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심층신경망 및 영상처리를 이용하여 어종을 인식하고 체장을 측정하는 방법으로서,(a) 카메라로부터 실시간 객체 영상을 수신하는 단계;(b) 상기 단계 (a)에서 수신된 객체 영상에 대한 전처리를 수행하여 객체의 체장을 측정하는 단계;(c) 상기 단계 (a)에서 수신된 객체 영상을 딥러닝(deep learning)기반 심층신경망 모델에 입력 데이터로 입력하고, 상기 심층신경망 모델에서 객체의 종류를 인식하고 이 인식된 객체의 종류에 따라 수를 카운팅하는 단계; 및(d) 상기 단계 (a)에서 수신된 객체 영상에 대한 정보를 출력하는 단계를 포함하는 심층신경망 및 영상처리를 이용한 어종 인식 및 체장 측정 방법
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청구항 1에 있어서상기 단계 (a) 이후에,상기 수신된 객체 영상에서 서로 다른 콘트라스트가 적용된 객체 영상을 각각 캡쳐하여 분류하는 단계를 더 포함하는 하는 심층신경망 및 영상처리를 이용한 어종 인식 및 체장 측정 방법
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청구항 2에 있어서,상기 서로 다른 콘트라스트는 LED가 온/오프로 동작되어 적용되는 것을 특징으로 하는 심층신경망 및 영상처리를 이용한 어종 인식 및 체장 측정 방법
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청구항 1에 있어서,상기 단계 (b)에서의 객체 영상은 LED가 온 된 상태로 촬영된 것을 특징으로 하는 심층신경망 및 영상처리를 이용한 어종 인식 및 체장 측정 방법
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청구항 1에 있어서,상기 단계 (c)에서의 객체 영상은 LED가 오프 된 상태로 촬영된 것을 특징으로 하는 심층신경망 및 영상처리를 이용한 어종 인식 및 체장 측정 방법
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청구항 1에 있어서,상기 수신된 객체 영상의 전처리는, (b1) 입력된 영상을 회색으로 변환하는 단계;(b2) 상기 변환된 영상에서 객체의 테두리를 검출하는 단계;(b3) 상기 검출된 테두리에 위치한 라인의 점들을 찾아 객체가 포함되며 배경이 최소한으로 들어간 사각형 박스 영역을 검출하는 단계;(b4) 상기 검출된 박스 영역을 정으로 와핑하고 크롭하는 단계;(b5) 상기 크롭된 영역에 존재하는 객체를 블러링하는 단계;(b6) 상기 블러링된 객체를 이진화하여 세그멘테이션을 추출하는 단계; 및(b7) 상기 추출된 세그멘테이션 된 객체의 반복적인 침식 및 이진 연결 요소 라벨링으로 객체의 중심점을 찾아내는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 및 영상처리를 이용한 어종 인신 및 체장 측정 방법
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청구항 1에 있어서,상기 심층신경망 모델은 CNN(convolution neural network)를 포함하는 것을 특징으로 하는 심층신경망 및 영상처리를 이용한 어종 인식 및 체장 측정 방법
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심층신경망 및 영상처리를 이용하여 어종을 인식하고 체장을 측정하기 위한 비일시적 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,비일시적 저장매체에 저장되며, 프로세서에 의하여,(a) 카메라로부터 실시간 객체 영상을 수신하는 단계;(b) 상기 단계 (a)에서 수신된 객체 영상에 대한 전처리를 수행하여 객체의 체장을 측정하는 단계;(c) 상기 단계 (a)에서 수신된 객체 영상을 딥러닝(deep learning)기반 심층신경망 모델에 입력 데이터로 입력하고, 상기 심층신경망 모델에서 객체의 종류를 인식하고 이 인식된 객체의 종류에 따라 수를 카운팅하는 단계; 및(d) 상기 단계 (a)에서 수신된 객체 영상에 대한 정보를 출력하는 단계가 실행되도록 하는 명령을 포함하는 심층신경망 및 영상처리를 이용한 어종 인식 및 체장 측정 방법을 수행하기 위한, 비일시적 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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심층신경망 및 영상처리를 이용하여 어종을 인식하고 체장을 측정하기 위한 장치로서,(a) 카메라로부터 실시간 객체 영상을 수신하는 단계;(b) 상기 단계 (a)에서 수신된 객체 영상에 대한 전처리를 수행하여 객체의 체장을 측정하는 단계;(c) 상기 단계 (a)에서 수신된 객체 영상을 딥러닝(deep learning)기반 심층신경망 모델에 입력 데이터로 입력하고, 상기 심층신경망 모델에서 객체의 종류를 인식하고 이 인식된 객체의 종류에 따라 수를 카운팅하는 단계; 및(d) 상기 단계 (a)에서 수신된 객체 영상에 대한 정보를 출력하는 단계가 실행되도록 하는, 심층신경망 및 영상처리를 이용한 어종 인식 및 체장 측정 장치
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