KR101805564B1 - Alarm system for prevent ship collision and method thereby - Google Patents

Alarm system for prevent ship collision and method thereby Download PDF

Info

Publication number
KR101805564B1
KR101805564B1 KR1020170073422A KR20170073422A KR101805564B1 KR 101805564 B1 KR101805564 B1 KR 101805564B1 KR 1020170073422 A KR1020170073422 A KR 1020170073422A KR 20170073422 A KR20170073422 A KR 20170073422A KR 101805564 B1 KR101805564 B1 KR 101805564B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
ship
collision
distance
module
Prior art date
Application number
KR1020170073422A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
박지현
김한
인동근
Original Assignee
(주)지인테크
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)지인테크 filed Critical (주)지인테크
Priority to KR1020170073422A priority Critical patent/KR101805564B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101805564B1 publication Critical patent/KR101805564B1/en

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63BSHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B45/00Arrangements or adaptations of signalling or lighting devices
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/001
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/0008Industrial image inspection checking presence/absence
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/50Depth or shape recovery
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18Status alarms
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N5/225
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00Details of television systems
    • H04N5/222Studio circuitry; Studio devices; Studio equipment
    • H04N5/262Studio circuits, e.g. for mixing, switching-over, change of character of image, other special effects ; Cameras specially adapted for the electronic generation of special effects
    • H04N5/2628Alteration of picture size, shape, position or orientation, e.g. zooming, rotation, rolling, perspective, translation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10028Range image; Depth image; 3D point clouds

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Ocean & Marine Engineering (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Provided are an alarm system for preventing a ship collision and a method thereof. According to an embodiment of the present invention, the alarm system for preventing a ship collision comprises: a photographing unit photographing the outside of a ship, and formed to increase visibility distinguished through fog correction when there is fog; and a ship collision prediction unit receiving an image acquired in the photographing unit to analyze the image and determine whether an object is photographed in the image, and determining danger of a collision with the object to generate an alarm.

Description

선박 충돌 방지용 경보 시스템 및 방법{Alarm system for prevent ship collision and method thereby}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an alarm system,

본 발명은 선박 충돌 방지용 경보 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히, 선박을 이용하여 항해할 때 충돌을 방지할 수 있도록 경보를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an alarm system and method for preventing collision of a ship, and more particularly, to a system and method for providing an alarm so as to prevent a collision when a vessel is navigated.

일반적으로 선박은 물에 떠서 사람, 가축 및 물자를 싣고 물 위로 이동할 수 있는 구조물을 말한다. 선박은 사용 목적에 따라 여객이나 화물을 운송함으로써 그 운임수입을 목적으로 하는 상선, 전쟁행위를 목적으로 하는 군함, 어로에 종사하는 어선 및 특수 업무 수행을 목적으로 하는 특수선 등으로 구분될 수 있다.Generally, a ship is a structure that can be floated in water and loaded with people, livestock and materials and can move over water. Vessels can be divided into merchant ships for the purpose of importing the freight, warships for war activities, fishing vessels engaged in fishery, and special ships for the purpose of carrying out special business by transporting passengers or cargoes according to the purpose of use.

이러한 전방에 존재하는 암초, 부유물 같은 장애물을 인식하지 못하거나, 다른 경로로 운항중인 선박을 인지하지 못해 충돌하는 사고가 발생하는 경우 많은 인적, 재산적, 환경적 피해가 야기된다. 따라서, 이를 방지하기 위해 대한민국등록특허 제10-1564690호에는 영상을 이용하여 선박의 전방 해상에 존재하는 암초 또는 부유물을 확인하고, 감지하여 선박의 운행을 조정할 수 있는 항해 보조 장치 및 그 방법이 제공된다.If there is a collision that does not recognize obstacles such as reefs and floats in front of them, or does not recognize a ship operating on another route, there will be a lot of human, property, and environmental damage. In order to prevent this, Korean Patent Registration No. 10-1564690 discloses a navigational assistance device and method for identifying a reef or a float present on the front sea of a ship using images and adjusting the operation of the ship do.

