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딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022017005
  • 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 일실시예에 따른 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 방법 및 시스템은 (a) 교량 구조물의 2D 이미지를 수집하는 단계와, (b) 상기 수집된 2D 이미지를 CNN 딥러닝 모델에 입력하여 전이 학습시키는 단계와, (c) 상기 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 객체인식모델을 생성하는 단계와, (d) 상기 액체 인식 모델을 이용하여 실시간으로 입력되는 교량 구조물의 2D 이미지를 분석하여 미리 설정된 교량 구성요소별로 자동 분류하는 단계를 포함하여 고가의 장비 없이 사용 카메라로부터 획득한 2D 이미지를 이용하여 교량 구조물의 BIM을 신속하고 정확하게 생성할 수 있다.
Int. CL G06K 9/62 (2022.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 5/02 (2006.01.01)
CPC G06K 9/627(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 5/02(2013.01)
출원번호/일자 1020210020646 (2021.02.16)
출원인 충북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0117039 (2022.08.23) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.16)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 충북대학교 산학협력단 대한민국 충청북도 청주시 서원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤형철 충청북도 청주시 서원구
2 이재혁 충청북도 청주시 서원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김진동 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로**길 ** 다원빌딩 *층(푸른국제특허법률사무소)

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		 2021.02.16 수리 (Accepted) 1-1-2021-0187693-12
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2021.08.09 수리 (Accepted) 4-1-2021-5213510-18
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.10.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2021.12.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0231812-41
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.04.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0299793-09
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.06.21 수리 (Accepted) 1-1-2022-0647321-45
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.06.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0647322-91
8 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2022.06.23 수리 (Accepted) 1-1-2022-0656419-21
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 교량 구조물의 2D 이미지를 수집하는 단계;(b) 상기 수집된 2D 이미지를 CNN 딥러닝 모델에 입력하여 전이 학습시키는 단계;(c) 상기 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 객체인식모델을 생성하는 단계; 및(d) 상기 액체 인식 모델을 이용하여 실시간으로 입력되는 교량 구조물의 2D 이미지를 분석하여 미리 설정된 교량 구성요소별로 자동 분류하는 단계를 포함하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 CNN 딥러닝 모델은 Inception-ResNet-v2인 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 (b) 단계는 이미지 증대(image argumentation) 기법을 이용하여 학습 데이터를 증가시키는 단계를 포함하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 (b) 단계에서 학습 클래스는 교량의 구성요소인 교대, 슬래브, 코핑, 기둥 및 거더를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 방법
5 5
제4항에 있어서, (e) 상기 (d) 단계에서 자동 분류된 상기 교량 구조물의 2D 이미지의 클래스 정보를 상기 학습 클래스별 추정 확률 정보와 함께 제공하는 단계를 더 포함하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 방법
6 6
교량 구조물의 2D 이미지 데이터를 수신하는 영상데이터 수신부;상기 수신된 2D 이미지 데이터를 기반으로 CNN 딥러닝 모델을 이용하여 객체인식모델을 생성하는 객체인식모델 생성부; 및상기 객체인식모델 생성부를 이용하여 상기 영상데이터 수신부에 수신되는 교량 구조물의 2D 이미지를 분석하여 미리 설정된 교량 구성요소별로 자동 분류하는 클래스 정보 분류부를 포함하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 CNN 딥러닝 모델은 Inception-ResNet-v2인 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 객체인식모델 생성부는, 이미지 증대(image argumentation) 기법을 이용하여 학습 데이터를 증가시켜 전이 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 객체인식모델 생성부는 교량의 구성요소인 교대, 슬래브, 코핑, 기둥 및 거더를 학습 클래스로 설정하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 시스템
10 10
제9항에 있어서,상기 클래스 정보 분류부에서 자동 분류된 상기 교량 구조물의 2D 이미지의 클래스 정보를 상기 학습 클래스별 추정 확률 정보와 함께 출력하는 클래스 정보 출력부를 더 포함하는 딥러닝 기반 교량 구성요소 자동 분류 시스템
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 과학기술정보통신부 한국철도기술연구원 한국철도기술연구원연구운영비지원(R＆D)(주요사업비) 철도시설물(교량, 터널, 토공) 3D 점군데이터 파라미터 추출 연구