김윤식, 노명일, 김하연, 여인창, 손남선, "해상 장애물 추적을 위한 영상 내 수평선 탐지 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 532, 2024.11.14-11.15
Domestic Conference
2024.08.31 14:54
김윤식, 노명일, 김하연, 여인창, 손남선, "해상 장애물 추적을 위한 영상 내 수평선 탐지 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 532, 2024.11.14-11.15
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| Abstract | 무인 수상정의 안전한 운항을 위해서는 주변 장애물을 자율적으로 인식하고 주변 상황을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해 무인 수상정은 일반적으로 RADAR (RAdio Detection And Ranging), 카메라 등 다양한 센서를 활용한다. RADAR와 달리, 카메라는 해상 장애물과 자선 간의 상대적인 위치를 추정하기 위해 수평선과 같은 기준선이 필요하고 이의 정확한 탐지가 중요하다. 기존에는 수평선 탐지를 위해 엣지 기반 접근 (edge-based approach) 방법과 지역 기반 접근 (regional-based approach) 방법이 사용되어 왔다. 이러한 방법은 빠른 속도로 수평선 탐지가 가능하지만, 정박된 선박이나 해안가 건물 등이 포함된 영상에서는 탐지 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 다양한 해양 시나리오에 적용 가능한 학습 기반의 수평선 탐지 방법을 제안하였다. 실해역 실험을 통해 취득한 이미지를 바탕으로 SAM (Segment Anything Model)을 다양한 방식으로 학습시켰다. 이 학습 모델을 활용하여 영상 내에서 바다와 하늘을 효과적으로 분리하고, 그 경계에 해당하는 수평선을 정확하게 탐지했다. 끝으로, 기존 방법과 제안된 방법을 통해 수평선을 탐지하고, 탐지된 수평선을 기반으로 해상 장애물 추적 결과를 비교하여 제안된 방법의 성능을 입증하였다. |
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| Publication Date | 2024-11-14 |
