맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

구조물 균열 측정 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체

  • 기술번호 : KST2022009168
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
상담신청 PDF 받기
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 구조물 균열 측정 시스템, 방법, 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체가 개시된다. 구조물 균열 측정 시스템은 표면 영상 획득부, 균열 탐지부, 시점 변환부, 중첩 영상 생성부, 및 균열 영역 산출부를 포함한다. 표면 영상 획득부는 구조물 표면의 영상을 서로 다른 복수의 카메라로 각각 획득하고, 균열 탐지부는 동일한 심층 신경망 알고리즘을 이용하여 획득된 복수의 영상으로부터 균열 영역을 각각 탐지하고, 시점 변환부는 복수의 영상의 시점을 모두 동일하도록 변환하고, 중첩 영상 생성부는 동일 시점의 복수 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하며, 균열 영역 산출부는 복수의 영상에서 모두 균열이라고 탐지된 화소 영역을 출력한다.
Int. CL G06T 7/00 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 7/62 (2017.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01) G01N 21/88 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 7/0004(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 7/62(2013.01) G06T 5/006(2013.01) H04N 13/239(2013.01) G01N 21/8803(2013.01) G01N 21/8851(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01) G01N 2021/8887(2013.01)
출원번호/일자 1020200187751 (2020.12.30)
출원인 한국건설기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0095831 (2022.07.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.30)
심사청구항수 11

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국건설기술연구원 대한민국 경기도 고양시 일산서구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 심승보 경기도 용인시 수지구
2 공석민 서울특별시 동작구
3 이성원 서울특별시 서대문구
4 최상일 대구광역시 동구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인주원 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(논현동, 건설회관)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2020.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-1434354-66
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.05.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
구조물 표면의 영상을 서로 다른 복수의 카메라로 각각 획득하는 표면 영상 획득부;동일한 심층 신경망 알고리즘을 이용하여 획득된 복수의 영상으로부터 균열 영역을 각각 탐지하는 균열 탐지부;상기 복수의 영상의 시점을 모두 동일하도록 변환하는 시점 변환부; 상기 동일 시점의 복수 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성부; 및상기 복수의 영상에서 모두 균열이라고 탐지된 화소 영역을 산출하는 균열 영역 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 시스템
2 2
청구항 1에 있어서,상기 표면 영상 획득부는 스테레오 카메라를 이용하여 구조물 표면에 대해 제 1 영상과 제 2 영상을 각각 획득하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 시스템
3 3
청구항 2에 있어서,상기 제 1 영상과 상기 제 2 영상에서 모두 균열이라고 판단된 영역의 화소인 매칭 포인트에 대해 3차원 좌표를 산출하는 3차원 좌표 산출부; 및상기 3차원 좌표로부터 상기 균열 영역의 크기를 산출하는 균열 크기 산출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 시스템
4 4
청구항 3에 있어서,상기 획득된 영상의 방사형 왜곡을 보정하는 방사형 왜곡 보정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 시스템
5 5
청구항 1에 있어서, 상기 균열 탐지부는,균열 영상과 균열 영상에 대응하는 라벨 영상을 포함하는 지도 학습용 데이터, 및 균열 영상만을 포함하는 준지도 학습용 데이터를 저장하는 학습용 데이터 저장부;상기 지도 학습용 데이터와 상기 준지도 학습용 데이터의 균열 영상을 이용하여 균열의 위치를 추출하는 예측 영상을 생성하는 분할 신경망;라벨 영상의 진위 여부를 판단하는 판별자 신경망;상기 판별자 신경망이 상기 지도 학습용 데이터에 대한 예측 영상은 거짓으로 판별하고, 상기 라벨 영상은 참으로 판별하며, 상기 준지도 학습용 데이터에 대한 예측 영상은 참으로 판별하도록 설정하는 판별자 신경망 학습부; 및상기 지도 학습용 데이터의 균열 영상과 라벨 영상을 이용하여 상기 분할 신경망의 가중치를 개선하고, 상기 판별자 신경망의 출력인 컨피던스 이미지를 라벨 영상으로 설정하여 상기 분할 신경망의 가중치를 더 개선하는 분할 신경망 학습부를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 시스템
6 6
표면 영상 획득부가 구조물 표면의 영상을 서로 다른 복수의 카메라로 각각 획득하는 표면 영상 획득 단계;균열 탐지부가 동일한 심층 신경망 알고리즘을 이용하여 획득된 복수의 영상으로부터 균열 영역을 각각 탐지하는 균열 탐지 단계;시점 변환부가 상기 복수의 영상의 시점을 모두 동일하도록 변환하는 시점 변화 단계;중첩 영상 생성부가 상기 동일 시점의 복수 영상을 중첩하여 중첩 영상을 생성하는 중첩 영상 생성 단계; 및균열 영역 산출부가 상기 복수의 영상에서 모두 균열이라고 탐지된 화소 영역을 출력하는 균열 영역 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 방법
7 7
청구항 6에 있어서,상기 표면 영상 획득 단계는 스테레오 카메라를 이용하여 구조물 표면에 대해 제 1 영상과 제 2 영상을 각각 획득하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 방법
8 8
청구항 7에 있어서,3차원 좌표 산출부가 상기 제 1 영상과 상기 제 2 영상에서 모두 균열이라고 판단된 영역의 화소인 매칭 포인트에 대해 3차원 좌표를 산출하는 단계; 및균열 크기 산출부가 상기 3차원 좌표로부터 상기 균열 영역의 크기를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 방법
9 9
청구항 8에 있어서,방사형 왜곡 보정부가 상기 획득된 영상의 방사형 왜곡을 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 방법
10 10
청구항 6에 있어서, 상기 균열 탐지 단계는,학습용 데이터 저장부가 균열 영상과 대응하는 라벨 영상을 포함하는 지도 학습용 데이터, 및 균열 영상만을 포함하는 준지도 학습용 데이터를 저장하는 단계;예측 영상 생성부가 상기 지도 학습용 데이터와 상기 준지도 학습용 데이터의 균열 영상을 이용하여 균열의 위치를 추출하는 예측 영상을 생성하는 단계;판별자 신경망이 라벨 영상의 진위 여부를 판단하는 단계;판별자 신경망 학습부가 상기 지도 학습용 데이터에 대한 예측 영상은 거짓으로 판별하고, 상기 라벨 영상은 참으로 판별하며, 상기 준지도 학습용 데이터에 대한 예측 영상은 참으로 판별하도록 설정하는 단계; 및분할 신경망 학습부가 상기 지도 학습용 데이터의 균열 영상과 라벨 영상을 이용하여 상기 분할 신경망의 가중치를 개선하고, 상기 판별자 신경망의 출력인 컨피던스 이미지를 라벨 영상으로 설정하여 상기 분할 신경망의 가중치를 더 개선하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 균열 측정 방법
11 11
청구항 6 내지 청구항 10 중 어느 한 청구항의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통부 한국건설기술연구원 국토교통기술촉진연구(R＆D) 자율형 무인 이동식 로봇암을 이용한 딥러닝 기반의 소단면 공동구 내부 구조물 표면 결함 탐지 자동화 장비 핵심 기술 개발