KR102581941B1 - 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법 - Google Patents

딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템은, 공공장소에 설치되어 각각에 대하여 미리 할당된 감시영역에 대한 촬상을 획득하는 적어도 하나의 촬상부, 상기 감시영역에 설치된 적어도 하나의 경보부, 상기 촬상부에서 획득한 영상에서 반려견을 식별하여 영상정보를 추출하는 영상 추출부, 및 상기 영상 추출부에서 추출된 영상정보를 이용하여 상기 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하고 판단결과 상기 반려견이 입마개를 착용하지 않을 경우 상기 경보부에 경보메세지를 송출하는 서버부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법은 감시영역에 설치된 복수의 촬상부에서 획득된 촬상을 딥러닝 알고리즘을 적용하여 반려견이 아닌 객체를 제외함으로써 전체 연산량을 낮출 수 있어 빠른 탐지가 가능하여 실시간 활용이 가능할 뿐 아니라 저용량의 서버를 사용하여 시스템 구축의 비용을 절감할 수 있는 장점이 얻어진다.

Description

딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법{A monitering system for wearing muzzles of dog using deep learning and monitering method}
본 발명은 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로는 공원이나 산책로와 같은 공공장소에 설치된 촬상부로부터 획득된 영상을 분석하여 반려견의 종류 및 크기와 입마개 착용 대상인 반려견만을 식별하고, 식별된 입마개 착용 대상 반려견의 입마개 착용여부를 제1, 2 합성곱신경망 구조의 딥러닝 알고리즘을 이용하여 판단하여 입마개 착용이 요구되는 반려견이 입마개를 착용하지 않은 경우에는 경보메세지를 송출하여 견주에게 경고를 알리고, 반려견의 이상행동을 실시간으로 감지하여 이를 모니터링 기관에 알리는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법에 관한 것이다.
국내 반려가족이 1000만 시대를 맞아 가정에서 반려동물을 키우는 인구가 점차 증가하고 있으며 함께 거주하는 동물 수가 350만 마리에 달하고 있다. 현대사회에서 반려동물은 동물의 차원을 넘어 한 가정의 구성원으로 더불어 살아가며 친구, 가족과 같은 존재가 되었다.
이러한 반려동물 중 반려견은 친근한 가족 구성원에게는 짖거나 무는 등 위험요소가 거의 없는 상태이지만, 반려견의 종류, 훈련상태 및 생활습성 등에 따라 낯선 외부인에게는 공격성을 드러내기도 한다.
특히, 반려견이 덩치가 크고 험상궂은 인상을 가진 품종일 경우 반려견을 싫어하거나 무서워하는 사람으로서는 경계심을 가지게 되고, 어린 아이들은 반려견보다 덩치가 작아 항상 물릴 수 있다는 위험요소가 존재한다.
최근에는 반려견이 사람을 공격하는 사건들이 연이어 일어남에 따라 반려견의 입마개 착용을 의무화하는 법안(동물보호법)이 입법화되었는데, 반려견용 입마개의 상세 구성은 하기 [문헌 1] 등에 구체적으로 개시되어 있다.
그러나, 아직까지 공원이나 산책로와 같은 공공장소에서 반려견의 입마개가 착용되지 않은 경우가 다반사이며, 이때 주위 사람들이 견주에게 반려견의 입마개 착용을 요구할 경우 견주와의 다툼이 발생되는 문제점도 있다.
[문헌 1] 한국공개특허 제2016-0131545호(2016 11 16 공개)
본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 공원이나 산책로와 같은 공공장소에 설치된 촬상부로부터 획득된 영상을 분석하여 입마개 착용 대상인 반려견만을 식별하고, 식별된 반려견의 입마개 착용여부를 제1,2 합성곱신경망 구조의 딥러닝 알고리즘을 이용하여 판단하여 딥러닝 모델의 연산량을 줄이고, 입마개 착용이 요구되는 반려견이 입마개를 착용하지 않은 경우에는 경보메세지를 송출하여 견주에게 경고를 알리는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법에 관한 것이다.
