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Abstract Situational awareness is one of the most essential abilities of unmanned vessels. Even in the case of manned vessels, situational awareness can contribute to safe navigation by detecting and alerting potential collisions. Although radar and AIS(Automatic Identification System) are widely used for detection, it is necessary to use vision cameras that can take place of human eyes to detect near objects and identify object types. In this study, we performed machine vision based object detection and tracking for the situational awareness in maritime environment. For object detection, the state-of-the-art detection algorithms and their various backbone CNN(Convolutional Neural Network) models were applied; a two-stage detection model derived from Faster R-CNN and a single-stage detection model based on YOLO were implemented and tested in this study. The performance in mAP(mean average precision) score of each detection model was evaluated and compared. For object tracking, we surveyed not only conventional correlation filtering algorithms but also deep learning algorithms using LSTM(Long Short-Term Memory) network models. All the trainable detection and tracking models were trained by maritime domain image dataset. Performance of each model was estimated under maritime visionary environment.
Publication Date 2019-09-24

Sung-Jun Lee, Myung-Il Roh, Min-Jae Oh, Youngsoo Seok, Won-Jae Lee, June-Beom Lee, Hyun Soo Kim, "Image-based Object Detection and Tracking Method for Ship Navigation," Proceedings of ICCAS(International Conference on Computer Applications in Shipbuilding) 2019, Rotterdam, Netherlands, pp. 89-92, 2019.09.24-26


  1. No Image 18Jan
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    김기수, 노명일, "선박 배치 설계를 위한 입자법 기반 침수 해석 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 170, 2019.01.23-26

  2. No Image 27Oct
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    김기수, 김종웅, 노명일, "함정의 승조원 운영 평가 및 최적화 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 257, 2020.11.05-06

  3. No Image 17Nov
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    김기수, 김종웅, 노명일, "대기 행렬과 DEVS 기반 함정의 승조원 운영 최적화 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, pp. 311, 2020.11.25-28

  4. No Image 05Dec
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    구남국, 황지현, 노명일, 하솔, 이규열, "Generic Liquefaction Cycle을 위한 장비의 최적 배치", 2012년도 하계 선박설계연구발표회, 울산, pp. 1-47, 2012.08.23-24

  5. No Image 05Dec
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    구남국, 하솔, 조아라, 노명일, 이규열, "해상 시추선의 Hoisting System 동적 거동 해석을 위한 다물체계 동역학 Kernel 개발", 2012년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 81-87, 2012.02.01-03

  6. No Image 05Dec
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    구남국, 하솔, 이규열, 노명일, 황호진, "블록의 크레인 리프팅 절차 입력을 위한 프로그램 개발", 2013년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 295-297, 2013.11.07-08

  7. No Image 05Dec
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    구남국, 하솔, 이규열, 노명일, "멀티 크레인을 이용한 대형 중량물의 리프팅 시뮬레이션", 2012년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 108-116, 2012.11.15-16

  8. No Image 05Dec
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    구남국, 하솔, 이규열, 노명일, "동기화의 불확실성을 고려한 멀티 크레인의 중량물 리프팅 시뮬레이션", 2013년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 248-254, 2013.05.23-24

  9. No Image 05Dec
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    구남국, 하솔, 이규열, 노명일, "다물체계 동역학 기반의 해상 크레인을 이용한 선박 진수 사례 시뮬레이션", 2012년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 대구, pp. 435-441, 2012.05.31-06.01

  10. No Image 05Dec
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    구남국, 하솔, 노명일, 이규열, 김기수, "육상 건조된 선박의 진수를 위한 해상 크레인 2기의 협업 시뮬레이션", 2013년도 한국전산구조공학회 학술발표회, 여수, pp. 300-303, 2013.04.11-12

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