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어획량 측정 장치에 있어서,어획 후 그물망이 어선으로 끌어올려지는 경우, 상기 그물망 및 상기 그물망에 연결된 인식표지를 포함하는 영상을 획득하는 영상 처리부;상기 영상을 분석하여, 상기 그물망과 상기 인식표지 각각의 실제 변형크기와 상기 각각의 실제 변형크기 간의 상관관계를 도출하는 설정부;상기 그물망의 복수개의 실험 무게와 상기 복수개의 실험 무게에 대응하는 상기 그물망과 상기 인식표지 각각의 실험 변형크기를 포함하는 복수개의 학습데이터를 생성하고, 인공지능에 의해 상기 복수개의 학습데이터를 학습하는 학습부; 및상기 학습부의 학습결과와 상기 실제 변형크기 및 상기 상관관계에 기초하여, 상기 그물망의 실제 무게를 추정하는 제어부를 포함하되,상기 설정부는,상기 영상으로부터, 상기 그물망의 변형된 가로길이 및 세로길이 중에서 어느 하나인 제1 변형크기와 상기 인식표지의 변형된 가로길이 및 세로길이 중에서 길이가 더 긴 쪽의 제2 변형크기를 추출하고,상기 그물망 및 상기 인식표지의 실물 크기에 대응하도록 상기 제1 변형크기 및 상기 제2 변형크기를 확대함으로써 상기 각각의 실제 변형크기를 획득하는, 어획량 측정 장치
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제1항에 있어서,상기 영상 처리부는, 어획 전과 어획 후 각각의 경우에 있어서 상기 그물망에 대해 360도 촬영을 수행하고, 촬영된 복수개의 영상을 스티칭함으로써, 어획 전 상기 그물망의 제1 VR 영상 및 어획 후 상기 그물망의 제2 VR 영상을 생성하고,상기 설정부는, 상기 제1 VR 영상 및 상기 제2 VR 영상에 기초하여 상기 그물망의 부피 변화를 도출하며,상기 제어부는, 상기 학습결과와 상기 부피 변화 및 상기 상관관계에 기초하여, 상기 그물망의 실제 무게를 추정하는, 어획량 측정 장치
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제1항에 있어서,상기 설정부는,세분화(segmentation) 기반 딥 러닝을 수행하여, 상기 영상을 분할한 후 객체 경계를 추출함으로써 상기 영상으로부터 상기 그물망을 인식하는, 어획량 측정 장치
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제1항에 있어서,상기 학습부는,상기 그물망의 수면으로부터의 높이와 상기 높이에 이르기까지의 경과시간을 고려하여 상기 상관관계를 보정하는, 어획량 측정 장치
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어획량 측정 방법에 있어서,어획 후 그물망이 어선으로 끌어올려지는 경우, 상기 그물망 및 상기 그물망에 연결된 인식표지를 포함하는 영상을 획득하는 단계;상기 영상을 분석하여, 상기 그물망과 상기 인식표지 각각의 실제 변형크기와 상기 각각의 실제 변형크기 간의 상관관계를 도출하는 단계;상기 그물망의 복수개의 실험 무게와 상기 복수개의 실험 무게에 대응하는 상기 그물망과 상기 인식표지 각각의 실험 변형크기를 포함하는 복수개의 학습데이터를 생성하고, 인공지능에 의해 상기 복수개의 학습데이터를 학습하는 단계; 및학습결과와 상기 실제 변형크기 및 상기 상관관계에 기초하여, 상기 그물망의 실제 무게를 추정하는 단계를 포함하되,상기 영상으로부터, 상기 그물망의 변형된 가로길이 및 세로길이 중에서 어느 하나인 제1 변형크기와 상기 인식표지의 변형된 가로길이 및 세로길이 중에서 길이가 더 긴 쪽의 제2 변형크기를 추출하고,상기 그물망 및 상기 인식표지의 실물 크기에 대응하도록 상기 제1 변형크기 및 상기 제2 변형크기를 확대함으로써 상기 각각의 실제 변형크기를 획득하는, 어획량 측정 방법
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제6항에 있어서,어획 전과 어획 후 각각의 경우에 있어서 상기 그물망에 대해 360도 촬영을 수행하고, 촬영된 복수개의 영상을 스티칭함으로써, 어획 전 상기 그물망의 제1 VR 영상 및 어획 후 상기 그물망의 제2 VR 영상을 생성하고,상기 제1 VR 영상 및 상기 제2 VR 영상에 기초하여 상기 그물망의 부피 변화를 도출하며,상기 학습결과와 상기 부피 변화 및 상기 상관관계에 기초하여, 상기 그물망의 실제 무게를 추정하는, 어획량 측정 방법
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제6항에 있어서,세분화(segmentation) 기반 딥 러닝을 수행하여, 상기 영상을 분할한 후 객체 경계를 추출함으로써 상기 영상으로부터 상기 그물망을 인식하는, 어획량 측정 방법
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제6항에 있어서,상기 그물망의 수면으로부터의 높이와 상기 높이에 이르기까지의 경과시간을 고려하여 상기 상관관계를 보정하는, 어획량 측정 방법
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