상술한 바와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템은, 공공장소에 설치되어 각각에 대하여 미리 할당된 감시영역에 대한 촬상을 획득하는 적어도 하나의 촬상부, 상기 감시영역에 설치된 적어도 하나의 경보부, 상기 촬상부에서 추출된 영상정보를 이용하여 상기 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하고 판단결과 상기 반려견이 입마개를 착용하지 않을 경우 상기 경보부에 경보메세지를 송출하는 서버부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 서버부는 상기 촬상부에서 전송된 영상을 미리 정해진 방식의 학습용 데이터로 가공하는 영상처리모듈, 상기 학습용 데이터를 딥러닝 알고리즘을 적용하여 학습하는 학습모듈, 및 상기 학습모듈의 학습결과에 따라 상기 감시영역에서 상기 반려견이 입마개 착용 대상 견종인지 판단하고, 판단결과 입마개 착용 대상 견종일 경우 상기 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하여 경보메세지 송출 여부를 판단하는 입마개 착용 여부 판단모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 학습모듈은 제1 및 제2 합성곱신경망 구조를 구비하며, 상기 제1 합성곱신경망 구조는 상기 학습용 데이터에 대해 반려견과 비 반려견 클래스를 구분하고, 상기 제2 합성곱신경망 구조는 상기 제1 합성곱신경망 구조에서 구분된 반려견에 대해 입마개 착용 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제2 합성곱신경망 구조는 상기 제1 합성곱신경망 구조에서 입력된 상기 4가지 위치 정보에 따라 반려견의 영상 정보를 추출하고, 4개의 은닉층을 통해 반려견의 종류 및 크기와 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제2 합성곱신경망 구조는 상기 제1 합성곱신경망 구조에서 입력된 상기 4가지 위치 정보에 따라 반려견의 영상 정보를 추출하고, 4개의 은닉층을 통해 반려견의 종류 및 크기와 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제2 합성곱신경망 구조는 상기 반려견의 얼굴 부분에서 입 및 코 부분의 특징점이 검출되지 않으면 입마개의 착용으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 촬상부 및 경보부와 상기 서버부 사이에서 촬상정보 또는 경고메시지의 송수신을 실행하는 통신모듈을 더 포함하고, 상기 경보부는 스피커 및 표시 부재를 포함하고, 상기 스피커를 통해 경고음을 출력하고, 상기 표시 부재에는 경고 메시지 및 해당 반려견에 대한 영상이 표시되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 서버부는 상기 반려견의 싸움 또는 이상 여부를 판단하는 이상행동 여부 판단모듈를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 서버부는 상기 입마개 착용 여부 판단 모듈 또는 이상행동 여부 판단모듈에서의 반려견 상태 정보를 경찰서, 소방서 및 관련 기관에 전송하는 전송 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 방법은 공공장소에서 반려견의 입마개 착용 여부를 감지하는 방법에 있어서, 공공장소에서 감시영역에 대한 촬상을 획득하는 단계, 상기 획득한 촬상에서 반려견을 식별하는 단계, 상기 반려견의 식별 영상에서 반려견의 위치정보를 획득하는 단계, 상기 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하는 단계, 및 상기 반려견의 입마개 착용 여부 판단결과, 반려견이 입마개를 착용하지 않은 경우 경보를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 반려견의 위치정보를 획득하는 단계에서, 상기 반려견의 크기 및 견종을 판단하여 상기 반려견이 입마개 착용 대상 견종인지를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법은 감시영역에 설치된 복수의 촬상부에서 획득된 촬상을 제1, 2 합성곱신경망 구조의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 반려견이 아닌 객체를 제외하고 입마개 착용 대상 반려견만을 식별하여 전체 연산량을 낮출 수 있어 빠른 탐지가 가능하며 실시간 활용이 가능할 뿐 아니라 저용량의 서버를 사용하여 시스템 구축의 비용을 절감할 수 있는 장점이 얻어진다.
