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심층신경망을 기반으로 해상 객체 거리를 고려한 접근 선박을 인식하기 위한 장치, 이를 위한 방법 및 이 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체

  • 기술번호 : KST2021002272
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 발명의 심층신경망을 기반으로 해상 객체 거리를 고려한 접근 선박을 인식하기 위한 장치는 감시영상을 촬영하기 위한 카메라부와, 상기 촬영된 감시영상에 포함된 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역상자를 특징점 검출을 통해 특정하여 객체영상을 검출하는 전처리부와, 상기 객체영상의 객체가 선박인지 여부를 확률로 출력하는 심층신경망과, 상기 확률에 따라 상기 객체가 선박인지 여부를 판정하고, 판정 결과, 상기 객체가 선박이면, 상기 선박과의 충돌이 발생할 확률을 나타내는 위험도를 산출하고, 산출된 위험도가 임계치 이상이면 충돌 위험을 경고하는 관제부를 포함한다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/46 (2006.01.01) G08B 21/18 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06T 7/13 (2017.01.01)
CPC G06K 9/00624(2013.01) G06K 9/46(2013.01) G08B 21/182(2013.01) G06N 3/082(2013.01) G06N 3/0427(2013.01) G06T 7/13(2013.01)
출원번호/일자 1020200059221 (2020.05.18)
출원인 호서대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2199627-0000 (2020.12.31)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210107) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.05.18)
심사청구항수 12

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 서울특별시 용산구
2 송현학 경기도 화성시
3 이효찬 충청남도 천안시 서북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 천지 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, *층(역삼동, 신한빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 호서대학교 산학협력단 충청남도 아산시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.05.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0499149-35
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2020.05.26 수리 (Accepted) 1-1-2020-0530188-89
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2020.05.27 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2020.06.22 수리 (Accepted) 9-1-2020-0023760-91
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.10.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0728311-99
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.10.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1145553-44
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.10.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-1145554-90
8 등록결정서
Decision to grant		 2020.12.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0912491-15
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
