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심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2020013289
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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 발명은 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 선박 내에서 선원의 쓰러짐을 인식하고 분석함으로, 선원의 위험 상태에 따른 위급 상황을 신속하게 알리고 위급 상황에 대처할 수 있도록 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다.
Int. CL G08B 21/02 (2006.01.01) G08B 3/10 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) H04N 7/18 (2006.01.01)
CPC G08B 21/0208(2013.01) G08B 21/0208(2013.01) G08B 21/0208(2013.01) G08B 21/0208(2013.01)
출원번호/일자 1020200048052 (2020.04.21)
출원인 호서대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2155724-0000 (2020.09.08)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200914) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.04.21)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 호서대학교 산학협력단 대한민국 충청남도 아산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임태호 충청남도 천안시 서북구
2 정태건 경기도 성남시 분당구
3 이효찬 충청남도 천안시 서북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 장수현 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 영진빌딩)(두리암특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 호서대학교 산학협력단 충청남도 아산시
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
2020.04.21 수리 (Accepted) 1-1-2020-0409257-25
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2020.04.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0419172-22
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.04.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0419305-19
4 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2020.04.24 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2020.05.04 수리 (Accepted) 9-1-2020-0018309-05
6 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2020.05.07 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2020-0462225-52
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0333165-65
8 서류반려이유통지서
Notice of Reason for Return of Document
2020.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0069461-40
9 서류반려통지서
Notice for Return of Document
2020.06.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0086402-11
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.07.13 수리 (Accepted) 1-1-2020-0723840-11
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.07.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0723866-08
12 등록결정서
Decision to grant
2020.08.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0591955-02
13 [명세서등 보정]보정서(심사관 직권보정)
2020.09.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-5023220-33
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
심층신경망을 이용하여 선박 내 객체의 위험을 검출하는 방법으로서,(a) 선박에 장착된 카메라로부터 영상을 수신하는 단계;(b) 상기 단계 (a)에서 수신된 영상에 대한 전처리를 수행하는 단계;(c) 상기 단계 (b)에서 수행된 전처리 영상 데이터를 딥러닝(deep learning) 기반 심층신경망 모델에 입력 데이터로 입력하고, 상기 심층신경망 모델에서 객체의 위험을 검출하는 단계; 및(d) 상기 단계 (c)에서 검출된 객체의 위험 상태에 따른 조치를 수행하는 단계를 포함하되,상기 (c)의 검출은 전처리한 영상 데이터를 YOLO 모델에 입력하고, YOLO 모델에서 멀티 객체를 인식하며, 인식된 멀티 객체의 영역 값을 이용하여 위험 여부를 검출하는데,상기 멀티 객체는 사람의 머리 및 발이며,(c1) 상기 인식된 멀티 객체의, 각 객체 영역의 중앙 좌표를 계산하는 단계;(c2) 상기 단계 (c1)에서 계산된 머리의 중앙 좌표를 기준으로 가장 짧은 거리의 발 객체를 탐색하는 단계; 및(c3) 상기 단계 (c2)에서 탐색된 발 객체의 중앙 좌표와 머리 객체의 중앙 좌표 간의 각도를 계산하여 각도가 0~30도 및 150~180도 일 경우 위험으로 판단하는 단계를 포함하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 단계 (b)의 전처리 수행은,상기 단계 (a)에서 획득된 영상에서 선박 영역을 제외한 다른 영역을 제거하기 위함인 것을 특징으로 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 심층신경망 모델은,CNN(convolutional neural network)를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법
4 4
청구항 1에 있어서,상기 심층신경망 모델은,YOLO(You Only Look Once)를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 심층신경망 모델은,CNN(convolutional neural network) 및 YOLO(You Only Look Once)를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법
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삭제
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삭제
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삭제
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삭제
10 10
청구항 1에 있어서,상기 단계 (d)는,(d1) 검출된 위험 상태가 10초 이상인지 확인하는 단계; 및(d2) 10초 이상이면 선박 내 사이렌을 울리는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법
11 11
청구항 1에 있어서,상기 단계 (d)는,(d1) 검출된 위험 상태에 있는 영상 속 사람의 이미지를 캡쳐하는 단계; 및(d2) 캡쳐된 이미지와 위치 정보를 책임자에게 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 방법
12 12
심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험을 검출하는 장치로서,적어도 하나의 프로세서; 및컴퓨터로 실행 가능한 명령을 저장하는 하나의 메모리를 포함하되,상기 적어도 하나의 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행 가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여,(a) 선박에 장착된 카메라로부터 영상을 수신하는 단계;(b) 상기 단계 (a)에서 수신된 영상에 대한 전처리를 수행하는 단계;(c) 상기 단계 (b)에서 수행된 전처리 영상 데이터를 딥러닝(deep learning) 기반 심층신경망 모델에 입력 데이터로 입력하고, 상기 심층신경망 모델에서 객체의 위험을 검출하는 단계; 및(d) 상기 단계 (c)에서 검출된 객체의 위험 상태에 따른 조치를 수행하는 단계를 포함하되,상기 (c)의 검출은 전처리한 영상 데이터를 YOLO 모델에 입력하고, YOLO 모델에서 멀티 객체를 인식하며, 인식된 멀티 객체의 영역 값을 이용하여 위험 여부를 검출하는데,상기 멀티 객체는 사람의 머리 및 발이며,(c1) 상기 인식된 멀티 객체의, 각 객체 영역의 중앙 좌표를 계산하는 단계;(c2) 상기 단계 (c1)에서 계산된 머리의 중앙 좌표를 기준으로 가장 짧은 거리의 발 객체를 탐색하는 단계; 및(c3) 상기 단계 (c2)에서 탐색된 발 객체의 중앙 좌표와 머리 객체의 중앙 좌표 간의 각도를 계산하여 각도가 0~30도 및 150~180도 일 경우 위험으로 판단하는 단계가 실행되도록 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 장치
13 13
청구항 12에 있어서,상기 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 장치는 카메라 모듈이 부착되는 것을 특징으로 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 장치
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청구항 12에 있어서, 상기 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 장치는 알림 장치와 연결되는 것을 특징으로 하는 심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험 검출 장치
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심층신경망을 이용한 선박 내 객체의 위험을 검출하기 위한 컴퓨터 프로그램으로서, 비일시적 저장 매체에 저장되며, 프로세서에 의하여
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 과학기술정보통신부 호서대학교산학협력단 대학 ICT 연구센터 지원사업 5G 기반 산업별 빅데이터 활용 딥러닝 모형 개발 및 인력양성