또한, 본 발명에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법은 입마개를 착용하지 않은 반려견이 존재하는 감시영역에 대해서는 해당 감시영역에 설치된 경보부를 통하여 견주에게 미리 정해진 경고신호나 경고메시지를 송출하는 방식으로 이루어지기 때문에 주위 사람들과 견주 사이에 벌어질 수 있는 다툼을 사전에 방지할 수 있고, 반려견의 이상행동 등을 감지하여 경찰서, 소방서, 관련 기관 등의 모니터링 기관에 이를 알려 반려견에 의한 사고에 대응할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템의 전체 구성을 나타낸 도면,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 방법을 나타낸 순서도,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 제1,2 합성곱신경망 구조에 대한 예시를 나타낸 도면,
도 4는 도 1에 도시한 영상처리모듈에서 가공한 학습용 데이터의 일예를 나타낸 도면이다.
이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 이용하여 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 방법을 나타낸 순서도, 및 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 학습모델의 구조에 대한 예시를 나타낸 도면이다.
본 발명에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템은 등산로, 산책로, 공원 등의 공공장소인 감시영역에 대하여 영상을 획득하고 미리 정해진 내용의 신호나 메세지를 송출하는 단말기부(10)와, 상기 단말기부(10)에서 전송된 영상을 분석하여 입마개를 착용하지 않은 반려견이 존재하는지 여부를 판단하는 서버부(20), 및 상기 서버부(20)의 판단에 따라 입마개를 착용하지 않은 반려견의 탐지 및 반려견의 이상행동 등을 모니터링 하는 모니터링 기관(30)을 포함하여 구성된다.
또한, 상기 단말기부(10)는 적어도 하나의 촬상부(11)를 포함하여 구성되는데, 상기 촬상부(11)는 상술한 공공장소에 설치되어 각각에 대하여 미리 할당된 감시영역의 촬상을 획득하게 된다.
이때, 상기 촬상부(11)는 통상의 CCTV 카메라 등을 이용하여 바람직하게 구현될 수 있다.
또한, 상기 단말기부(10)는 상기 감시영역에 설치된 적어도 하나의 경보부(12)를 더 포함하도록 구성될 수 있는데, 상기 경보부(12)는 각각의 감시영역에 대하여 적어도 하나 설치될 수 있다.
이때, 상기 경보부(12)는 공공장소에 견주에게 경보메세지를 전달할 수 있도록 스피커를 통해 경보메세지를 송출할 수 있으며, 경보메세지와 더불어 경고영상을 포함하는 디스플레이 등의 표시 부재가 공공장소에 설치되어 경고메세지를 전달하는 방식으로 바람직하게 구현될 수 있다.
또한, 상기 단말기부(10)는 촬상부(12)에서 획득한 영상을 서버부(20)로 전송하거나 상기 서버부(20)로부터 전송되는 제어신호를 수신하는 통신모듈(15)을 더 포함하여 구성될 수 있다.
한편, 상기 서버부(20)는 상기 촬상부(11)에서 획득한 영상을 분석하여 상기 감시영역마다 입마개를 착용하지 않은 반려견이 존재하는지 여부를 판단하고, 상기 판단결과 입마개를 착용하지 않은 반려견이 존재하는 감시영역이 있는 경우 해당 감시영역에 설치된 상기 경보부(12)를 통하여 미리 정해진 경고신호 또는 경고메세지를 송출하는 기능을 수행한다.
또한, 상기 서버부(20)는 상기 촬상부(11)에서 획득한 영상을 분석하여 상기 감시영역의 반려견이 싸움이나 사람을 공격하는 이상행동을 보일 경우 이를 경찰서, 소방서 및 관련 기관 등의 상기 모니터링 기관(30)에 송출하여 비상상황에 대응할 수 있도록 하는 기능을 수행할 수도 있다.
이를 위하여, 상기 서버부(20)는 상기 단말기부(10)의 통신모듈(15)과 통신하기 위한 통신모듈(25)을 포함하여 구성된다.
