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전자 장치가 이상 온도를 나타내는 객체를 식별하는 방법에 있어서,서로 다른 파장 대역의 광들로부터, 상기 전자 장치가 촬영하는 공간 내 객체에 관한 제1 이미지 및 제2 이미지를 획득하는 단계;상기 제1 이미지 내 객체를 식별하는 단계;상기 제1 이미지에서 식별된 객체의 위치 정보에 기초하여, 상기 제2 이미지에서 상기 제1 이미지 내 객체에 대응되는 객체를 식별하는 단계; 및상기 제2 이미지에서 식별된 객체가 나타내는 온도에 기초하여, 상기 전자 장치가 촬영한 객체의 이상 여부를 식별하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 방법은상기 전자 장치가 촬영한 객체의 이상 여부를 식별한 결과, 상기 객체가 비정상 객체로 식별되는 경우, 상기 객체가 비정상 객체임을 알리기 위한 알림 정보를 출력하는 단계; 를 더 포함하는, 방법
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제2항에 있어서, 상기 제1 이미지 내 객체를 식별하는 단계는상기 획득된 제1 이미지 내 픽셀 값에 기초하여 특징 벡터를 추출하는 단계; 및상기 특징 벡터가 입력되면, 상기 제1 이미지에서 식별된 객체의 위치 정보 및 상기 객체의 종류에 관한 정보를 출력하는 신경망 모델을 이용하여, 상기 제1 이미지 내 상기 객체의 위치 정보를 식별하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제2항에 있어서, 상기 제2 이미지에서 상기 제1 이미지 내 객체에 대응되는 객체를 식별하는 단계는상기 제1 이미지 내 픽셀들의 픽셀 정보에 기초하여, 상기 제2 이미지의 픽셀 정보를 변환하는 단계; 및상기 변환된 픽셀 정보를 포함하는 제2 이미지로부터, 상기 제1 이미지 내 객체에 대응되는 객체를 식별하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제4항에 있어서, 상기 제2 이미지의 픽셀 정보를 변환하는 단계는상기 제1 이미지 내 픽셀들의 픽셀 정보에 기초하여, 상기 제2 이미지 내 적어도 하나의 픽셀들을 생성하는 단계;상기 생성된 적어도 하나의 픽셀들 주변의 픽셀 값들에 기초하여, 상기 생성된 적어도 하나의 픽셀들이 픽셀 값들을 할당하는 단계; 및상기 제1 이미지 내 픽셀들의 픽셀 정보에 기초하여, 상기 제2 이미지 내 기 존재하는 픽셀들의 픽셀 값들을 변환하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제4항에 있어서, 상기 제1 이미지 내 객체에 대응되는 객체를 식별하는 단계는상기 제1 이미지에서 식별된 객체의 위치 정보에 기초하여, 상기 변환된 픽셀 정보를 포함하는 제2 이미지에서, 후보 객체 영역을 결정하는 단계; 및상기 결정된 후보 객체 영역 내에서 상기 제1 이미지 내 객체에 대응되는 객체를 식별하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제6항에 있어서, 상기 객체의 이상 여부를 식별하는 단계는상기 후보 객체 영역 내 픽셀들의 픽셀 값에 기초하여, 상기 객체가 나타내는 온도를 식별하는 단계; 및상기 식별된 객체의 온도가 미리 설정된 임계치 이상인 경우, 상기 객체를 비정상 객체로 식별하는 단계; 를 포함하는, 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 이미지는, 가시광선 영역의 광들로부터 생성되는 이미지이고, 상기 제2 이미지는 열적외선 영역의 광들로부터 생성되는 이미지인 것을 특징으로 하는, 방법
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제3항에 있어서, 상기 신경망 모델은심층 신경망 모델로써, 레이어들 및 상기 레이어들 간의 연결 강도에 관한 가중치(weight)를 포함하고, 상기 가중치를 수정 및 갱신함으로써 미리 학습되는 것을 특징으로 하는, 방법
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제4항에 있어서, 상기 방법은,상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지 또는 상기 변환된 픽셀 정보를 포함하는 제2 이미지 중 적어도 하나를 출력하는 단계; 및상기 식별된 객체의 종류 및 상기 식별된 객체가 나타내는 온도 정보를 출력하는 단계; 를 포함하고,상기 알림 정보를 출력하는 단계는,상기 알림 정보를 상기 전자 장치와 연결된 외부 디바이스로 전송하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법
