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원격 감지 객체 계수를 위한 인공지능 이미지 처리 방법

요약
최근 원격 탐색 기술의 발전과 함께 고해상도 이미지에서의 객체 감지 기술이 중요해지면서, 도시 계획, 환경 관리 및 모니터링 시스템 등 다양한 영역에서 활용이 활발해지고 있습니다. 기존의 객체 계수 이미지 처리 방법은 다양한 스케일과 복잡한 배경 처리의 한계로 인해 딥러닝 기반의 새로운 접근법이 필요합니다. 특히, 트리플 어텐션과 스케일 인식 네트워크를 통해 이 어려움을 해결하며, 더 정확하고 효율적인 객체 감지 및 계수가 가능해졌습니다. 이는 교통 관리, 도시 계획, 및 환경 보호 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하여 스마트 도시 건설과 글로벌 경쟁력을 높이는 데 기여할 것입니다.

기본 정보

특허명: 원격 감지 객체 계수를 위한 인공지능 이미지 처리 방법
발명자: 전광길 교수
출원번호: 10-2023-0157797

상세 정보

발명의 배경과 필요성

기술의 배경과 문제점

원격 탐색 기술의 발전으로 인해 고해상도 이미지 활용이 증가하고 있음. 도시 계획, 환경 관리, 모니터링 시스템 등에서의 객체 감지 기술은 중요함.
기존의 객체 계수 이미지 처리 방법은 다양한 스케일과 배경 복잡성으로 인해 성능에 한계를 가졌음. Convolutional Neural Network(CNN)를 기반으로 하는 밀도 추정 방법이 주요한 접근 방식으로 사용되었음.
원격 감지 이미지의 객체 계수는 배경이 혼란스럽고 다양한 이미지 스케일로 인해 처리에 어려움이 있음. 이러한 문제 해결을 위한 새로운 방법이 필요함.

기술의 필요성

객체 계수는 도시 개발, 교통 관리, 자원 모니터링 등에 필수적인 기술로 다양한 산업 분야에 활용됨. 기술 향상은 이러한 활용의 정확성과 효율성을 높일 수 있음.
딥러닝 기반의 혁신적 접근법을 통해 정확한 객체 감지를 가능하게 하고, 다양한 스케일의 이미지에서의 기능을 개선할 수 있음.

구현 방법

기술의 원리

트리플 어텐션 네트워크는 객체의 선명한 경계 감지를 위해 각 차원 변화에 따른 가중합성을 수행함. 이는 전경과 배경을 명확히 구분할 수 있게 함.
스케일 인식 네트워크는 1D 콘볼루션 연산을 통해 다양한 스케일의 정보 집계를 가능하게 하고, 이를 통해 왜곡 보상을 달성함.

구체적인 구현 방법

이미지 입력 후 다수의 합성곱층과 풀링층을 통해 특징맵을 축소하는 과정을 수행함.
각 차원변경에 따른 배경 특징맵을 생성하며, 시계열적으로 수신되는 특징맵을 합성하여 스케일 인식 특징맵을 열기 위해 필요한 모든 프로세스를 순차적으로 진행함.
스케일 인식 특징맵을 기반으로 소정 객체를 인식하고 계수 결과를 산출함.

기술의 장점

다양한 스케일의 이미지를 정확히 처리할 수 있어 객체 감지 및 계수 성능을 향상시킴.
복잡한 배경에서도 정확도를 높여 도시 및 환경 모니터링 효율성을 크게 개선할 수 있음.

활용 방안 및 기대효과

활용 방안

도시 계획, 교통 관리, 환경 보호 분야에서 활용할 수 있으며, 위성 이미지 분석 등 원격 감지 분야에서의 적용이 가능함.
정확한 데이터 수집이 요구되는 모든 분야에 트리플 어텐션과 스케일 인식 기술을 통합하여 활용할 수 있음.

기대효과

새로운 기술을 활용하여 처리 속도와 정확성을 동시에 충족할 수 있어, 다양한 산업에서 고효율 솔루션 제공이 가능해짐.
기술 향상을 통해 국가의 스마트 도시 건설에 기여하고 글로벌 시장 경쟁력도 높일 수 있음.

시장 동향

원격 감지 기술 응용 분야

스마트 도시 기술 활용

대표도면

기술이전 담당자 연락처

담당자명: 이미정 계장
부서: 기술사업화팀
전화번호: 032-835-9766
이메일: mijung@inu.ac.kr
인천대학교 산학협력단
(21999) 인천광역시 연수구 갯벌로 27(송도동) INU이노베이션센터 202호
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