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갯벌어장의 낙지 자원량을 산정하기 위한 장치에 있어서, 갯벌을 촬영한 갯벌 영상으로부터 도출된 갯벌영상벡터가 입력되면, 학습된 가중치를 가지는 인공신경망인 식별모델을 이용하여 갯벌영상벡터로부터 부럿이 존재하는 영역을 특정하는 하나 이상의 영역상자를 도출하고, 도출된 영역상자를 포함하는 출력영상벡터를 도출하는 식별부; 및 상기 출력영상벡터를 기초로 낙지 자원량을 추정하는 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 장치
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제1항에 있어서, 상기 식별모델은 상기 영상벡터를 복수의 셀로 구분한 후, 하나 이상의 영역상자를 도출하며, 상기 영역상자는 중심 좌표 및 상기 중심 좌표를 기준으로 폭과 높이를 나타내는 영역상자의 좌표, 상기 영역상자가 차지하는 영역이 상기 부럿이 존재하는 영역과 일치하는 비율을 나타내는 신뢰도 및 상기 영역상자 내의 객체가 부럿일 확률인 일치율을 포함하는 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 장치
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제2항에 있어서, 상기 추정부는 수학식 에 따라 낙지 자원량을 산출하며, 상기 E는 낙지 자원량이고, 상기 d는 상기 출력영상벡터의 영역상자 수이고, 상기 N은 영역상자의 단위 면적 당 서식하는 낙지의 수이고, 상기 은 상기 영역상자의 단위 면적과 상기 출력영상벡터의 n번째 영역상자의 크기의 비율이고, 상기 은 상기 출력영상벡터의 n번째 영역상자의 일치율인 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 장치
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제1항에 있어서, 수학식 에 따라 상기 갯벌영상의 명도를 조절하고, 수학식 에 따라 상기 갯벌영상벡터를 생성하는 데이터처리부;를 더 포함하며, 상기 u 및 상기 v는 픽셀 좌표이고, 상기 는 명도가 조절된 갯벌영상의 픽셀값이고, 상기 는 갯벌영상의 픽셀값이고, 상기 m은 갯벌영상의 평균 픽셀값이고, 상기 q는 갯벌영상의 픽셀값의 표준 편차이고, 상기 는 명암대비 지수이고, 상기 는 명도가 조절된 갯벌영상의 평균 픽셀값이고, 상기 는 갯벌영상벡터의 픽셀값인 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 장치
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제1항에 있어서, 학습용 갯벌영상벡터 및 학습용 갯벌영상벡터에 대응하는 실측영상벡터를 마련하고, 상기 학습용 갯벌영상벡터를 학습이 완료되지 않은 식별모델에 입력한 후, 식별모델이 상기 학습용 갯벌영상벡터에 대해 복수의 계층 간 학습이 완료되지 않은 가중치를 적용한 복수의 연산을 수행하여 학습용 출력영상벡터를 포함하는 출력영상벡터를 생성하면, 손실함수를 통해 생성된 출력영상벡터와 상기 실측영상벡터 간의 차이를 나타내는 전체 손실을 산출하고, 전체 손실이 최소가 되도록 손실모델의 가중치를 수정하는 최적화를 수행하는 학습부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 장치
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갯벌어장의 낙지 자원량을 산정하기 위한 방법에 있어서, 식별부가 갯벌을 촬영한 갯벌 영상으로부터 도출된 갯벌영상벡터가 입력되면, 학습된 가중치를 가지는 인공신경망인 식별모델을 이용하여 갯벌영상벡터로부터 부럿이 존재하는 영역을 특정하는 하나 이상의 영역상자를 도출하고, 도출된 영역상자를 포함하는 출력영상벡터를 도출하는 단계; 및 추정부가 상기 출력영상벡터를 기초로 낙지 자원량을 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 방법
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제6항에 있어서, 상기 출력영상벡터를 도출하는 단계는 상기 식별모델이 상기 영상벡터를 복수의 셀로 구분한 후, 하나 이상의 영역상자를 도출하는 단계;를 포함하며, 상기 영역상자는 중심 좌표 및 상기 중심 좌표를 기준으로 폭과 높이를 나타내는 영역상자의 좌표, 상기 영역상자가 차지하는 영역이 상기 부럿이 존재하는 영역과 일치하는 비율을 나타내는 신뢰도 및 상기 영역상자 내의 객체가 부럿일 확률인 일치율을 포함하는 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 방법
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제7항에 있어서, 상기 낙지 자원량을 추정하는 단계는 상기 추정부가 수학식 에 따라 낙지 자원량을 산출하며, 상기 E는 낙지 자원량이고, 상기 d는 상기 출력영상벡터의 영역상자 수이고, 상기 N은 영역상자의 단위 면적 당 서식하는 낙지의 수이고, 상기 은 상기 영역상자의 단위 면적과 상기 출력영상벡터의 n번째 영역상자의 크기의 비율이고, 상기 은 상기 출력영상벡터의 n번째 영역상자의 일치율인 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 방법
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제6항에 있어서, 상기 출력영상벡터를 도출하는 단계 전, 상기 데이터처리부가 수학식 에 따라 상기 갯벌영상의 명도를 조절하고, 수학식 에 따라 상기 갯벌영상벡터를 생성하는 단계;를 더 포함하며, 상기 u 및 상기 v는 픽셀 좌표이고, 상기 는 명도가 조절된 갯벌영상의 픽셀값이고, 상기 는 갯벌영상의 픽셀값이고, 상기 m은 갯벌영상의 평균 픽셀값이고, 상기 q는 갯벌영상의 픽셀값의 표준 편차이고, 상기 는 명암대비 지수이고, 상기 는 명도가 조절된 갯벌영상의 평균 픽셀값이고, 상기 는 갯벌영상벡터의 픽셀값인 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 방법
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제6항에 있어서, 상기 출력영상벡터를 도출하는 단계 전, 학습부가 학습용 갯벌영상벡터 및 학습용 갯벌영상벡터에 대응하는 실측영상벡터를 마련하는 단계; 상기 학습부가 상기 학습용 갯벌영상벡터를 학습이 완료되지 않은 식별모델에 입력하는 단계; 식별모델이 상기 학습용 갯벌영상벡터에 대해 복수의 계층 간 학습이 완료되지 않은 가중치를 적용한 복수의 연산을 수행하여 학습용 출력영상벡터를 포함하는 출력영상벡터를 생성하는 단계; 상기 학습부가 손실함수를 통해 생성된 출력영상벡터와 상기 실측영상벡터 간의 차이를 나타내는 전체 손실을 산출하는 단계; 및 상기 학습부가 전체 손실이 최소가 되도록 손실모델의 가중치를 수정하는 최적화를 수행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 낙지 자원량을 산정하기 위한 방법
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