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는 단계는, 상기 노이즈 제거 영상을 픽셀 값에 따라 이진화하여 이진 영상을 생성하고, 상기 이진 영상에서 상기 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는, 소형 표적 검출 방법
14 14
청구항 13에 있어서,상기 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는 단계는, 상기 이진 영상을 라벨링하여 객체 영역을 식별하고, 상기 객체 영역에서 상기 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는, 소형 표적 검출 방법
15 15
청구항 14에 있어서,상기 하나 이상의 소형 표적 후보 영역을 검출하는 단계는, 상기 후보 영역 중 기 설정된 크기 이하의 객체 영역을 상기 소형 표적 후보 영역으로 판단하는, 소형 표적 검출 방법
16 16
청구항 11에 있어서,상기 예측 모델은, 딥 러닝 기반의 신경망 모델인, 소형 표적 검출 방법
17 17
청구항 11에 있어서,상기 예측 모델은, 거리 별로 구축된 소형 표적 데이터 세트를 이용하여 미리 학습된 예측 모델인, 소형 표적 검출 방법
18 18
청구항 11에 있어서,상기 소형 표적의 존재 여부를 판단하는 단계는, 상기 소형 표적 후보 영역을 상기 미리 학습된 예측 모델에 입력하여 소형 표적의 존재 확률을 계산하고, 상기 소형 표적의 존재 확률에 기초하여 상기 소형 표적의 존재 여부를 판단하는, 소형 표적 검출 방법
19 19
청구항 18에 있어서,상기 소형 표적의 존재 여부를 판단하는 단계는, 상기 소형 표적의 존재 확률 값이 기 설정된 값 이상인 경우 상기 소형 표적 후보 영역에 소형 표적이 존재한다고 판단하는, 소형 표적 검출 방법
20 20
삭제
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 영남대학교 지역대학우수과학자지원사업(1년~5년) 환경 변화에 강인한 표적 검출 및 식별을 위한 다중표적정보 융합 딥러닝 아키텍처 연구