또한, 상기 서버부(20)는 상기 촬상부(11)에서 전송된 영상을 미리 정해진 방식의 학습용 데이터로 가공하는 영상처리모듈(21), 상기 영상처리모듈(21)에서 가공된 상기 학습용 데이터를 딥러닝 알고리즘에 적용하여 학습하는 학습모듈(22), 및 상기 학습모듈(22)의 학습결과에 따라 감시영역마다 입마개를 착용하지 않은 반려견이 존재하는지 여부를 판단하고, 입마개를 착용하지 않은 반려견이 존재하는 감시영역이 있는 경우 해당 감시영역에 상기 경고신호 또는 경고메세지를 송출하는 입마개 착용 여부 판단모듈(23), 및 감시영역에 있는 반려견의 이상행동을 감지하여 이상행동 경고신호를 송출하는 이상행동 여부 판단모듈(24)을 포함하여 구성된다.
이 경우, 상기 영상처리모듈(21)은 촬상부(11)에서 전송된 영상중 반려견이 포함된 부분을 미리 정해진 크기의 영상 데이터로 편집하여 상기 학습용 데이터로 가공할 수 있다. 이와 같은 학습용 데이터로 가공한 일 예를 도 4에 나타내었다. 도 4는 도 1에 도시한 영상처리모듈에서 가공한 학습용 데이터의 일 예를 나타낸 도면이다.
또한, 상기 학습모듈(22)은 상기 학습용 데이터를 딥러닝 알고리즘에 적용하여 학습하게 되는데, 본 실시예에서는 일예로서 상기 딥러닝 알고리즘이 CNN(Convolutional Neural Network) 구조를 기반으로 이루어지는 것으로 구성하였다.
상기 CNN 알고리즘은 인공 신경 회로망(ANN, Artificial Neural Networks)의 일종으로, 인공 신경 회로망은 신경 뉴런(Neuron) 구조를 본따 만든 것으로 뉴런과 뉴런 사이의 시냅스(Synapse)의 연결 구조를 본따 패턴이나 알고리즘을 학습할 수 있도록 만들어진 망으로써, 입력, 특징 추출, 특징을 위치변경이나 왜곡에 따라 변함이 없게 처리, 분류 및 출력하도록 구성할 수 있다.
또한, 상기 학습모듈(22)은 도 3에 도시한 바와 같이, 제1, 2 합성곱신경망을 구비하고, 제1 합성곱신경망은 상기 촬상부(11)가 제공한 영상 이미지 속에 있는 다양한 물체들 중에서 반려견, 그리고 사람, 차, 자전거 등의 객체에서 반려견이 아닌 객체를 식별한다. 상기 제1 합성공신경망은 입력층과 출력층을 제외한 3개의 은닉층으로 구성되고, 상기 학습용 데이터에 대해 반려견이 아닌 물체를 제외하고 반려견만을 식별한다. 이후 식별된 반려견 영상속의 좌상, 우상, 좌하, 및 우하의 4가지 위치 정보를 상기 제2 합성곱신경망 구조의 입력층에 제공한다.
상기 제2 합성곱신경망 구조는 상기 제1 합성곱신경망 구조에서 입력된 상기 4가지 위치 정보에 따라 반려견의 영상 정보를 추출하고, 4개의 은닉층을 통해 반려견의 종류 및 크기와 반려견의 입마개 착용 여부를 판단한다.
이와 같이 본 발명은 영상처리를 2단계로 딥러닝을 통해 구현함으로써, 딥러닝 전체 모델의 구조를 축소하여 딥러닝 모델의 용량을 줄이고 학습시간을 단축시킬 수 있다. 또한, 이러한 구조의 딥러닝은 반려견이 아닌 물체에 대한 연산과정을 제외함으로써 전체 연산량을 낮출 수 있어, 빠른 탐지가 가능하여 실시간 활용이 가능할 뿐 아니라 저용량의 서버를 사용하여 시스템 구축의 비용을 절감할 수 있는 장점이 있다.
이하에서는, 도 2를 참고하여 본 발명에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 방법에 대해 설명한다.
