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3차원 캐드(CAD) 데이터를 토대로 획득되는 다수의 영상을 확장하고, 합성곱신경망(CNN)에 기반하여 다수의 식별 영상을 식별하는 과정을 반복 진행함으로써 선체 블록 식별 모델을 학습하는 단계; 및다수의 영상 및 상기 선체 블록 식별 모델을 통해 식별된 영상을 이진화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 3차원 캐드 데이터의 다시점 영상 집합을 활용한 선체 블록 식별 모델 학습 및 식별력 향상 방법
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제1항에 있어서,상기 다수의 영상 및 상기 선체 블록 식별 모델을 통해 식별된 영상을 이진화하는 단계는,하나 이상의 영상에 임계값(Threshold) 수치를 일정한 수치로 증가시켜 이진화를 진행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 3차원 캐드 데이터의 다시점 영상 집합을 활용한 선체 블록 식별 모델 학습 및 식별력 향상 방법
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제1항에 있어서,상기 선체 블록 식별 모델을 학습하는 단계는,데이터베이스로부터 상기 3차원 캐드(CAD) 데이터를 불러온 후 상기 3차원 캐드 데이터 내 선체 블록 객체를 좌표평면계 기준으로 X축을 따라 0도 내지 90도 각도 범위 내에서 10도 간격으로 연속적으로 회전시키고, 또한 Z축을 따라 0도 내지 350도 각도 범위 내에서 10도 간격으로 연속적으로 회전시켜 360장 이상의 영상을 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 3차원 캐드 데이터의 다시점 영상 집합을 활용한 선체 블록 식별 모델 학습 및 식별력 향상 방법
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제3항에 있어서,상기 선체 블록 식별 모델을 학습하는 단계는,상기 360장 이상의 영상 내 선박 블록 객체에 대한 객체 영역 및 배경 윤곽 영역을 추출하는 단계; 및추출된 객체 영역 및 상기 배경 윤곽 영역의 크기에 기반하여 상기 객체 영역을 포함하는 직사각형 영역과 상기 직사각형 영역의 꼭짓점에 접하는 원 영역을 생성한 후, 상기 원 영역에 내접하는 정사각형 영역의 모서리를 따라 상기 360장 이상의 영상 각각의 이미지 크기를 수정함으로써, 상기 360장 이상의 영상 크기를 표준화하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 3차원 캐드 데이터의 다시점 영상 집합을 활용한 선체 블록 식별 모델 학습 및 식별력 향상 방법
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제1항에 있어서,상기 선체 블록 식별 모들을 학습하는 단계는,각 영상을 30도, 60도 및 90도 각도로 회전시키거나, 또는 상하방향, 좌우 방향으로 반전시켜 적어도 6장 이상으로 장수를 확장시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 3차원 캐드 데이터의 다시점 영상 집합을 활용한 선체 블록 식별 모델 학습 및 식별력 향상 방법
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제1항에 있어서,상기 선체 블록 식별 모델을 학습하는 단계는,상기 다수의 영상 중 일부 영상을 분류하고, 합성곱신경망에 기반하여 상기 다수의 영상을 토대로 분류된 상기 일부 영상을 먼저 식별하는 과정을 반복 진행하는 단계; 및상기 일부 영상에 대한 식별 과정일 반복 진행된 후, 기 마련된 다수의 식별 영상을 식별하는 과정을 반복 진행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 3차원 캐드 데이터의 다시점 영상 집합을 활용한 선체 블록 식별 모델 학습 및 식별력 향상 방법
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