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Abstract 선박에서 주로 활용되는 AIS, RADAR 등 전통적인 인지 센서들의 부족한 점을 보완하기 위해 다양한 시각적 정보를 얻을 수 있는 카메라 영상을 활용하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 선박에 탑재된 카메라 영상을 기반으로 선박을 탐지 및 추적하고, 복잡한 해상 상황에서도 강건하게 추적을 수행할 수 있는 방법을 연구하였다. 먼저 카메라 영상에서 선박을 탐지하기 위해 YOLO v5 알고리즘을 활용하였다. 한편, 선박의 밀도가 높은 해상에서 카메라를 통해 주변을 인지하는 경우 여러 선박이 겹쳐졌을 때 이를 탐지하는 것이 불가능하거나 오탐지가 발생할 수 있으며, 각 선박을 추적하는데 어려움이 종종 발생한다. 따라서 본 연구에서는 탐지된 선박의 추적 경로를 여러 개로 분할 후 구분하여 추적하였다. 특히, 여러 척의 선박이 겹쳐져서 오탐지 가능성이 있는 추적 경로를 구분하여 위치와 속도뿐만 아니라, 이전 시점과 현 시점에서 탐지된 선박의 시각적 특징을 활용하여 추적에 반영하였다. 제안한 방법을 실제 해역에서 촬영한 영상에 적용한 결과, 여러 척의 선박이 서로 교차하여 오탐지되는 영상에서도 각 선박의 추적 경로가 지속적으로 유지됨을 확인하였고, 정확한 추적 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 항구 등 여러 척의 선박이 밀집해 있는 환경에서도 정확한 추적을 유지할 수 있을 것으로 생각된다.
Publication Date 2022-06-02

박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "영상 기반의 선박 추적을 위한 개선된 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 311, 2022.06.02-04


  1. 박성우, 노명일, 오민재, 김성훈, "빅데이터 기술을 활용한 배관 설계에의 적용 예", 2018년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 횡성, pp. 293, 2018.01.23-26

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  2. 박성우, 오민재, 노명일, "해양 구조물 배관 자재 소요량의 빅데이터 분석", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 319, 2019.01.23-26

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  3. 박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "딥 러닝 기반 다중 카메라 영상을 이용한 해상 장애물 탐지 추적에 관한 연구", 2022년도 한국항해항만학회 추계학술발표회, 부산, pp. 186, 2022.11.10

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  4. 박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "영상 기반의 선박 추적을 위한 개선된 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p.311, 2022.06.02-04

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  5. 박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 손남선, "다중 카메라를 활용한 무인선의 장애물 탐지 및 추적", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 422, 2021.08.25-28

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  7. 박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 조영민, 손남선, "다중 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 256, 2021.11.04-05

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