KR20200042629A

KR20200042629A - Method for generating annotation and image based on touch of mobile device to learn artificial intelligence and apparatus therefor

Info

Publication number: KR20200042629A
Application number: KR1020180122974A
Authority: KR
Inventors: 최진욱; 김상훈; 김희원
Original assignee: 주식회사 키센스
Priority date: 2018-10-16
Filing date: 2018-10-16
Publication date: 2020-04-24
Also published as: KR102144707B1

Abstract

Disclosed are a method for generating an annotation and an image based on touch of a mobile device for artificial intelligence learning and a device thereof. According to one embodiment of the present invention, the method for generating an annotation and an image comprises the steps of: acquiring an image from a mobile device; setting a target area in the acquired image; and generating an annotation for the set target area. The method for generating the annotation and the image can further comprise a step of generating an annotated image corresponding to the target area based on the generated annotation.

Description

METHOD FOR GENERATING ANNOTATION AND IMAGE BASED ON TOUCH OF MOBILE DEVICE TO LEARN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND APPARATUS THEREFOR}

본 발명은 인공지능 학습을 위하여 어노테이션(annotation)과 이미지를 생성하는 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 스마트폰과 같은 모바일 기기의 터치에 기반하여 인공지능 학습을 위한 어노테이션과 이미지를 생성할 수 있는 어노테이션과 이미지 생성 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for generating annotations and images for artificial intelligence learning, and more specifically, it is possible to generate annotations and images for artificial intelligence learning based on the touch of a mobile device such as a smartphone. It relates to an annotation and an image generating method and apparatus.

근래에 들어 딥 러닝은 얼굴 인식, 전신 인식, 자세 인식, 음성 인식, 객체 인식, 데이터 마이닝 등 다양한 인식에 적용되고 있다. 특히, 영상으로부터 특정 객체를 인식하는 객체 인식과 딥 러닝 학습 네트워크를 접목시키는 연구는 다양한 방식으로 활발히 이루어지고 있다.In recent years, deep learning has been applied to various recognition such as face recognition, full body recognition, posture recognition, speech recognition, object recognition, data mining. In particular, research that integrates object recognition and deep learning learning networks that recognize specific objects from images has been actively conducted in various ways.

인공 지능을 학습 하기 위해서는 어노테이션(annotation) 작업을 수행하고, 어노테이션된 이미지를 이용하여 학습을 진행하는데, 종래 어노테이션을 생성하는 과정은 컴퓨터를 이용하여 학습에 사용되는 이미지를 로딩하고, 로딩된 이미지에서 마우스 등으로 블록을 지정하여 지정된 블록에 대한 어노테이션을 생성한다.In order to learn artificial intelligence, an annotation is performed, and learning is performed using the annotated image. In the process of generating a conventional annotation, an image used for learning is loaded using a computer, and the loaded image is Create an annotation for the specified block by specifying the block with a mouse or the like.

하지만, 종래 기술은 어노테이션을 생성하기 위한 해당 사용자가 모든 이미지들 각각에 대한 어노테이션 작업을 수행하기 때문에 시간과 비용이 많이 들고, 데이터를 수집하기에도 어려운 문제점이 있다.However, in the related art, since a corresponding user for generating an annotation performs an annotation operation for each of all images, it takes a lot of time and money, and there is a difficulty in collecting data.

따라서, 인공 지능 학습을 위해 필요로 하는 이미지에 대한 어노테이션과 어노테이션된 이미지를 용이하게 생성하고 수집할 수 있는 방법의 필요성이 대두된다.Accordingly, there is a need for an annotation for an image required for artificial intelligence learning and a method for easily generating and collecting the annotated image.

본 발명의 실시예들은, 스마트폰과 같은 모바일 기기의 터치에 기반하여 인공지능 학습을 위한 어노테이션과 이미지를 생성할 수 있는 어노테이션과 이미지 생성 방법 및 그 장치를 제공한다.Embodiments of the present invention provide an annotation and image generation method and apparatus for generating an annotation and an image for artificial intelligence learning based on a touch of a mobile device such as a smartphone.

구체적으로, 본 발명의 실시예들은, 모바일 기기에서 획득된 이미지에서 특정 오브젝트에 대한 대상 영역을 설정함으로써, 대상 영역에 대한 어노테이션과 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지를 생성하고, 이렇게 생성된 어노테이션과 어노테이션된 이미지 및 획득된 이미지를 미리 설정된 서버로 전송할 수 있는 어노테이션과 이미지 생성 방법 및 그 장치를 제공한다.Specifically, embodiments of the present invention, by setting the target area for a specific object in the image obtained from the mobile device, generates an annotation for the target area and an annotated image corresponding to the target area, and the generated annotation and An annotation and an image generation method and apparatus for transmitting an annotated image and an acquired image to a preset server are provided.

