초록 ▼

본 발명은 국립공원 등의 산림이 촬영된 고해상도 항공 영상을 이용하여 딥러닝 기법으로 고사목을 검출하는 인공지능 기반의 고사목 검출 장치 및 방법에 관한 것으로, 산림 이미지를 획득하는 이미지 획득부, 상기 이미지 획득부에서 획득되는 산림 이미지에 기반하여 나무의 고사 여부를 학습하여 학습 데이터를 구축하는 학습부, 상기 학습부에서 구축한 학습 데이터에 기반하여 상기 이미지 획득부로 획득한 산림 이미지에 포함되는 나무들 중 고사목을 검출하는 고사목 검출부 및 상기 고사목 검출부에서 검출된 결과를 가시적인 데이터로 출력하는 데이터

본 발명은 국립공원 등의 산림이 촬영된 고해상도 항공 영상을 이용하여 딥러닝 기법으로 고사목을 검출하는 인공지능 기반의 고사목 검출 장치 및 방법에 관한 것으로, 산림 이미지를 획득하는 이미지 획득부, 상기 이미지 획득부에서 획득되는 산림 이미지에 기반하여 나무의 고사 여부를 학습하여 학습 데이터를 구축하는 학습부, 상기 학습부에서 구축한 학습 데이터에 기반하여 상기 이미지 획득부로 획득한 산림 이미지에 포함되는 나무들 중 고사목을 검출하는 고사목 검출부 및 상기 고사목 검출부에서 검출된 결과를 가시적인 데이터로 출력하는 데이터 출력부를 포함하는, 인공지능 기반의 고사목 검출장치에 의해 고사목 개체수를 파악하는 단순,반복적인 업무에 AI 기술을 적용하여 고해상도 항공영상 기반의 상록침엽수 고사목을 자동 검출하여 고사 현황 진단 효율을 개선하는 인공지능 기반의 고사목 검출 장치 및 방법을 제공할 수 있다는 효과가 도출된다.

대표청구항 ▼

산림 이미지를 획득하는 이미지 획득부;상기 이미지 획득부에서 획득되는 산림 이미지에 기반하여 나무의 고사 여부를 학습하여 학습 데이터를 구축하는 학습부;상기 학습부에서 구축한 학습 데이터에 기반하여 상기 이미지 획득부로 획득한 산림 이미지에 포함되는 나무들 중 고사목을 검출하는 고사목 검출부; 및상기 고사목 검출부에서 검출된 결과를 가시적인 데이터로 출력하는 데이터 출력부;를 포함하고,상기 고사목 검출부는,검출된 고사목이 서서 고사된 수목인지 누워서 고사된 수목인지 구분하고,상기 데이터 출력부는,상기 고사목 검출부에서 검출된 고사목

산림 이미지를 획득하는 이미지 획득부;상기 이미지 획득부에서 획득되는 산림 이미지에 기반하여 나무의 고사 여부를 학습하여 학습 데이터를 구축하는 학습부;상기 학습부에서 구축한 학습 데이터에 기반하여 상기 이미지 획득부로 획득한 산림 이미지에 포함되는 나무들 중 고사목을 검출하는 고사목 검출부; 및상기 고사목 검출부에서 검출된 결과를 가시적인 데이터로 출력하는 데이터 출력부;를 포함하고,상기 고사목 검출부는,검출된 고사목이 서서 고사된 수목인지 누워서 고사된 수목인지 구분하고,상기 데이터 출력부는,상기 고사목 검출부에서 검출된 고사목이 고사된 형태별로 구분하여 검출 결과를 출력하며,상기 고사목 검출부는가중치 필터를 이용한 합성곱 과정과 압축을 위한 폴링 과정 및 이미지의 가장자리임을 나타내기 위한 패딩과정을 포함하는 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 기반으로 고사목을 검출하고,상기 데이터 출력부는,상기 고사목 검출부에서 검출된 고사목들에 대해 면적 단위별 고사목 수 및 식생별 고사목 수를 파악하여 제공하고, 상기 검출 결과 및 부가 정보를 관리자 단말기로 제공하며,상기 이미지 획득부는, 항공 영상 측정 업체로부터 고해상도 항공 영상을 획득하는, 인공지능 기반의 고사목 검출장치.