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촬영 대상의 열을 복수의 색상으로 시각화하는 열화상 카메라;상기 열화상 카메라의 영상데이터에 대한 최적화된 학습 모델을 생성하는 학습부;상기 학습 모델을 기반으로 상기 열화상 카메라로부터 입력되는 상기 영상데이터로부터 상기 촬영 대상의 얼굴을 인식하는 얼굴인식부;얼굴 인식된 상기 촬영 대상에 대한 온도를 산출하는 온도산출부; 및얼굴 인식된 상기 촬영 대상에 대한 얼굴정보와 온도정보를 매칭하여 상기 촬영 대상의 상태를 감시하는 제어부; 를 포함하고, 상기 학습부는 상기 영상데이터에 대한 초기 모델을 생성한 후, 상기 초기 모델에 대한 데이터를 구축하고 파라미터를 설정한 후, 가중치 정리 및 양자화를 통해 상기 초기 모델에 대한 훈련 및 최적화를 반복하여 최적화된 상기 학습 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 학습부는, 통합 계단식 합성곱 신경망(CNN) 기반 프레임워크인, 경량화된 MTCNN(Multi Task cascaded CNN)을 기반으로 상기 영상데이터를 처리하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 학습부는 제안 네트워크(P-Net, Proposal Network), 개선 네트워크(R-Net, Refine Network), 출력 네트워크(O-Net, Output Network)를 이용하여 얼굴 인식을 위한 상기 초기 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 학습부는 복수의 영상에 라벨이 지정된 경계 상자를 구성한 와이더 페이스(WIDER FACE)를 생성하여 저장하고, 얼굴 랜드마크를 주석으로 설정한 복수의 영상으로 합성곱 신경망 페이스 포인트(CNN Face Point)를 설정하여, 이미지 매트릭스로 변환하여 얼굴인식을 위한 상기 데이터를 구축하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템
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제 4 항에 있어서, 상기 학습부는 상기 이미지 매트릭스의 축을 CHW(Channel Width Height)에서 HWC(Height Width Channel)로 전환하고, 이미지 크기를 조정하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 학습부는 훈련 과정을 위한 파라미터를 설정하고, 제안 네트워크(P-Net, Proposal Network), 개선 네트워크(R-Net, Refine Network), 출력 네트워크(O-Net, Output Network)에 대해 프로세스를 반복하여 상기 훈련 및 상기 최적화를 반복하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 학습부는 상기 영상데이터의 형상을 추출하고, 추출된 형상을 모델에 적용하여 가중치 정리(Pruning) 및 양자화를 반복하여 상기 훈련 및 상기 최적화를 반복하여 최적화된 상기 학습 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템
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제 7 항에 있어서, 상기 학습부는 냅색 알고리즘(Knapsack algorithm)을 기반으로 상기 가중치 정리 및 상기 양자화를 수행하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 얼굴인식부는 상기 영상데이터로부터 인식되는 형상 및 상기 형상의 크기를 기반으로 사람과 사람외의 대상을 구분하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 온도산출부는 상기 얼굴인식부를 통해 인식된 상기 촬영 대상의 형상의 크기 또는 복수의 영상데이터에서의 크기 변화를 기반으로 상기 촬영 대상과의 거리를 산출하고, 상기 영상데이터의 온도값과 상기 거리를 기반으로, 특정 거리에 대한 값으로 변환하여 상기 촬영 대상의 온도를 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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열화상 카메라를 통해 촬영 대상을 촬영하여, 열을 복수의 색상으로 시각화한 영상데이터를 수신하는 단계; 상기 영상데이터를 포함하는 복수의 영상데이터를 기반으로 열화상데이터에 대한 초기 모델을 생성하는 단계;상기 초기 모델에 대한 데이터를 구축하고 파라미터를 설정한 후, 가중치 정리 및 양자화를 통해 상기 초기 모델에 대한 훈련 및 최적화를 반복하여 최적화된 학습 모델을 생성하는 단계; 상기 학습 모델을 기반으로 상기 영상데이터로부터 상기 촬영 대상의 얼굴을 인식하는 단계;얼굴 인식된 상기 촬영 대상에 대한 온도를 산출하는 단계; 및얼굴 인식된 상기 촬영 대상에 대한 얼굴정보와 온도정보를 매칭하여 상기 촬영 대상의 상태를 감시하는 단계; 를 