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이상 온도를 나타내는 객체를 식별하는 전자 장치에 있어서,적어도 하나의 이미지를 디스플레이 하는 디스플레이;하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 저장부; 및상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서; 를 포함하고,상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,서로 다른 파장 대역의 광들로부터, 상기 전자 장치가 촬영하는 공간 내 객체에 관한 제1 이미지 및 제2 이미지를 획득하고,상기 제1 이미지 내 객체를 식별하고,상기 제1 이미지에서 식별된 객체의 위치 정보에 기초하여, 상기 제2 이미지에서 상기 제1 이미지 내 객체에 대응되는 객체를 식별하고,상기 제2 이미지에서 식별된 객체가 나타내는 온도에 기초하여, 상기 전자 장치가 촬영한 객체의 이상 여부를 식별하는, 전자 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는전자 장치가 촬영한 객체의 이상 여부를 식별한 결과, 상기 객체가 비정상 객체로 식별되는 경우, 상기 객체가 비정상 객체임을 알리기 위한 알림 정보를 출력하는, 전자 장치
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제12항에 있어서, 상기 프로세서는상기 획득된 제1 이미지 내 픽셀 값에 기초하여 특징 벡터를 추출하고,상기 특징 벡터가 입력되면, 상기 제1 이미지에서 식별된 객체의 위치 정보 및 상기 객체의 종류에 관한 정보를 출력하는 신경망 모델을 이용하여, 상기 제1 이미지 내 상기 객체의 위치 정보를 식별하는, 전자 장치
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제12항에 있어서, 상기 프로세서는상기 제1 이미지 내 픽셀들의 픽셀 정보에 기초하여, 상기 제2 이미지의 픽셀 정보를 변환하고,상기 변환된 픽셀 정보를 포함하는 제2 이미지로부터, 상기 제1 이미지 내 객체에 대응되는 객체를 식별하는, 전자 장치
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제14항에 있어서, 상기 프로세서는상기 제1 이미지 내 픽셀들의 픽셀 정보에 기초하여, 상기 제2 이미지 내 적어도 하나의 픽셀들을 생성하고,상기 생성된 적어도 하나의 픽셀들 주변의 픽셀 값들에 기초하여, 상기 생성된 적어도 하나의 픽셀들이 픽셀 값들을 할당하고,상기 제1 이미지 내 픽셀들의 픽셀 정보에 기초하여, 상기 제2 이미지 내 기 존재하는 픽셀들의 픽셀 값들을 변환하는, 전자 장치
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제14항에 있어서, 상기 프로세서는상기 제1 이미지에서 식별된 객체의 위치 정보에 기초하여, 상기 변환된 픽셀 정보를 포함하는 제2 이미지에서, 후보 객체 영역을 결정하고,상기 결정된 후보 객체 영역 내에서 상기 제1 이미지 내 객체에 대응되는 객체를 식별하는, 전자 장치
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제16항에 있어서, 상기 프로세서는상기 후보 객체 영역 내 픽셀들의 픽셀 값에 기초하여, 상기 객체가 나타내는 온도를 식별하고,상기 식별된 객체의 온도가 미리 설정된 임계치 이상인 경우, 상기 객체를 비정상 객체로 식별하는, 전자 장치
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제16항에 있어서, 상기 제1 이미지는, 가시광선 영역의 광들로부터 생성되는 이미지이고, 상기 제2 이미지는 열적외선 영역의 광들로부터 생성되는 이미지이며, 상기 신경망 모델은 심층 신경망 모델로써, 레이어들 및 상기 레이어들 간의 연결 강도에 관한 가중치(weight)를 포함하고, 상기 가중치를 수정 및 갱신함으로써 미리 학습되는 것을 특징으로 하는, 전자 장치
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제14항에 있어서, 상기 프로세서는상기 제1 이미지, 상기 제2 이미지 또는 상기 변환된 픽셀 정보를 포함하는 제2 이미지 중 적어도 하나를 출력하고,상기 식별된 객체의 종류 및 상기 식별된 객체가 나타내는 온도 정보를 출력하며,상기 알림 정보를 상기 전자 장치와 연결된 외부 디바이스로 전송하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치
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서로 다른 파장 대역의 광들로부터, 전자 장치가 촬영하는 공간 내 객체에 관한 제1 이미지 및 제2 이미지를 획득하는 단계;상기 제1 이미지 내 객체를 식별하는 단계;상기 제1 이미지에서 식별된 객체의 위치 정보에 기초하여, 상기 제2 이미지에서 상기 제1 이미지 내 객체에 대응되는 객체를 식별하는 단계; 및상기 제2 이미지에서 식별된 객체가 나타내는 온도에 기초하여, 상기 전자 장치가 촬영한 객체의 이상 여부를 식별하는 단계; 를 포함하는, 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
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