KR20190030082A - System and Method for measuring weight of poultry based on pattern recognition - Google Patents

System and Method for measuring weight of poultry based on pattern recognition Download PDF

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KR20190030082A KR1020170117366A KR20170117366A KR20190030082A KR 20190030082 A KR20190030082 A KR 20190030082A KR 1020170117366 A KR1020170117366 A KR 1020170117366A KR 20170117366 A KR20170117366 A KR 20170117366A KR 20190030082 A KR20190030082 A KR 20190030082A
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Abstract

According to an embodiment of the present invention, a system for measuring a weight of poultry based on pattern recognition comprises: an upper plate measuring a weight of objects to be measured; a lower end portion having a display module displaying the measured weight; a camera portion photographing an image of the lower end portion; a measurement device having a transmission unit transmitting the image; and a server having a pattern recognition portion analyzing an image extracted from the image transmitted from the measurement device to calculate an average weight value for each of the objects to be measured.

Description

패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템 및 방법{System and Method for measuring weight of poultry based on pattern recognition}TECHNICAL FIELD The present invention relates to a poultry weight measurement system and method based on pattern recognition,

본 발명은 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 상세하게는 카메라를 통해 촬영된 영상에서 측정대상들이 개체수 및 무게값을 검출하여, 측정대상들의 평균 무게값을 산출하는 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a pattern recognition based poultry weight measurement system and method, and more particularly, to a pattern recognition based poultry weight measurement system and method for detecting a population number and a weight value of an image, The present invention relates to a poultry weight measurement system and method.

가금류 사육농가에서 출하 가능한 가금을 분류하기 위해서는 가금의 무게를 측정하여, 일정 수준 이상인 가금들을 분류하여 출하할 수 있다. 따라서 출하 가능 여부를 확인하기 위하여 일일이 수작업으로 가금들의 무게를 측정하여야 하는 번거로움이 있다.Poultry breeding In order to classify the poultry that can be shipped by farmers, weigh the poultry and classify and ship poultry of a certain level or higher. Therefore, it is troublesome to manually measure the weight of the poultry in order to check the availability of shipment.

무게 측정은 저울을 이용하여 이루어지기 때문에, 농가에서는 가금을 한마리씩 저울에 올려 무게를 측정하고, 저울의 눈금을 읽어 기록하는 방법을 이용하였으나, 닭을 직접 저울에 올려 무게를 측정하는 방법은, 닭이 움직이는 문제에 의해 정확한 무게를 측정할 수 없는 문제가 있다.Since weighing is done by using a scale, we used a method to measure the weight by placing the poultry one by one on the scale and read the scale scale of the scale. However, There is a problem that the weight can not be measured accurately due to the problem of moving the chicken.

이러한 문제를 해결하기 위하여 종래 기술은 닭을 계량하는 짐판에 깔때기 형상의 수용통을 구성하여, 닭을 수용통에 거꾸로 박아 넣으면 닭이 움직이지 않게 되어 닭의 무게를 측정할 수 있는 닭 계량용 저울을 개시하고 있다.In order to solve this problem, in the prior art, a funnel-shaped receiving cylinder is formed on a pan for weighing a chicken, and when the chicken is inserted upside down in the receiving cylinder, the chicken does not move and the scale for measuring the weight of the chicken .

다만, 이러한 종래 기술로도 사람이 직접 닭의 무게를 한마리씩 측정해야 하기 때문에, 모든 닭의 무게를 측정하기 위하여 많은 노력과 시간이 들어가는 문제점이 있다.However, since the conventional technique requires a person to directly measure the weight of each chicken, there is a problem that it takes much effort and time to measure the weight of all the chicken.

KRKR 10-2003-005884710-2003-0058847 AA

본 발명은 측정대상들 및 측정된 무게의 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 분석함으로써 가금의 객체당 평균 무게값을 자동으로 산출하는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a system and method for automatically calculating an average weight value per object of a poultry by capturing images of objects to be measured and a measured weight and analyzing the captured images.

본 발명의 일 실시예에 따른 패턴인식 기반의 유계용 무게측정 시스템은, 측정대상들의 무게를 측정하는 상판; 및 상기 측정된 무게를 표시하는 표시모듈을 포함하는 하단부; 상기 하단부의 영상을 촬영하는 카메라부; 및 상기 영상을 송신하는 송신부을 포함하는 측정 장치; 및 상기 측정 장치로부터 전송받은 상기 영상에서 추출된 이미지를 분석하여, 상기 측정대상들의 개체당 평균 무게값을 산출하는 패턴인식부를 포함하는 서버를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a system for determining a weight of a flow based on a pattern recognition, the system including: And a display module for displaying the measured weight; A camera unit for capturing an image of the lower end portion; And a transmitter for transmitting the image; And a pattern recognition unit for analyzing the image extracted from the image transmitted from the measurement apparatus and calculating an average weight value per object of the measurement objects.

상기 서버는, 상기 측정 장치로부터 상기 영상을 전송받는 송수신부; 상기 영상에서 이미지를 추출하고 저장하는 이미지관리부; 및 상기 산출된 평균 무게값을 저장하는 모니터링부를 포함할 수 있다.Wherein the server comprises: a transceiver receiving the image from the measurement device; An image management unit for extracting and storing an image from the image; And a monitoring unit for storing the calculated average weight value.

상기 하단부는, 상기 카메라부의 직하부에 위치할 수 있다.The lower end portion may be positioned directly below the camera unit.

상기 영상은, 상기 상판의 영역에 포함되는 상기 측정대상들; 및 상기 표시모듈에 의해 표시되는 무게를 포함할 수 있다.Wherein the image includes at least one of the measurement objects included in the area of the top plate; And a weight displayed by the display module.

상기 패턴인식부는, 상기 추출된 이미지에 포함된 상기 측정대상들의 개체수 및 무게값을 검출하고, 검출된 개체수 및 무게값에 기반하여 개체당 평균 무게값을 산출할 수 있다.The pattern recognition unit may detect the number and weight of the measurement objects included in the extracted image, and calculate an average weight value per object based on the detected number of objects and the weight value.