포함하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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제 11 항에 있어서, 상기 학습 모델을 생성하는 단계는, 통합 계단식 합성곱 신경망(CNN) 기반 프레임워크인, 경량화된 MTCNN(Multi Task cascaded CNN)을 기반으로 상기 영상데이터를 처리하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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제 11 항에 있어서, 상기 학습 모델을 생성하는 단계는, 복수의 영상에 라벨이 지정된 경계 상자를 구성한 와이더 페이스(WIDER FACE)를 생성하여 저장하고, 얼굴 랜드마크를 주석으로 설정한 복수의 영상으로 합성곱 신경망 페이스 포인트(CNN Face Point)를 설정하여, 이미지 매트릭스로 변환하여 얼굴인식을 위한 상기 데이터를 구축하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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제 11 항에 있어서, 상기 학습 모델을 생성하는 단계는, 훈련 과정을 위한 파라미터를 설정하고, 제안 네트워크(P-Net, Proposal Network), 개선 네트워크(R-Net, Refine Network), 출력 네트워크(O-Net, Output Network)에 대해 프로세스를 반복하여 상기 훈련 및 상기 최적화를 반복하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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제 11 항에 있어서, 상기 학습 모델을 생성하는 단계는, 상기 영상데이터의 형상을 추출하고, 추출된 형상을 모델에 적용하여 가중치 정리(Pruning) 및 양자화를 반복하여 상기 훈련 및 상기 최적화를 반복하여 최적화된 상기 학습 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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제 15 항에 있어서, 상기 학습 모델을 생성하는 단계는, 냅색 알고리즘(Knapsack algorithm)을 기반으로 상기 가중치 정리 및 상기 양자화를 수행하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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제 11 항에 있어서, 상기 초기 모델을 생성하는 단계는, 제안 네트워크(P-Net, Proposal Network), 개선 네트워크(R-Net, Refine Network), 출력 네트워크(O-Net, Output Network)를 이용하여 얼굴 인식을 위한 상기 초기 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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제 11 항에 있어서, 상기 촬영 대상의 얼굴을 인식하는 단계는, 상기 학습 모델을 기반으로 상기 영상데이터로부터 복수의 경계 박스를 설정하는 단계;상기 복수의 경계 박스 중 얼굴 영역이 아닌 경계 박스를 제외하는 단계;상기 복수의 경계 박스에 포함되는 얼굴 영역에 대하여 얼굴 랜드마크를 설정하는 단계; 및상기 얼굴 랜드마크를 기반으로 상기 촬영 대상의 얼굴을 인식하는 단계; 를 포함하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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제 11 항에 있어서, 상기 온도를 산출하는 단계는, 상기 촬영 대상의 형상의 크기 또는 복수의 영상데이터에서의 크기 변화를 기반으로 상기 촬영 대상과의 거리를 산출하는 단계; 및상기 영상데이터의 온도값과 상기 거리를 기반으로, 특정 거리에 대한 값으로 변환하여 상기 촬영 대상의 온도를 산출하는 단계; 를 포함하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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제 11 항에 있어서, 상기 감시하는 단계는, 상기 촬영 대상에 대한 상기 얼굴정보와 상기 온도정보를 포함하는 데이터를 저장하는 단계;상기 온도정보가 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 상기 촬영 대상의 건상에 이상이 있는 것으로 판단하여 경고를 출력하는 단계; 및 상기 얼굴정보와 상기 온도정보를 포함하는 신고데이터를 생성하여 기 등록된 서버로 전송하는 단계; 를 더 포함하는 얼굴 인식 및 온도 감지를 이용한 모니터링 시스템의 동작방법
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