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딥러닝을 이용한 카메라 센서 고장 예측 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2023003121
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 딥러닝을 이용한 카메라 센서 고장 예측 장치 및 그 방법에 대한 것이다. 본 발명에 따른 딥러닝을 이용한 카메라 센서 고장 예측 방법, 카메라로부터 촬영된 원본 이미지를 프레임 단위로 입력받는 단계; 상기 입력받은 원본 이미지 프레임을 전처리하는 단계; 상기 원본 이미지 프레임과 전처리된 이미지 프레임을 각각 합성곱 신경망 레이어에 입력하여 각각의 프레임에 대한 공간적 특징을 추출하는 단계; 상기 추출된 공간적 특징을 BiLSTM 레이어에 입력하여 시간의 양방향에서 시간적 특징을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 공간적 특징과 시간적 특징으로부터 상기 카메라의 센서 고장 여부를 예측하여 출력하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 3/08 (2023.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01) H04N 17/00 (2006.01.01) G06T 7/13 (2017.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01)
CPC G06N 3/084(2013.01) G06N 3/049(2013.01) H04N 17/002(2013.01) G06T 7/13(2013.01) G06T 5/003(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020220011702 (2022.01.26)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0095751 (2023.06.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210184982   |   2021.12.22
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.01.26)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한동석 대구광역시 수성구
2 성재호 대구광역시 수성구
3 유민우 대구광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

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		 2022.01.26 수리 (Accepted) 1-1-2022-0102083-91
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2022.04.04 수리 (Accepted) 1-1-2022-0356015-31
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.12.16 수리 (Accepted) 4-1-2022-5299287-47
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번호 청구항
1 1
딥러닝을 이용한 카메라 센서 고장 예측 장치에 의해 수행되는 카메라 센서 고장 예측 방법에 있어서,카메라로부터 촬영된 원본 이미지를 프레임 단위로 입력받는 단계;상기 입력받은 원본 이미지 프레임을 전처리하는 단계;상기 원본 이미지 프레임과 전처리된 이미지 프레임을 각각 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN) 레이어에 입력하여 각각의 프레임에 대한 공간적 특징을 추출하는 단계;상기 추출된 공간적 특징을 BiLSTM(Bi-directional LSTM) 레이어에 입력하여 시간의 양방향에서 시간적 특징을 추출하는 단계; 및상기 추출된 공간적 특징과 시간적 특징으로부터 상기 카메라의 센서 고장 여부를 예측하여 출력하는 단계를 포함하는 카메라 센서 고장 예측 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 전처리하는 단계는,상기 입력받은 원본 이미지 프레임을 흑백으로 변환하는 단계,라플라시안(Laplacian Filter) 필터를 이용하여 상기 흑백으로 변환된 원본 이미지 프레임에서 엣지를 검출하는 단계,상기 검출된 엣지에서 각 픽셀 당 분산을 계산하는 단계,상기 각 픽셀 당 분산을 이용하여 상기 원본 이미지 프레임 내 흐린 영역을 검출하는 단계, 및상기 검출된 흐린 영역을 제거하여 상기 원본 이미지 프레임을 전처리하는 단계를 포함하는 카메라 센서 고장 예측 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 엣지를 검출하는 단계는,상기 라플라시안 필터를 통해 픽셀 값 간의 기울기와 방향을 계산하여 상기 원본 이미지 프레임 내 엣지를 검출하고,상기 흐린 영역을 검출하는 단계는,상기 픽셀이 임계 값 이상이면 해당 픽셀의 위치를 흐린 영역으로 검출하는 카메라 센서 고장 예측 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 공간적 특징을 추출하는 단계는,상기 합성곱 신경망을 이용하여 상기 원본 이미지 프레임과 전처리된 이미지 프레임 각각에 대한 특징을 추출하고, 추출된 각각의 특징을 하나의 정보로 합치는 연결(concatenate) 연산을 수행하여 상기 공간적 특징을 추출하는 카메라 센서 고장 예측 방법
5 5
카메라로부터 촬영된 원본 이미지를 프레임 단위로 입력받는 입력부;상기 입력받은 원본 이미지 프레임을 전처리하는 이미지 전처리부;상기 원본 이미지 프레임과 전처리된 이미지 프레임을 각각 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN) 레이어에 입력하여 각각의 프레임에 대한 공간적 특징을 추출하는 제1 특징 추출부;상기 추출된 공간적 특징을 BiLSTM(Bi-directional LSTM) 레이어에 입력하여 시간의 양방향에서 시간적 특징을 추출하는 제2 특징 추출부; 및상기 추출된 공간적 특징과 시간적 특징으로부터 상기 카메라의 센서 고장 여부를 예측하여 출력하는 출력부를 포함하는 딥러닝을 이용한 카메라 센서 고장 예측 장치
6 6
제5항에 있어서,상기 이미지 전처리부는,상기 입력받은 원본 이미지 프레임을 흑백으로 변환한 후 라플라시안 필터(Laplacian Filter)를 통해 검출되는 엣지에서 각 픽셀 당 분산을 계산하여 검출되는 흐린 영역을 제거하여 상기 원본 이미지 프레임을 전처리하는 딥러닝을 이용한 카메라 센서 고장 예측 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 이미지 전처리부는,상기 라플라시안 필터를 통해 픽셀 값 간의 기울기와 방향을 계산하여 상기 원본 이미지 프레임 내 엣지를 검출하고,상기 검출된 엣지의 픽셀 당 분산을 계산한 후, 상기 픽셀이 임계 값 이상이면 해당 픽셀의 위치를 흐린 영역으로 판단하여 판단된 영역을 제거하는 딥러닝을 이용한 카메라 센서 고장 예측 장치
8 8
제5항에 있어서,상기 제1 특징 추출부는, 상기 합성곱 신경망을 이용하여 상기 원본 이미지 프레임과 전처리된 이미지 프레임 각각에 대한 특징을 추출하고, 추출된 각각의 특징을 하나의 정보로 합치는 연결(concatenate) 연산을 수행하여 상기 공간적 특징을 추출하는 딥러닝을 이용한 카메라 센서 고장 예측 장치
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1 WO2023120986 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

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1 과학기술정보통신부 경북대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) 복합정보 기반 예측지능 혁신 기술 연구