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CCTV 영상을 수집하는 단계;상기 CCTV 영상에 출력되는 시간 정보를 식별하는 단계;상기 시간 정보에 대응하는 기상 데이터를 수집하는 단계;상기 CCTV 영상과 상기 기상 데이터로 구성되는 훈련 데이터셋을 이용하여 신경망 모델을 학습시키는 단계; 및상기 신경망 모델에 타겟 CCTV 영상을 입력하여 미세먼지의 농도를 예측하는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 시간 정보를 식별하는 단계는상기 CCTV 영상에 표시되는 텍스트를 판독하는 단계와,상기 판독된 텍스트 중 미리 설정된 문자열 정보에 대응하는 텍스트를 상기 시간 정보로 식별하는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 기상 데이터를 수집하는 단계는상기 시간 정보 및 CCTV의 설치 위치에 대응하는 기상 데이터를 수집하는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 기상 데이터를 수집하는 단계는상기 시간 정보 및 상기 CCTV 영상 내 피사체의 위치에 대응하는 기상 데이터를 수집하는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는상기 CCTV 영상을 상기 신경망 모델의 입력 데이터 규격에 따라 변환하는 단계와,상기 변환된 CCTV 영상과 상기 기상 데이터로 구성되는 상기 훈련 데이터셋을 생성하는 단계와,상기 훈련 데이터셋을 이용하여 상기 신경망 모델 내 합성곱 신경망을 학습시키는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 CCTV 영상을 변환하는 단계는상기 CCTV 영상의 해상도를 상기 입력 데이터의 규격에 따라 변환하는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는상기 CCTV 영상에서 상기 신경망 모델의 입력 데이터 규격에 대응하는 이미지를 크로핑(cropping)하는 단계와,상기 크로핑된 이미지와 상기 기상 데이터로 구성되는 상기 훈련 데이터셋을 생성하는 단계와,상기 훈련 데이터셋을 이용하여 상기 신경망 모델 내 합성곱 신경망을 학습시키는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 이미지를 크로핑하는 단계는상기 CCTV 영상에서 지평선을 식별하는 단계와,상기 지평선에 인접한 이미지를 크로핑하는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는상기 기상 데이터 중 기준 범위 내에서 측정된 데이터를 추출하는 단계와,상기 추출된 데이터의 측정 시점에 대응하는 상기 CCTV 영상과 상기 추출된 데이터로 구성되는 상기 훈련 데이터셋을 생성하는 단계와,상기 훈련 데이터셋을 이용하여 상기 신경망 모델 내 합성곱 신경망을 학습시키는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는상기 CCTV 영상과, 상기 CCTV 영상에 대응하는 실측 미세먼지 농도로 구성되는 상기 훈련 데이터셋을 생성하는 단계와,상기 훈련 데이터셋을 이용하여 상기 신경망 모델 내 합성곱 신경망을 학습시키는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 신경망 모델을 학습시키는 단계는상기 CCTV 영상과, 상기 기상 데이터 중 실측 미세먼지 농도로 구성되는 훈련 데이터셋을 이용하여 상기 신경망 모델 내 합성곱 신경망을 학습시키는 단계와,상기 합성곱 신경망의 출력과 상기 기상 데이터 중 상기 실측 미세먼지 농도를 제외한 나머지 데이터를 입력 데이터로 구성하고, 상기 실측 미세먼지 농도를 출력 데이터로 구성하여 상기 신경망 모델 내 보정 신경망을 학습시키는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 미세먼지의 농도를 예측하는 단계는타겟 CCTV의 설치 위치 또는 상기 타겟 CCTV 영상 내 피사체의 위치에 대응하는 미세먼지 농도를 예측하는 단계를 포함하는CCTV 영상을 이용한 미세먼지 농도 예측 방법
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