상기 패턴인식부는, 상기 이미지에서, 상기 상판의 영역을 제1 관심영역(Region of Interest)으로 지정하고, 상기 제1 관심영역에서 상기 측정대상들을 추출하여, 상기 측정대상들의 개체수를 검출할 수 있다.In the image, the pattern recognition unit may designate the region of the upper plate as a first region of interest, extract the objects to be measured in the first region of interest, and detect the number of the objects to be measured .

상기 패턴인식부는, 상기 이미지에서, 상기 표시모듈의 영역을 제2 관심영역으로 지정하고, 상기 제2 관심영역에 표시된 개별 숫자들을 추출하여, 상기 측정대상들의 무게값을 검출할 수 있다.In the image, the pattern recognition unit may designate an area of the display module as a second area of interest, extract individual numbers displayed in the second area of interest, and detect a weight value of the objects.

상기 송수신부는, 상기 모니터링부에 저장된 평균 무게값을 사용자의 단말로 전송할 수 있다.The transmission / reception unit may transmit the average weight value stored in the monitoring unit to the user terminal.

상기 측정 장치는, 상기 카메라부에서 상기 하단부의 영상을 촬영할 때의 환경 정보를 측정하는 센서부를 더 포함할 수 있다.The measurement apparatus may further include a sensor section for measuring environmental information when the image of the lower end portion is captured by the camera section.

상기 환경 정보는, 온도, 습도 및 공기오염도를 포함할 수 있다.The environmental information may include temperature, humidity, and air pollution degree.

상기 측정 장치는, 상기 센서부를 통해 측정된 환경 정보를 상기 송신부를 통해 상기 서버로 전송하며, 상기 서버는, 상기 전송받은 환경 정보를 상기 모니터링부에 저장하여, 상기 모니터링부에 저장된 평균 무게값 및 환경 정보를 사용자의 단말로 전송할 수 있다.The measurement device transmits environmental information measured through the sensor unit to the server through the transmission unit. The server stores the received environmental information in the monitoring unit, and stores the average weight value and the average weight value stored in the monitoring unit. Environment information can be transmitted to the user terminal.

본 발명의 일 실시예에 따른 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법은, 측정 장치에서, 하단부에 포함된 상판을 통해 측정한 측정대상들의 무게를 상기 하단부에 포함된 표시모듈을 통해 표시하는 단계; 상기 측정 장치에서, 상기 하단부의 영상을 촬영하는 단계; 서버에서, 상기 영상의 이미지를 추출한 후, 분석하는 단계; 및 상기 서버에서, 상기 분석된 결과에 기반하여, 상기 측정대상들의 개체당 평균 무게값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.The pattern recognition based poultry weight measurement method according to an embodiment of the present invention includes the steps of displaying a weight of a measurement object measured through an upper plate included in a lower end portion of a measurement device through a display module included in the lower end portion, Capturing an image of the lower end in the measurement device; Extracting an image of the image and analyzing the extracted image; And calculating, in the server, an average weight value per object of the measurement objects based on the analyzed result.

상기 표시하는 단계는, 상기 하단부에 포함된 상판을 통해, 상기 상판의 영역에 포함된 상기 측정대상들의 무게를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.The displaying step may include measuring the weight of the objects to be measured included in the area of the top plate through the top plate included in the bottom part.

상기 표시하는 단계는, 상기 하단부에 포함된 표시모듈을 통해, 상기 무게를 디지털 숫자의 형식으로 표시하는 단계를 포함할 수 있다.The displaying step may include displaying the weight in the form of a digital number through a display module included in the lower end portion.

상기 영상을 촬영하는 단계 이후, 상기 촬영된 영상을 상기 서버로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.And transmitting the captured image to the server after the capturing of the image.

상기 분석하는 단계는, 상기 이미지에서, 상기 상판의 영역에 포함된 상기 측정대상들의 개체수; 및 상기 표시모듈에 표시된 무게값을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the analyzing step comprises: in the image, the number of the objects to be measured included in the area of the top plate; And extracting a weight value displayed on the display module.

상기 분석하는 단계는, 상기 이미지에서, 상기 상판의 영역을 제1 관심영역으로 지정하는 단계; 및 상기 제1 관심영역에 포함된 상기 측정대상들을 추출하여 개체수를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein said analyzing comprises, in the image, designating an area of the top plate as a first area of interest; And extracting the measurement objects included in the first ROI and detecting the number of the ROIs.

상기 분석하는 단계는, 상기 이미지에서, 상기 표시모듈의 영역을 제2 관심영역으로 지정하는 단계; 및 상기 제2 관심영역에 표시된 숫자들을 추출하여 상기 측정대상들의 무게값을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the analyzing step comprises: in the image, designating an area of the display module as a second area of interest; And extracting numbers displayed in the second region of interest and detecting a weight value of the measurement objects.

상기 평균 무게값을 산출하는 단계는, 상기 개체수 및 무게값에 기반하여, 상기 개체당 평균 무게값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.The step of calculating the average weight value may include calculating an average weight value per object based on the number of populations and the weight value.

상기 영상을 촬영하는 단계와 병렬적으로, 상기 영상 촬영 시, 상기 측정 장치의 센서에서 주변의 환경 정보를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.And measuring ambient environment information from the sensor of the measurement apparatus in the image capturing in parallel with the capturing of the image.

상기 측정하는 단계는, 상기 측정된 환경 정보를 상기 영상과 함께 서버로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.The measuring step may include transmitting the measured environment information to the server together with the image.

상기 산출하는 단계는, 상기 산출된 개체당 평균 무게값 및 상기 환경 정보를 측정한 센싱값을 상기 서버에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.The calculating step may include storing the average weight value per the calculated object and the sensing value measuring the environment information in the server.

상기 저장하는 단계는, 상기 저장된 개체당 평균 무게값 및 센싱값을 사용자의 단말로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.The storing step may include transmitting the average weight value and the sensing value per stored object to the user terminal.

본 발명의 일 실시예에 따른 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템 및 방법에 따르면, 자동화를 통해 가금의 평균 무게값을 산출할 수 있어, 가금의 평균 무게를 측정하는데 드는 노력 및 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.According to the pattern recognition based poultry weight measurement system and method according to an embodiment of the present invention, it is possible to calculate the average weight value of poultry through automation, thereby reducing effort and time for measuring the average weight of poultry There are advantages.

