초록 ▼

본 발명의 일 실시예에 따른 AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템은 공항의 수화물 검색대를 통과하는 수화물을 적어도 하나 이상의 각도에서 촬영한 투과영상을 획득하는 영상획득부; 및 상기 적어도 하나 이상의 각도에서 촬영한 투과영상에서 수화물 영역을 검출한 후, 검출된 수화물 영역을 복수 개의 이미지 블록단위(patch)로 분할한 후, 상기 이미지 블록단위의 특징들을 정규화 및 군집화를 통해 복수 개의 오브젝트 그룹을 생성하고, 딥러닝 학습 알고리즘을 이용하여 상기 복수 개의 오브젝트 그룹들을 정상품목 및 반입금지품목으로 분

본 발명의 일 실시예에 따른 AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템은 공항의 수화물 검색대를 통과하는 수화물을 적어도 하나 이상의 각도에서 촬영한 투과영상을 획득하는 영상획득부; 및 상기 적어도 하나 이상의 각도에서 촬영한 투과영상에서 수화물 영역을 검출한 후, 검출된 수화물 영역을 복수 개의 이미지 블록단위(patch)로 분할한 후, 상기 이미지 블록단위의 특징들을 정규화 및 군집화를 통해 복수 개의 오브젝트 그룹을 생성하고, 딥러닝 학습 알고리즘을 이용하여 상기 복수 개의 오브젝트 그룹들을 정상품목 및 반입금지품목으로 분류 및 세분화하고, 세분화된 반임금지품목을 재검증 및 학습하는 인공지능서버; 및 상기 검출된 물품 중 하나 이상이 반입금지품목으로 분류되면, 반입금지품목의 종류에 상응하는 경계색으로 표시하는 영상표시부를 포함한다.

대표청구항 ▼

공항의 수화물 검색대를 통과하는 수화물을 적어도 하나 이상의 각도에서 촬영한 투과영상을 획득하는 영상획득부;상기 적어도 하나 이상의 각도에서 촬영한 투과영상에서 수화물 영역을 검출한 후, 검출된 수화물 영역을 복수 개의 이미지 블록단위(patch)로 분할한 후, 상기 이미지 블록단위의 특징들을 정규화 및 군집화를 통해 복수 개의 오브젝트 그룹을 생성하고, 딥러닝 학습 알고리즘을 이용하여 상기 복수 개의 오브젝트 그룹들을 정상품목 및 반입금지품목으로 분류 및 세분화하고, 세분화된 반입금지품목을 재검증 및 학습하는 인공지능서버; 및상기

공항의 수화물 검색대를 통과하는 수화물을 적어도 하나 이상의 각도에서 촬영한 투과영상을 획득하는 영상획득부;상기 적어도 하나 이상의 각도에서 촬영한 투과영상에서 수화물 영역을 검출한 후, 검출된 수화물 영역을 복수 개의 이미지 블록단위(patch)로 분할한 후, 상기 이미지 블록단위의 특징들을 정규화 및 군집화를 통해 복수 개의 오브젝트 그룹을 생성하고, 딥러닝 학습 알고리즘을 이용하여 상기 복수 개의 오브젝트 그룹들을 정상품목 및 반입금지품목으로 분류 및 세분화하고, 세분화된 반입금지품목을 재검증 및 학습하는 인공지능서버; 및상기 검출된 물품 중 하나 이상이 반입금지품목으로 분류되면, 반입금지품목의 종류에 상응하는 경계색으로 표시하는 영상표시부를 포함하고,상기 인공지능서버는목표영역의 투과이미지에 대해 이진화, 세션화, 잡음제거 중 하나 이상의 과정을 수행한 후, 기 설정된 이미지 블록단위(patch)로 격자분할하여, 각 이미지 블록단위(patch)의 윈도우 좌표값을 생성하는 영상전처리부;딥러닝 알고리즘을 이용하여 이미지 블록단위(Patch)로 격자분할된 목표영역의 투과이미지 내에서 수화물 영역(Baggage area)을 추출하는 수화물 영역 추출부; 및상기 수화물 영역의 이미지 블록단위(patch)를 정규화(normalization) 및 군집화(Clustering)한 후, 상기 딥러닝 학습 알고리즘을 이용하여 상기 수화물 영역 내의 오브젝트들을 특정하여 추출하고, 추출된 오브젝트들을 데이터베이스 내에 상기 딥러닝 학습 알고리즘으로 학습하여 저장된 여러 오브젝트들과 비교하여 상기 추출된 오브젝트들을 정상품목 및 반입금지품목으로 그룹화하고, 상기 반입금지품목으로 그룹화된 오브젝트들을 기내반입금지품목 및 위탁수화물반입금지품목으로 세분화하는 분류화 학습부를 포함하는 AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템.