심층신경망을 기반으로 해상 객체 거리를 고려한 접근 선박을 인식하기 위한 장치에 있어서, 감시영상을 촬영하기 위한 카메라부; 상기 촬영된 감시영상에 포함된 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역상자를 특징점 검출을 통해 특정하여 객체영상을 검출하는 전처리부; 상기 객체영상의 객체가 선박인지 여부를 확률로 출력하는 심층신경망; 및 상기 확률에 따라 상기 객체가 선박인지 여부를 판정하고, 판정 결과, 상기 객체가 선박이면, 상기 선박과의 충돌이 발생할 확률을 나타내는 위험도를 산출하고, 산출된 위험도가 임계치 이상이면 충돌 위험을 경고하는 관제부;를 포함하며, 상기 전처리부는 상기 영상에서 특징점이 검출되지 않으면, 상기 감시영상에서 수평선을 검출하고, 상기 검출된 수평선의 윗부분의 영상을 소정 크기로 확대한 후, 상기 확대된 수평선의 윗부분의 영상에서 해리스 코너 알고리즘을 이용하여 복수의 코너점을 검출한 후, 검출된 복수의 코너점의 밀집 구역을 찾아 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역박스를 특정하고, 특정된 영역박스를 통해 상기 객체영상을 검출하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 전처리부는 상기 감시영상에서 특징점이 검출되면, 해리스 코너(Harris corner) 알고리즘을 이용하여 상기 감시영상 내의 복수의 코너점을 검출한 후, 검출된 복수의 코너점의 밀집 구역을 찾아 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역박스를 특정하고, 특정된 영역박스를 통해 상기 객체영상을 검출하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 장치
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서, 상기 관제부는 상기 객체의 영역상자의 좌표를 통해 객체영상의 넓이를 산출한 후, 상기 감시영상의 넓이 대 상기 객체영상의 넓이의 비율이 기 설정된 임계치 이상이면, 상기 위험도가 임계치 이상인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 심층신경망은 객체영상이 입력되는 입력층; 상기 객체영상 혹은 특징영상에 대해 컨벌루션 연산에 의해 도출되는 적어도 하나의 특징영상을 포함하는 하나 이상의 컨벌루션층; 컨벌루션 연산을 통해 생성된 특징 영상에 대해 풀링 연산을 통해 도출되는 적어도 하나의 특징 영상을 도출하는 하나 이상의 풀링층; 특징영상 혹은 이전 계층의 노드값을 입력받아 활성화함수에 의한 연산을 통해 노드값이 산출되는 복수의 연산 노드를 포함하는 하나 이상의 완전연결층; 및 상기 완전연결층의 노드값을 입력받아 활성화함수에 의한 연산을 통해 출력값이 산출되는 복수의 출력 노드를 포함하는 출력층;을 포함하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 장치
6 6
심층신경망을 기반으로 해상 객체 거리를 고려한 접근 선박을 인식하기 위한 장치에 있어서, 복수의 프레임을 포함하는 감시영상을 촬영하기 위한 카메라부; 상기 복수의 프레임 각각에서 순차로 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역상자를 통해 복수의 객체영상을 검출하는 전처리부; 상기 복수의 객체 영상 각각에 대응하여 시간 순서에 따라 정렬된 복수의 항해벡터를 생성하고, 상기 복수의 항해벡터에 대해 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 소정 시간 후의 상기 객체의 항해 상태를 예측하는 항해예측벡터를 산출하는 심층신경망; 및 상기 항해예측벡터로부터 상기 소정 시간 후의 상기 객체의 항해 방향 및 상기 객체가 상기 감시영상에서 차지하는 영역을 나타내는 영역상자를 도출하고, 도출된 항해 방향이 충돌 가능 방향이고, 도출된 영역상자가 상기 감시영상 내의 기 설정된 경고 영역과 적어도 일부가 중첩되면, 충돌 위험을 경고하는 관제부;를 포함하며, 상기 심층신경망은 상기 복수의 객체영상 각각의 객체의 항해 방향을 나타내는 복수의 방향벡터를 도출하는 방향식별망; 상기 도출된 복수의 방향벡터에 상기 복수의 객체영상 각각의 상기 감시영상 상에서의 상기 영역상자의 좌표를 나타내는 영역벡터 및 상기 복수의 객체영상 각각이 생성된 시간을 나타내는 시간벡터를 결합하여 상기 복수의 항해벡터를 생성하는 덧셈기; 및 순차로 정렬된 복수의 스테이지로 이루어지며, 이전 스테이지의 상태값과 현 스테이지의 입력값인 항해벡터에 대해 상태 및 입력 가중치가 적용되는 연산을 수행하여 현 스테이지의 상태값을 산출한 후, 산출된 상태값을 다음 스테이지에 전달하는 복수의 은닉셀을 포함하는 제1 은닉셀그룹과, 이전 스테이지의 상태값에 대해 상태 가중치가 적용되는 연산을 수행하여 현 스테이지의 상태값을 산출한 후, 산출된 상태값을 다음 스테이지에 전달하는 복수의 은닉셀을 포함하는 제2 은닉셀그룹과, 이전 스테이지의 상태값에 대해 상태 가중치가 적용되는 연산을 수행하여 현 스테이지의 상태값을 산출한 후, 산출된 현 스테이지의 상태값에 출력 가중치를 적용하는 연산을 수행하여 출력값인 항해예측벡터를 산출하는 은닉셀을 포함하는 제3 은닉셀그룹을 포함하는 항해예측망;을 포함하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 장치
7 7
삭제
8 8
삭제
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제6항에 있어서, 상기 항해예측망은 시간 순서에 따라 정렬되는 복수의 항해벡터를 입력받는 순환입력층; 상기 복수의 항해벡터 각각에 대응하여 상기 복수의 스테이지의 순서대로 가중치가 적용되는 하나 이상의 연산을 수행하여 상기 항해예측벡터를 산출하는 복수의 은닉셀을 포함하는 순환은닉층; 및 상기 산출된 위험도를 출력하는 순환출력층;을 포함하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 장치
10 10