또한, 가금의 평균 무게값 산출을 위한 영상 촬영시, 센서를 통해 주변의 환경 정보를 측정하므로, 무게와 환경관의 상관관계를 분석하여 질병 여부를 판단할 수 있는 장점이 있다.In addition, since the surrounding environment information is measured through the sensor when capturing an image for calculating the average weight value of the poultry, there is an advantage that the disease can be judged by analyzing the correlation between the weight and the environmental view.

또한, 사용자의 단말을 통해 가금의 평균 무게값을 조회하고, 관리할 수 있으므로 전산화를 통해 효율적으로 가금를 관리할 수 있는 장점이 있다.In addition, since the average weight value of the poultry can be inquired and managed through the user's terminal, the poultry can be efficiently managed through computerization.

본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템을 간략히 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 장치의 일 예를 간략히 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법을 간략히 도시한 순서도이다.The accompanying drawings, which are included to provide a further understanding of the invention and are incorporated in and constitute a part of the specification, illustrate embodiments of the invention and, together with the description, serve to explain the technical features of the invention.
1 is a block diagram briefly illustrating a pattern recognition based poultry weight measurement system in accordance with an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a schematic view illustrating an example of a measuring apparatus according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 3 is a flowchart briefly showing a pattern recognition based poultry weight measurement method according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 제1 및/또는 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 즉, 구성요소들을 상기 용어들에 의해 한정하고자 함이 아니다.The terms first and / or second in this specification are used only for the purpose of distinguishing one element from another. That is, the components are not intended to be limited by the terms.

본 명세서에서 '포함하다' 라는 표현으로 언급되는 구성요소, 특징, 및 단계는 해당 구성요소, 특징 및 단계가 존재함을 의미하며, 하나 이상의 다른 구성요소, 특징, 단계 및 이와 동등한 것을 배제하고자 함이 아니다.The components, features, and steps referred to in the specification as " comprising " in this specification are intended to mean that there are corresponding components, features, and steps, and do not preclude the presence of one or more other components, features, steps, and the like Is not.

본 명세서에서 단수형으로 특정되어 언급되지 아니하는 한, 복수의 형태를 포함한다. 즉, 본 명세서에서 언급된 구성요소 등은 하나 이상의 다른 구성요소 등의 존재나 추가를 의미할 수 있다.Includes plural forms as long as it is not specified and specified in the singular form herein. That is, the components and the like referred to in this specification may mean the presence or addition of one or more other components or the like.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함하여, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(통상의 기술자)에 의하여 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs to be.

즉, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.That is, terms such as those defined in commonly used dictionaries should be construed as meaning consistent with meaning in the context of the related art, and unless otherwise expressly defined herein, interpreted in an ideal or overly formal sense It does not.

이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 경기장 정보 자동 추출 장치 및 방법에 대해 상세하게 설명한다.Hereinafter, an apparatus and method for automatically extracting playing field information according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템을 간략히 도시한 블록도이다.1 is a block diagram briefly illustrating a pattern recognition based poultry weight measurement system in accordance with an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템은 측정 장치(100) 및 서버(200)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a pattern recognition based poultry weight measurement system according to an embodiment of the present invention may include a measurement apparatus 100 and a server 200.

측정 장치(100)는 카메라부(101), 센서부(103), 송신부(105) 및 하단부(107)을 포함할 수 있으며, 하단부(107)는 상판(109) 및 표시모듈(111)을 포함할 수 있다. 서버(200)는 송수신부(201), 이미지관리부(203), 패턴인식부(205) 및 모니터링부(207)를 포함할 수 있다.The measuring apparatus 100 may include a camera unit 101, a sensor unit 103, a transmitting unit 105 and a lower end 107. The lower end 107 may include a top plate 109 and a display module 111 can do. The server 200 may include a transmission / reception unit 201, an image management unit 203, a pattern recognition unit 205, and a monitoring unit 207.

카메라부(101)는 측정 장치(100)의 상단에 위치하여 고정될 수 있으며, 하단부(107)의 영상을 촬영할 수 있다. 카메라부(101)를 통해 촬영된 영상에는 상판(109)의 영역에 포함되는 측정대상들 및 측정대상들의 무게를 표시한 표시모듈(111)을 포함할 수 있다.The camera unit 101 may be positioned at the upper end of the measurement apparatus 100 and may be fixed, and may capture images of the lower end 107. The image captured through the camera unit 101 may include a display module 111 displaying the measurement objects included in the area of the upper plate 109 and the weight of the measurement objects.

카메라부(101)는 측정 장치(100)의 상단의 중앙에 고정될 수 있으며, 촬영된 영상은 상판(109) 및 표시모듈(111)을 포함하는 하단부(107)의 영상일 수 있다.The camera unit 101 may be fixed at the center of the upper end of the measuring apparatus 100 and the photographed image may be an image of the lower end 107 including the upper plate 109 and the display module 111. [

센서부(103)는 카메라부(101)를 통해 영상 촬영 시, 주변 환경 정보를 측정하는 센서를 포함할 수 있다. 주변 환경 정보는 온도, 습도 및 공기오염도 등을 포함할 수 있다.The sensor unit 103 may include a sensor for measuring ambient environment information when capturing an image through the camera unit 101. [ The environmental information may include temperature, humidity, air pollution, and the like.

센서부(103)에 의해 측정된 센싱값은 측정대상들의 평균 무게값과의 상관관계를 파악하여, 측정대상들이 질병에 걸렸는지 여부를 판단하는데 사용될 수 있다.The sensing value measured by the sensor unit 103 can be used to determine whether the measured objects are diseased or not by grasping the correlation with the average weight value of the measurement objects.

송신부(105)는 카메라부(101)에 의해 촬영된 영상 및 센서부(103)을 통해 측정된 센싱값을 서버(200)로 전송할 수 있다. 이 경우, 촬영된 영상 및 이에 대응되는 센싱값은 함께 전송될 수 있다.The transmission unit 105 may transmit the sensed image measured by the camera unit 101 and the sensor unit 103 to the server 200. In this case, the photographed image and the corresponding sensing value may be transmitted together.

하단부(107)는 상판(109) 및 표시모듈(111)을 포함할 수 있다. 하단부(107)는 측정 장치(100)의 하단에 위치하며, 카메라부(101)의 직하부에 위치할 수 있다.The lower end portion 107 may include an upper plate 109 and a display module 111. The lower end 107 is located at the lower end of the measuring apparatus 100 and can be located directly below the camera unit 101.