본 발명의 일실시예에 따른 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 방법은 공공장소에서 감시영역에 대한 촬상을 획득하는 단계(S10), 획득한 촬상에서 중요 클래스(반려견) 객체를 식별하는 단계(S20), 상기 반려견이 식별된 영상 내에서 반려견의 위치정보를 획득하는 단계(S30), 상기 반려견의 크기 및 견종을 판단하여 입마개 착용 대상 견종인지를 판단하는 단계(S40), 상기 판단결과 입마개 착용 대상 견종일경우 입마개 착용 대상 견종의 얼굴 정보에서 입마개 착용 여부를 판단하는 단계(S50), 및 입마개 착용 여부 판단결과, 대상 견종이 입마개를 착용하지 않은 경우, 견주 및 모니터링 기관에 이를 경보하는 단계(S60)를 포함하여 구성할 수 있다.
먼저, 공공장소에서 촬상부(11)가 감시영역에 대한 촬상을 획득한다(S10), 상기 촬상부(11)에서 획득한 촬상은 상기 단말기부(10)의 통신모듈(15)을 통해 서버부(20)에 전달된다. 이후, 상기 획득한 촬상을 기반으로 서버부(20)의 영상처리모듈(21)이 획득한 촬상에서 제1 합성곱신경망 구조를 이용하여 영상내 중요(반려견) 및 비중요(사람, 차, 자전거 등) 클래스를 구분하여 반려견을 식별하고(S20), 반려견이 식별된 영상에 대해 학습모듈(22)이 식별된 반려견의 영상속 4가지 위치정보(좌상, 우상, 좌하, 우하)를 제2 합성곱신경망 구조에 제공한다(S30).
이때, 학습모듈(22)은 식별된 반려견의 크기 및 견종을 판단하여 입마개 착용 대상 견종인지를 판단한 후, 입마개 착용 대상 견종에 대한 식별정보만 제2 합성곱신경망 구조의 입력층에 제공할 수 있다.
다음으로, 제2 합성곱신경망 구조 즉, 입마개 착용 여부 판단모듈(23)이 입마개 착용 대상 견종의 얼굴 정보에서 반려견의 입마개 착용 여부를 판단한다(S50).
입마개 착용 여부 판단결과, 상기 반려견 특히 입마개 착용 대상 견종이 입마개를 착용하지 않은 것으로 판단될 경우, 서버부(20)의 통신모듈(25)은 단말기부(10)의 경보부(12) 및 경찰서, 소방서, 관련 기관 등의 모니터링 기관에 경보신호를 송출하고, 단말기부(10)의 경보부(12)는 스피커, 표시 부재 등을 통해 견주에게 경고 메세지를 전달한다(S60).
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 반려견 입마개 착용 여부 감시 시스템은 감시영역에 설치된 복수의 촬상모듈에서 획득된 영상을 제1,2 합성곱신경망 구조와 같은 딥러닝 알고리즘에 적용하여 해당 감시영역에서 입마개를 착용하지 않은 반려견이 존재하는지 여부를 판단하는 방식이기 때문에 반려견의 입마개 착용 여부를 매우 정확하게 판단할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 반려견 입마개 착용 여부 감시 시스템 및 방법은 입마개를 착용하지 않은 반려견이 존재하는 감시영역에 설치된 경보부를 통하여 견주에게 미리 정해진 경고신호나 경고메세지를 송출하고, 반려견의 이상행동을 실시간으로 감지하고 이에 대한 경고신호를 모니터링 기관에 전송하여 주위 사람들과 견주 사이에 발생할 수 있는 다툼을 방지하고, 반려견에 의한 사고를 사전에 방지할 수 있는 장점이 있다.