그러나, 이러한 항해 보조 장치 및 그 방법의 경우에는, 해무나 안개 등과 같이 영상 촬영 시 가시거리가 급격하게 감소하는 자연현상이 선박 주변에 발생한 경우, 영상으로 확인할 수 있는 가시거리가 급격히 감소하고, 이로 인해 선박 전방의 위험 물체에 대한 정보 수집이 제한되며 이로 인해 해상 사고가 발생할 수 있는 문제점이 여전히 존재한다.However, in the case of such a navigation assistant apparatus and method, when a natural phenomenon occurs in the vicinity of a ship where the visual distance is drastically reduced at the time of capturing an image such as seaweed or fog, the visibility distance visible by the image is drastically reduced, The collection of information on dangerous objects in front of the ship is restricted and there is still a problem that marine accidents may occur.

KR 10-1564690 BKR 10-1564690 B

상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 선박 주변에 가시 거리가 제한되는 날씨 변화가 발생하더라도, 전방의 위험 물체를 확인하고 감지하며, 경보를 통해 위험 물체의 존재 여부를 알릴 수 있는 선박 충돌 방지용 경보 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.In order to solve the problems of the conventional art as described above, one embodiment of the present invention is to detect and detect a dangerous object in front of the ship even if a change in weather occurs, And to provide a warning system and method for preventing collision of a ship.

위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 선박 충돌 방지용 경보 시스템이 제공된다. 상기 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 선박의 외부를 촬영하며, 안개가 낀 경우, 안개 보정을 통해 식별 가능한 가시 거리를 증가시키도록 형성되는 촬영부; 및 상기 촬영부에서 획득한 영상을 전달 받아 상기 영상을 분석하여 상기 영상에 물체가 촬영 되었는지를 확인하고, 상기 물체와의 충돌 위험을 판단하여 경보를 생성하는 선박 충돌 예상부;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an alarm system for preventing collision with a ship. Wherein the warning system for preventing collision of a ship captures the outside of a ship and is configured to increase the visibility distance that can be identified through fog correction in case of fogging; And a ship collision predicting unit for receiving the image acquired by the photographing unit and analyzing the image to confirm whether or not an object is photographed in the image, and determining a risk of collision with the object to generate an alarm.

상기 촬영부는, 상기 선박의 외부를 촬영하여 상기 영상을 획득하는 카메라 모듈; 상기 카메라 모듈을 통해 획득한 영상에서 안개를 보정하여 식별 가능한 가시 거리를 증가시키는 안개 보정 모듈; 및 상기 영상에 포함된 상기 물체를 확인하기 위해 상기 영상의 확대 정도를 조절할 수 있는 가시 거리 조정 모듈;을 포함할 수 있다.Wherein the photographing unit comprises: a camera module for photographing the outside of the ship to acquire the image; A fog correction module for correcting fog in an image acquired through the camera module to increase an identifiable visible distance; And a visible range adjustment module capable of adjusting an enlargement degree of the image to identify the object included in the image.

상기 안개 보정 모듈은, 메디안 다크 채널 프라이어(Median Dark Channel Prior, MDCP)를 이용하여 상기 영상에서 안개를 제거할 수 있다.The fog correction module may remove fog from the image using a Median Dark Channel Prior (MDCP).

상기 안개 보정 모듈은, 상기 안개를 제거한 후 상기 영상의 색상 왜곡 보정 및 상기 영상의 엣지 값 보정을 더 수행할 수 있다.The fog correction module may further perform color distortion correction of the image and edge value correction of the image after removing the fog.

상기 가시 거리 조정 모듈은, 상기 영상에 상기 물체가 촬영 된 경우, 가변 줌 렌즈를 이용하여 영상을 일정 시간 동안 확대할 수 있다.When the object is photographed in the image, the visible-distance adjustment module may enlarge the image for a predetermined time using a variable zoom lens.

상기 선박 충돌 예상부는, 상기 영상을 분석하여 상기 영상에 상기 물체가 촬영 되었는지 확인 처리하는 영상 처리부; 및 상기 영상 처리부에서 확인된 상기 물체와 상기 선박이 충돌할 수 있는 충돌 위험이 존재하는지 판단하는 충돌 판단부;를 포함할 수 있다.Wherein the ship collision prediction unit analyzes the image and confirms whether the object is photographed in the image; And a collision determiner for determining whether there is a collision risk that the ship may collide with the object identified by the image processor.