상판(109)은 측정대상의 무게를 측정하는 부분으로, 상판(109)의 영역에 포함된 측정대상들의 무게를 측정할 수 있다. 상판(109)은 무게를 측정하는 센서를 포함하여 측정대상들의 무게를 측정할 수 있다.The upper plate 109 is a part for measuring the weight of the object to be measured and can measure the weight of the objects to be measured included in the area of the upper plate 109. The upper plate 109 can measure the weight of the objects to be measured by including a sensor for measuring the weight.

상판(109)에서 측정한 측정대상들이 무게는 표시모듈(111)을 통해서 표시될 수 있다. 표시모듈(111)은 디지털 숫자로 상판(109)에서 측정한 무게를 표시할 수 있다.The weight of the measurement objects measured by the upper plate 109 can be displayed through the display module 111. The display module 111 can display the weight measured by the upper plate 109 as a digital number.

상판(109)과 표시모듈(111)은 매우 근접한 위치에 설치되어, 카메라부(101)에 의해 촬영된 영상의 한 프레임에 모두 포함될 수 있다.The upper panel 109 and the display module 111 are installed at a very close position and can be included in one frame of the image photographed by the camera section 101. [

서버(200)는 송수신부(201), 이미지관리부(203), 패턴인식부(205) 및 모니터링부(207)를 포함할 수 있다.The server 200 may include a transmission / reception unit 201, an image management unit 203, a pattern recognition unit 205, and a monitoring unit 207.

송수신부(201)는 측정 장치(100)의 송신부(105)로부터 카메라부(101)를 통해 촬영된 영상 및 센서부(103)을 통해 측정된 센싱값을 전송받을 수 있다. 또한, 송수신부(201)는 모니터링부(207)에 저장되는 측정대상들의 평균 무게값 및 측정된 센싱값에 대한 정보를 사용자의 단말로 전송할 수 있다. The transmission and reception unit 201 can receive the sensing value measured through the sensor unit 103 and the image photographed through the camera unit 101 from the transmission unit 105 of the measurement apparatus 100. [ Also, the transceiver 201 can transmit information on the average weight value and the measured sensing value of the measurement objects stored in the monitoring unit 207 to the user terminal.

사용자는 단말로 서버(200)에 접속하여 평균 무게값 및 센싱값을 조회할 수 있으므로, 전산화를 통해 측정대상들을 효율적으로 관리할 수 있다.Since the user can access the server 200 through the terminal and inquire about the average weight value and the sensing value, the user can efficiently manage the measurement objects through computerization.

이미지관리부(203)는 송수신부(201)를 통해 전송받은 영상에서 이미지를 추출하여 저장할 수 있다. 카메라부(101)를 통해 촬영된 영상은 동영상 및 이미지를 포함할 수 있다. The image management unit 203 can extract an image from the image transmitted through the transmission / reception unit 201 and store the extracted image. The image photographed through the camera unit 101 may include moving images and images.

이미지관리부(203)는 송수신부(201)를 통해 전송받은 영상이 이미지인 경우에는 이미지를 저장하고, 전송받은 영상이 동영상인 경우에는 동영상의 프레임 중 하나 이상을 추출하여 이미지로 저장할 수 있다.The image management unit 203 stores an image when the image received through the transceiver 201 is an image and extracts at least one frame of the moving image when the received image is a moving image.

패턴인식부(205)는 이미지관리부(203)에 저장된 이미지를 분석하여, 측정대상들의 평균 무게값을 산출할 수 있다.The pattern recognition unit 205 may analyze an image stored in the image management unit 203 and calculate an average weight value of the measurement objects.

패턴인식부(205)는 이미지관리부(203)에 저장된 이미지에서 상판(109)의 영역을 제1 관심영역(Region of Interest)로 지정할 수 있다. 또한, 제1 관심영역에서 객체(측정대상들)와 배경(상판)을 분리할 수 있다. 이미지에서 측정대상들과 상판의 분리 결과로 측정대상들만 나타날 수 있다.The pattern recognition unit 205 can designate the region of the top plate 109 as the first region of interest in the image stored in the image management unit 203. [ Further, the object (measurement objects) and the background (top plate) can be separated from each other in the first region of interest. In the image, only the objects to be measured can be displayed as a result of separation of the objects to be measured and the upper plate.

패턴인식부(205)는 배경을 분리한 이미지에서 각 측정대상의 중심을 추정할 수 있다. 패턴인식 기반으로 각 측정대상의 테두리를 검출하여 각 측정대상의 중심을 추정할 수 있다.The pattern recognition unit 205 can estimate the center of each measurement object in the background separated image. The center of each measurement object can be estimated by detecting the edges of each measurement object based on pattern recognition.

기계학습 기반의 객체 검출 방식에 기반하여, 추정한 각 측정대상의 중심을 통해, 제1 관심영역 내에 포함된 측정대상들의 개체수를 검출할 수 있다.Based on the machine learning-based object detection method, it is possible to detect the number of the measurement objects included in the first ROI through the center of each estimated measurement object.

패턴인식부(205)는 이미지관리부(203)에 저장된 이미지에서 표시모듈(111)의 영역을 제2 관심영역으로 지정할 수 있다. 또한, 제2 관심영역에 대하여 빛 번짐 현상 제거 등 전처리 과정을 거칠 수 있다.The pattern recognition unit 205 can designate the area of the display module 111 as the second ROI in the image stored in the image management unit 203. [ In addition, the second region of interest may undergo a preprocessing process such as elimination of a light blur phenomenon.

패턴인식부(205)는 제2 관심영역에 표시된 개별 숫자들을 추출할 수 있다. 표시모듈(111)은 디지털 숫자의 형태로 측정대상들의 무게를 표시할 수 있으므로, 패턴인식부(205)는 디지털 숫자들 각각에 대하여 숫자들을 추출할 수 있다.The pattern recognition unit 205 may extract the individual numbers displayed in the second ROI. Since the display module 111 can display the weight of the objects to be measured in the form of digital numbers, the pattern recognition unit 205 can extract numbers for each of the digital numbers.

추출된 숫자들은 기계학습 기반의 알고리즘을 통해 인식될 수 있으며, 인식된 숫자들은 자리수에 맞게 합산되어, 측정대상들의 무게값으로 검출될 수 있다.The extracted numbers can be recognized through a machine learning based algorithm, and the recognized numbers can be summed to the number of digits and detected as the weight value of the objects to be measured.

