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영상을 획득하는 영상 획득부;상기 영상 획득부로부터 획득된 기준 영상을 기초로 학습용 영상 빅데이터를 구축하고 상기 구축된 학습용 영상 빅데이터의 상기 기준 영상으로부터 학습 대상 객체를 추출하여 상기 추출된 학습 대상 객체를 기초로 딥러닝 모델을 학습시키는 모델 학습부;상기 학습된 딥러닝 모델을 기초로 상기 영상 획득부로부터 제공 받는 감시 영상 내 대상 객체를 추론하여 상기 추론된 결과로 유고상황 데이터를 생성하는 객체 추론부; 및상기 생성된 유고상황 데이터를 정탐지 데이터와 오탐지 데이터로 분류하고, 상기 분류된 오탐지 데이터를 미리 정해진 오탐지 대상 객체에 대한 적어도 하나의 객체 오탐지 데이터로 정의하는 오탐지 정의부를 포함하고,상기 모델 학습부는,상기 학습용 영상 빅데이터에 상기 정의된 적어도 하나의 객체 오탐지 데이터를 추가시켜 상기 딥러닝 모델을 재 학습시키는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 장치
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제1항에 있어서,상기 오탐지 정의부는,상기 유고상황 데이터로부터 정탐지와 오탐지를 사용자로부터 지정받아 상기 정탐지 데이터와 상기 오탐지 데이터를 분류하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 장치
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제1항에 있어서,상기 미리 정해진 오탐지 대상 객체는 제1 대상 객체와 제2 대상 객체를 포함하고,상기 오탐지 정의부는,상기 오탐지 데이터를 상기 제1 대상 객체와 상기 제2 대상 객체 중 적어도 상기 제2 대상 객체에 대한 객체 오탐지 데이터로 정의하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 장치
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제3항에 있어서,상기 오탐지 데이터는 오탐지된 영상과 상기 오탐지 영상 내 오탐지 대상 객체에 대한 레이블링 정보를 포함하고,상기 오탐지 정의부는,상기 오탐지 대상 객체가 상기 제1 대상 객체인 경우 해당 대상 객체의 레이블링 정보를 제거하고,상기 오탐지 대상 객체가 상기 제2 대상 객체인 경우 해당 대상 객체의 레이블링 정보 중 객체 클래스명을 오탐지 대상 객체임을 나타내기 위한 오류객체로 변경하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 장치
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제4항에 있어서,상기 오탐지 정의부는,상기 오탐지 대상 객체가 상기 제2 대상 객체인 경우 상기 오탐지 영상의 해당 오탐지 대상 객체가 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역을 제거하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 장치
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제5항에 있어서,상기 오탐지 정의부는,상기 오탐지 대상 객체가 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역이 모두 제거된 오탐지 영상과 상기 변경된 레이블링 정보를 포함하는 오탐지 데이터를 해당 오탐지 객체 대상에 대한 오탐지 데이터로 정의하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 장치
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영상 획득부로부터 획득된 기준 영상을 기초로 학습용 영상 빅데이터를 구축하고 상기 구축된 학습용 영상 빅데이터의 상기 기준 영상으로부터 학습 대상 객체를 추출하여 상기 추출된 학습 대상 객체를 기초로 딥러닝 모델을 학습시키는 단계;상기 학습된 딥러닝 모델을 기초로 상기 영상 획득부로부터 제공 받는 감시 영상 내 대상 객체를 추론하여 상기 추론된 결과로 유고상황 데이터를 생성하는 단계; 및상기 생성된 유고상황 데이터를 정탐지 데이터와 오탐지 데이터로 분류하고, 상기 분류된 오탐지 데이터를 미리 정해진 오탐지 대상 객체에 대한 적어도 하나의 객체 오탐지 데이터로 정의하는 단계; 및상기 정의된 적어도 하나의 객체 오탐지 데이터를 상기 학습용 영상 빅데이터에 추가시켜 상기 딥러닝 모델을 재 학습시키는 단계를 포함하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 방법
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제7항에 있어서,상기 정의하는 단계에서는,상기 유고상황 데이터로부터 정탐지와 오탐지를 사용자로부터 지정받아 상기 정탐지 데이터와 상기 오탐지 데이터를 분류하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 방법
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제8항에 있어서,상기 미리 정해진 오탐지 대상 객체는 제1 대상 객체와 제2 대상 객체를 포함하고,상기 정의하는 단계에서는,상기 오탐지 데이터를 상기 제1 대상 객체와 상기 제2 대상 객체 중 적어도 상기 제2 대상 객체에 대한 객체 오탐지 데이터로 정의하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 방법
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제7항에 있어서,상기 오탐지 데이터는 오탐지된 영상과 상기 오탐지 영상 내 오탐지 대상 객체에 대한 레이블링 정보를 포함하고,상기 정의하는 단계에서는,상기 오탐지 대상 객체가 상기 제1 대상 객체인 경우 해당 대상 객체의 레이블링 정보를 제거하고,상기 오탐지 대상 객체가 상기 제2 대상 객체인 경우 해당 대상 객체의 레이블링 정보 중 객체 클래스명을 오탐지 대상 객체임을 나타내기 위한 오류객체로 변경하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 방법
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제10항에 있어서,상기 정의하는 단계에서는,상기 오탐지 대상 객체가 상기 제2 대상 객체인 경우 상기 오탐지 영상의 해당 오탐지 대상 객체가 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역을 제거하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 방법
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제11항에 있어서,상기 정의하는 단계에서는,상기 오탐지 대상 객체가 존재하는 영역을 제외한 나머지 영역이 모두 제거된 오탐지 영상과 상기 변경된 레이블링 정보를 포함하는 오탐지 데이터를 해당 오탐지 객체 대상에 대한 오탐지 데이터로 정의하는, 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 방법
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