10 : 단말기부 11 : 촬상부
12 : 경보부 15 : 통신모듈
20 : 서버부 21 : 영상처리모듈
22 : 학습모듈 23 : 입마개 착용 여부 판단모듈
24 : 이상행동 여부 판단모듈 25 : 통신모듈
30 : 모니터링 기관

Claims (11)

  1. 반려견의 종류를 식별하여 반려견의 입마개 착용 여부를 감시하는 시스템에 있어서,
    미리 할당된 감시영역에 대한 촬상을 획득하는 적어도 하나의 촬상부;
    상기 촬상부에서 추출된 영상정보를 이용하여 상기 반려견의 종류를 식별하고, 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하는 서버부;
    상기 감시영역에 설치되며 상기 서버부의 판단결과에 따라 경보메세지를 출력하는 적어도 하나의 경보부를 포함하되,
    상기 서버부는 상기 촬상을 학습용 데이터로 가공하는 영상처리모듈, 상기 학습용 데이터를 이용하여 상기 촬상의 반려견 클래스를 식별하는 학습모듈, 상기 학습모듈에서 식별된 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하는 입마개 착용여부 판단모듈을 포함하고,
    상기 학습모듈은 상기 학습용 데이터를 이용하여 식별된 반려견의 크기 및 견종을 판단하여 입마개 착용 대상 견종 여부를 판단하고,
    상기 입마개 착용 여부 판단모듈은 상기 입마개 착용 대상 견종의 얼굴 정보에서 입마개 착용 여부를 판단하되,
    상기 입마개 착용 여부 판단모듈은 반려견의 얼굴 부분에서 입 및 코 부분의 특징점이 검출되지 않으면 입마개의 착용으로 판단하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 학습모듈은 제1 및 제2 합성곱신경망 구조를 구비하며,
    상기 제1 합성곱신경망 구조는 상기 학습용 데이터에 대해 반려견과 비 반려견 클래스를 구분하고,
    상기 제2 합성곱신경망 구조는 상기 제1 합성곱신경망 구조에서 구분된 반려견에 대해 입마개 착용 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 합성곱신경망 구조는 입력층과 출력층을 제외한 3개의 은닉층으로 구성되고, 상기 학습용 데이터에 대해 반려견이 아닌 물체를 제외하고 반려견만을 식별하고, 식별된 반려견 영상속의 좌상, 우상, 좌하 및 우하의 4가지 위치 정보를 상기 제2 합성곱신경망 구조의 입력층에 제공하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제2 합성곱신경망 구조는 상기 제1 합성곱신경망 구조에서 입력된 상기 4가지 위치 정보에 따라 반려견의 영상 정보를 추출하고, 4개의 은닉층을 통해 반려견의 종류 및 크기와 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템.
  6. 삭제
  7. 제3항에 있어서,
    상기 촬상부 및 경보부와 상기 서버부 사이에서 촬상정보 또는 경고메시지의 송수신을 실행하는 통신모듈을 더 포함하고,
    상기 경보부는 스피커 및 표시 부재를 포함하고,
    상기 스피커를 통해 경고음을 출력하고, 상기 표시 부재에는 경고 메시지 및 해당 반려견에 대한 영상이 표시되는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 서버부는 상기 반려견의 싸움 또는 이상 여부를 판단하는 이상행동 여부 판단모듈를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 서버부는 상기 입마개 착용 여부 판단 모듈 또는 이상행동 여부 판단모듈에서의 반려견 상태 정보를 경찰서, 소방서 및 관련 기관에 전송하는 전송 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 시스템.
  10. 반려견의 입마개 착용 여부를 감지하는 방법에 있어서,
    감시영역에 대한 촬상을 획득하는 단계;
    상기 획득한 촬상에서 반려견을 식별하는 단계;
    상기 반려견의 식별 영상에서 반려견의 위치정보를 획득하는 단계;
    상기 반려견의 크기 및 견종을 판단하여 상기 반려견이 입마개 착용 대상 견종인지 판단하는 단계;
    상기 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 반려견의 입마개 착용 여부 판단결과, 반려견이 입마개를 착용하지 않은 경우 경보를 출력하는 단계를 포함하되,
    상기 반려견의 입마개 착용 여부를 판단하는 단계는 반려견의 얼굴 부분에서 입 및 코 부분의 특징점이 검출되지 않으면 입마개의 착용으로 판단하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 반려견의 입마개 착용 여부 감시 방법.
  11. 삭제
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