상기 영상 처리부는; 상기 영상을 분석하여 상기 물체가 촬영되었는지 확인하는 영상 분석 모듈; 상기 영상 분석 모듈에서 분석된 영상을 저장하는 영상 저장 모듈; 및 상기 물체가 다른 선박 또는 암초 등 상기 선박에 충돌하여 상기 선박의 선체에 위협을 가할 가능성이 있는 위험 물체인지를 판단하는 물체 판단 모듈;을 포함할 수 있다.Wherein the image processing unit comprises: An image analysis module for analyzing the image to check whether the object is photographed; An image storage module for storing the analyzed image in the image analysis module; And an object determination module that determines whether the object is a dangerous object that may collide with the ship such as another ship or a reef and may threaten the hull of the ship.

상기 영상 분석 모듈은, 상기 안개 보정이 수행된 영상을 분석하여 상기 영상에 물체가 촬영 되었는지 확인할 수 있다.The image analysis module may analyze the image on which the fog correction is performed to confirm whether an object is photographed on the image.

상기 영상 분석 모듈은, 상기 물체를 확인하기 위해, 하-라이크 특징(Haar-like feature) 기법을 이용할 수 있다.The image analysis module may use a Haar-like feature technique to identify the object.

상기 영상 저장 모듈은, 상기 영상 분석 모듈에서 상기 물체가 촬영되지 않은 것으로 분석한 경우, 상기 영상을 저장하고, 상기 저장된 영상을 상기 물체가 촬영되지 않은 기본 영상으로 활용할 수 있다.The image storage module may store the image when the image analysis module determines that the object is not photographed, and may use the stored image as a basic image in which the object is not photographed.

상기 물체 판단 모듈은, 상기 촬영부로부터 확대된 영상을 획득하여 상기 물체가 상기 위험 물체인지 판단할 수 있다.The object determining module may obtain an enlarged image from the photographing unit to determine whether the object is the dangerous object.

상기 충돌 판단부는, 상기 선박이 충돌할 수 있는 물체인 위험 물체와의 거리를 계산하는 거리 측정 모듈; 및 상기 거리 측정 모듈에서 계산된 상기 거리를 이용하여 상기 위험 물체가 충돌 위험 거리에 들어왔는지 판단하고, 충돌 경보 종류를 결정하는 충돌 여부 판단 모듈;을 포함할 수 있다.The collision determination unit may include a distance measurement module that calculates a distance to a dangerous object, which is an object with which the ship may collide; And a collision determination module that determines whether the dangerous object is in a collision danger distance using the distance calculated by the distance measurement module and determines a collision alarm type.

상기 거리 측정 모듈은, 기 측정된 실제 10m 단위 구간 당 촬영된 기준 영상 내의 픽셀 수 및 픽셀 거리를 이용하여 상기 위험 물체와의 거리를 측정하며, 상기 기준 영상은 2메가픽셀로 촬영될 수 있다.The distance measurement module measures the distance from the dangerous object using the number of pixels and the pixel distance in the reference image photographed in the actual 10m unit period measured in the period, and the reference image can be photographed at 2 megapixels.

상기 거리 측정 모듈은, 상기 선박과 상기 위험 물체와의 상대 속도를 계산하는 속도 측정 모듈;을 더 포함할 수 있다.The distance measurement module may further include a speed measurement module for calculating a relative speed between the ship and the dangerous object.

상기 충돌 여부 판단 모듈은, 상기 거리 측정 모듈에서 계산된 상기 위험 물체와의 거리가 상기 충돌 위험 거리보다 먼 경우 주의 경보를 발생 시키고, 상기 위험 물체와의 거리가 상기 충돌 위험 거리보다 가까운 경우 위험 경보를 더 발생시킬 수 있다.Wherein the collision determination module generates a warning when the distance from the dangerous object calculated by the distance measurement module is longer than the collision danger distance, and when the distance to the dangerous object is closer to the collision danger distance, Can be generated.

상기 충돌 판단부는, 상기 주의 경보를 상기 선박 내부에 출력하고, 상기 위험 경보를 상기 선박 외부에 출력할 수 있다.The collision determination unit may output the warning alert to the inside of the ship, and output the danger warning to the outside of the ship.

