각 분야별 기술을 자세히 소개해드립니다.
| 기술명 | 작물의 병해충 진단 장치 | |||
| 기술요약 |
▷ 본 발명은 이미지 처리 기술과 인공지능 기술을 접목하여, 작물의 병해충을 진단할 수 있는 장치에 대한 기술임
▷ 스마트폰이나 기타 IT 기기를 활용하여 병해충 분류 대상 이미지를 입력하면, 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 이용한 알고리즘을 통해 병해충의 분류를 수행함 ▷ 합성곱 신경망은 이미지와 필터 간의 합성곱 연산을 통해 피처맵을 생성하는 합성곱 레이어, 피처맵의 각 픽셀에 마스크를 적용하고, 마스크내의 픽셀 값을 이용하여 피처맵에 대한 서브 샘플링을 수행하는 풀링 레이어, 복수 개의 피처맵의 각 픽셀 값으로부터 분류 결과를 계산하는 복수 개의 전결합 레이어를 포함하여 구성됨 |
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| 기술분야 | 6T | 대분류 | 적용분야 | |
| IT | 정보통신 | 병해충 진단 분야 |
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| 발명자 | 성명 | 소속학과 | 대표연구분야 | 연구실 |
| 한동일 | 컴퓨터공학과 | 컴퓨터 비젼, 디스플레이 화질 개선, 색역 사상, 딥러닝, 인공지능 |
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| 관련지재권 정보 | 발명의 명칭 | 출원번호 | 등록번호 | |
| 작물의 병해충 진단 장치 및 방법 | 10-2016-0156674 | 10-1876397 |
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| 기술명 | |
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| 작물의 병해충 진단 장치 | |
| 기술요약 | |
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▷ 본 발명은 이미지 처리 기술과 인공지능 기술을 접목하여, 작물의 병해충을 진단할 수 있는 장치에 대한 기술임
▷ 스마트폰이나 기타 IT 기기를 활용하여 병해충 분류 대상 이미지를 입력하면, 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 이용한 알고리즘을 통해 병해충의 분류를 수행함 ▷ 합성곱 신경망은 이미지와 필터 간의 합성곱 연산을 통해 피처맵을 생성하는 합성곱 레이어, 피처맵의 각 픽셀에 마스크를 적용하고, 마스크내의 픽셀 값을 이용하여 피처맵에 대한 서브 샘플링을 수행하는 풀링 레이어, 복수 개의 피처맵의 각 픽셀 값으로부터 분류 결과를 계산하는 복수 개의 전결합 레이어를 포함하여 구성됨 |
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| 기술분야 | |
| 6T | 대분류 |
| IT | 정보통신 |
| 중분류 | 소분류 |
| 병해충 진단 분야 |
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| 발명자 | |
| 성명 | 소속학과 |
| 한동일 | 컴퓨터공학과 |
| 대표연구분야 | 연구실 |
| 컴퓨터 비젼, 디스플레이 화질 개선, 색역 사상, 딥러닝, 인공지능 |
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| 관련지재권 정보 | |
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발명의 명칭
등록번호
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출원번호
특허공보
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작물의 병해충 진단 장치 및 방법
10-1876397
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