초록 ▼

본 발명은 딥 러닝을 이용한 식물 분류 시스템 및 그 방법을 개시한다. 즉, 본 발명은 식물의 잎, 줄기, 가지, 꽃, 열매 등에 대해서 딥 러닝을 이용해서 식물의 월별 생육 상태에 따른 특징점을 확인하고, 개화 시기, 착과 시기 등에 따른 해당 식물의 특징점을 확인하고, 해당 식물의 변종에 대한 특징점을 확인하고, 상기 확인된 특징점에 대한 정보를 데이터베이스화한 후, 특정 이미지에 포함된 식물에 대한 분류 요청이 있는 경우, 해당 이미지 내의 메타 정보를 근거로 상기 데이터베이스화된 정보들 중에서 해당 이미지에 대응하는 식물 정

본 발명은 딥 러닝을 이용한 식물 분류 시스템 및 그 방법을 개시한다. 즉, 본 발명은 식물의 잎, 줄기, 가지, 꽃, 열매 등에 대해서 딥 러닝을 이용해서 식물의 월별 생육 상태에 따른 특징점을 확인하고, 개화 시기, 착과 시기 등에 따른 해당 식물의 특징점을 확인하고, 해당 식물의 변종에 대한 특징점을 확인하고, 상기 확인된 특징점에 대한 정보를 데이터베이스화한 후, 특정 이미지에 포함된 식물에 대한 분류 요청이 있는 경우, 해당 이미지 내의 메타 정보를 근거로 상기 데이터베이스화된 정보들 중에서 해당 이미지에 대응하는 식물 정보 및 상기 식물 정보에 대응하는 부가 정보를 제공함으로써, 현재 상태의 식물에 대한 분류 정확도를 높여, 양질의 정보를 제공하여 사용자의 만족도를 높일 수 있다.

대표청구항 ▼

월별, 개화시기 별 및 착과시기 별로 동일 식물에 대해 상기 식물을 포함하는 영상 정보를 획득하고, 상기 획득된 영상 정보 내의 식물의 잎, 줄기, 가지, 꽃 및 열매에 대해서 월별 생육 상태에 따른 복수의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 복수의 특징점 간의 상관관계에 따른 상관 벡터를 산출하고, 상기 획득된 영상 정보 내의 식물의 잎, 줄기, 가지, 꽃 및 열매에 대해서 색상이나 형태를 각각 확인하고, 상기 추출된 식물의 월별 생육 상태에 따른 복수의 특징점 정보, 상기 복수의 특징점 간의 상관관계에 따른 상관 벡터, 상기 확인된

월별, 개화시기 별 및 착과시기 별로 동일 식물에 대해 상기 식물을 포함하는 영상 정보를 획득하고, 상기 획득된 영상 정보 내의 식물의 잎, 줄기, 가지, 꽃 및 열매에 대해서 월별 생육 상태에 따른 복수의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 복수의 특징점 간의 상관관계에 따른 상관 벡터를 산출하고, 상기 획득된 영상 정보 내의 식물의 잎, 줄기, 가지, 꽃 및 열매에 대해서 색상이나 형태를 각각 확인하고, 상기 추출된 식물의 월별 생육 상태에 따른 복수의 특징점 정보, 상기 복수의 특징점 간의 상관관계에 따른 상관 벡터, 상기 확인된 해당 식물의 잎, 줄기, 가지, 꽃, 열매 등의 색상이나 형태, 상기 식물과 관련한 상세 정보 및 상기 식물의 관리 방법에 대한 부가 정보를 포함하는 식물 정보를 학습하고 데이터베이스화하여 저장하는 서버; 및특정 식물과 관련한 다른 영상 정보를 포함하는 식물 분류 요청 정보 및 식별 정보를 상기 서버에 전송하는 단말을 포함하고,상기 식별 정보는 상기 단말의 식별 정보이고,상기 상관 벡터는 특징점 간의 거리 및 방향 정보를 포함하고,상기 서버는,상기 추출된 잎과 관련한 하나 이상의 특징점, 상기 추출된 줄기와 관련한 하나 이상의 특징점, 상기 추출된 가지와 관련한 하나 이상의 특징점, 상기 추출된 꽃과 관련한 하나 이상의 특징점 및 상기 추출된 열매와 관련한 하나 이상의 특징점 간의 하나 이상의 상관 벡터를 산출하여, 잎과 줄기와 가지와 꽃과 열매 간의 특징을 확인하고,상기 서버는, 데이터베이스화된 식물 정보 중에서 확인된 메타 정보에 대응하는 월을 기준으로 미리 설정된 시간 간격만큼을 포함하는 기간 및 범위와 관련된 식물 정보를 대상으로 추출된 특정 식물과 관련된 복수의 특징점 및 해당 특정 식물과 관련한 복수의 특징점을 근거로 산출된 다른 상관 벡터에 대응하는 식물 정보를 확인하는 딥 러닝을 이용한 식물 분류 시스템.