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강화학습을 이용한 유해조류 제어 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022009427
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 개시된 기술은 강화학습을 이용한 유해조류 제어 방법 및 장치에 관한 것으로, 제어장치가 과수원 내 조류(Birds)에 대한 이미지를 수신하는 단계; 상기 제어장치가 상기 이미지를 강화학습 모델에 입력하여 상기 과수원 내 설치된 액추에이터에 대한 구동정보를 출력하는 단계; 상기 제어장치가 상기 구동정보를 토대로 상기 액추에이터를 구동하는 단계; 및 상기 제어장치가 상기 액추에이터의 구동 이후 상기 조류의 움직임에 대한 정보를 상기 강화학습 모델에 입력하여 상기 강화학습 모델의 파라미터를 조절하는 단계;를 포함한다.
Int. CL A01M 29/00 (2011.01.01) A01M 29/32 (2011.01.01) H04N 7/18 (2006.01.01) G06T 7/00 (2017.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020210149368 (2021.11.03)
출원인 순천대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0095102 (2022.07.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020200186312   |   2020.12.29
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.11.03)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 순천대학교 산학협력단 대한민국 전라남도 순천시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이성근 전라남도 순천시 연향*로 *
2 정설령 전라남도 순천시 중앙로 **
3 고진광 전라남도 순천시 중앙로 *

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로**길**, **층, **층(코아렌빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.11.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-1265319-93
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번호 청구항
1 1
제어장치가 과수원 내 조류(Birds)에 대한 이미지를 수신하는 단계;상기 제어장치가 상기 이미지를 강화학습 모델에 입력하여 상기 과수원 내 설치된 액추에이터에 대한 구동정보를 출력하는 단계;상기 제어장치가 상기 구동정보를 토대로 상기 액추에이터를 구동하는 단계; 및상기 제어장치가 상기 액추에이터의 구동 이후 상기 조류의 움직임에 대한 정보를 상기 강화학습 모델에 입력하여 상기 강화학습 모델의 파라미터를 조절하는 단계;를 포함하는 유해조류 제어 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 제어장치는 상기 조류의 종류를 분류하는 딥러닝 모델을 더 포함하고, 상기 딥러닝 모델은 상기 이미지가 입력되면 상기 조류가 유해조류인지 분류하는 유해조류 제어 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 제어장치는 상기 액추에이터를 구동하여 상기 조류를 상기 과수원 내 특정 구역으로 유도하는 유해조류 제어 방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 특정 구역은 상기 과수원 내 과수가 존재하지 않는 구역 또는 사전에 조류의 먹이를 배치한 구역인 유해조류 제어 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 제어장치는 상기 구동정보에 따라 상기 액추에이터의 구동 주기, 구동 횟수 및 구동 레벨을 제어하는 유해조류 제어 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 액추에이터는 음향장치, 유체 분사장치 및 광 발생장치를 포함하는 유해조류 제어 방법
7 7
과수원 내 조류(Birds)에 대한 이미지를 촬영하는 카메라;상기 이미지를 입력값으로 이용하여 상기 과수원에 설치된 액추에이터에 대한 동작을 결정하는 구동정보를 출력하는 강화학습 모델을 저장하는 저장장치; 및상기 구동정보에 따라 상기 액추에이터를 구동하고, 상기 액추에이터의 구동 이후 상기 조류의 움직임에 대한 정보를 상기 강화학습 모델에 입력하여 상기 강화학습 모델의 파라미터를 조절하는 프로세서;를 포함하는 유해조류 제어 장치
8 8
제 7 항에 있어서,상기 저장장치는 상기 조류의 종류를 분류하는 딥러닝 모델을 더 포함하고, 상기 딥러닝 모델은 상기 이미지가 입력되면 상기 조류가 유해조류인지 분류하는 유해조류 제어 장치
9 9
제 7 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 액추에이터를 구동하여 상기 조류를 상기 과수원 내 특정 구역으로 유도하는 유해조류 제어 장치
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 특정 구역은 상기 과수원 내 과수가 존재하지 않는 구역 또는 사전에 조류의 먹이를 배치한 구역인 유해조류 제어 장치
11 11
제 7 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 구동정보에 따라 상기 액추에이터의 구동 주기, 구동 횟수 및 구동 레벨을 제어하는 유해조류 제어 장치
12 12
제 7 항에 있어서,상기 액추에이터는 음향장치, 유체 분사장치 및 광 발생장치를 포함하는 유해조류 제어 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 순천대학교 산학협력단 지역지능화혁신인재양성(Grand ICT연구센터) Grand ICT 연구센터(순천대학교)