본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 방법은 모바일 기기의 터치 기반 어노테이션과 이미지 생성 방법에 있어서, 상기 모바일 기기에서 이미지를 획득하는 단계; 상기 획득된 이미지에서 대상 영역을 설정하는 단계; 및 상기 설정된 대상 영역에 대한 어노테이션(annotation)을 생성하는 단계를 포함한다.An annotation and image generation method according to an embodiment of the present invention includes: a method of generating a touch-based annotation and image of a mobile device, the method comprising: acquiring an image from the mobile device; Setting a target area in the acquired image; And generating an annotation for the set target area.

나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 방법은 상기 생성된 어노테이션에 기초하여 상기 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.Furthermore, the annotation and image generation method according to an embodiment of the present invention may further include generating an annotated image corresponding to the target region based on the generated annotation.

상기 대상 영역을 설정하는 단계는 상기 모바일 기기의 화면 상에 표시되는 상기 이미지 상에서 사용자의 터치 입력을 통해 상기 대상 영역을 설정할 수 있다.The setting of the target area may set the target area through a user's touch input on the image displayed on the screen of the mobile device.

상기 대상 영역을 설정하는 단계는 상기 이미지 상에 포함된 자동차, 자동차 번호판, 자동차 번호판의 문자, 얼굴, 미리 설정된 오브젝트 중 적어도 하나를 상기 대상 영역으로 설정할 수 있다.In the setting of the target area, at least one of a car, a license plate, a character, a face, and a preset object included in the image may be set as the target area.

상기 어노테이션을 생성하는 단계는 상기 대상 영역에 대한 좌표 값을 정보화함으로써, 상기 대상 영역에 대한 어노테이션을 생성할 수 있다.The generating of the annotation may generate an annotation for the target region by informing the coordinate values for the target region.

더 나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 방법은 상기 생성된 어노테이션과 어노테이션된 이미지 및 상기 획득된 이미지를 미리 설정된 서버로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.Furthermore, the annotation and image generation method according to an embodiment of the present invention may further include transmitting the generated annotation, the annotated image, and the obtained image to a preset server.

본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 장치는 모바일 기기의 터치 기반 어노테이션과 이미지 생성 장치에 있어서, 상기 모바일 기기에서 이미지를 획득하는 획득부; 상기 획득된 이미지에서 대상 영역을 설정하는 설정부; 및 상기 설정된 대상 영역에 대한 어노테이션(annotation)을 생성하는 생성부를 포함한다. An annotation and image generating apparatus according to an embodiment of the present invention includes a touch-based annotation and image generating apparatus of a mobile device, comprising: an acquiring unit that acquires an image from the mobile device; A setting unit for setting a target area in the acquired image; And a generating unit generating an annotation for the set target area.

상기 생성부는 상기 생성된 어노테이션에 기초하여 상기 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지를 생성할 수 있다.The generation unit may generate an annotated image corresponding to the target region based on the generated annotation.

상기 설정부는 상기 모바일 기기의 화면 상에 표시되는 상기 이미지 상에서 사용자의 터치 입력을 통해 상기 대상 영역을 설정할 수 있다.The setting unit may set the target area through a user's touch input on the image displayed on the screen of the mobile device.

상기 설정부는 상기 이미지 상에 포함된 자동차, 자동차 번호판, 자동차 번호판의 문자, 얼굴, 미리 설정된 오브젝트 중 적어도 하나를 상기 대상 영역으로 설정할 수 있다.The setting unit may set at least one of a car, a license plate, a character, a face, and a preset object included in the image as the target area.

상기 생성부는 상기 대상 영역에 대한 좌표 값을 정보화함으로써, 상기 대상 영역에 대한 어노테이션을 생성할 수 있다.The generation unit may generate an annotation for the target region by informing the coordinate values for the target region.

나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 장치는 상기 생성된 어노테이션과 어노테이션된 이미지 및 상기 획득된 이미지를 미리 설정된 서버로 전송하는 송신부를 더 포함할 수 있다.Furthermore, the annotation and image generating apparatus according to an embodiment of the present invention may further include a transmitter for transmitting the generated annotation, the annotated image, and the obtained image to a preset server.

본 발명의 실시예들에 따르면, 모바일 기기에서 획득된 이미지에서 특정 오브젝트에 대한 대상 영역을 설정함으로써, 대상 영역에 대한 어노테이션과 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지를 생성하고, 이렇게 생성된 어노테이션과 어노테이션된 이미지 및 획득된 이미지(또는 원본 이미지)를 미리 설정된 서버로 전송할 수 있다.According to embodiments of the present invention, by setting a target area for a specific object in an image obtained from a mobile device, an annotation for the target area and an annotated image corresponding to the target area are generated, and thus the generated annotation and annotation The obtained image and the acquired image (or original image) may be transmitted to a preset server.

즉, 본 발명의 실시예들에 따르면, 모바일 기기를 사용하는 사용자들 각각에 의해 이미지의 어노테이션이 수행되고, 이러한 어노테이션된 이미지를 사용자들 각각으로부터 수신할 수 있기 때문에 인공 지능 학습에 필요로 하는 데이터의 수집이 용이하고, 어노테이션을 수행하는데 필요로 하는 시간과 비용 소모를 줄일 수 있다.That is, according to embodiments of the present invention, data required for artificial intelligence learning is performed because an annotation of an image is performed by each of the users using the mobile device, and such an annotated image can be received from each of the users. It is easy to collect and can reduce the time and cost required to perform annotations.