즉, 패턴인식부(205)는 이미지관리부(203)에 저장된 이미지를 분석하여, 이미지에 포함된 측정대상들의 개체수 및 무게값을 검출하고, 검출된 개체수 및 무게값에 기반하여 개체당 평균 무게값을 산출할 수 있다.That is, the pattern recognition unit 205 analyzes the image stored in the image management unit 203, detects the number of objects and the weight value of the objects included in the image, and calculates an average weight value per object Can be calculated.

모니터링부(207)는 패턴인식부(205)에 의해 산출된 평균 무게값 및 측정 장치(100)의 센서부(103)를 통해 측정된 센싱값을 저장할 수 있다. 저장된 평균 무게값 및 센싱값은 송수신부(201)를 통해 사용자의 단말로 전송될 수 있다. 사용자는 평균 무게값 및 센싱값을 통해 측정대상들을 관리할 수 있다.The monitoring unit 207 may store an average weight value calculated by the pattern recognition unit 205 and a sensing value measured through the sensor unit 103 of the measurement apparatus 100. [ The stored average weight value and the sensed value may be transmitted to the user terminal through the transceiver 201. The user can manage the objects to be measured through the average weight value and the sensing value.

예를 들어, 대다수의 가금류 사육농가의 경우, 사육중인 가금들 각각에 대하여 무게를 측정하는 방식에 의하여, 출하가 가능한 가금들을 분류하고, 출하시기를 결정할 수 있다.For example, in the case of the majority of poultry breeding farms, it is possible to classify the poultry available for shipment and determine the release date by measuring the weight of each poultry being raised.

하지만, 본 발명에 따르면 사용자는 가금들 각각에 대하여 무게를 측정할 필요 없이, 일정 수의 가금들이 측정 장치(100)를 통과하게 되면, 가금들이 통과하는 과정에서 상판(109)은 상판의 영역 내에 있는 가금들의 무게를 측정하고, 표시모듈(111)은 측정된 무게를 표시할 수 있다.However, according to the present invention, the user does not have to measure the weight for each poultry, and when a certain number of poultry pass through the measuring device 100, the upper plate 109 is moved in the region of the upper plate And the display module 111 can display the measured weight.

이 경우, 카메라부(101)는 상판(109) 및 표시모듈(111)의 영상을 촬영함으로써, 상판(109)의 영역에 포함된 가금들 및 표시모듈(111)에 표시된 가금들이 무게값을 촬영할 수 있다.In this case, the camera section 101 photographs the images of the upper plate 109 and the display module 111, thereby detecting the poultry contained in the area of the upper plate 109 and the poultry displayed on the display module 111 .

서버(200)로 전송된 영상은 이미지로 추출되고, 패턴인식부에 의하여 상판(109)의 영역 내에 포함된 가금들의 개체수 및 가금들의 무게값을 검출하여, 가금당 평균 무게값을 산출할 수 있으므로, 자동화 및 전산화를 통해 가금의 출하시기를 예상할 수 있다.The image transmitted to the server 200 is extracted as an image and the pattern recognition unit can detect the number of poultry included in the area of the upper plate 109 and the weight value of poultry to calculate an average weight value per poultry , Automation and computerization can be expected to release poultry.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 측정 장치의 일 예를 간략히 도시한 도면이다.FIG. 2 is a schematic view illustrating an example of a measuring apparatus according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

도 2를 참조하면, 측정 장치(100)는 카메라부(101) 및 하단부(107)를 포함할 수 있으며, 하단부(107)는 상판(109) 및 표시모듈(111)을 포함할 수 있다.2, the measuring apparatus 100 may include a camera unit 101 and a lower end portion 107, and the lower end portion 107 may include an upper plate 109 and a display module 111.

또한, 측정 장치(100)는 미도시한 센서부(103) 및 송신부(105)를 더 포함할 수 있다.The measuring apparatus 100 may further include a sensor unit 103 and a transmitting unit 105 which are not shown.

하단부(107)는 카메라부(101)의 직하부에 위치할 수 있으며, 카메라부(101)에 의해 촬영되는 영상에는 상판(109) 및 표시모듈(111)이 포함될 수 있다.The lower end portion 107 may be positioned immediately under the camera portion 101 and the image captured by the camera portion 101 may include an upper plate 109 and a display module 111. [

상판(109)은 상판(109)의 영역 내에 포함된 측정대상들의 무게를 측정할 수 있으며, 측정된 무게는 표시모듈(111)을 통해 표시될 수 있다. 표시모듈(111)은 측정된 무게를 디지털 숫자로 표시할 수 있다.The upper plate 109 can measure the weight of the objects to be measured contained in the area of the upper plate 109, and the measured weight can be displayed through the display module 111. The display module 111 can display the measured weight in digital numbers.

카메라부(101)에 의해 촬영된 영상은 서버(200)로 전송될 수 있으며, 서버(200)의 패턴인식부(205)는 촬영된 영상에 추출된 이미지에서 상판(109)의 영역을 제1 관심영역으로 지정하여, 상판(109)의 영역 내에 포함된 측정대상들의 개체수를 검출할 수 있다. The image photographed by the camera unit 101 can be transmitted to the server 200 and the pattern recognition unit 205 of the server 200 recognizes the area of the upper plate 109 as the first It is possible to detect the number of the objects to be measured included in the area of the top plate 109 by designating them as the region of interest.

또한, 패턴인식부(205)는 표시모듈(111)의 영역을 제2 관심영역으로 지정하여, 표시모듈(111)의 영역에 표시된 숫자를 검출하여 측정대상들의 무게값을 검출할 수 있다.The pattern recognition unit 205 may designate the area of the display module 111 as the second area of interest and detect the number displayed in the area of the display module 111 to detect the weight value of the measurement objects.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법을 간략히 도시한 순서도이다.FIG. 3 is a flowchart briefly showing a pattern recognition based poultry weight measurement method according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법은 측정대상들의 무게 측정단계(S101), 측정된 무게 표시단계(S103), 영상 촬영단계(S105), 영상에서 이미지 추출단계(S107), 이미지에서 개체수 및 무게값 검출단계(S109) 및 평균 무게값 산출단계(S111)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the pattern recognition based poultry weight measurement method according to an embodiment of the present invention includes a weight measurement step S101, a measured weight display step S103, an image capturing step S105, An image extracting step S107, an object number and weight value detecting step S109, and an average weight calculating step S111 in the image.