본 발명의 일 측면에 따르면, 선박 충돌 방지용 경보 방법이 제공된다. 상기 선박 충돌 방지용 경보 방법은, 선박 충돌 방지용 경보 시스템을 이용하여 선박의 충돌 위험을 예상하는 방법에 있어서, 선박 외부의 영상을 촬영하여 영상을 획득하고, 보정하여 보정된 영상을 생성하는 단계; 상기 보정된 영상을 분석하여 다른 선박 또는 암초 등 상기 선박에 충돌하여 선체에 위협을 가할 가능성이 있는 위험 물체의 존재 여부를 판단하는 단계; 상기 위험 물체와 상기 선박 사이의 거리를 계산하는 단계; 및 상기 위험 물체가 충돌 위험 거리에 들어왔는지 판단하고, 경보를 발생시키는 단계;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an alarm method for preventing collision with a ship. The method for predicting a collision risk of a ship using an alarm system for preventing a collision of a ship includes the steps of: capturing an image of the outside of the ship to obtain an image and generating a corrected image; Analyzing the corrected image to determine whether there is a dangerous object that may collide with the ship such as another ship or a reef and may threaten the ship; Calculating a distance between the dangerous object and the vessel; And determining whether the dangerous object is in a collision danger distance, and generating an alarm.

상기 보정된 영상을 생성하는 단계는, 상기 선박 외부에 안개가 존재하는 경우, 상기 영상의 안개 보정을 수행하여 식별 가능한 가시 거리를 증가시킨 안개 제거 영상을 획득하는 단계; 및 상기 안개 제거 영상의 색상 왜곡 보정 및 상기 영상의 엣지 값 보정을 수행하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The step of generating the corrected image may further include the steps of: acquiring a fog removal image in which an identifiable visible distance is increased by performing fog correction of the image when fog exists outside the ship; And performing color distortion correction of the fog removed image and edge value correction of the image.

상기 안개 제거 영상을 획득하는 단계는, 상기 안개 보정을 메디안 다크 채널 프라이어(MDCP)를 이용하여 수행할 수 있다.The obtaining of the fog removal image may be performed using the median dark channel flier (MDCP).

상기 보정된 영상을 분석하는 단계는, 상기 보정된 영상을 분석하여 상기 물체가 촬영되었는지 확인하며, 하-라이크 특징 기법을 이용하여 상기 물체가 촬영 되었는지 분석할 수 있다.The step of analyzing the corrected image may include analyzing the corrected image to check whether the object has been photographed, and analyzing whether the photographed object is photographed using a hypo-random feature technique.

상기 위험 물체를 판단하는 단계는, 상기 물체가 촬영된 경우, 상기 보정된 영상을 일정 시간 동안 확대하여 해당 물체가 상기 위험 물체인지 판단할 수 있다.In the step of determining the dangerous object, when the object is photographed, the corrected image may be enlarged for a predetermined period of time to determine whether the object is the dangerous object.

상기 위험 물체를 판단하는 단계는, 상기 해당 물체가 상기 위험 물체로 판단되지 않은 경우, 상기 보정된 영상을 저장하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The step of determining the dangerous object may further include storing the corrected image if the corresponding object is not determined to be the dangerous object.

상기 거리를 계산하는 단계는, 기 측정된 실제 10m 단위 구간 당 촬영된 기준 영상 내의 픽셀 수 및 픽셀 거리를 이용하여 상기 위험 물체와 상기 선박 사이의 거리를 계산할 수 있다.The step of calculating the distance may calculate the distance between the dangerous object and the ship using the number of pixels and the pixel distance in the reference image photographed in the actual 10m unit period measured in the past.

상기 기준 영상은 2메가픽셀로 촬영될 수 있다.The reference image may be photographed at 2 megapixels.

상기 거리를 계산하는 단계는, 상기 선박에 대한 상기 위험 물체의 상대 속도를 계산하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The step of calculating the distance may further include calculating a relative speed of the dangerous object with respect to the ship.

상기 경보를 발생시키는 단계는, 상기 위험 물체가 상기 충돌 위험 거리에 들어오지 않은 경우, 상기 선박의 내부에 주의 경보를 발생시키고, 상기 위험 물체가 상기 충돌 위험 거리에 들어온 경우, 상기 외부에 위험 경보를 더 발생시킬 수 있다.The generating of the alert may include generating a warning alert inside the ship if the dangerous object is not in the collision danger distance and if the dangerous object is in the collision danger distance, .

상기 경보를 발생시키는 단계는, 상기 선박이 상기 위험 물체를 회피하기 불가능한 경우, 상기 선박의 현재 위치, 속도 및 시간 중 적어도 하나를 포함하는 사고 정보를 통신망을 통해 더 송출할 수 있다.The step of generating the alarm may further transmit accident information including at least one of the current position, speed and time of the ship through the communication network when the ship is unable to avoid the dangerous object.

