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딥러닝을 이용한 소나 영상내의 어류 검출 방법

  • 기술번호 : KST2023004309
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 제어 모듈과 딥러닝 모듈과 소나 센서 및 디스플레이 모듈을 포함하는 어류 검출 장치를 이용한 어류 검출 방법으로서, 상기 제어 모듈이 상기 소나 센서가 음파 펄스를 수신하여 생성하는 소나 영상을 캡쳐하여 어류를 포함하는 원본 이미지를 생성하는 원본 이미지 생성 단계와, 상기 딥러닝 모듈이 상기 원본 이미지에서 상기 어류가 존재하는 어류 영역을 레이블링하여 레이블드 이미지를 생성하는 레이블드 이미지 생성 단계와, 상기 딥러닝 모듈이 상기 원본 이미지에서 상기 어류 영역 및 상기 어류영역을 제외한 잔여 영역을 서로 다른 색상으로 표시하는 마스크를 생성하는 마스크 생성 단계와, 상기 딥러닝 모듈이 상기 레이블드 이미지와 상기 마스크를 이용하여 딥러닝 모델을 학습하는 딥러닝 모델 학습 단계와, 상기 제어 모듈이 상기 소나 센서가 촬영하는 소나 영상에 상기 딥러닝모델을 적용하여 어류를 검출하는 어류 검출 단계 및 검출된 상기 어류만을 포함하는 어류 검출 이미지를 표시하는 상기 디스플레이 모듈에 표시하는 어류 표시 단계를 포함하는 딥러닝을 이용한 소나 영상내의 어류 검출 방법을 개시한다.
Int. CL G01S 15/96 (2006.01.01) G01S 7/52 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 5/20 (2006.01.01) G06V 20/70 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G01S 15/96(2013.01) G01S 7/52053(2013.01) G01S 7/52053(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 5/20(2013.01) G06V 20/70(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020220006307 (2022.01.17)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0110861 (2023.07.25) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.01.17)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서호영 전라남도 여수시 여
2 장덕종 전라남도 순천시
3 정희택 전라남도 여수시 상암로
4 정만기 전라남도 여수시
5 유상덕 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김호종 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **-*, *층 (역삼동, 신도빌딩)(태산특허법률사무소)

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		 2022.01.17 수리 (Accepted) 1-1-2022-0055109-08
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.03.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.06.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0236594-88
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2023.02.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0166427-63
5 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
 2023.04.20 수리 (Accepted) 1-1-2023-0444296-75
6 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
 2023.05.22 수리 (Accepted) 1-1-2023-0563495-67
7 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
 2023.06.20 수리 (Accepted) 1-1-2023-0678306-10
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2023.07.20 수리 (Accepted) 1-1-2023-0803708-61
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2023.07.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2023-0803714-35
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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제어 모듈과 딥러닝 모듈과 소나 센서 및 디스플레이 모듈을 포함하는 어류 검출 장치를 이용한 어류 검출 방법으로서, 상기 제어 모듈이 상기 소나 센서가 음파 펄스를 수신하여 생성하는 소나 영상을 캡쳐하여 어류를 포함하는 원본 이미지를 생성하는 원본 이미지 생성 단계와,상기 딥러닝 모듈이 상기 원본 이미지에서 상기 어류가 존재하는 어류 영역을 레이블링하여 레이블드 이미지를 생성하는 레이블드 이미지 생성 단계와,상기 딥러닝 모듈이 상기 원본 이미지에서 상기 어류 영역 및 상기 어류영역을 제외한 잔여 영역을 서로 다른 색상으로 표시하는 마스크를 생성하는 마스크 생성 단계와,상기 딥러닝 모듈이 상기 레이블드 이미지와 상기 마스크를 이용하여 딥러닝 모델을 학습하는 딥러닝 모델 학습 단계와,상기 제어 모듈이 상기 소나 센서가 촬영하는 소나 영상에 상기 딥러닝모델을 적용하여 어류를 검출하는 어류 검출 단계 및검출된 상기 어류만을 포함하는 어류 검출 이미지를 표시하는 상기 디스플레이 모듈에 표시하는 어류 표시 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소나 영상내의 어류 검출 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 소나 영상은 바닥과 언덕을 포함하는 지형물 및 상기 어류를 포함하는 물체를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소나 영상내의 어류 검출 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 레이블드 이미지 생성 단계는 시멘틱 세그멘테이션을 이용하여 상기 원본 이미지에서 모든 픽셀을 레이블링하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소나 영상내의 어류 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 마스크 생성 단계는 원본 이미지에 대하여 어류 영역에 대한 레이블을 이용하여 어류 영역에 대한 마스크를 생성하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소나 영상내의 어류 검출 방법
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제1항에 있어서,상기 마스크는 상기 어류 영역을 흰색으로 표시하고 상기 잔여 영역을 검은색으로 표시하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소나 영상내의 어류 검출 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 해양수산부 전남대학교 산학협력단 수산전문인력양성 ICT기반 수산자원관리 연구센터