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Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Real time pill recognition technogy based on deep learning

Manager
Yoon Ho Sub
Participants
Kim Jae Hong, Shin Sung Woong, Yoon Ho Sub, Jang Jae Yoon
Transaction Count
1
Year
2018
Project Code
18HS4800, Development of Human-care Robot Technology for Aging Society, Lee Jae Yeon
본 기술은 CCTV 카메라나 일반 USB 카메라를 대상으로 알약 영상을 입력받아 알약을 자동으로 검출하고 검출된 알약으로부터 딥 러닝(deep learning)기술을 이용해 조명, 겹침, 회전, 앞뒤 변화에 강인한 알약 인식 기술이다.
알약 인식 기술은 노인들이 일상적으로 섭취하는 알약을 자동으로 인식해서, 처방전에 기입된 알약을 먹고 있는지 검사하는 기술이다.
딥 러닝 기술이 알려지기 전까지, 기존의 알약 인식 기술은 조명, 겹침, 회전, 앞뒤 변화에 강인한 인식 성능을 제공하지 못하였으나, 본 기술에서는 얼굴 Big data에 기반한 최신 딥러닝 기술을 적용하여, 조명, 겹침, 회전, 앞뒤 변화에 강인한 알약 인식 기술을 개발하였다.
. 일반 CCTV 카메라나 저가의 USB 카메라 환경에서도 모두 적용 가능
. 200개의 알약을 등록시키고, 인식 검증 테스트시 겹침, 회전, 앞뒤 변화 변화에 모두 99% 이상 검출 및 인식 이상
. 640x480일반 사양의 컴퓨팅 환경에서 초당 1~5 프레임 이상의 실시간 알약 검출 및 인식
. 명암 정보를 사용한 알약 검출 및 인식 기술
. 알약 검출 및 인식을 위한 대용량 DB 확보
. 알약 검출과 인식기를 따로 분리하여 설계
. 동시에 다수의 알약이 입력돼도 검출 및 인식 가능
. 동시에 다수의 알약이 서로 겹쳐져서 있을 경우에도 검출 및 인식 가능
. 알약의 전체 크기 중 30%까지 겹쳐져 있을 경우에도 검출 및 인식 가능
. 등록되지 않은 알약이 입력되었을 경우 비 등록 알약(unknown)으로 인식하는 검증 기능 포함
- 검증시 유사도 임계치(threshold)를 조절하여 검증 확신도 조정 가능
. 200개 이상의 알약 영상 데이터베이스를 이용하여 검출 및 인식 성능 테스트
A. 기술명: 딥러닝기반 실시간 알약 검출 및 인식 기술
- 알약 200개를 기준으로 한 실시간 알약 자동 검출 기술
- 알약 200개를 기준으로 한 실시간 알약 자동 인식/검증 기술
A. 기술명 : 딥러닝기반 실시간 알약 검출 및 인식 기술
- 국내외 알약 200여개의 자동검출, 인식/검증 라이브러리 및 소스 코드
- 알약인식 기술 설명 자료
알약 인식시스템은 현재도 주로 노인들이나 많은 수의 알약을 복용하는 현대인에게 유용한 기술로서, 일반인 뿐만 아니라 약국이나 병원에서 알약을 조제 했을 때 이를 검증하는 용도등 많은 활용방안이 존재한다. 또한 본 기술은 국내 알약 인식 기술뿐 아니라 국외 알약 인식 기술을 사용하는 모든 나라에서 활용 가능한 장점이 있어, 기술이전 후 국내외 알약 검증 시스템의 수출증대 효과가 있다.