본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템 및 방법은, 안개 또는 해무가 낀 바다에서도 선박의 전방에 존재하는 선박과의 충돌 가능성이 있는 물체를 용이하게 확인할 수 있는 효과가 있다. An alarm system and method for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention is capable of easily confirming an object likely to collide with a ship existing in front of the ship even in a sea with mist or seawater.

또, 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템 및 방법은, 영상 카메라를 이용함으로써 설치 비용을 낮출 수 있는 효과가 있다.In addition, an alarm system and method for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention can reduce the installation cost by using an image camera.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템 및 방법은, 선박과의 거리에 따라 서로 다른 경보를 제공함으로써 외부에서도 선박의 위치를 파악하고 충돌을 방지할 수 있는 효과가 있다.In addition, the alarm system and method for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention provides different alarms according to the distance to the ship, thereby enabling the position of the ship to be detected even outside and preventing collision.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템 및 방법은, 충돌이 불가피한 경우, 충돌 전에 구조 및 사고 신호를 미리 송출함으로써 해상 사고에 해경, 해군 또는 구급대 등이 보다 신속히 대응할 수 있고, 이를 통해 인적, 물적, 환경적 피해를 급격하게 감소시킬 수 있는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, when a collision is inevitable, the ship collision prevention alarm system and method can promptly respond to maritime accidents, marine accidents, This has the effect of drastically reducing human, material, and environmental damage.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템을 간단히 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1의 촬영부를 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1의 선박 충돌 예상부를 보다 상세히 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템을 이용한 선박 충돌 방지용 경보 방법을 간단히 나타낸 순서도이다.
도 5는 도 4의 영상을 처리하는 단계를 보다 상세히 나타낸 순서도이다.
도 6은 도 4의 충돌 여부를 예상하는 단계 및 알림을 제공하는 단계를 보다 상세히 나타낸 순서도이다.
1 is a block diagram briefly showing an alarm system for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing the photographing unit of FIG. 1 in more detail.
3 is a block diagram showing the ship collision prediction unit of FIG. 1 in more detail.
4 is a flowchart briefly showing an alarm method for preventing collision of a ship using an alarm system for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention.
Fig. 5 is a flowchart showing the process of processing the image of Fig. 4 in more detail.
FIG. 6 is a flowchart illustrating in more detail the step of predicting whether or not the collision shown in FIG. 4 and the step of providing the notification.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙였다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art to which the present invention pertains. The present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and the same or similar components are denoted by the same reference numerals throughout the specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템을 간단히 나타낸 블록도이고, 도 2는 도 1의 촬영부를 보다 상세히 나타낸 블록도이며, 도 3은 도 1의 선박 충돌 예상부를 보다 상세히 나타낸 블록도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 3을 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템을 보다 상세히 설명하도록 한다.FIG. 1 is a block diagram briefly showing an alarm system for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram showing the photographing unit of FIG. 1 in more detail. Fig. Hereinafter, an alarm system for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1 to FIG.

본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템(100)은, 선박의 외부를 촬영하여 선박 외부 영상을 획득하고, 획득한 영상을 보정 및 분석하여 선박에 충돌할 수 있는 가능성이 있는 위험 물체를 판단한 후, 물체와 선박의 거리에 따라 경보를 선택적으로 발생시키도록 형성된다. 이를 위해 선박 충돌 방지용 경보 시스템(100)은, 촬영부(110) 및 선박 충돌 예상부(130)를 포함할 수 있다.The warning system 100 for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention captures an image of the outside of the ship to acquire an image of the ship, calibrates and analyzes the acquired image, And then generates an alarm selectively according to the distance between the object and the ship. For this purpose, the ship collision warning system 100 may include a photographing unit 110 and a ship collision prediction unit 130.

촬영부(110)는, 선박의 외부를 촬영하며 선박 주변에 안개 또는 해무 등 가시 거리를 감소시키는 날씨가 나타나는 경우, 안개 보정을 통해 식별 가능한 가시 거리가 증가된 보정된 영상을 촬영할 수 있다. 이때, 촬영부(110)는 카메라 모듈(210), 안개 보정 모듈(230) 및 가시 거리 조정 모듈(250)을 포함할 수 있다.The photographing unit 110 photographs the outside of the ship and photographs the corrected image in which the visibility distance that can be recognized by the fog correction is increased when the weather for reducing the visible distance such as fog or seawater appears around the ship. The photographing unit 110 may include a camera module 210, a fog correction module 230, and a visible range adjustment module 250.