제6항에 있어서, 상기 전처리부는 상기 감시영상에서 특징점이 검출되면, 해리스 코너(Harris corner) 알고리즘을 이용하여 상기 감시영상 내의 복수의 코너점을 검출한 후, 검출된 복수의 코너점의 밀집 구역을 찾아 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역박스를 특정하고, 특정된 영역박스를 통해 상기 객체영상을 검출하고, 상기 영상에서 특징점이 검출되지 않으면, 상기 감시영상에서 수평선을 검출하고, 상기 검출된 수평선의 윗부분의 영상을 소정 크기로 확대한 후, 상기 확대된 수평선의 윗부분의 영상에서 해리스 코너 알고리즘을 이용하여 복수의 코너점을 검출한 후, 검출된 복수의 코너점의 밀집 구역을 찾아 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역박스를 특정하고, 특정된 영역박스를 통해 상기 객체영상을 검출하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 장치
11 11
심층신경망을 기반으로 해상 객체 거리를 고려한 접근 선박을 인식하기 위한 방법에 있어서, 카메라부가 감시영상을 촬영하는 단계; 전처리부가 상기 촬영된 감시영상에 포함된 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역상자를 특징점 검출을 통해 특정하여 객체영상을 검출하는 단계; 심층신경망이 상기 객체영상의 객체가 선박인지 여부를 확률로 출력하는 단계; 및 관제부가 상기 확률에 따라 상기 객체가 선박인지 여부를 판정하는 단계; 상기 관제부가 상기 판정 결과, 상기 객체가 선박이면, 상기 선박과의 충돌이 발생할 확률을 나타내는 위험도를 산출하는 단계; 및 상기 관제부가 상기 산출된 위험도가 임계치 이상이면 충돌 위험을 경고하는 단계;를 포함하며, 상기 객체영상을 검출하는 단계는 상기 전처리부가 상기 영상에서 특징점이 검출되지 않으면, 상기 감시영상에서 수평선을 검출하는 단계; 상기 전처리부가 상기 검출된 수평선의 윗부분의 영상을 소정 크기로 확대하는 단계; 상기 전처리부가 상기 확대된 수평선의 윗부분의 영상에서 해리스 코너 알고리즘을 이용하여 복수의 코너점을 검출하는 단계; 상기 전처리부가 상기 검출된 복수의 코너점의 밀집 구역을 찾아 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역박스를 특정하는 단계; 및 상기 전처리부가 상기 특정된 영역박스를 통해 상기 객체영상을 검출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 객체영상을 검출하는 단계는 상기 전처리부가 상기 감시영상에서 특징점이 검출되면, 해리스 코너(Harris corner) 알고리즘을 이용하여 상기 감시영상 내의 복수의 코너점을 검출하는 단계; 상기 전처리부가 상기 검출된 복수의 코너점의 밀집 구역을 찾아 객체가 차지하는 영역을 나타내는 영역박스를 특정하는 단계; 상기 전처리부가 상기 특정된 영역박스를 통해 상기 객체영상을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 방법
13 13
삭제
14 14
제11항에 있어서, 상기 위험도를 산출하는 단계는 상기 관제부가 상기 객체의 영역상자의 좌표를 통해 객체영상의 넓이를 산출하는 단계; 및 상기 관제부가 상기 감시영상의 넓이 대 상기 객체영상의 넓이의 비율이 기 설정된 임계치 이상이면, 상기 위험도가 임계치 이상인 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 방법
15 15
제11항에 있어서, 상기 심층신경망이 상기 객체영상의 객체가 선박인지 여부를 확률로 출력하는 단계는 상기 심층신경망의 입력층이 객체영상을 입력받는 단계; 상기 심층신경망의 제1 컨벌루션층이 상기 객체영상에 대해 필터를 이용한 컨벌루션 연산을 수행하여 적어도 하나의 특징영상을 도출하는 단계; 상기 심층신경망의 제1 풀링층이 상기 제1 컨벌루션층의 특징영상에 대해 필터를 이용한 풀링 연산을 수행하여 적어도 하나의 특징영상을 도출하는 단계; 상기 심층신경망의 제2 컨벌루션층이 상기 제1 풀링층의 특징영상에 대해 필터를 이용한 컨벌루션 연산을 수행하여 적어도 하나의 특징영상을 도출하는 단계; 상기 심층신경망의 제2 풀링층이 상기 제2 컨벌루션층의 특징영상에 대해 필터를 이용한 풀링 연산을 수행하여 적어도 하나의 특징영상을 도출하는 단계; 상기 심층신경망의 제1 완결연결층의 복수의 연산 노드가 상기 제2 풀링층의 특징영상에 대해 활성화함수에 의한 연산을 통해 노드값을 산출하는 단계; 상기 심층신경망의 제2 완결연결층의 복수의 연산 노드가 상기 제1 완결연결층의 노드값에 대해 활성화함수에 의한 연산을 통해 노드값을 산출하는 단계; 및 상기 심층신경망의 출력층의 복수의 출력 노드가 상기 제2 완전연결층의 노드값에 대해 활성화함수에 의한 연산을 통해 상기 객체영상의 객체가 선박인지 여부에 대한 확률인 출력값을 산출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 접근 선박을 인식하기 위한 방법
16 16
제11항, 제12항, 제14항 및 제15항 중 어느 한 항에 따른 접근 선박을 인식하기 위한 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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 호서대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 5G 기반 산업별 빅데이터 활용 딥러닝 모형 개발 및 인력양성