도 1은 본 발명을 설명하기 위한 일 실시예의 시스템을 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에서 대상 영역을 설정하는 과정을 설명하기 위한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 장치에 대한 구성을 나타낸 것이다.1 shows a system of one embodiment for explaining the present invention.
2 is a flowchart illustrating an operation of an annotation and an image generating method according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 shows an exemplary view for explaining the process of setting the target area in the present invention.
4 shows a configuration for an annotation and an image generating apparatus according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형 태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be clarified with reference to embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various different forms, and only the present embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the art to which the present invention pertains. It is provided to completely inform the person having the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상 의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terminology used herein is for describing the embodiments, and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular form also includes the plural form unless otherwise specified in the phrase. As used herein, “comprises” and / or “comprising” refers to the components, steps, operations, and / or elements mentioned above of one or more other components, steps, operations, and / or elements. Presence or addition is not excluded.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사 전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in the present specification may be used as meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains. In addition, commonly used terms defined in the dictionary are not ideally or excessively interpreted unless specifically defined.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The same reference numerals are used for the same components in the drawings, and duplicate descriptions for the same components are omitted.

본 발명의 실시예들은, 모바일 기기를 사용하는 사용자들 각각에 의해 이미지에 포함된 대상 영역에 대한 어노테이션이 수행되고, 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지를 생성함으로써, 모바일 기기 사용자들로부터 인공 지능 학습에 필요로 하는 어노테이션된 이미지를 용이하게 수집하는 것을 그 요지로 한다.Embodiments of the present invention, by performing an annotation on the target area included in the image by each of the users using the mobile device, by generating an annotated image corresponding to the target area, learning AI from mobile device users The main objective is to easily collect the annotated images required for the system.

여기서, 본 발명은 대상 영역을 설정하는데 있어서, 모바일 기기의 터치 스크린 상에서의 사용자 입력을 통해 설정할 수도 있고, 미리 설정된 오브젝트에 대한 인식을 통해 자동으로 대상 영역을 설정한 후 사용자의 확인을 통해 최종 대상 영역이 설정될 수도 있다. 대상 영역은 이미지에 포함된 자동차, 자동차 번호판, 자동차 번호판의 문자, 얼굴, 특정 물건 등을 포함할 수 있으며, 대상 영역을 자동으로 설정하는 경우에는 이러한 대상 영역에 대한 정보를 미리 설정하여야 하고, 대상 영역의 설정은 사용자 또는 해당 기술을 제공하는 사업자에 의해 이루어질 수 있다.Here, in setting the target area, the present invention may be set through a user input on a touch screen of a mobile device, or automatically set a target area through recognition of a preset object and then confirm the final target through user confirmation. An area may be set. The target area may include a car, a license plate, a car number plate text, a face, and a specific object included in the image. When the target area is automatically set, information on the target area must be set in advance. The setting of the area can be made by the user or the operator providing the corresponding technology.

본 발명에서 대상 영역을 어노테이션한다는 것은 대상 영역에 대한 좌표 값을 정보화한다는 것을 의미할 수 있다.In the present invention, annotating the target region may mean that the coordinate values for the target region are informatized.

도 1은 본 발명을 설명하기 위한 일 실시예의 시스템을 나타낸 것이다.1 shows a system of one embodiment for explaining the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 시스템은 복수의 모바일 기기들(100)과 서버(200)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the system includes a plurality of mobile devices 100 and a server 200.

모바일 기기들(100) 각각은 유무선 인터넷을 통해 서버에 접속하여 모바일 기기들(100) 각각에 의해 생성된 대상 영역에 대한 어노테이션과 어노테이션된 이미지 나아가 원본 이미지 즉, 모바일 기기에서 촬영되거나 획득된 이미지를 서버(200)로 제공할 수 있는 단말기로, 네트워크 접속을 수행할 수 있는 모든 종류의 단말기를 포함할 수 있다. Each of the mobile devices 100 accesses a server through a wired / wireless Internet, and annotated and annotated images for the target area generated by each of the mobile devices 100, and furthermore, an original image, that is, an image photographed or acquired on the mobile device As a terminal that can be provided to the server 200, it can include all types of terminals that can perform network access.

예를 들어, 모바일 기기(100)는 터치 입력을 통해 대상 영역의 설정이 가능한 노트북, 휴대 단말기, 스마트폰 등을 포함하는 네트워크에 접속하여 본 발명의 기술을 수행할 수 있는 사용자 기기를 모두 포함할 수 있다.For example, the mobile device 100 may include all user devices capable of performing the technology of the present invention by accessing a network including a laptop, a mobile terminal, a smartphone, and the like capable of setting a target area through a touch input. You can.

