박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "영상 기반의 선박 추적을 위한 개선된 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 311, 2022.06.02-04
Domestic Conference
2022.06.07 12:25
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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| 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. |
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| Publication Date | 2022-06-02 |
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김진혁, 노명일, 여인창, 김기수, 오민재, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 저항 예측", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 290, 2022.06.02-04
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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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