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Abstract 선박의 해상 사고를 방지하기 위해 레이더 (RADAR, RAdio Detections And Ranging)의 음영 구역에 위치하는 장애물, AIS (Automatic Identification System)로 탑재되지 않은 소형 어선 선박 등에 대한 인지 기술은 매우 중요하다. 본 연구에서는 자율 운항 선박이나 일반 선박의 운항 보조시스템에서의 장애물 인지를 위해 영상 인식을 통한 선박 주변의 물체 (예, 타선 및 장애물)의 탐지 및 추적 방법에 대해 연구했다. 물체 탐지 모델은 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반을 한 딥 러닝 모델을 활용했다. 딥 러닝 기반 물체 탐지 모델의 학습에는 공개된 선박 이미지 데이터 셋과 Unity를 이용한 가상 이미지 데이터 셋을 사용했다. 물체 추적에는 이미지 상에서 물체 탐지 결과인 bounding box와 수평선이 탐지된 결과를 활용하여 타선과 카메라 사이의 떨어진 거리와 방향을 계산하고, 이들과 칼만 필터 (Kalman filter)를 활용해 타선의 경로를 이동경로를 추적했다. 실제 컨테이너선에서 촬영된 동영상을 대상으로 테스트한 결과, 성공적으로 물체 탐지를 할 수 있음을 확인했으며, 가상 이미지 데이터 셋을 모델 학습에 활용하는 것의 효과를 확인했다. 또한, 개발된 추적 모델을 통해 근거리에서 이동하고 있는 타선들에 대해 적절하게 이동 경로를 추적할 수 있음을 확인했다
Publication Date 2020-02-07

이원재, 노명일, 이성준, 하지상, 공민철, 이종혁, "선박의 주변 인지를 위한 영상 인식 기반 물체 탐지 및 추적 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 341, 2020.02.05-08


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
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269 Domestic Conference 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 성능 예측 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12 file 2022-02-10
268 Domestic Conference 김기수, 노명일, 함승호, 하솔, "해난 사고 시 승객의 탈출 해석을 위한 다차원 행동 모델", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12 file 2022-02-10
267 Domestic Conference 조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "다중 센서 융합을 이용한 주위 선박의 경로 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 509, 2021.11.04-05 file 2021-11-04
266 Domestic Conference 조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상 환경에서의 선박 추적을 위한 AIS 및 RADAR 데이터 융합", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 307, 2021.08.25-28 file 2021-08-25
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