측정대상들의 무게 측정단계(S101)는 하단부(107)의 상판(109)에서 수행되며, 상판(109)의 영역 내에 포함되는 측정대상들의 무게를 측정하는 단계이다.The weight measurement step S101 of the measurement objects is performed in the upper plate 109 of the lower end part 107 and measures the weight of the measurement objects included in the area of the upper plate 109. [

측정된 무게 표시단계(S103)는 표시모듈(111)에서 수행되며, 상판(109)에서 측정된 측정대상들의 무게를 표시하는 단계이다. 표시모듈(111)은 측정된 무게를 디지털 숫자로 표시할 수 있다. The measured weight display step (S103) is performed in the display module 111 and is a step of displaying the weight of the measurement objects measured by the upper plate (109). The display module 111 can display the measured weight in digital numbers.

영상 촬영단계(S105)는 카메라부(101)에서 수행되며, 하단부(107)의 영상을 촬영하는 단계이다. 하단부(107)는 상판(109) 및 표시모듈(111)을 포함할 수 있으므로, 촬영된 영상에는 상판(109)의 영역 및 표시모듈(111)의 영역이 포함될 수 있다.The image capturing step S105 is performed by the camera unit 101 and captures an image of the lower end 107. [ Since the lower end 107 may include the upper plate 109 and the display module 111, the photographed image may include an area of the upper plate 109 and an area of the display module 111.

카메라부(101)는 측정 장치(100)의 상단에 위치할 수 있으며, 촬영된 영상의 한 프레임 안에 상판(109)의 영역 및 표시모듈(111)의 영역이 포함될 수 있다.The camera unit 101 may be positioned at an upper end of the measurement apparatus 100 and may include an area of the upper plate 109 and an area of the display module 111 in one frame of the captured image.

또한, 영상 촬영단계(S105)와 병렬적으로 영상 촬영시 환경 정보 측정 단계(미도시)를 포함할 수 있다.In addition, it may include an environment information measurement step (not shown) in parallel with the image capturing step S105.

환경 정보 측정 단계는 센서부(103)에 의해 수행되며, 측정된 환경 정보는 송신수(105)를 통해 서버(200)에 전송될 수 있다. 측정된 환경 정보에는 온도, 습도 및 공기 오염도를 포함할 수 있다.The environment information measuring step is performed by the sensor unit 103 and the measured environment information can be transmitted to the server 200 through the number of transmissions 105. [ Measured environmental information may include temperature, humidity and air pollution.

서버(200)로 전송된 측정된 환경 정보는 모니터링부(207)에 저장될 수 있다.The measured environment information transmitted to the server 200 may be stored in the monitoring unit 207.

영상에서 이미지 추출단계(S107)는 이미지관리부(203)에서 수행되는 영상 촬영단계(S105)에서 촬영된 영상에서 이미지를 추출하여 저장하는 단계로서, 촬영된 영상을 측정 장치(100)의 송신부(105)를 통해 서버(200)로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.Step S107 of extracting an image from an image is a step of extracting and storing an image from a captured image in the image capturing step S105 performed by the image managing unit 203 and storing the captured image in a transmitting unit 105 of the measuring device 100 To the server 200 via the network.

영상에서 이미지 추출단계(S107)는 카메라부(101)에서 촬영된 영상이 동영상인 경우에는 영상 내 적어도 하나 이상의 프레임 이미지를 추출하여 저장하지만, 촬영된 영상이 이미지인 경우에는 이미지를 저장할 수 있다.In the image extracting step S107, at least one frame image in the image is extracted and stored when the image photographed by the camera 101 is a moving image, but the image may be stored when the photographed image is an image.

이미지에서 개체수 및 무게값 검출단계(S109)는 패턴인식부(205)에서 수행되며, 이미지관리부(203)에 저장된 이미지를 분석하여 측정대상들의 개체수 및 무게값을 검출하는 단계이다.The detection of the number of populations and weight values in the image step S109 is performed in the pattern recognition unit 205 and is a step of analyzing the image stored in the image management unit 203 to detect the number and weight of the measurement objects.

개체수 검출 과정은, 이미지에서 상판(109)의 영역을 제1 관심영역으로 지정하여, 제1 관심영역의 배경과 측정대상들을 분리한 후, 분리된 이미지에서 측정대상들 각각의 중심을 추정할 수 있다. 그 후, 기계학습 기반의 검출 방식을 통해 제1 관심영역 내에 포함된 측정대상들이 개체수를 검출할 수 있다.In the population detection process, the region of the upper plate 109 is designated as the first region of interest in the image, the background of the first region of interest and the measurement objects are separated, and then the center of each of the measurement objects in the separated image is estimated have. Thereafter, the measurement objects included in the first region of interest can detect the population number through the machine learning-based detection method.

무게값 검출 과정은, 이미지에서 표시모듈(111)의 영역을 제2 관심영역으로 지정하여, 제2 관심영역에 대하여 빛 번짐 현상 제거 등의 전처리 과정을 거칠 수 있다. 그 후, 제2 관심영역에 표시된 숫자를 각각 추출하여, 기계학습 기반의 검출 방식을 통해 각 숫자를 인식할 수 있다. 인식된 숫자들을 합산하여 상판(109)에서 측정하고, 표시모듈(111)을 통해 표시된 측정대상들의 무게값을 검출할 수 있다.In the weight value detection process, a region of the display module 111 in the image may be designated as a second region of interest, and a pre-process such as removal of a light blur phenomenon may be performed on the second region of interest. Thereafter, the numbers displayed in the second area of interest are respectively extracted, and each number can be recognized through a machine learning based detection method. The recognized numbers can be summed and measured in the upper plate 109 and the weight value of the measured objects displayed through the display module 111 can be detected.

평균 무게값 산출단계(S111)는 패턴인식부(205)에서 수행되며, 검출된 개체수 및 무게값에 기반하여 측정대상들의 평균 무게값을 산출하는 단계이다.The average weight value calculation step S111 is performed in the pattern recognition unit 205 and calculates the average weight value of the measurement objects based on the detected number of individuals and the weight value.

