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심층학습 모델을 이용한 상습 결빙 및 미끄러움 위험 지역 모니터링을 위한 장치 및 이를 위한 방법
구분
특허/실용/디자인/상표
특허등록일자 2021-08-03
취득구분 등록
기술분류 전기/전자
지식재산유형 국내출원
등록번호(특허) 10-2287823
출원(등록)번호 10-2020-0170529
출원형태
발명자수 2
DOI 값
주요내용
본 발명의 상습 결빙 및 미끄러움 위험 지역 모니터링을 위한 방법은 데이터처리부가 모니터링 영역을 라이다센서를 통해 스캔한 라이다 영상, 상기 모니터링 영역을 적외선필터카메라로 촬영한 적외선필터 영상, 상기 모니터링 영역을 열적외선 카메라로 촬영한 열적외선 영상을 임베딩하여 멀티채널영상벡터를 생성하는 단계와, 검출부가 상기 멀티채널영상벡터를 검출모델에 입력하는 단계와, 상기 검출모델이 상기 멀티채널영상벡터에 대해 복수의 계층 간 학습된 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 결빙 발생이 추정되는 영역을 특정하는 구획박스 및 상기 구획박스가 특정하는 영역에 결빙이 존재할 확률을 출력하는 단계와, 상기 확률이 기 설정된 임계치 이상이면, 상기 검출부가 결빙이 발생한 것으로 인식하고, 결빙 발생을 알리는 메시지를 전송하는 단계를 포함한다.
발명자 정보
| 이름 | 소속 |
|---|---|
| 김진술 | 전남대학교 지능전자컴퓨터공학과 |
| 지택수 | 전남대학교 지능전자컴퓨터공학과 |