모바일 기기(100)는 카메라 등에 의해 획득된 대상 오브젝트 예를 들어, 자동차, 자동차 번호판, 자동차 번호판의 문자, 사람 얼굴, 특정 물건 등을 촬영한 이미지를 모바일 기기의 화면에 표시하고, 모바일 기기의 터치 스크린 상에서 사용의 터치 입력 예를 들어, 대상 영역을 문지르거나 대상 영역을 포함하는 도형을 그리는 행동을 통해 이미지로부터 대상 영역을 설정함으로써, 설정된 대상 영역에 대한 어노테이션을 생성하며, 생성된 어노테이션에 기초하여 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지를 생성할 수 있다.The mobile device 100 displays a target object acquired by a camera or the like, for example, an image of a car, a license plate, a car license plate, a person's face, or a specific object on a screen of the mobile device, and touches the mobile device Touch input of use on the screen, for example, by setting the target area from the image through the action of rubbing the target area or drawing a figure containing the target area, generates an annotation for the set target area, and based on the generated annotation Annotated images corresponding to the target region may be generated.

여기서, 모바일 기기(100)는 대상 영역의 설정을 통해 대상 영역 즉, 어노테이션하고자 하는 오브젝트를 포함하는 대상 영역의 좌표 값을 정보화함으로써, 대상 영역을 어노테이션할 수 있다.Here, the mobile device 100 may annotate the target region by information on the coordinates of the target region, that is, the target region including the object to be annotated, through the setting of the target region.

나아가, 모바일 기기(100)는 이미지가 획득되면 획득된 이미지로부터 미리 설정된 특정 오브젝트 예를 들어, 자동차 또는 자동차 번호판에 대응하는 대상 영역 예를 들어, 사각형 영역을 자동으로 설정하고, 자동으로 설정된 대상 영역을 사용자에게 제공함으로써, 사용자 확인을 통해 대상 영역을 자동으로 설정할 수도 있다. 물론, 모바일 기기(100)는 이미지에 설정된 오브젝트가 복수인 경우 위치에 따른 우선 순위에 기초하여 대상 영역을 자동으로 설정할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 기기는 복수의 오브젝트들이 이미지에 포함된 경우 이미지의 중앙 부분에 가까운 오브젝트를 대상 영역의 오브젝트로 설정한 후 대상 영역을 설정할 수도 있고, 오브젝트들의 선명도를 기준으로 선명도가 가장 좋은 오브젝트를 대상 영역으로 자동 설정할 수도 있다. 대상 영역을 자동으로 설정하는 경우에는 반드시 사용자의 확인을 통해 어노테이션이 수행되어야 한다.Further, when the image is acquired, the mobile device 100 automatically sets a target object corresponding to a specific object, for example, a car or a license plate, for example, a rectangular area from the acquired image, and automatically sets the target area. By providing to the user, the target area may be automatically set through user confirmation. Of course, the mobile device 100 may automatically set the target area based on the priority according to the location when there are multiple objects set in the image. For example, when a plurality of objects are included in an image, the mobile device may set an object close to the central portion of the image as an object of the target area, and then set the target area, and the object having the best clarity based on the sharpness of the objects. You can also automatically set as the target area. When the target area is set automatically, annotation must be performed through user confirmation.

본 발명에서 모바일 기기(100)는 대상 영역의 어노테이션과 어노테이션된 이미지를 생성하여 이를 서버로 제공하는 것으로 설명하였지만, 이에 한정하지 않으며 인공 지능 학습을 위해 필요로 하는 모든 종류의 데이터를 서버로 제공할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 기기(100)는 촬영된 이미지에 대한 위치 정보, 촬영 시간 정보, 대상 오브젝트가 자동차인 경우 사용자 입력을 통해 자동차에 대한 정보를 서버로 제공할 수도 있다.In the present invention, the mobile device 100 has been described as generating an annotation and an annotated image of a target area and providing it as a server, but is not limited thereto, and provides all types of data required for artificial intelligence learning as a server. It might be. For example, the mobile device 100 may provide information about the vehicle to the server through user input when the location information, the shooting time information, and the target object of the captured image are the vehicle.

나아가, 모바일 기기(100)는 본 발명을 수행하기 위한 어플리케이션이 설치되고, 해당 어플리케이션에 의해 실행된 카메라를 통해 촬영된 이미지를 획득할 수도 있으며, 해당 어플리케이션에서 해당 기기의 저장 수단에 미리 저장된 이미지를 로딩함으로써, 이미지를 획득할 수도 있다.Furthermore, the mobile device 100 may be installed with an application for performing the present invention, and may acquire an image photographed through a camera executed by the application, and may store an image previously stored in a storage means of the corresponding device in the application. By loading, an image may be obtained.

