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오차 행렬에 기반한 가중치를 적용한 작물 분류 학습 방법, 이를 이용한 작물의 분류 방법, 그 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 및 작물의 분류 장치

  • 기술번호 : KST2021004654
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 오차 행렬에 기반한 가중치를 적용한 작물 분류 학습 방법, 이를 이용한 작물의 분류 방법, 그 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 및 작물의 분류 장치가 제공된다. 상기 작물 분류 학습 방법은 대상 객체의 제1 시점 및 제2 시점을 포함하는 복수 시점 영상을 각각 입력받는 단계; 객체 탐지 기반 딥러닝 모델을 이용하여 상기 제1 시점 및 상기 제2 시점에서의 기준데이터를 분류하고, 상기 제1 시점에 관한 확률 기반 제1 스코어 벡터 및 상기 제2 시점에 관한 확률 기반 제2 스코어 벡터를 출력하는 단계; 상기 제1 스코어 벡터 및 상기 제2 스코어 벡터로부터 각각 제1 오차 행렬 및 제2 오차 행렬을 도출하는 단계로서, 각각 M×M의 행렬을 갖는 제1 오차 행렬 및 제2 오차 행렬을 도출하는 단계; 제1 오차 행렬로부터 M개의 원소를 갖는 M개의 벡터를 포함하는 제1 벡터를 출력 및 저장하는 단계로서, , , …, 로 이루어진 제1 벡터를 출력 및 저장하는 단계; 및 제2 오차 행렬로부터 M개의 원소를 갖는 M개의 벡터를 포함하는 제2 벡터를 출력 및 저장하는 단계로서, , , …, 로 이루어진 제2 벡터를 출력 및 저장하는 단계를 포함한다.
Int. CL G01N 21/27 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01N 21/27(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020200080846 (2020.07.01)
출원인 한국생산기술연구원
등록번호/일자 10-2245337-0000 (2021.04.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210428) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.07.01)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 대한민국 충청남도 천안시 서북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장인훈 경기도 수원시 영통구
2 고광은 서울특별시 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김현재 대한민국 경기도 고양시 덕양구 권율대로 ***, ***호(원흥동, 봄포스코)(화려특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국생산기술연구원 충청남도 천안시 서북구
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
2020.07.01 수리 (Accepted) 1-1-2020-0682759-14
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.08.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.11.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0027214-73
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.02.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0131974-37
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.02.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0195514-91
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0195422-99
7 등록결정서
Decision to grant
2021.04.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0300927-11
8 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.04.20 수리 (Accepted) 1-1-2021-0457473-85
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