카메라 모듈(210)은, 선박의 외부를 촬영하여 외부 영상을 획득한다. 카메라 모듈(210)은 선박이 진행하는 방향을 촬영하는 것이 바람직하지만, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며, 사용자의 필요에 따라 다양한 방향을 촬영하도록 하나 또는 그 이상의 카메라 모듈(210)이 구비될 수도 있다. 이때, 카메라 모듈(210)은 일 예로 2백만픽셀의 해상도를 가질 수도 있다. The camera module 210 photographs the outside of the ship to acquire an external image. However, the present invention is not limited thereto, and the camera module 210 may be provided with one or more camera modules 210 for photographing various directions according to the user's needs. have. At this time, the camera module 210 may have a resolution of 2 million pixels, for example.

안개 보정 모듈(230)은 획득한 영상에서 안개를 보정한다. 안개 보정 모듈(230)은 카메라 모듈(210)에서 획득한 외부 영상에 안개가 포함된 경우, 영상으로부터 안개 효과를 제거하여 보정된 영상을 생성할 수 있다.The fog correction module 230 corrects fog in the acquired image. The fog correction module 230 may generate a corrected image by removing the fog effect from the image if the external image acquired by the camera module 210 includes fog.

이때, 안개 보정 모듈(230)은, 가시 거리가 일정 거리 이하로 감소한 경우 안개가 발생한 것으로 판단하여 동작하도록 설정될 수도 있고, 사용자가 온/오프를 직접 제어하여 동작할 수도 있으며, 카메라 모듈(210)에서 획득한 외부 영상을 확인하여 영상에서의 명암 차가 거의 나타나지 않는 경우 동작하도록 설정될 수도 있다.At this time, the fog correction module 230 may be set to operate when it is determined that fog occurs when the visual distance decreases to a certain distance or less, or may be operated by the user directly controlling on / off. ), And may be set to operate when there is hardly any difference in brightness between images.

또, 안개 보정 모듈(230)은 외부 영상에서 안개를 제거하기 위해 메디안 다크 채널 프라이어(Median Dark Channel Prior)로 명명되는 MDCP 알고리즘을 이용할 수 있다. 이를 이용하여 안개 보정 모듈(230)은 RGB 색 공간에서 안개 부분 화소들의 콘트라스트(Contrast)를 향상하는 방식으로 안개를 제거할 수 있다.The fog correction module 230 may also use the MDCP algorithm, which is named Median Dark Channel Prior to remove fog from the external image. Using this, the fog correction module 230 can remove fog in a way that improves the contrast of the fog portion pixels in the RGB color space.

한편, 안개 보정 모듈(230)이 MDCP 알고리즘을 사용하여 안개를 제거하는 경우, 안개 부분의 콘트라스트를 강제로 향상시키기 때문에 안개 부분에 존재하는 색상의 왜곡 및 엣지 값 손실이 발생할 수 있다. 이를 보정하기 위해 안개 보정 모듈(230)은, 안개를 제거한 후 발생하는 색상 왜곡 및 엣지 값 손실에 대한 보정을 더 수행할 수 있으며, 이를 위해 HIS 색 공간에서 안개 영상의 색상의 정확도를 측정하여 색상 왜곡 및 엣지 값 손실에 대한 보정을 수행하는 알고리즘을 이용할 수도 있다.On the other hand, when the fog correction module 230 removes the fog using the MDCP algorithm, the contrast of the fog portion is forcibly improved, so that color distortion and edge value loss in the fog portion may occur. To correct this, the fog correction module 230 can further correct for color distortion and edge value loss that occur after removing the fog. For this purpose, the color accuracy of the fog image is measured in the HIS color space, An algorithm may be used to perform correction for distortion and edge value loss.

가시 거리 조정 모듈(250)은 영상을 확대할 수 있다. 가시 거리 조정 모듈(250)은 영상에 어떤 물체가 존재하는 경우, 해당 물체를 보다 명확히 확인하기 위해 영상의 확대 정도를 조절하도록 구비될 수 있다. 이러한 가시 거리 조정 모듈(250)은 일 예로 가변 줌 렌즈일 수 있으며, 일정 시간 동안 영상을 확대하여 물체를 확인하도록 할 수 있다.The visible range adjustment module 250 may enlarge the image. The visible range adjustment module 250 may be provided to adjust the degree of enlargement of an image in order to more clearly confirm the object in the presence of an object in the image. The visible distance adjustment module 250 may be, for example, a variable zoom lens, and may enlarge an image for a predetermined time to identify an object.

