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합성 개구면 레이더 영상에서 딥러닝을 기초로 표적과 클러터 구분을 위한 가중치 기반 간소화된 이진 분류 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2022002403
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 발명의 일 실시예에 따른 표적 및 클러터 구별 방법은 복수의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 획득하는 단계, 제1 SAR 영상을 표적 탐지를 수행하는 제1 신경망에 입력하여 표적 및 클러터가 분류된 제1 결과 데이터를 획득하는 단계, 상기 제1 신경망의 가중치를 기초로 표적 손실 최소화를 위하여 제2 신경망의 가중치를 학습시키는 단계, 상기 제1 결과 데이터를 이용하여 상기 제2 신경망을 학습시키는 단계 및 제2 SAR 영상을 상기 제2 신경망에 입력하여 상기 제2 SAR 영상에 포함된 표적 및 클러터 검출 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G01S 13/90 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G01S 13/9004(2013.01) G01S 13/9021(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020200101404 (2020.08.12)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0020721 (2022.02.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.08.12)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서승모 대전광역시 유성구
2 최여름 대전광역시 유성구
3 임호 대전광역시 유성구
4 박지훈 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.08.12 수리 (Accepted) 1-1-2020-0850246-56
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.05.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.08.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0222815-77
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.12.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-1016728-26
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.01.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0096479-70
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.01.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0096480-16
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번호 청구항
1 1
컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 표적 및 클러터 구별 방법에 있어서,복수의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 획득하는 단계;제1 SAR 영상을 표적 탐지를 수행하는 제1 신경망에 입력하여 표적 및 클러터가 분류된 제1 결과 데이터를 획득하는 단계;상기 제1 신경망의 가중치를 기초로 표적 손실 최소화를 위하여 제2 신경망의 가중치를 학습시키는 단계;상기 제1 결과 데이터를 이용하여 상기 제2 신경망을 학습시키는 단계; 및제2 SAR 영상을 상기 제2 신경망에 입력하여 상기 제2 SAR 영상에 포함된 표적 및 클러터 검출 데이터를 획득하는 단계;를 포함하는,표적 및 클러터 구별 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 제2 신경망을 학습시키는 단계는,스칼라 값의 가중치를 이용한 오경보 및 표적 손실 최소화 알고리즘이 적용된 크로스 엔트로피 손실함수를 이용하여 상기 제2 신경망을 학습시키는 단계를 포함하는,표적 및 클러터 구별 방법
3 3
제1 항에 있어서,상기 제2 SAR 영상에 포함된 표적 및 클러터 검출 데이터를 획득하는 단계는,가중치를 이용한 손실함수를 이용하여 상기 제2 신경망을 학습시켜, 검출되는 표적 손실을 감소시키는 단계를 더 포함하는,표적 및 클러터 구별 방법
4 4
제1 항에 있어서,상기 제2 SAR 영상에 포함된 표적 및 클러터 검출 데이터를 획득하는 단계는,극단적 분류기법을 기초로 표적을 탐지하여, 표적의 검출 확률이 0 이상이면 표적으로 검출하는 단계를 포함하는,표적 및 클러터 구별 방법
5 5
제1 항에 있어서,상기 제2 SAR 영상에서 탐지된 표적 및 클러터 검출 데이터를 기초로 오경보를 제거하는 단계를 더 포함하는,표적 및 클러터 구별 방법
6 6
프로세서; 를 포함하고,상기 프로세서는,복수의 SAR 영상을 획득하고, 제1 SAR 영상을 표적 탐지를 수행하는 제1 신경망에 입력하여 표적 및 클러터가 분류된 제1 결과 데이터를 획득하고, 상기 제1 신경망의 가중치를 기초로 표적 손실 최소화를 위하여 제2 신경망의 가중치를 학습시키고, 상기 제1 결과 데이터를 이용하여 상기 제2 신경망을 학습시키고, 제2 SAR 영상을 상기 제2 신경망에 입력하여 상기 제2 SAR 영상에 포함된 표적 및 클러터 검출 데이터를 획득하는,표적 및 클러터 구별 장치
7 7
제6 항에 있어서,상기 프로세서는,스칼라 값의 가중치를 이용한 오경보 및 표적 손실 최소화 알고리즘이 적용된 크로스 엔트로피 손실함수를 이용하여 상기 제2 신경망을 학습시키는,표적 및 클러터 구별 장치
8 8
제6 항에 있어서,상기 프로세서는,가중치를 이용한 손실함수를 이용하여 상기 제2 신경망을 학습시켜, 검출되는 표적 손실을 감소시키는,표적 및 클러터 구별 장치
9 9
제6 항에 있어서,상기 프로세서는,극단적 분류기법을 기초로 표적을 탐지하여, 표적의 검출 확률이 0 이상이면 표적으로 검출하는,표적 및 클러터 구별 장치
10 10
제6 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제2 SAR 영상에서 탐지된 표적 및 클러터 검출 데이터를 기초로 오경보를 제거하는,표적 및 클러터 구별 장치
11 11
컴퓨터를 이용하여 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.