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도로 표지 인식 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019031874
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 도로 표지 인식 기술에 관한 것으로서, 구체적으로는 회선 신경망 기술(CNN; Convolutional Neural Network)을 이용한 도로면 훼손된 도로 표지를 인식하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 딥러닝(Deep Learning) 기반으로 다양한 도로 표지들을 학습한 모델을 이용하여 도로 표지를 정확하게 인식할 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00798(2013.01) G06K 9/00798(2013.01)
출원번호/일자 1020160164627 (2016.12.05)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1778724-0000 (2017.09.08)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170914) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.12.05)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박강령 대한민국 서울특별시 강남구
2 보히도브후산 우즈베키스탄 서울특별시 중구
3 홍형길 대한민국 서울특별시 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이지 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동, KCC웰츠밸리) ***-***

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 서울특별시 중구
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		 2016.12.05 수리 (Accepted) 1-1-2016-1192301-19
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.04.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0242849-81
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.05.04 수리 (Accepted) 1-1-2017-0434372-61
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.05.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0434377-99
5 등록결정서
Decision to grant		 2017.09.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0626280-19
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.16 수리 (Accepted) 4-1-2019-5163486-33
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
삭제
2 2
도로 표지 인식 장치에 있어서,촬영된 도로 영상이 입력되는 도로 표지 영상 입력부;상기 입력된 도로 영상에서 도로 표지 이미지를 추출하고, 추출한 도로 표지 이미지에 딥러닝 기반의 회선 신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 적용하여 도로 표지를 인식하는 도로 표지 인식부; 및인식된 도로 표지를 출력하는 도로 표지 안내부를 포함하되,상기 도로 표지 인식부는상기 입력된 도로 영상에서 도로면 정보를 관심 영역으로 지정하고, 지정되지 않은 다른 불필요한 영역들을 제거하는 관심 영역 지정부;상기 지정된 도로면 정보를 역원근 변환하여 변환 도로면 정보를 생성하는 역원근 변환부;상기 변환 도로면 정보에서 도로 표지 이미지를 검출하는 도로 표지 검출부; 및 상기 회선 신경망 모델 기반 인식 방법을 적용하여 검출한 도로 표지 이미지를 인식하는 회선 신경망 기반 인식부를 포함하는 도로 표지 인식 장치
3 3
제2항에 있어서,상기 회선 신경망 기반 인식부는미리 설정한 스케일의 도로 표지 이미지를 입력하는 이미지 입력 레이어;입력한 도로 표지 이미지에 회선 신경망 모델을 적용하여 특징을 추출하는 특징 추출 레이어; 및상기 추출한 특징에 의해 미리 설정된 수의 도로 표지로 분류하는 분류 레이어를 포함하는 도로 표지 인식 장치
4 4
제3항에 있어서,상기 특징 추출 레이어는3개의 콘벌루션 레이어 집합 및 4개의 완전 연결 레이어 집합을 포함하는 도로 표지 인식 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 3개의 콘벌루션 레이어 집합은265×137×1 픽셀의 이미지가 입력되며, 크기 5×5×1 크기의 180개의 필터를 이용하여 콘벌루션화하는 제1 콘벌루션 레이어;3×3 크기의 필터를 적용하여 65×33×180 픽셀을 출력하는 제1 맥스 풀링 레이어;상기 65×33×180 픽셀을 크기 5×5×1 크기의 250개의 필터를 이용하여 콘벌루션화하는 제2 콘벌루션 레이어;3×3 크기의 필터를 적용하여 15×7×250 픽셀을 출력하는 제2 맥스 풀링 레이어;상기 15×7×250 픽셀을 크기 3×3×1 크기의 250개의 필터를 이용하여 콘벌루션화하는 제3 콘벌루션 레이어; 및 3×3 크기의 필터를 적용하여 3×1×250 픽셀을 출력하는 제3 맥스 풀링 레이어를 포함하는 도로 표지 인식 장치
6 6
제4항에 있어서,상기 4개의 완전 연결 레이어 집합은750 및 1920 노드들을 각각 입력 및 출력으로 하는 제1 완전 연결 레이어;1920 및 1024 노드들을 각각 입력 및 출력으로 하는 제2 완전 연결 레이어;1024 및 512 노드들을 각각 입력 및 출력으로 하는 제3 완전 연결 레이어; 및 512 및 6 노드들을 각각 입력 및 출력으로 하는 제4 완전 연결 레이어를 포함하는 도로 표지 인식 장치
7 7
도로 표지 인식 방법에 있어서,도로 영상을 입력하는 단계;상기 도로 영상에서 관심 영역을 지정하는 단계;상기 지정된 관심 영역 이미지에 대해 역원근 변환을 수행하여 사영 이미지를 생성하는 단계;상기 역원근 변환된 사영 이미지에서 도로 표지 이미지를 추출하는 단계; 및상기 도로 표지 이미지에 대한 회선 신경망 기반 학습을 수행하고 검출된 도로 표지 이미지를 인식하여 출력하는 단계를 포함하는 도로 표지 인식 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 역원근 변환된 사영 이미지에서 도로 표지 이미지를 추출하는 단계는상기 역원근 변환된 사영 이미지에서 라벨링(Labeling), 모폴로지(Morphology), 캐니 에지 감지(Canny Edge Detection) 및 소벨 에지(Sobel Edge) 중 적어도 하나의 알고리즘을 적용하여 도로 표지를 추출하는 도로 표지 인식 방법
9 9
제7항에 있어서,상기 도로 표지 이미지에 대한 회선 신경망 기반 학습을 수행하고 검출된 도로 표지 이미지를 인식하여 출력하는 단계는데이터 세트에 포함된 도로 이미지를 미리 설정된 수의 도로 표지 범주로 분류하는 단계;상기 데이터 세트에 포함된 도로 이미지를 크기를 정규화하고 보간법에 의해 미리 설정된 크기로 변형하는 단계;변형한 도로 이미지를 이용하여 회선 신경망 모델을 학습시키는 단계; 및상기 학습된 회선 신경망 모델을 검출된 도로 표지 이미지에 적용하여 도로 표지를 인식하는 단계를 포함하는 도로 표지 인식 방법
10 10
제7항 내지 제9항 중 어느 하나의 도로 표지 인식 방법을 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
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 교육부 동국대학교 산학협력단 이공학개인기초연구지원사업(기본) 시선 위치, 눈 반응, 감정 및 행태 분석 기반 운전자 감성 인지 자동차 기술 개발[2/3]
2 미래창조과학부 동국대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 소환현실기반 콘텐츠 제작을 위한 실감형 인터랙션 NUI/NUX 플랫폼 기술 개발[4/4]