한편, 촬영부(110)에서 획득하여 안개 보정이 수행된 보정 영상은, 선박 충돌 예상부(130)로 전달되고, 선박 충돌 예상부(130)는 보정 영상에 촬영된 물체의 존재 여부 및 물체와의 충돌 위험 예상을 수행한다. 이를 위해 선박 충돌 예상부(130)는, 영상 처리부(131) 및 충돌 판단부(133)를 포함할 수 있다.Meanwhile, the correction image obtained by the shooting unit 110 and corrected for the fog is transmitted to the ship collision prediction unit 130. The ship collision prediction unit 130 determines whether there is an object photographed in the correction image, Of the collision risk. For this, the ship collision prediction unit 130 may include an image processor 131 and a collision determiner 133.

영상 처리부(131)는, 보정 영상을 획득하여 보정 영상에 움직이는 물체가 있는지 확인하기 위해 구비된다. 이때, 움직이는 물체는 자체 속도를 가지고 있는 물체일 뿐 아니라, 선박이 운항함에 따라 상대 속도를 가지는 물체도 포함된다. The image processing unit 131 is provided to acquire a corrected image and check whether the corrected image has a moving object. In this case, the moving object is not only an object having its own speed but also an object having a relative speed according to the operation of the ship.

또, 영상 처리부(131)는 움직이는 물체가 선박과 충돌할 수 있는 위험성을 가지는 물체인지, 나아가 선박과 충돌을 통해 해상 사고를 발생시킬 수 있는 위험성을 가지는 위험 물체인지 더 확인할 수도 있다. 이를 위해 영상 처리부(131)는, 영상 분석 모듈(311), 물체 판단 모듈(313) 및 영상 저장 모듈(315)을 포함할 수 있다.In addition, the image processing unit 131 may confirm whether the moving object is an object having a risk of collision with the ship or a dangerous object having a risk of causing a marine accident through collision with the ship. For this, the image processing unit 131 may include an image analysis module 311, an object determination module 313, and an image storage module 315.

영상 분석 모듈(311)은, 보정 영상을 분석하여 영상 내에 물체가 촬영되었는지 확인한다. 영상 분석 모듈(311)은, 기계 학습 및 하-라이크 특징(Haar-like feature) 기법을 이용하여 보정 영상 내의 물체를 검출하고, 분석 영상을 생성할 수 있다.The image analysis module 311 analyzes the corrected image and determines whether an object is photographed in the image. The image analysis module 311 can detect an object in the correction image using the machine learning and Haar-like feature technique, and generate an analysis image.

즉, 영상 분석 모듈(311)은 하-라이크 특징 기법의 영역과 영역의 밝기 차를 이용한 검출 방법을 기계 학습을 통해 반복적으로 학습함으로써 선박 전방에서의 파도, 물결, 비, 눈 등의 자연 현상을 노이즈로 판단하여 제거하고, 암초나 다른 선박 등을 영상 내의 물체로 검출해 낼 수도 있다. 또, 영상 분석 모듈(311)은 필요에 따라 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 물체 검출 능력을 더욱 증가시킬 수도 있다.That is, the image analysis module 311 repeatedly learns the detection method using the brightness difference between the area and the area of the lower-level feature technique through machine learning so that the natural phenomena such as waves, waves, rain, It may be judged as noise and removed, and a reef or other ship may be detected as an object in the image. In addition, the image analysis module 311 may further increase the object detection capability using an Adaboost algorithm as needed.

물체 판단 모듈(313)은, 분석 영상에 포함된 물체가 위험 물체인지 판단한다. 물체 판단 모듈(313)은, 영상 분석 모듈(311)로부터 분석 영상을 전달 받아, 분석 영상 내에 포함된 물체가 선박과 충돌하는 경우 해양 사고를 발생시킬 수 있는 위험성을 가지는 위험 물체인지 판단한다. 이때, 물체 판단 모듈(313)은 해당 물체에 대한 판단 결과를 교차 확인하기 위해 상술한 가시 거리 조정 모듈(250)을 더 사용할 수 있다.The object determination module 313 determines whether the object included in the analysis image is a dangerous object. The object determining module 313 receives the analysis image from the image analysis module 311 and determines whether the object included in the analysis image is a dangerous object that may cause a marine accident when the object collides with the ship. At this time, the object determining module 313 may further use the above-described visible distance adjusting module 250 to cross-check the determination result of the object.