산출된 평균 무게값은 모니터링부(207)에 저장될 수 있다. 따라서 모니터링부(207)에는 평균 무게값 및 환경 정보 센싱값이 저장될 수 있다. 서버(200)의 송수신부(201)는 모니터링부(207)에 저장된 평균 무게값 및 환경 정보 센싱값을 사용자의 단말로 전송할 수 있다.The calculated average weight value may be stored in the monitoring unit 207. Accordingly, the average weight value and the environmental information sensing value may be stored in the monitoring unit 207. [ The transmitting and receiving unit 201 of the server 200 can transmit the average weight value and the environment information sensing value stored in the monitoring unit 207 to the user terminal.

이를 전송받은 사용자는 단말을 통해 측정된 측정대상들의 평균 무게값 및 센싱값에 기반하여 측정대상들의 무게 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 또한, 평균 무게값과 센싱값의 상관관계를 고려하여, 측정대상들의 질병 발생 유무를 판단할 수 있다. The user who receives the measurement can inquire and manage the weight information of the measurement objects based on the average weight value and the sensing value of the measurement objects measured through the terminal. In addition, it is possible to determine whether or not a disease has occurred in the measurement subject by considering the correlation between the average weight value and the sensing value.

질병 유무를 판단하는 과정을 예로 들면, 일정 기간동안 측정 대상들의 평균 무게값이 증가하지 않고 감소하거나 또는 유지된 것으로 측정되는 경우에, 센서부(103)에서 측정된 온도 및 급수량은 일정하게 유지되나, 오염도가 증가하는 것으로 측정되었다면, 측정대상들이 질병에 걸렸음을 의심할 수 있다.For example, if the average weight value of the measurement objects is measured as being decreased or maintained for a predetermined period of time, the temperature and the water supply amount measured by the sensor unit 103 are maintained constant , If the pollution degree is measured to be increased, it is possible to suspect that the subjects are diseased.

이처럼, 측정대상들의 평균 무게값과 환경 정보에 대한 센싱값을 종합적으로 고려하여, 측정대상들의 질병 발생 유무를 판단할 수 있다.As described above, it is possible to judge whether or not a disease has occurred in the measurement subjects by comprehensively considering the average weight value of the measurement objects and the sensing value of environmental information.

비록 본 명세서에서의 설명은 예시적인 몇 가지 양상으로 나타났지만, 다양한 수정이나 변경이 후술되는 특허청구범위에 의해 정의되는 범주로부터 이루어질 수 있으며, 본 발명의 기술적인 보호범위는 다음의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the description herein has been made in some illustrative aspects, various modifications and variations can be made from the categories defined by the following claims, and the technical scope of the invention is defined in the following claims It should be decided by.

100 : 측정 장치
107 : 하단부
200 : 서버100: Measuring device
107: Lower end
200: Server

Claims (23)