네트워크는 모바일 기기들(100)와 서버(200)를 연결하는 통신망으로 네트워크가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 인터넷은 PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.The network is a communication network that connects the mobile devices 100 and the server 200, as well as a communication method that utilizes a communication network (for example, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, a broadcasting network) that may be included in the network. Near field communication may also be included. For example, the Internet includes personal area network (PAN), local area network (LAN), campus area network (CAN), metropolitan area network (MAN), wide area network (WAN), broadband network (BBN), and the Internet. Any one or more of the networks. In addition, the network may include, but is not limited to, any one or more of network topologies, including bus networks, star networks, ring networks, mesh networks, star-bus networks, tree or hierarchical networks, and the like. .

서버(200)는 인공 지능 학습을 수행하기 위한 서버로, 모바일 기기들(100) 각각으로부터 전송되는 대상 영역에 대한 어노테이션과 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지를 수신하고, 이렇게 수신된 어노테이션과 어노테이션된 이미지를 데이터로 수집하여 수집된 데이터로 인공 지능을 학습한다.The server 200 is a server for performing artificial intelligence learning, receives an annotation for a target area transmitted from each of the mobile devices 100 and an annotated image corresponding to the target area, and the received annotation and the annotation Collect images as data to learn artificial intelligence from the collected data.

여기서, 서버(200)는 필요에 따라 모바일 기기들(100) 각각으로부터 어노테이션된 이미지 뿐만 아니라 해당 이미지를 촬영한 위치 정보 나아가 대상 영역에 포함된 오브젝트에 대한 정보를 추가적으로 수신할 수도 있다. 물론, 서버(200)는 상술한 데이터만을 모바일 기기로부터 수신하는 것으로 한정하지 않으며, 인공 지능 학습을 수행하는데 있어서 필요로 하는 모든 정보를 수신할 수 있다.Here, the server 200 may additionally receive not only the image annotated from each of the mobile devices 100, but also location information on which the corresponding image is taken, as well as information on an object included in the target area, as needed. Of course, the server 200 is not limited to receiving only the above-described data from the mobile device, and can receive all information required to perform artificial intelligence learning.

또한, 서버(200)는 수집된 데이터를 이용하여 인공 지능 학습을 위한 데이터베이스화시킬 수 있으며, 이렇게 데이터베이스화된 데이터를 이용하여 인공 지능을 학습시킬 수 있다.In addition, the server 200 may use the collected data to make a database for artificial intelligence learning, and use this databased data to train the artificial intelligence.

나아가, 서버(200)는 모바일 기기들(100) 각각으로부터 수집된 데이터를 이용한 인공 지능 학습을 통해 다양한 서비스를 제공할 수도 있다.Furthermore, the server 200 may provide various services through artificial intelligence learning using data collected from each of the mobile devices 100.

이러한 본 발명에 대해 도 2 내지 도 4를 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.The present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 to 4 as follows.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것으로, 모바일 기기 각각에서 수행되는 동작 흐름도를 나타낸 것이다.2 illustrates an operation flowchart for an annotation and an image generation method according to an embodiment of the present invention, and illustrates an operation flowchart performed in each mobile device.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 방법은 모바일 기기에 구비된 카메라를 이용하여 어노테이션하고자 하는 대상 오브젝트를 포함하는 이미지를 촬영함으로써, 이미지를 획득한다(S210).Referring to FIG. 2, an annotation and an image generation method according to an embodiment of the present invention acquire an image by photographing an image including a target object to be annotated using a camera provided in a mobile device (S210).

물론, 단계 S210은 카메라를 이용한 촬영에 의해서만 이미지를 획득하는 것으로 한정되지 않으며, 단계 S210에서 획득되는 이미지는 타인에 의해 촬영되어 타인으로부터 전송 받은 대상 오브젝트를 포함하는 이미지, 사용자의 모바일 기기에 미리 저장된 대상 오브젝트를 포함하는 이미지 등 본 발명에서 인공 지능 학습을 위해 사용할 수 있는 모든 종류의 이미지를 포함할 수 있다.Of course, step S210 is not limited to acquiring an image only by shooting with a camera, and the image obtained in step S210 is an image including a target object photographed by another person and transmitted from another person, pre-stored in the user's mobile device The image including the target object may include all kinds of images that can be used for artificial intelligence learning in the present invention.

단계 S210에 의해 대상 오브젝트를 포함하는 이미지가 획득되면, 획득된 이미지가 모바일 기기의 화면 상에 표시되고, 표시된 이미지 상에서 사용자 입력 예를 들어, 터치 입력을 통해 어노테이션하고자 하는 대상 영역을 설정함으로써, 대상 영역에 대한 어노테이션 작업을 수행하여 어노테이션을 생성한다(S220, S230).When an image including the target object is obtained in step S210, the acquired image is displayed on the screen of the mobile device, and by setting a target area to be annotated through a user input, for example, touch input, on the displayed image, the target Annotation is generated by performing an annotation operation on a region (S220, S230).

