운항하는 선박에서 카메라로 촬영한 영상으로부터 선박 운항 항로에 있는 다양한 부유물(타선박, 부표, 비콘 등)을 인식하는 기술로서, 딥러닝 기술에 기반하여 수평선을 탐지하고, 객체를 인식하는 기술로 구성
선박에 선원이 탑승하지 않고 선박 스스로 알아서 경로를 결정하고 위험 상황을 판단하여 목적지까지 운항하는 자율/무인 선박이 가까운 미래에 실현될 것으로 전망되고 있다. 특히, 선박이 안전하게 운항하기 위해서는 운항하는 경로 상에 존재하는 물체의 인식이 무엇보다 중요하다. 이러한 물체는 타 선박, 항해에 도움을 주는 다양한 부표와 비콘뿐만 아니라 해안선, 섬, 바위 등 다양한 형태의 객체가 있다. 따라서, 운항하는 선박에 영향을 줄 수 있는 물체를 인식하는 것은 안전한 운항을 위해 무엇보다 중요하다.
현재는 선박 주변의 물체를 인식하는 방법에는 AIS (Automatic Identification System), 레이더 등 항해 장치로부터 수집된 정보와 선장이나 선원이 육안으로 확인한 정보를 통합적으로 활용한다. 그러나 자율/무인 선박으로 진화하게 되면 선장이나 선원이 육안으로 확인하던 정보를 자동으로 사람이 확인하는 것과 유사한 정확도로 확인하는 기술에 대한 필요성이 제기되었다.
본 기술이전에서는 선장이나 선원이 육안으로 확인하는 것처럼, 운항하는 선박이 카메라를 통해 촬영한 동영상을 인식하여 선박 주변에 있는 다양한 물체를 식별하는 기술을 포함한다.
- 본 기술은 현재 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 높은 성능을 보여주는 딥 러닝 기술을 해양 영상 분석에 활용함으로써 수평선 탐지 및 해양 물체 인식의 성능을 향상시킴
- 다중 스케일 기반 에지 검출과 CNN (Convolutional Neural Networks)을 이용하여 에지 검출 불안정성 및 복잡한 영상에서 검출 성능 저하를 해소한 수평선 탐지
- 수평선 탐지 정보를 사용하여 객체 후보 영역을 검증하고 CNN을 사용하여 객체를 인식함으로써 객체 인식 속도 및 정확도를 향상 시킨 해양 객체 탐지
- 해양 영상에서 수평선을 검출하는 기술
- 해양 영상에서 타 선박을 식별하여 분류하는 기술
- 영상처리 기반 해양부유물 인식 블록 설계서
- 영상처리 기반 해양부우뮬 인식 블록 시험 절차서 및 결과서
- 해양 영상에서 수평선 탐지 모듈
- 해양 영상에서 타선박 인식 및 인식을 위한 학습 모듈
- 자율/무인 운항하는 이동체에서 주변 타 물체를 식별하는 기술로 활용 가능
- 카메라 영상을 인식하여 필요한 영상을 검색하거나 제공하는 기술로 활용 가능