System and method for stream object extraction of images using machine learning

• Main Authors: KIM KYOUNG SEOP, CHOUNG YUN JAE, PARK INSUN, HAN BYEONG CHEOL
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 05.07.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; HANDLING RECORD CARRIERS; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS; PRESENTATION OF DATA; RECOGNITION OF DATA; RECORD CARRIERS

The present invention relates to a system for extracting an object in a river from an image using machine learning and a method thereof, wherein the system for extracting an object in a river from an image using machine learning comprises: a training data generating unit (100) receiving a plurality of image data input for machine learning and extracting a land cover item included in the plurality of image data based on preset land cover items to generate a plurality of pieces of training data; a learning processing unit (200) executing training for the training data generated by the training data generating unit (100) using a preset machine learning technique to generate a learning model; a first image processing unit (300) receiving the image data to extract an object and applying the learning model generated by the learning processing unit (200) to generate a land cover image; a second image processing unit (400) analyzing the land cover image generated by the first image processing unit (300) and converting the land cover image into a binary image using the land cover items included in the land cover image; and a third image processing unit (500) analyzing the binary image converted by the second image processing unit (400) and extracting river object data included in the binary image. The system can accurately identify the location of a river and describe the shape of the river by using machine learning. 본 발명에 의한 기계학습을 활용한 영상에서의 하천 객체 추출 시스템 및 그 방법은, 기계학습을 위한 다수의 영상 데이터를 입력받아, 기설정된 토지 피복(Land cover) 항목을 기반으로 상기 영상 데이터들 내 포함되어 있는 상기 토지 피복 항목을 추출하여, 다수의 학습 데이터들을 생성하는 학습 데이터 생성부(100), 기설정된 기계학습 기법을 활용하여 상기 학습 데이터 생성부(100)에서 생성한 다수의 학습 데이터들에 대한 학습을 수행하여, 학습모델을 생성하는 학습 처리부(200), 객체 추출을 위한 영상 데이터를 입력받아, 상기 학습 처리부(200)에 의해 생성한 상기 학습모델에 적용하여 토지 피복 영상을 생성하는 제1 영상 처리부(300), 상기 제1 영상 처리부(300)에서 생성한 상기 토지 피복 영상을 분석하여, 상기 토지 피복 영상에서 포함되어 있는 토지 피복 항목들을 이용하여 이진 영상으로 변환하는 제2 영상 처리부(400) 및 상기 제2 영상 처리부(400)에서 변환한 상기 이진 영상을 분석하여, 포함되어 있는 하천 객체 데이터를 추출하는 제3 영상 처리부(500)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 기계학습을 활용한 영상에서의 하천 객체 추출 시스템에 관한 것이다.