여기서, 단계 S220은 이미지 상에서 터치 스크린을 문지르는 행동에 기초하여 대상 영역을 자동 설정할 수 있으며, 예를 들어, 대각선으로 터치를 입력하면, 대각선 영역을 포함하는 직사각형을 대상 영역으로 설정할 수도 있다. 즉, 단계 S220은 사용자의 터치 입력을 통해 대상 영역을 설정할 수 있는 모든 방법을 이용하여 대상 영역을 설정할 수 있으며, 설정된 대상 영역은 사용자의 입력을 통해 수정 또는 추가될 수 있다.Here, step S220 may automatically set the target area based on the action of rubbing the touch screen on the image. For example, when a touch is input diagonally, a rectangle including the diagonal area may be set as the target area. That is, in step S220, the target area may be set using any method capable of setting the target area through the user's touch input, and the set target area may be modified or added through user input.

예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이 단계 S210에 의해 획득된 이미지가 자동차를 포함하는 이미지(310)이고, 해당 이미지(310)가 모바일 기기(300)의 화면 상에 표시되면 사용자의 터치 입력을 통해 자동차에 대한 대상 영역(320)을 설정할 수 있으며, 이렇게 대상 영역(320)이 설정되면 설정된 대상 영역에 대한 어노테이션을 수행 또는 생성한다.For example, as illustrated in FIG. 3, when the image obtained by step S210 is an image 310 including a vehicle, and when the corresponding image 310 is displayed on the screen of the mobile device 300, a user's touch input Through this, the target area 320 for the vehicle can be set, and when the target area 320 is set, an annotation for the set target area is performed or generated.

여기서, 대상 영역에 대한 어노테이션은 대상 영역의 좌표 값 예컨대, 대상 영역에 대한 X축의 최소 값과 최대 값, Y축의 최소 값과 최대 값을 정보화함으로써, 대상 영역을 어노테이션할 수 있다.Here, the annotation on the target region may be annotated by targeting coordinate values of the target region, for example, the minimum and maximum values of the X axis and the minimum and maximum values of the Y axis on the target region.

이 때, 대상 영역에 대한 좌표 값은 어노테이션 파일로 저장될 수 있다.At this time, coordinate values for the target area may be stored as an annotation file.

단계 S230에 의해 대상 영역에 대한 어노테이션이 수행되면, 대상 영역에 대한 어노테이션에 기초하여 대상 영역에 대응하는 어노테이션 이미지를 생성한다(S240).When the annotation for the target region is performed in step S230, an annotation image corresponding to the target region is generated based on the annotation for the target region (S240).

여기서, 단계 S240은 어노테이션에 의한 대상 영역의 좌표 값 정보를 이용하여 대상 영역을 잘라(crop)내고, 좌표 값 정보에 대응하는 대상 영역의 이미지를 어노테이션된 이미지로 생성할 수 있다. 즉, 어노테이션된 이미지는 인공 지능을 학습하기 위한 학습 이미지로 생성된다.Here, step S240 may crop the target region using the coordinate value information of the target region by annotation, and generate an image of the target region corresponding to the coordinate value information as an annotated image. That is, the annotated image is generated as a learning image for learning artificial intelligence.

상술한 과정을 통해 어노테이션과 어노테이션된 이미지가 생성되면, 생성된 좌표 값 정보에 대응하는 어노테이션 정보와 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지 및 원본 이미지 즉, 단계 S210에서 획득된 이미지를 미리 설정된 서버 즉, 인공 지능을 학습하기 위한 데이터를 수집하는 서버로 전송한다(S250).When the annotation and the annotated image are generated through the above-described process, the annotation information corresponding to the generated coordinate value information and the annotated image and the original image corresponding to the target region, that is, the image acquired in step S210, are preset servers, that is, The data for learning the artificial intelligence is transmitted to a server (S250).

여기서, 본 발명의 모바일 기기는 어노테이션된 이미지를 서버로 전송할 수도 있지만, 이에 한정하지 않으며 대상 영역의 정보 예를 들어, 자동차 번호판인 경우 사용자가 파악한 자동차 번호 또는 모바일 기기의 어플리케이션에서 파악한 자동차 번호 및 이미지의 상세 정보와 촬영 위치에 대한 정보를 서버로 제공할 수도 있다.Here, the mobile device of the present invention may transmit the annotated image to the server, but is not limited thereto. For example, in the case of an automobile license plate, the vehicle identification number or the image identified by the user or the application of the mobile device in the case of a vehicle license plate It is also possible to provide detailed information and information about the location of the photograph to the server.

상술한 바와 같이, 본 발명은 인공 지능을 학습하는 서버에서 모바일 기기들 각각으로부터 인공 지능 학습을 수행하기 위해 필요로 하는 어노테이션 정보와 어노테이션된 이미지를 수집할 수 있기 때문에 인공 지능 학습을 위한 데이터의 수집이 용이하고, 모바일 기기 사용자 각각에 의해 어노테이션이 수행되기 때문에 종래 어노테이션을 수행하는데 필요로 하는 시간과 비용을 줄일 수 있다.As described above, since the present invention can collect the annotation information and the annotated image required for performing AI learning from each of the mobile devices in the server learning AI, collection of data for AI learning Since it is easy and an annotation is performed by each mobile device user, it is possible to reduce the time and cost required to perform the conventional annotation.

