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인공지능을 이용한 불꽃 감지 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021010632
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 불꽃 감지 방법에 관한 것으로서, 카메라에서 촬영된 이미지가 입력되면, 입력된 이미지에 대해 불꽃 감지를 위한 관심영역을 추출하는 이미지 어피어런스 알고리즘(image appearance algorithm)을 수행하는 단계 및 추출된 관심영역에 대해 딥러닝(deep learning)을 이용하여 불꽃 객체인지 여부를 추론하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 이미지 어피어런스 알고리즘과 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 불꽃을 감지함으로써, 불꽃 감지의 속응성이 우수하고, 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 따라서, 화재 위험을 조기에 방지하고 예방할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G08B 17/12 (2014.01.01) G06V 10/25 (2022.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 5/20 (2006.01.01) G06T 3/40 (2006.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G08B 17/125(2013.01) G08B 17/125(2013.01) G08B 17/125(2013.01) G08B 17/125(2013.01) G08B 17/125(2013.01) G08B 17/125(2013.01)
출원번호/일자 1020200009018 (2020.01.23)
출원인 강원대학교산학협력단, 주식회사 부길전기
등록번호/일자 10-2411207-0000 (2022.06.15)
공개번호/일자 10-2021-0095323 (2021.08.02) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.01.23)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 강원대학교산학협력단 대한민국 강원도 춘천시
2 주식회사 부길전기 대한민국 강원

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 곽동걸 강원도 강릉시 회산로 ***,
2 류진규 경기도 안양시 동안구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김정현 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층 (역삼동, 신명빌딩)(한맥국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.01.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0082993-85
2 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.01.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0079334-46
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.01.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
불꽃 감지를 위한 불꽃 감지 장치에서의 불꽃 감지 방법에서, 카메라에서 촬영된 이미지가 입력되면, 입력된 이미지에 대해 불꽃 감지를 위한 관심영역을 추출하는 이미지 어피어런스 알고리즘(image appearance algorithm)을 수행하는 단계; 및추출된 관심영역에 대해 딥러닝(deep learning)을 이용하여 불꽃 객체인지 여부를 추론하는 단계를 포함하는 불꽃 감지 방법
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 이미지 어피어런스 알고리즘을 수행하는 단계에서, 입력된 이미지에서 가우시안 혼합 모델 기반 영상 차분을 통해 움직임이 발생한 영역을 검출하는 단계;상기 움직임이 발생한 영역을 그레이 스케일로 색상을 변환하되, 미리 설정된 임계값 이하의 픽셀들을 흰색으로 변환하고, 상기 임계값을 초과하는 픽셀들을 검정색으로 변환하여 이진화하고, 흰색 영역들 중에서 미리 설정된 크기 이하의 면적에 해당하는 영역들을 필터링하는 단계; 필터링된 객체의 윤곽선과 중심점을 구하여 윤곽선의 면적에 따른 무게 중심점을 구하고, 상기 중심점을 기준으로 상단 부분에 대해서 윤곽선을 다시 지정하는 단계; 상기 상단 부분의 윤곽선을 다각형으로 근사화하고, 근사화된 다각형의 꼭짓점의 갯수를 확인하는 단계; 및꼭짓점의 갯수를 확인하여 삼각형으로 판별된 경우, 이를 포함하는 영역을 관심 영역으로 지정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 불꽃 감지 방법
3 3
청구항 1에 있어서, 상기 불꽃 객체인지 여부를 추론하는 단계에서, Faster R-CNN(Region-based Convolutional Network) 알고리즘을 이용하여 불꽃 객체인지 여부를 추론하는 것을 특징으로 하는 불꽃 감지 방법
4 4
카메라에서 촬영된 이미지가 입력되면, 입력된 이미지에 대해 불꽃 감지를 위한 관심영역을 추출하는 이미지 어피어런스 알고리즘(image appearance algorithm)을 수행하는 이미지 어피어런스부; 및추출된 관심영역에 대해 딥러닝(deep learning)을 이용하여 불꽃 객체인지 여부를 추론하는 추론부를 포함하는 불꽃 감지 장치
5 5
청구항 4에 있어서, 상기 이미지 어피어런스부는 입력된 이미지에서 가우시안 혼합 모델 기반 영상 차분을 통해 움직임이 발생한 영역을 검출하고, 상기 움직임이 발생한 영역을 그레이 스케일로 색상을 변환하되, 미리 설정된 임계값 이하의 픽셀들을 흰색으로 변환하고, 상기 임계값을 초과하는 픽셀들을 검정색으로 변환하여 이진화하고, 흰색 영역들 중에서 미리 설정된 크기 이하의 면적에 해당하는 영역들을 필터링하고, 필터링된 객체의 윤곽선과 중심점을 구하여 윤곽선의 면적에 따른 무게 중심점을 구하고, 상기 중심점을 기준으로 상단 부분에 대해서 윤곽선을 다시 지정하고, 상기 상단 부분의 윤곽선을 다각형으로 근사화하고, 근사화된 다각형의 꼭짓점의 갯수를 확인하고, 꼭짓점의 갯수를 확인하여 삼각형으로 판별된 경우, 이를 포함하는 영역을 관심 영역으로 지정하는 방식으로 이미지 어피어런스 알고리즘을 수행하는 것을 특징으로 하는 불꽃 감지 장치
6 6
청구항 4에 있어서, 상기 추론부는 Faster R-CNN(Region-based Convolutional Network) 알고리즘을 이용하여 불꽃 객체인지 여부를 추론하는 것을 특징으로 하는 불꽃 감지 장치
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 중소벤처기업부 (주)부길전기, [공동개발기관]강원대학교 삼척산학협력단 산학연협력 기술개발사업 Faster R-CNN과 이미지 오그멘테이션을 이용한 인공지능형 불꽃감지기 개발 및 IoT 모니터링 시스템 구축