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고해상도 항공 이미지내의 물체를 감지하기 위한 단일 단계 고밀도 피라미드 특징 네트워크

  • 기술번호 : KST2020017241
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 서로 다른 스케일 문제를 해결하기 위해 조밀하게 연결된 특징 피라미드 네트워크를 통해 항공 이미지에서 물체 탐지가 가능한 단일 단계 고밀도 피라미드 특징 네트워크에 관한 것이다. 본 발명은 단일 단계로 이루어진 고밀도로 연결된 피라미드 네트워크를 통해 서로 다른 크기의 대상 객체를 감지함으로서 높은 평균 정밀도와 실행시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 7/33 (2017.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06T 7/344(2013.01)
출원번호/일자 1020190053526 (2019.05.08)
출원인 전북대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0129314 (2020.11.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.05.08)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전북대학교산학협력단 대한민국 전라북도 전주시 덕진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정길도 대한민국 전라북도 전주시 덕진구
2 타야라 히랄 전라북도 전주시 덕진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 홍성일 대한민국 대전광역시 서구 둔산중로 **, *층 ***호 국제특허법률사무소 태상 (둔산동, 인곡타워)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.05.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-0467977-15
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146986-17
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5146985-61
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5219602-91
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149086-79
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.09.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0608271-79
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.10.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1157242-86
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-1157247-14
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.12.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0878083-02
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번호 청구항
1 1
적어도 하나의 컨볼루션 블록으로 이루어지는 백본 네트워크;상기 컨볼루션 블록의 마지막 컨볼루션 층에 대응하는 특징맵과 이미지 내의 특징을 찾기 위한 커널(필터)의 개수, 크기, 이동거리에 의해 컨볼루션된 또 다른 특징맵으로 구축되는 상향식경로;상기 특징맵과 상기 또 다른 특징맵을 상호간에 횡방향으로 연결하고, 기 설정된 컨볼루션 연산을 적용하여 상기 특징맵과 상기 또 다른 특징맵에 대응하는 최종 특징맵을 구축하는 하향식경로; 및컨블루션 연산과 ReLU 활성화 함수를 통해 상기 최종 특징맵으로부터 클래스와 경계 박스를 예측하는 예측헤드;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고해상도 항공 이미지내의 물체를 감지하기 위한 단일 단계 고밀도 피라미드 특징 네트워크
2 2
제1항에 있어서, 상기 하향식 경로는 손실된 공간적정보를 보충하기 위해 상기 특징맵와 상기 또 다른 특징맵은 각각 상단 층에 위치한 모든 특징맵과 측면연결되어 상기 특징맵와 상기 또 다른 특징맵에 각 대응되는 고밀도로 연결된 특징맵을 생성하되, 상기 고밀도로 연결된 특징맵이 동일한 채널을 가지도록 기 설정된 크기의 레이어로 컨벌루션을 수행하는 것을 특징으로 하는 고해상도 항공 이미지내의 물체를 감지하기 위한 단일 단계 고밀도 피라미드 특징 네트워크
3 3
제1항에 있어서,상기 예측헤드는 분류헤드와 회귀헤드를 포함하되,상기 분류헤드와 회귀헤드는 상기 2차원 컨블루션 연산과 ReLU 활성화 함수가 중첩되어 연속적으로 구성되며, 상기 분류헤드의 마지막 컨볼루션 층은 앵커와 클래스로 이루어지는 채널과 sigmoid 활성화 함수로 구성되고, 상기 회귀헤드의 마지막 컨볼루션 층은 앵커 채널과 Linear 활성화 함수로 구성되는 것을 특징으로 하는 고해상도 항공 이미지내의 물체를 감지하기 위한 단일 단계 고밀도 피라미드 특징 네트워크
4 4
제3항에 있어서,데이터의 불균형을 해소하기 위해 경계 박스 회귀 손실 함수와 분류 손실 함수가 결합된 손실함수의 가중치를 변경하는 것을 특징으로 하는 고해상도 항공 이미지내의 물체를 감지하기 위한 단일 단계 고밀도 피라미드 특징 네트워크
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 전북대학교 뇌과학원천기술개발(R＆D) 인공지능을 이용한 자연지능 및 뇌질환 유발 유전자 규명