| 1 |
1
사용자로부터 건물 옥상의 방수페인트 도포 상태를 측정하려는 위치에 관한 정보를 포함하는 검색정보를 수신하는 단계;복수의 위성영상데이터를 포함하는 위성영상DB에서, 상기 검색정보에 대응되는 적어도 하나의 위성영상인 검색위성영상을 검색하는 단계;CNN(Convolutional Neural Network) 기법을 이용하여, 상기 검색위성영상에서 상기 검색정보에 대응되는 적어도 하나의 건물의 방수페인트 도포 영역인 옥상영역을 검출하는 단계; 및기준색상정보 및 상기 옥상영역의 색상정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 건물에 대한 방수페인트 도포 상태를 나타내는 지수인 상태지수를 산출하는 단계를 포함하고,상기 도포 상태를 나타내는 지수인 상태지수를 산출하는 단계는상기 옥상영역에서 지배 색상이 차지하는 비율에 관한 정보인 색일관성지수 및 상기 옥상영역의 색상과 상기 기준색상정보의 색상의 차이를 나타내는 정보인 색변화도지수를 이용하여 상기 상태지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 건물의 방수페인트 상태 판정 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 검색정보는방수페인트 도포 상태를 측정하려는 위치에 대응되는 주소, 도로명칭, 행정구역명칭 또는 경위도좌표에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 건물의 방수페인트 상태 판정 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 방수페인트 도포 영역인 옥상영역을 검출하는 단계는상기 검색위성영상에서 상기 검색정보에 대응되는 영역을 결정하는 단계;CNN 기법을 이용하여, 상기 검색정보에 대응되는 영역에 포함된 적어도 하나의 건물을 검출하는 단계; 및CNN 기법을 이용하여 상기 검출된 적어도 하나의 건물에 포함된 상기 옥상영역을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 건물의 방수페인트 상태 판정 방법
|
| 4 |
4
삭제
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 도포 상태를 나타내는 지수인 상태지수를 산출하는 단계는수학식 1을 이용하여 상기 상태지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 건물의 방수페인트 상태 판정 방법
|
| 6 |
6
사용자로부터 건물 옥상의 방수페인트 도포 상태를 측정하려는 위치에 관한 정보를 포함하는 검색정보를 수신하는 수신부;복수의 위성영상데이터를 포함하는 위성영상DB에서, 상기 검색정보에 대응되는 적어도 하나의 위성영상인 검색위성영상을 검색하는 영상검색부;CNN(Convolutional Neural Network) 기법을 이용하여, 상기 검색위성영상에서 상기 검색정보에 대응되는 적어도 하나의 건물의 방수페인트 도포 영역인 옥상영역을 검출하는 영역검출부; 및기준색상정보 및 상기 옥상영역의 색상정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 건물에 대한 방수페인트 도포 상태를 나타내는 지수인 상태지수를 산출하는 산출부를 포함하고,상기 산출부는상기 옥상영역에서 지배 색상이 차지하는 비율에 관한 정보인 색일관성지수 및 상기 옥상영역의 색상과 상기 기준색상정보의 색상의 차이를 나타내는 정보인 색변화도지수를 이용하여 상기 상태지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 건물의 방수페인트 상태 판정 장치
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 검색정보는방수페인트 도포 상태를 측정하려는 위치에 대응되는 주소, 도로명칭, 행정구역명칭 또는 경위도좌표에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 건물의 방수페인트 상태 판정 장치
|
| 8 |
8
제6항에 있어서,상기 영역검출부는상기 검색위성영상에서 상기 검색정보에 대응되는 영역을 결정하고,CNN 기법을 이용하여, 상기 검색정보에 대응되는 영역에 포함된 적어도 하나의 건물을 검출하고,CNN 기법을 이용하여 상기 검출된 적어도 하나의 건물에 포함된 상기 옥상영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 건물의 방수페인트 상태 판정 장치
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
제6항에 있어서,상기 산출부는수학식 2을 이용하여 상기 상태지수를 산출하는 것을 특징으로 하는 위성영상을 이용한 건물의 방수페인트 상태 판정 장치
|