즉, 본 발명은 모바일 기기를 사용하는 특정 다수의 일반 사용자들이 인공 지능 학습에 필요한 이미지의 어노테이션을 수행하기 때문에 어노테이션에 필요한 비용과 시간을 줄일 수 있으며, 데이터 수집이 용이하기 때문에 인공 지능 학습을 빠르게 수행할 수 있다.That is, the present invention can reduce the cost and time required for annotation because a certain number of general users using a mobile device perform annotation of an image required for artificial intelligence learning. Can be done.

나아가, 본 발명에 따른 방법은 동일한 대상 오브젝트에 대한 어노테이션이 이미 수행되고, 어노테이션된 이미지 및 원본 이미지를 서버로 이미 전송한 상태에서 대상 오브젝트에 대한 어노테이션을 수행하는 경우 이에 대한 알림을 사용자에게 제공하고, 제공된 알림을 통한 사용자의 판단을 통해 어노테이션과 어노테이션된 이미지 생성 및 전송에 대한 과정의 수행 여부를 결정할 수도 있다.Furthermore, the method according to the present invention provides a notification to the user when an annotation for the same target object is already performed, and when the annotation for the target object is performed while the annotated image and the original image are already transmitted to the server, In addition, it is also possible to determine whether to perform an annotation and an annotated image generation and transmission process through the user's judgment through the provided notification.

이 때, 동일한 대상 오브젝트에 대한 어노테이션 및 이미지 생성 과정은 일정 횟수 이상 수행되지 않도록 설정할 수 있으며, 이러한 설정 횟수는 본 발명의 기술을 제공하는 사업자 또는 개인에 의해 설정될 수도 있고, 해당 어플리케이션의 설정 항목을 통해 설정될 수도 있다.At this time, the annotation and image generation process for the same target object may be set not to be performed more than a certain number of times, and the number of times of such setting may be set by a provider or an individual who provides the technology of the present invention, and the setting items of the corresponding application It can also be set through.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 장치에 대한 구성을 나타낸 것으로, 상기 도 2 내지 도 3의 방법을 수행하는 장치에 대한 구성을 나타낸 것이다.4 illustrates a configuration for an annotation and image generating apparatus according to an embodiment of the present invention, and illustrates a configuration for an apparatus for performing the method of FIGS. 2 to 3.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 어노테이션과 이미지 생성 장치(400)는 획득부(410), 설정부(420), 생성부(430) 및 송신부(440)를 포함한다.Referring to FIG. 4, the annotation and image generating apparatus 400 according to an embodiment of the present invention includes an acquiring unit 410, a setting unit 420, a generating unit 430, and a transmitting unit 440.

획득부(410)는 모바일 기기에 구비된 카메라를 이용하여 어노테이션하고자 하는 대상 오브젝트를 포함하는 이미지를 촬영함으로써, 이미지를 획득한다.The acquiring unit 410 acquires an image by photographing an image including a target object to be annotated using a camera provided in a mobile device.

여기서, 획득부(410)는 카메라를 이용한 촬영에 의해서만 이미지를 획득하는 것으로 한정되지 않으며, 타인에 의해 촬영되어 타인으로부터 전송 받은 대상 오브젝트를 포함하는 이미지, 사용자의 모바일 기기에 미리 저장된 대상 오브젝트를 포함하는 이미지 중 적어도 하나를 획득할 수도 있다.Here, the acquisition unit 410 is not limited to acquiring an image only by photographing using a camera, and includes an image including a target object photographed by another and transmitted from another person, and a target object previously stored in the user's mobile device At least one of the images may be acquired.

설정부(420)는 획득된 이미지가 모바일 기기의 화면 상에 표시되고, 표시된 이미지 상에서 사용자 입력 예를 들어, 터치 입력되면, 터치 입력에 기초하여 어노테이션하고자 하는 대상 영역을 설정한다.The setting unit 420 sets the target area to be annotated based on the touch input when the obtained image is displayed on the screen of the mobile device and, for example, a user input is touched on the displayed image.

여기서, 설정부(420)는 이미지 상에서 터치 스크린을 문지르는 행동에 기초하여 대상 영역을 자동 설정할 수 있으며, 예를 들어, 대각선으로 터치를 입력하면 대각선 영역을 포함하는 직사각형을 대상 영역으로 설정할 수도 있다.Here, the setting unit 420 may automatically set the target area based on the action of rubbing the touch screen on the image. For example, when a touch is input diagonally, a rectangle including the diagonal area may be set as the target area.

나아가, 설정부(420)는 사용자의 입력에 기초하여 대상 영역을 수정 또는 추가할 수 있으며, 이러한 수정 또는 추가에 의한 대상 영역을 업데이트할 수도 있다.Furthermore, the setting unit 420 may modify or add the target area based on the user's input, and may update the target area by such modification or addition.

생성부(430)는 설정된 대상 영역에 대한 어노테이션을 생성하고, 생성된 어노테이션에 기초하여 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지를 생성한다.The generation unit 430 generates an annotation for the set target area, and generates an annotated image corresponding to the target area based on the generated annotation.

