합성곱신경망에 기반한 선체 블록 식별 모델 학습 방법
기본 정보
기술 내용
요약
본 발명은 3차원 캐드(CAD) 데이터 내 선체 블록 객체를 다시점으로 회전시켜 획득되는 다수의 영상을 합성곱신 경망(CNN)에 기반하여 모델링 및 학습시킴으로써, 카메라로부터 획득되는 데이터로부터 선체 블럭을 자동으로 식 별, 분류 할 수 있도록 하는 합성곱신경망에 기반한 선체 블록 식별 모델 학습 방법에 관한 것이다.
기술 개요
본 발명은 3차원 캐드(CAD) 데이터 내 선체 블록 객체를 다시점으로 회전시켜 획득되는 다수의 영상을 합성곱신경망(CNN)에 기반하여 모델링 및 학습시킴으로써, 카메라로부터 획득되는 데이터로부터 선체 블럭을 자동으로 식별, 분류 할 수 있도록 하는 합성곱신경망에 기반한 선체 블록 식별 모델 학습 방법에 관한 것
기술 분야
본 발명은 합성곱신경망에 기반한 선체 블록 식별 모델 학습 방법에 관한 것으로서, [0001] 보다 구체적으로는, 3차원 캐드(CAD) 데이터 내 선체 블록 객체를 다시점으로 회전시켜 획득되는 다수의 영상을 합성곱신경망(CNN)에 기반 하여 모델링 및 학습시킴으로써, 카메라로부터 획득되는 데이터로부터 선체 블럭을 자동으로 식별, 분류 할 수 있도록 하는 합성곱신경망에 기반한 선체 블록 식별 모델 학습 방법에 관한 것이다.
해결하고자 하는 과제
[0014] 본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 차원 캐드(CAD) 데이터 내 선체 블록 객체를 다시점으로 회 전시켜 획득되는 다수의 영상을 합성곱신경망(CNN)에 기반하여 모델링 및 학습시킴으로써, 카메라로부터 획득되 는 데이터로부터 선체 블럭을 자동으로 식별, 분류 할 수 있도록 하는 합성곱신경망에 기반한 선체 블록 식별 모델 학습 방법을 제공하고자 한다.
효과
[0022] 본 발명의 일 측면에 따르면, 카메라로부터 획득되는 데이터로부터 블록 적치장에 적치된 선체 블럭을 자동으로 식별, 분류, 번호를 높은 정확도로 자동인식 할 수 있도록 선체 블록 식별 모델을 모델링 및 학습시킬 수 있는 이점을 가진다.
적용 분야
블록 식별 시스템
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