측정대상들의 무게를 측정하는 상판; 및 상기 측정된 무게를 표시하는 표시모듈을 포함하는 하단부;
상기 하단부의 영상을 촬영하는 카메라부; 및
상기 영상을 송신하는 송신부을 포함하는 측정 장치; 및
상기 측정 장치로부터 전송받은 상기 영상에서 추출된 이미지를 분석하여, 상기 측정대상들의 개체당 평균 무게값을 산출하는 패턴인식부를 포함하는 서버를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.A top plate for measuring the weight of the objects to be measured; And a display module for displaying the measured weight;
A camera unit for capturing an image of the lower end portion; And
A measuring device including a transmitter for transmitting the image; And
And a pattern recognition unit for analyzing the image extracted from the image transmitted from the measurement device and calculating an average weight value per object of the measurement objects.
Pattern recognition based poultry weighing system. 제1항에 있어서,
상기 서버는,
상기 측정 장치로부터 상기 영상을 전송받는 송수신부;
상기 영상에서 이미지를 추출하고 저장하는 이미지관리부; 및
상기 산출된 평균 무게값을 저장하는 모니터링부를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.The method according to claim 1,
The server comprises:
A transmission / reception unit for receiving the image from the measurement device;
An image management unit for extracting and storing an image from the image; And
And a monitoring unit for storing the calculated average weight value.
Pattern recognition based poultry weighing system. 제1항에 있어서,
상기 하단부는,
상기 카메라부의 직하부에 위치한,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.The method according to claim 1,
The lower end portion
A camera unit,
Pattern recognition based poultry weighing system. 제1항에 있어서,
상기 영상은,
상기 상판의 영역에 포함되는 상기 측정대상들; 및
상기 표시모듈에 의해 표시되는 무게를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the image includes:
The measurement objects included in the area of the upper plate; And
And a display module,
Pattern recognition based poultry weighing system. 제1항에 있어서,
상기 패턴인식부는,
상기 추출된 이미지에 포함된 상기 측정대상들의 개체수 및 무게값을 검출하고, 상기 검출된 개체수 및 무게값에 기반하여 개체당 평균 무게값을 산출하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the pattern recognition unit comprises:
Detecting a number of objects and a weight value of the measurement objects included in the extracted image and calculating an average weight value per object based on the detected number of objects and the weight value,
Pattern recognition based poultry weighing system. 제1항에 있어서,
상기 패턴인식부는,
상기 이미지에서, 상기 상판의 영역을 제1 관심영역(Region of Interest)으로 지정하고, 상기 제1 관심영역에서 상기 측정대상들을 추출하여, 상기 측정대상들의 개체수를 검출하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the pattern recognition unit comprises:
In the image, the region of the top plate is designated as a first region of interest, the measurement objects are extracted in the first region of interest, and the number of the objects to be measured is detected.
Pattern recognition based poultry weighing system. 제1항에 있어서,
상기 패턴인식부는,
상기 이미지에서, 상기 표시모듈의 영역을 제2 관심영역으로 지정하고, 상기 제2 관심영역에 표시된 개별 숫자들을 추출하여, 상기 측정대상들의 무게값을 검출하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the pattern recognition unit comprises:
In the image, designating an area of the display module as a second area of interest, extracting individual numbers displayed in the second area of interest, and detecting a weight value of the objects to be measured,
Pattern recognition based poultry weighing system. 제2항에 있어서,
상기 송수신부는,
상기 모니터링부에 저장된 평균 무게값을 사용자의 단말로 전송하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.3. The method of claim 2,
The transmitting /
And transmitting the average weight value stored in the monitoring unit to the user terminal,
Pattern recognition based poultry weighing system. 제1항에 있어서,
상기 측정 장치는,
상기 카메라부에서 상기 하단부의 영상을 촬영할 때의 환경 정보를 측정하는 센서부를 더 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.The method according to claim 1,
The measuring device includes:
Further comprising a sensor unit for measuring environmental information when the image of the lower end portion is captured by the camera unit,
Pattern recognition based poultry weighing system. 제9항에 있어서,
상기 환경 정보는,
온도, 습도 및 공기오염도를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.10. The method of claim 9,
The environmental information includes,
Including temperature, humidity and air pollution levels,
Pattern recognition based poultry weighing system. 제9항에 있어서,
상기 측정 장치는,
상기 센서부를 통해 측정된 환경 정보를 상기 송신부를 통해 상기 서버로 전송하며,
상기 서버는,
상기 전송받은 환경 정보를 상기 모니터링부에 저장하여, 상기 모니터링부에 저장된 평균 무게값 및 환경 정보를 사용자의 단말로 전송하는,
정보 패턴인식 기반의 가금류 무게측정 시스템.10. The method of claim 9,
The measuring device includes:
The environment information measured through the sensor unit is transmitted to the server through the transmission unit,
The server comprises:
Storing the received environment information in the monitoring unit, and transmitting the average weight value and environment information stored in the monitoring unit to the user terminal,
Poultry weighing system based on information pattern recognition. 측정 장치에서, 하단부에 포함된 상판을 통해 측정한 측정대상들의 무게를 상기 하단부에 포함된 표시모듈을 통해 표시하는 단계;
상기 측정 장치에서, 상기 하단부의 영상을 촬영하는 단계;
서버에서, 상기 영상의 이미지를 추출한 후, 분석하는 단계; 및
상기 서버에서, 상기 분석된 결과에 기반하여, 상기 측정대상들의 개체당 평균 무게값을 산출하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.Displaying the weight of the measurement object measured through the upper plate included in the lower end portion of the measurement device through the display module included in the lower end portion;
Capturing an image of the lower end in the measurement device;
Extracting an image of the image and analyzing the extracted image; And
And calculating, at the server, an average weight value per object of the measurement objects based on the analyzed result.
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제12항에 있어서,
상기 표시하는 단계는,
상기 하단부에 포함된 상판을 통해, 상기 상판의 영역에 포함된 상기 측정대상들의 무게를 측정하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.13. The method of claim 12,
Wherein the displaying comprises:
And measuring the weight of the objects to be measured included in the area of the upper plate through the upper plate included in the lower end portion.
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제12항에 있어서,
상기 표시하는 단계는,
상기 하단부에 포함된 표시모듈을 통해, 상기 무게를 디지털 숫자의 형식으로 표시하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.13. The method of claim 12,
Wherein the displaying comprises:
And displaying the weight in the form of a digital number through a display module included in the lower portion.
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제12항에 있어서,
상기 영상을 촬영하는 단계 이후,
상기 촬영된 영상을 상기 서버로 전송하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.13. The method of claim 12,
After taking the image,
And transmitting the photographed image to the server.
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제12항에 있어서,
상기 분석하는 단계는,
상기 이미지에서, 상기 상판의 영역에 포함된 상기 측정대상들의 개체수; 및
상기 표시모듈에 표시된 무게값을 추출하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.13. The method of claim 12,
Wherein the analyzing comprises:
In the image, the number of the objects to be measured included in the area of the top plate; And
And extracting a weight value displayed on the display module.
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제12항에 있어서,
상기 분석하는 단계는,
상기 이미지에서, 상기 상판의 영역을 제1 관심영역으로 지정하는 단계; 및
상기 제1 관심영역에 포함된 상기 측정대상들을 추출하여 개체수를 검출하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.13. The method of claim 12,
Wherein the analyzing comprises:
In the image, designating an area of the top plate as a first area of interest; And
Extracting the measurement objects included in the first region of interest and detecting a population.
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제12항에 있어서,
상기 분석하는 단계는,
상기 이미지에서, 상기 표시모듈의 영역을 제2 관심영역으로 지정하는 단계; 및
상기 제2 관심영역에 표시된 숫자들을 추출하여 상기 측정대상들의 무게값을 검출하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.13. The method of claim 12,
Wherein the analyzing comprises:
In the image, designating an area of the display module as a second area of interest; And
And extracting numbers displayed in the second ROI to detect a weight value of the measurement objects.
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제16항에 있어서,
상기 평균 무게값을 산출하는 단계는,
상기 개체수 및 무게값에 기반하여, 상기 개체당 평균 무게값을 산출하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.17. The method of claim 16,
Wherein the calculating the average weight value comprises:
Calculating an average weight value per entity based on the population and weight values,
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제12항에 있어서,
상기 영상을 촬영하는 단계와 병렬적으로,
상기 영상 촬영 시, 상기 측정 장치의 센서에서 주변의 환경 정보를 측정하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.13. The method of claim 12,
In parallel with the step of photographing the image,
And measuring ambient environmental information from the sensor of the measuring device during the image capturing.
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제20항에 있어서,
상기 측정하는 단계는,
상기 측정된 환경 정보를 상기 영상과 함께 서버로 전송하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.21. The method of claim 20,
Wherein the measuring step comprises:
And transmitting the measured environment information to the server together with the image.
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제21항에 있어서,
상기 산출하는 단계는,
상기 산출된 개체당 평균 무게값 및 상기 환경 정보를 측정한 센싱값을 상기 서버에 저장하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.22. The method of claim 21,
Wherein the calculating step comprises:
Storing an average weight value per unit of the calculated object and a sensed value measuring the environment information in the server,
Pattern recognition based poultry weight measurement method. 제22항에 있어서,
상기 저장하는 단계는,
상기 저장된 개체당 평균 무게값 및 센싱값을 사용자의 단말로 송신하는 단계를 포함하는,
패턴인식 기반의 가금류 무게측정 방법.23. The method of claim 22,
Wherein the storing step comprises:
And transmitting an average weight value and a sensing value per stored object to a user terminal.
Pattern recognition based poultry weight measurement method.
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