대상 객체의 제1 시점 및 제2 시점을 포함하는 복수 시점 영상을 각각 입력받는 단계;객체 탐지 기반 딥러닝 모델을 이용하여 상기 제1 시점 및 상기 제2 시점에서의 기준데이터를 분류하고, 상기 제1 시점에 관한 확률 기반 제1 스코어 벡터 및 상기 제2 시점에 관한 확률 기반 제2 스코어 벡터를 출력하는 단계;상기 제1 스코어 벡터 및 상기 제2 스코어 벡터로부터 각각 제1 오차 행렬 및 제2 오차 행렬을 도출하는 단계로서, 상기 제1 오차 행렬 및 상기 제2 오차 행렬은 가로축을 예측값(prediction value), 세로축을 실제값(true value)으로 하는 행렬이고 각각 M×M의 행렬을 갖는 제1 오차 행렬 및 제2 오차 행렬을 도출하는 단계;제1 오차 행렬로부터 M개의 원소를 갖는 M개의 벡터를 포함하는 제1 벡터를 출력 및 저장하는 단계로서, , , …, 로 이루어진 제1 벡터를 출력 및 저장하는 단계; 및제2 오차 행렬로부터 M개의 원소를 갖는 M개의 벡터를 포함하는 제2 벡터를 출력 및 저장하는 단계로서, , , …, 로 이루어진 제2 벡터를 출력 및 저장하는 단계를 포함하되,상기 제1 벡터 및 상기 제2 벡터는 각각 M개의 원소를 갖는 열벡터(column vector)를 포함하는 작물 분류 학습 방법
2 2
삭제
3 3
, , …, 로 이루어진 제1 열벡터(column vector) 및 , , …, 로 이루어진 제2 열벡터가 미리 정의되어 작물을 분류하는 방법으로서,대상 객체의 제1 시점 및 제2 시점을 포함하는 복수 시점 영상을 각각 입력받는 단계;딥러닝 모델을 이용하여 제1 시점에 관한 확률 기반 제1 스코어 벡터를 출력하는 단계로서, 최대 스코어가 i번째 클래스(i는 M 이하의 양의 정수)인 제1 스코어 벡터를 출력하는 단계;딥러닝 모델을 이용하여 제2 시점에 관한 확률 기반 제2 스코어 벡터를 출력하는 단계로서, 최대 스코어가 j번째 클래스(j는 M 이하의 양의 정수)인 제2 스코어 벡터를 출력하는 단계;상기 복수의 제1 벡터와 복수의 제2 벡터, 및 상기 제1 스코어 벡터와 제2 스코어 벡터에 기반하여 상기 제1 시점 및 상기 제2 시점에 관한 제1 가중치 벡터 및 제2 가중치 벡터를 포함하는 복수의 가중치 벡터를 결정하는 단계; 및상기 복수의 스코어 벡터와 상기 복수의 가중치 벡터에 기반하여 최종 기준 데이터 레벨을 결정하는 단계를 포함하는 작물의 분류 방법
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제3항에 있어서,상기 제1 시점에 관한 상기 제1 가중치 벡터는 하기 수식 A를 이용하여 결정되고, 상기 제2 시점에 관한 상기 제2 가중치 벡터는 하기 수식 B를 이용하여 결정되는 작물의 분류 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 및 (여기서, i 및 j는 각각 M 이하의 양의 정수)는 각각 i번째 및 j번째 클래스에서 최대 스코어를 갖는 열벡터인 작물의 분류 방법
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제4항에 있어서,하기 수식을 만족하는 작물의 분류 방법
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제4항에 있어서,상기 최종 기준 데이터 레벨을 결정하는 단계는 하기 수식을 이용한 알고리즘을 포함하여 수행되는 작물의 분류 방법
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대상 객체의 복수의 시점 영상을 각각 입력받는 영상 입력부;객체 탐지 기반 딥러닝 모델을 이용하여 상기 객체의 각 시점에서의 기준 데이터를 분류하고, 상기 객체에 관한 기준 데이터 레벨에 관한 각 시점별 복수의 확률 기반 스코어 벡터를 출력하는 개별 판별부;상기 확률 기반 스코어 벡터의 오차 행렬로부터 도출된 복수의 열 벡터 및 상기 확률 기반 스코어 벡터의 최대 스코어를 기반으로 각 시점에서의 복수의 가중치 벡터를 결정하는 가중치 결정부; 및상기 복수의 확률 기반 스코어 벡터와 상기 복수의 가중치 벡터에 기반하여 최종 기준 데이터 레벨을 결정하는 최종 판별부를 포함하되,상기 오차 행렬은 복수의 각 시점 영상에서의 스코어 벡터로부터 도출된 제1 오차 행렬 및 제2 오차 행렬을 포함하고, 상기 제1 오차 행렬 및 상기 제2 오차 행렬은 각각 가로축을 예측값, 세로축을 실제값으로 하는 M×M 행렬이고, 상기 제1 오차 행렬로부터 도출된 제1 열 벡터 및 상기 제2 오차 행렬로부터 도출된 제2 열 벡터는 각각 M개의 원소를 갖는 작물의 분류 장치
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상기 제3항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 디알비파텍 로봇산업기술개발(R&D) 시설원예 모니터링 방제 수확 이송 작업의 무인 자동화를 위한 로봇시스템과 작업체계 개발