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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 125 - 132 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2023.21.11.125
이용수
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본 논문에서는 육상에 설치된 CCTV 영상에서 바지선을 딥러닝 기반으로 검출 후 위치를 추정하고, AIS(Automatic Identification System)로 수집된 위치 정보를 활용하여 선박 충돌 경보 시스템을 제안한다. 이를 위해 YOLOv5를 기반으로 선박을 추론 및 검출하고, IoU 데이터를 사용하여 선박과의 충돌 예측을 위한 위·경도 좌표 변환을 수행하였다. 이후 추정된 좌표를 통해 DCPA(Distance of Closet Point of Approach) 및 TCPA(Time of CPA)를 적용하여 선박 충돌 예상 시간과 근접 거리를 산출함으로써 충돌 가능성을 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 기법은 바지선을 검출하고 항만 내 충돌 사고를 예방하는 해상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝 기반 선박 검출 및 위치 추정
Ⅲ. 선박 간 충돌 예측 알고리즘 성능 평가
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References
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