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Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Object Detection AI for Coastal Video Surveillance

Manager
Do-Won Nam
Participants
Do-Won Nam, Moon Sung-Won, Oh Ah Reum, Yoo Wonyoung, Lee Jung Soo, Jiwon Lee
Transaction Count
1
Year
2023
Project Code
22MH1500, AI convergence coast surveillance system construction project, Do-Won Nam
21MH1400, Coast Security System Construction Based on AI Fusion, Do-Won Nam
21HH5800, Development of precise content identification technology based on relationship analysis for maritime vessel/structure , Do-Won Nam
20HH5100, Development of precise content identification technology based on relationship analysis for maritime vessel/structure , Do-Won Nam
19HS6700, Development of precise content identification technology based on relationship analysis for maritime vessel/structure , Do-Won Nam
육군본부의 AI융합 해안경비시스템 구축 사업을 통해 개발된 시각 인공지능 기술로, CCTV/TOD 영상으로부터 대분류 6종, 중분류 14종의 주요 경계감시 대상 객체를 검출하고 식별하는 기술
본 기술이전의 목적은 육군의 해?강안 감시영상으로부터 6종 이상의 감시 대상 객체를 탐지하고 식별하기 위한 것으로, 일상적인 감시 과정에서 발견되는 주요 객체를 인공지능 기반으로 자동 검출/식별하기 위한 것이다.

현재 병역자원(인력, 예산)은 지속적으로 감축되고 있으나 2019년 삼척항 북한 목선 침투 사건, 2020년 4~6월 서해안의 중국인 밀입국 침투 상황 등 해?강안을 통한 안보의 위협은 증가하고 있는 상황에서, 인공지능 기반의 해?강안 감시 기술의 이전을 통해 육군의 효과적인 해?강안 경계 체계를 구축할 수 있도록 돕는 것이 목적이다.
CCTV 주간/야간 영상 내 경계감시 대상 객체 식별
TOD 주간/야간 영상 내 경계감시 대상 객체 식별
<기술이전 내용>
ㅇ 해강안 영상장비용 AI를 위한 객체 검출 기술
- 해안감시영상 (CCTV 주/야간, TOD 주/야간) 내에서 주요 해안경계 대상 객체를 인식하고 식별하는 기술
- 대분류 6종 (배, 사람, 항공기, 차량, 부표, 4족보행동물)
- 중분류 14종 (상선/어선, 레저선, 군함, 잠수함, 목선, 사람, 단엽기, 복엽기, 회전익, 드론, 차량, 일반부표, 등명부표, 4족보행동물)

<기술이전 범위>
ㅇ 도커 기반 개발환경 바이너리
ㅇ 관심객체 검출기
- 검출기 구동 코드
- 학습된 네트워크 (TOD/CCTV)
ㅇ 기술 요구사항 정의서
ㅇ 사용설명서
- 적용분야
: 육군의 인공지능 기반 해?강안 경계 체계

- 기대효과
: 인공지능 기반의 상시 감시체계 구축으로 인력 대체효과
: 초임자도 숙련자 수준의 해?강안 감시 및 식별을 수행할 수 있도록 지원