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영상 내 객체 간 관계 분석 기반 해상 선박/구조물 상세 식별 콘텐츠 기술 개발 (최종)
Download 3 time
Participants
윤기송, 오아름, 문성원, 이지원, 김혜미, 남도원, 김정현, 이정수, 유원영
Published
202203
Type
Final Report
Keyword
해상 감시, 감시 장비, 딥러닝, 객체 검출, 군함 식별, 도메인 적응화, 함종/함급 수준 식별, Warship Identification, Domain Adaptation, Type/Class level Identification
KSP Keywords
Content identification, Identification technology, Relationship analysis
Funding Org.
과학기술정보통신부
Research Org.
한국전자통신연구원
Project Code
21HH5800, Development of precise content identification technology based on relationship analysis for maritime vessel/structure , Do-Won Nam
Abstract
□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종목표
해군 해상작전구역 내 출몰하는 군함을 도서기지, 군함, 항공기 등에 탑재된 영상감시장비로 획득한 광학 영상에 기반하여 함종/함급 수준까지 상세 식별하는 기술 개발

○ 전체내용
- 실·가상 해상구조물/선박 학습 콘텐츠 생성 기술
- 가상 콘텐츠 학습 기반 실사 해상구조물/선박 인식 기술
- 가상 콘텐츠 학습 기반 실사 콘텐츠 내 기상 효과 생성·제거 기술
- 외형적 유사성이 높은 객체간 상세 식별 기술
- 통합 해상 감시를 위한 응용 서비스 기술

○ 1단계
□ 목표
다양한 관측 시점(선상/초소/항공 관측) 변화와 기상 조건(청명/흐림/비/눈/파도) 변화에 대응 가능한 해상 선박/구조물 인식 및 유사 외형 군함간 상세 식별 시스템 개발
ㅇ 주요 결과물
- 광학영상기반 해상 선박/구조물 인식 시스템 (서버탑재형 SW)
- 3차원 선박 모델 기반 가상 학습 콘텐츠 생성 시스템 (서버탑재형 SW)
- 기상 상황별 가상 콘텐츠 생성 시스템 (서버탑재형 SW)
- 유사 외형 군함에 대한 함종/함급 수준 선박 식별 시스템 (서버탑재형 SW)
ㅇ 주요 정량적 성능
- 선박 식별 정확도 : 일반 선박 선종 식별 93.82% (목표 90%, 달성도 104%), 군함 20종 대상 함종/함급 식별 93.96% (목표 85%, 달성도 111%)
- 해상 선박/구조물 검출 정확도 94.12% (목표 90%, 달성도 105%)
- 가상 콘텐츠 기반 의미론적 분할 성능 76.49% (목표 75%, 달성도 102%)
- 가상 군함 콘텐츠 DB 규모 207,360장 (목표 80,000장, 달성도 259%)

□ 내용
ㅇ 실·가상 해상구조물/선박 학습 콘텐츠 생성 기술
- 해상 선박/구조물 3차원 모델 데이터 구축
- 실사 해상 선박/구조물 데이터 수집 및 정제 기술 개발
- 해상 선박/구조물 모델 기반 가상 콘텐츠 생성 기술 개발
- 해상 선박/구조물 모델 기반 가상 콘텐츠에 대한 촬영 효과 및 특수 상황 부여 기술개발
ㅇ 가상 콘텐츠 학습 기반 실사 해상구조물/선박 인식 기술
- 실사 학습데이터 기반 해상 객체 검출/식별 원천기술 개발
- 가상 학습데이터 기반 해상 객체 검출/식별 원천기술 개발
ㅇ 가상 콘텐츠 학습 기반 실사 콘텐츠 내 기상 효과 생성·제거 기술
- 해상 선박/구조물 검출을 위한 영상 전처리 기술 개발
- 기상/환경요소 부여/제거를 위한 가상 콘텐츠 고유 특성 분석
- 기상/환경요소 부여/제거 성능 고도화를 위한 도메인 적응화 기술 개발
- 기상/환경요소 부여/제거를 위한 가상 콘텐츠 고유 특성 제어 기술 개발
ㅇ 외형적 유사성이 높은 객체간 상세 식별 기술
- 해상 선박/구조물 식별을 위한 부위별 인식 및 구조 분석 기술 개발
- 유사한 외형의 해상 객체 구별을 위한 관계분석 기반 상세 식별 기술 개발
ㅇ 통합 해상 감시를 위한 응용 서비스 기술
- 통합해상감시시스템을 위한 선박식별 결과 가시화 기술 개발
- 통합해상감시시스템 프로토타입 개발

