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유전 알고리즘 및 CNN을 이용한 물체 분류 및 집계 방법

  • 기술번호 : KST2022014569
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 발명은 유전 알고리즘 및 CNN을 이용한 물체 분류 및 집계 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 일반적인 물체 탐지(object detection) 과정에서 동시에 진행되는 물체의 집계와 분류 과정을 두 단계로 분리하여 진행하되, 물체의 집계 과정에서는 유전 알고리즘을 이용하고, 물체의 분류 과정에서는 CNN을 이용하여 연산량 및 최적화 시간을 대폭 단축시킬 수 있도록 함과 동시에 물체 분류의 정확성을 향상시킬 수 있도록 하는 유전 알고리즘과 CNN을 이용한 물체 탐지 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06N 20/20 (2019.01.01) G06N 3/12 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 5/02 (2006.01.01)
CPC G06N 20/20(2013.01) G06N 3/126(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 5/02(2013.01)
출원번호/일자 1020210011571 (2021.01.27)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0108865 (2022.08.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.27)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강상길 서울특별시 용산구
2 김현석 인천광역시 남동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아이더스 대한민국 인천광역시 연수구 송도과학로 **, A동 ***호(송도동, 송도테크노파크IT센터)

최종권리자

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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		 2021.01.27 수리 (Accepted) 1-1-2021-0109480-87
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.06.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
유전 알고리즘에 의해 최적화된 이미지 프로세싱을 통해 다수 개의 물체가 포함된 이미지 내에 존재하는 물체의 개수를 집계하는 제1단계와,물체의 개별 이미지를 이용하여 훈련된 CNN에 의해 상기 다수 개의 물체가 포함된 이미지 내에 존재하는 물체의 종류를 분류하는 제2단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전 알고리즘 및 CNN을 이용한 물체 분류 및 집계 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 다수 개의 물체가 포함된 이미지는 가로 또는 세로 방향으로 적층된 상태의 물체를 포함하는 이미지인 것을 특징으로 하는 유전 알고리즘 및 CNN을 이용한 물체 분류 및 집계 방법
3 3
제 1항에 있어서,상기 제2단계는 제1단계에서 최적화된 이미지 프로세싱을 통해 획득된 이미지를 입력받아 훈련된 CNN에 의해 물체의 종류를 분류하는 것을 특징으로 하는 유전 알고리즘 및 CNN을 이용한 물체 분류 및 집계 방법
4 4
제 1항에 있어서,상기 제1단계는,다수 개의 물체가 포함된 이미지를 획득하는 제1이미지 획득단계와,획득된 이미지에 대한 이미지 프로세싱에 사용되는 연산의 종류 및 연산에 사용되는 파라미터들을 각각 염색체 및 유전자로 사용한 유전 알고리즘 학습을 통해 이미지 프로세싱의 최적화 과정을 자동화시키는 제1학습단계와,상기 제1학습단계에서 최적화된 이미지 프로세싱에 의해 상기 획득된 이미지를 처리하여 물체의 개수를 집계하는 집계단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전 알고리즘 및 CNN을 이용한 물체 분류 및 집계 방법
5 5
제 4항에 있어서,상기 집계단계는 최적화된 이미지 프로세싱에 의해 처리된 이미지에 윤곽선 검출을 수행하여 각 물체의 개별 이미지를 추출하는 개별 이미지 추출단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전 알고리즘 및 CNN을 이용한 물체 분류 및 집계 방법
6 6
제 4항에 있어서,상기 제1학습단계에서 유전 알고리즘에 의해 학습된 최적화된 이미지 프로세싱 방법은 상기 다수 개의 물체가 포함된 이미지에 흐림 효과를 적용시키는 blur 연산단계와, 흐림 효과가 적용된 이미지에 침식 연산을 수행하는 erode 연산단계, 침식 연산이 수행된 이미지를 백색화 시키는 whitening 연산단계, 백색화된 이미지에 팽창 연산을 수행하는 dilate 연산단계, 팽창 연산이 수행된 이미지를 흑색과 백색으로 이진화하는 binary 연산단계 및 이진화된 이미지에 닫힘 연산을 수행하는 close 연산단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전 알고리즘 및 CNN을 이용한 물체 분류 및 집계 방법
7 7
제 1항에 있어서,상기 제2단계는,다수 개의 물체가 포함된 이미지로부터 개별 물체의 이미지를 잘라내어 획득하는 제2이미지 획득단계와,획득된 개별 물체의 이미지를 이용한 CNN 학습을 수행하는 제2학습단계와,상기 제1단계에서 유전 알고리즘에 의해 최적화된 이미지 프로세싱을 통해 처리된 이미지에 포함된 물체의 종류를 상기 제2학습단계에서 훈련된 CNN을 이용하여 분류하는 분류단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유전 알고리즘 및 CNN을 이용한 물체 분류 및 집계 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한국전자통신연구원 민군기술협력(R＆D)(산업부) 소음 및 영상신호 결합기반 무인기 검출 기술 개발