여기서, 생성부(430)는 어노테이션은 대상 영역의 좌표 값 예컨대, 대상 영역에 대한 X축의 최소 값과 최대 값, Y축의 최소 값과 최대 값을 정보화함으로써, 대상 영역을 어노테이션을 생성할 수 있으며, 대상 영역에 대한 좌표 값을 어노테이션 파일로 저장할 수 있다.Here, the generator 430 may generate an annotation in the target region by informing the coordinate values of the target region, for example, the minimum and maximum values of the X axis and the minimum and maximum values of the Y axis for the target region, Coordinate values for the target area can be saved as an annotation file.

이 때, 생성부(430)는 어노테이션에 의한 대상 영역의 좌표 값 정보를 이용하여 대상 영역을 잘라내고, 좌표 값 정보에 대응하는 대상 영역의 이미지를 어노테이션된 이미지로 생성할 수 있다At this time, the generation unit 430 may cut the target region using the coordinate value information of the target region by annotation, and generate an image of the target region corresponding to the coordinate value information as an annotated image.

송신부(440)는 생성된 좌표 값 정보에 대응하는 어노테이션 정보와 대상 영역에 대응하는 어노테이션된 이미지 및 획득부(410)에 의해 획득된 이미지 즉, 원본 이미지를 미리 설정된 서버 예컨대, 인공 지능을 학습하기 위한 데이터를 수집하는 서버로 전송한다.The transmitting unit 440 learns an annotation information corresponding to the generated coordinate value information, an annotated image corresponding to the target region, and an image acquired by the acquiring unit 410, that is, an original image, a preset server, for example, artificial intelligence Data to the server.

비록, 도 4의 장치에서 그 설명이 생략되었더라도, 도 4를 구성하는 각 구성 수단은 도 1 내지 도 3에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있으며, 이는 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.Although the description of the device of FIG. 4 is omitted, each of the components constituting FIG. 4 may include all the contents described in FIGS. 1 to 3, which is apparent to those skilled in the art.

이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 시스템, 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The system or device described above may be implemented with hardware components, software components, and / or combinations of hardware components and software components. For example, the systems, devices, and components described in embodiments include, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors (micro signal processors), microcomputers, field programmable arrays (FPAs). ), A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose computers or special purpose computers. The processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. In addition, the processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software. For convenience of understanding, a processing device may be described as one being used, but a person having ordinary skill in the art, the processing device may include a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. It can be seen that may include. For example, the processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. In addition, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instruction, or a combination of one or more of these, and configure the processing device to operate as desired, or process independently or collectively You can command the device. Software and / or data may be interpreted by a processing device, or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodied in the transmitted signal wave. The software may be distributed on networked computer systems, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

실시예들에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiments may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiments or may be known and usable by those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc., as well as machine language codes produced by a compiler. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described by a limited embodiment and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and / or the components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form from the described method, or other components Alternatively, even if replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims

In the touch-based annotation and image generation method of a mobile device,
Obtaining an image from the mobile device;
Setting a target area in the acquired image; And
Generating an annotation for the set target area
Annotation and image generation method comprising a.

According to claim 1,
Generating an annotated image corresponding to the target region based on the generated annotation.
Annotation and image generation method characterized in that it further comprises.

According to claim 1,
The step of setting the target area
A method for generating an annotation and an image, wherein the target area is set through a user's touch input on the image displayed on the screen of the mobile device.

According to claim 1,
The step of setting the target area
A method for generating an annotation and an image, wherein at least one of a vehicle, a license plate, a character, a face, and a preset object included in the image are set as the target area.

According to claim 1,
The step of generating the annotation is
Annotation and image generation method, characterized in that by generating the coordinate value for the target area, an annotation for the target area is generated.

According to claim 2,
Transmitting the generated annotation, the annotated image, and the acquired image to a preset server
Annotation and image generation method characterized in that it further comprises.

In the touch-based annotation and image generation device of a mobile device,
An acquiring unit that acquires an image from the mobile device;
A setting unit for setting a target area in the acquired image; And
Generating unit for generating an annotation for the set target area
Annotation and image generating device comprising a.

The method of claim 7,
The generation unit
An annotation and image generating apparatus, characterized in that for generating an annotated image corresponding to the target area based on the generated annotation.

The method of claim 7,
The setting unit
An apparatus for generating annotations and images, wherein the target area is set through a user's touch input on the image displayed on the screen of the mobile device.

The method of claim 7,
The setting unit
An apparatus for generating annotations and images, wherein at least one of a vehicle, a license plate, a character, a face, and a preset object included in the image are set as the target area.

The method of claim 7,
The generation unit
An apparatus for generating an annotation and an image, characterized in that by generating coordinate information about the target region, an annotation for the target region is generated.

The method of claim 8,
Transmitter for transmitting the generated annotation and the annotated image and the obtained image to a preset server
Annotation and image generating apparatus further comprising a.