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딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2021005617
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 시스템에 관한 것으로, 스트리밍 데이터 중 복수개의 시퀀스 이미지를 하나의 세트로 선택하는 선택부; 기설정된 표준 컬러 공간 특성 정보를 이용하여 상기 선택된 복수개의 시퀀스 세트 이미지의 컬러 정보를 분광반사율 정보로 변환하는 변환부; 화재 컬러 필터를 이용하여 분광분포 정보로 변환된 복수개의 시퀀스 세트 이미지의 필터링을 수행하는 필터링부; 및 필터링된 복수개의 스트림 세트 이미지를 압축하여 하나의 화재 맵 이미지를 생성하는 화재 맵 생성부를 포함한다.
Int. CL G06K 9/36 (2006.01.01) G06T 3/40 (2006.01.01) G08B 17/12 (2014.01.01)
CPC G06K 9/36(2013.01) G06T 3/4015(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G08B 17/125(2013.01) G06T 2207/10016(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020190142332 (2019.11.08)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0055935 (2021.05.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장인수 대전광역시 유성구
2 김광주 대구광역시 달성군 유가읍
3 남승우 대전광역시 유성구
4 최윤원 대구광역시 달서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

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
2019.11.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-1146949-75
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번호 청구항
1 1
스트리밍 데이터 중 복수개의 시퀀스 이미지를 하나의 세트로 선택하는 선택부;기설정된 표준 컬러 공간 특성 정보를 이용하여 상기 선택된 복수개의 시퀀스 세트 이미지의 컬러 정보를 분광반사율 정보로 변환하는 변환부; 화재 컬러 필터를 이용하여 분광분포 정보로 변환된 복수개의 시퀀스 세트 이미지의 필터링을 수행하는 필터링부; 및 필터링된 복수개의 스트림 세트 이미지를 압축하여 하나의 화재 맵 이미지를 생성하는 화재 맵 생성부를 포함하는 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 시스템
2 2
제 1항에 있어서, 상기 선택부는, 인코딩/디코딩 정보를 이용하여 3개의 시퀀스 이미지를 하나의 세트로 선택하는 것인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 시스템
3 3
제 1항에 있어서, 상기 표준 컬러 공간 특성 정보는, 컬러 차트를 촬영하여 획득한 RGB 정보와 각 컬러 차트의 분광반사율 사이의 관계를 이용하여 입출력 관계를 통해 도출된 정보인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 시스템
4 4
제 3항에 있어서, 상기 표준 컬러 공간 특성 정보는, 400nm ~ 700nm 범위 내에서 10nm 간격으로 구비된 RGB 데이터에 대한 31채널의 분광반사율 정보인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 시스템
5 5
제 1항에 있어서, 상기 화재 컬러 필터는, 570nm 내지 700nm 범위인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 시스템
6 6
제 1항에 있어서, 상기 화재 맵 생성부는, 가중치 합을 통하여 필터링된 시퀀스 세트 이미지를 하나의 값으로 압축하는 것인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 시스템
7 7
제 1항에 있어서, 상기 화재 맵 생성부는, 각 분광분포의 표준편차를 계산하고, 이를 시퀀스 이미지에 더하여 무채색 보정을 수행하는 것인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 시스템
8 8
선택부에 의해, 입력되는 스트리밍 데이터 중 복수개의 시퀀스 이미지를 하나의 세트로 선택하는 단계; 변환부에 의해, 상기 세트로 선택된 시퀀스 세트 이미지의 컬러 정보를 분광반사율 정보로 변환하는 단계; 화재 맵 생성부에 의해, 분광반사율 정보가 포함된 복수개의 시퀀스 세트 이미지를 화재 컬러 필터로 필터링을 수행하는 단계; 및 필터링된 복수개의 스트림 세트 이미지를 하나의 화재 맵 이미지로 압축하여 생성하는 단계를 포함하는 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 방법
9 9
제 8항에 있어서, 상기 시퀀스 이미지를 하나의 세트로 선택하는 단계는, 3개의 시퀀스 이미지를 하나의 세트로 선택하는 것인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 방법
10 10
제 8항에 있어서, 상기 분광분포 정보로 변환하는 단계는, 31채널의 칼라 차트를 촬영한 후 각 채널의 분광반사율 정보를 이용하여 표준 sRGB 컬러 특성화 모델을 생성하고, 생성된 표준 sRGB 컬러 특성화 모델을 이용하여 입력된 시퀀스 세트 이미지의 칼라 정보를 분광반사율로 변환하는 것인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 방법
11 11
제 10항에 있어서, 상기 표준 컬러 공간 특성 정보는, 400nm ~ 700nm 범위 내에서 10nm 간격으로 구비된 RGB 데이터에 대한 31채널의 분광반사율 정보인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 방법
12 12
제 11항에 있어서, 상기 화재 컬러 필터는, 570nm 내지 700nm 범위인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 방법
13 13
제 8항에 있어서, 상기 화재 맵 이미지를 생성하는 단계는, 가중치 합을 통하여 필터링된 시퀀스 이미지 세트를 하나의 값으로 압축하는 것인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 방법
14 14
제 13항에 있어서, 상기 화재 맵 이미지를 생성하는 단계는, 상기 생성된 화재 맵 이미지를 분광반사율의 표준편차를 계산하여 무채색 보정을 수행하는 것인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 방법
15 15
제 8항에 있어서, 상기 화재 맵 이미지를 생성하는 단계는, 보정된 화재 맵 이미지의 크기를 보정하는 것인 딥러닝 기반의 화재 감지를 위한 시퀀스 영상 이미지 전처리 방법
16 16
선택부에 의해, 입력되는 스트리밍 데이터 중 복수개의 시퀀스 이미지를 하나의 세트로 선택하는 단계; 변환부에 의해, 상기 세트로 선택된 시퀀스 세트 이미지의 컬러 정보를 분광반사율 정보로 변환하는 단계; 화재 맵 생성부에 의해, 분광반사율 정보가 포함된 시퀀스 이미지를 화재 컬러 필터로 필터링하는 단계; 필터링된 복수개의 스트림 세트 이미지를 하나의 화재 맵 이미지로 압축하여 생성하는 단계; 및 생성된 상기 화재 맵 이미지를 이용하여 임의의 딥러닝 네트워크를 학습하는 단계를 포함하는 화재 감지를 위한 딥러닝 네트워크 학습 방법
17 17
제 16항에 있어서, 스트리밍 데이터 중 하나의 이미지를 상기 화재 맵 이미지를 통해 학습된 임의의 딥러닝 네트워크를 통해 추론하는 것인 화재 감지를 위한 딥러닝 네트워크 학습 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 정부출연금사업(기관고유사업) 대경권 지역산업 기반 ICT융합기술 고도화 지원사업