DATA SET PRODUCING SYSTEM AND METHOD USED BY DEEPLEARNING FOR SEARCH DEAD ZONE IN IMAGE

• Main Authors: BAE SANG TAE, BAE JUN SU, LEE JEONG MIN, BAE KYOUNG HO
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 03.03.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

The present invention relates to a machine learning data set generation system and method for detecting a dead zone in an image to increase efficiency and accuracy of complementation for a dead zone of a video image identified during a process of constructing spatial information in a 3D type. According to the present invention, the machine learning dataset generation method comprises: a learning image labeling step searching, by an image processing module, learning image data including a designated object image from a learning image storage module and dividing and labeling, by a labeling module, the object image from the learning image; a machine learning step of performing, by a learning module, deep learning of an object image patterns of the learning image and the labeling image on the basis of the shape, position, and size of the object image labeled in the learning image; a dataset generation step of classifying, by the learning module, the dataset generated through deep learning by designated object image to store the dataset in a dataset storage module; a dataset checking step of searching, by the image processing module, a corresponding dataset in the dataset storage module according to an identification code input to a target image to check an occluded zone; an image analysis step of analyzing, by an occluded zone detection module, the target image to confirm an image shape of pixels clustered in colors and intervals having a similarity within a predetermined range; and an occluded zone detection step of detecting, by the learning module, the corresponding object image in the target image through dataset-based deep learning to update the dataset and designating, by the occluded zone detection module, a zone of an image shape detected as a designated object image as an occluded zone. 본 발명은 공간정보를 3D로 구축하는 과정에서 확인된 영상이미지의 폐색영역에 대한 보완 효율과 정확도를 높인 폐색영역 검출을 위한 기계학습용 데이터셋 생성 방법과 데이터셋 생성시스템에 관한 것으로, 지정된 사물이미지가 포함된 학습영상 데이터를 이미지처리모듈이 학습영상 저장모듈에서 검색하고, 레이블링 모듈이 상기 사물이미지를 학습영상에서 구획하여 레이블링하는 학습영상 레이블링 단계; 상기 학습영상에서 레이블링된 사물이미지의 형상과 위치와 크기를 기준으로 학습모듈이 학습영상과 레이블링 영상의 사물이미지 패턴을 딥러닝하는 기계학습 단계; 학습모듈이 딥러닝을 통해 생성된 데이터셋을 지정된 사물이미지별로 분류해서 데이터셋 저장모듈에 저장하는 데이터셋 생성 단계; 폐색영역 확인을 위해 대상영상에 입력되는 식별코드에 따라 이미지처리모듈이 상기 데이터셋 저장모듈에서 해당하는 데이터셋을 검색하는 데이터셋 확인 단계; 폐색영역 검출모듈이 대상영상을 분석해서 유사도가 지정 범위 이내의 색상과 간격으로 군집하는 픽셀들의 이미지 형상을 확인하는 이미지 분석 단계; 상기 대상영상에서 확인된 이미지 형상에서 학습모듈이 데이터셋 기반 딥러닝을 통해 해당 사물이미지를 검출해서 데이터셋을 업데이트하고, 지정된 사물이미지로 검출된 이미지 형상의 영역을 상기 폐색영역 검출모듈이 폐색영역으로 지정하는 폐색영역 검출 단계;를 포함하는 것이다.