□ 연구개발성과
ㅇ 정성적 연구개발성과
실·가상 해상구조물/선박 학습 콘텐츠 생성 기술
- 제한 자료 기반 군함 3차원 모델
• 한국 군함 20종 모델 제작 완료 (목표 20종)
- 관측 시점별 가상 학습 콘텐츠 생성 기술
• 군함간 특징이 잘 드러나는 요소들을 중심으로 구성요소를 분리하여 학습 콘텐츠 개발
- 선박 가상 콘텐츠 촬영 효과 및 특수 상황 부여 기술
• 파도/후류 효과를 적용한 가상 군함 학습데이터 207,360장 생성 (목표 80,000장)
• 가상 콘텐츠 자동 생성 설정 변수 5종 달성 (목표 5종 (파도, 눈, 비, 해무, 시간))

가상 콘텐츠 학습 기반 실사 콘텐츠 내 기상 효과 생성·제거 기술
- 가상/실사 콘텐츠 도메인 전환에 따른 성능저하 최소화 기술
• 실사 영상의 10%와 가상영상 활용으로 76.49% 달성 (목표 75%)

외형적 유사성이 높은 객체간 상세 식별 기술
- 신규 모형 콘텐츠 추가를 지원하는 점진적 학습 기술
• 실/가상 데이터베이스 연동 및 유동적인 학습데이터 생성 체계 개발
• 2종 이상의 모델에 대한 점진적 학습 결과 성능 비교 기능 개발
- 요소 객체간 관계 및 구조 분석 기반 유사 외형 객체간 상세 식별 기술
• 선박 검출기 성능 AUC 0.941 (목표 AUC 0.90)
• 12종 선박 대상 93.82% 식별 (목표 90%)
• 20종 군함 대상 함종/함급 상세 식별 93.96% 달성 (목표 85%)
- IR 기반 야간 군함 식별 기술
• IR영상에 대한 군함/비군함 식별 정확도 96.76% 달성 (목표 80%)

통합 해상 감시를 위한 응용 서비스 기술
- 통합해상감시시스템 프로토타입 개발
• 레이더 정보기반 선박위치정보(AIS, V-PASS) 융합
• 공통운용상황도기반( 육도, 해도, 육도+해도, 위성사진) 융합정보 가시화
- KNTDS(해군전술자료처리체계)기반의 해상 상황인지 분석정보 연동기술 개발
• KNTDS 화상회의 기반의 상황 공유 기능
ㅇ 연구개발성과 성능지표
ㅇ 정량적 연구개발성과

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대효과
ㅇ 주요 기술 수요처 및 활용 방안
- (해군 작전사령부, 항만) 광학영상기반 선박식별 기술과 기존 관제 시스템의 연동을 통한 통합 해상감시체계 구축
- (상용 선박 제작 업체) 요소기술의 고도화를 통한 영상 기반 선외 정보 모니터링 기술개발로 자함 주변 선박 및 구조물 정보 식별 및 영상 기반 모니터링에 활용하고 이를 기반으로 한 선박 자율주행 보조
ㅇ 대표 제품 및 서비스
ㅇ 기대효과
- (기술적 측면) 지능형 콘텐츠 원천기술 확보로 상황 인지형 콘텐츠 서비스로의 기술 도약 가능성 확보
- (경제적/산업적 측면) 가상 학습 기반 선박 인식 원천기술 확보를 통한 선제적 시장 대응 및 해외 선도업체에 대한 콘텐츠 종속성 완화로 서비스 품질 향상 및 시장 경쟁력 강화
- (사회적 측면) 해군 영상감시체계의 임무능혁 향상으로 적국 선박에 대한 정밀 식별능력이 향상되고 이를 통한 조업권 보장 및 국민 불안 해소

(출처 : 요약문 4p)