즉, 물체 판단 모듈(313)은, 분석 영상에서 판단한 위험 물체를 가시 거리 조정 모듈(250)을 통해 확대된 영상과 비교하여 해당 물체가 위험 물체인지 확인하는 과정을 더 수행할 수도 있다.That is, the object determination module 313 may further perform a process of comparing the dangerous object determined in the analysis image with the enlarged image through the visible-light adjustment module 250 to determine whether the object is a dangerous object.

영상 저장 모듈(315)은, 영상을 저장한다. 영상 저장 모듈(315)은, 영상 분석 모듈(311)에서 분석한 분석 영상에 물체가 존재하지 않는 경우, 해당 영상을 일 예로 기계 학습에 사용하기 위해 저장 할 수 도 있다. 또, 영상 저장 모듈(315)은 기준 영상을 더 포함할 수 있다. 기준 영상은 후술되는 충돌 판단부(133)에서 위험 물체와 선박 사이의 거리를 계산하기 위해 사용될 수 있는 영상으로써, 물체가 존재하지 않는 영상일 수 있다.The image storage module 315 stores the image. If there is no object in the analysis image analyzed by the image analysis module 311, the image storage module 315 may save the image for use in machine learning, for example. In addition, the image storage module 315 may further include a reference image. The reference image may be an image that can be used for calculating the distance between the dangerous object and the ship in the collision determination unit 133, which will be described later, and may be an image in which no object exists.

한편, 충돌 판단부(133)는 영상 처리부(131)에서 위험 물체가 존재한다고 판단한 경우, 위험 물체와 선박이 충돌할 수 있는 충돌 위험이 존재하는지 판단한다. 이를 위해 충돌 판단부(133)는 거리 측정 모듈(331) 및 충돌 위험 판단 모듈(335)을 포함할 수 있다.On the other hand, if the image processing unit 131 determines that there is a dangerous object, the collision determination unit 133 determines whether there is a risk of collision where the dangerous object may collide with the ship. For this, the collision determination unit 133 may include a distance measurement module 331 and a collision risk determination module 335.

거리 측정 모듈(331)은 영상 처리부(131)에서 위험 물체가 존재한다고 판단된 분석 영상을 전달 받아 위험 물체와 선박 사이의 거리를 계산한다. 이를 위해 거리 측정 모듈(331)은, 영상 저장 모듈(315)에 기 저장된 기준 영상과 분석 영상의 픽셀 수 및 픽셀 거리를 이용할 수 있다.The distance measurement module 331 calculates the distance between the dangerous object and the vessel by receiving the analysis image determined by the image processing unit 131 that a dangerous object exists. For this, the distance measurement module 331 can use the number of pixels and the pixel distance of the reference image and the analysis image previously stored in the image storage module 315.

하기 표 1에는 구간별 픽셀 수와 픽셀 거리와의 관계가 표시되고 있다. 이때, 기준 영상 및 분석 영상의 픽셀 수는 2백만 픽셀이다.Table 1 below shows the relationship between the number of pixels per section and the pixel distance. At this time, the number of pixels of the reference image and the analysis image is 2 million pixels.

Figure 112017055902104-pat00001
Figure 112017055902104-pat00001

표 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 측정 모듈(331)은 선박과 위험 물체 사이의 거리를 계산하기 위해 실제 거리와 픽셀 거리를 이용할 수 있다. 즉, 기준 영상을 이용하여 측정 거리(20m~200m)까지의 영상을 준비하고, 각 구간별 픽셀 수를 계산하고, 위험 물체가 존재하는 분석 영상에서의 픽셀 수를 세어 기준 영상과 비교하여 선박과 위험 물체 사이의 거리를 측정할 수 있다.Referring to Table 1, the distance measurement module 331 according to an embodiment of the present invention can use the actual distance and the pixel distance to calculate the distance between the ship and the dangerous object. That is, an image up to a measurement distance (20 m to 200 m) is prepared using a reference image, the number of pixels for each section is calculated, the number of pixels in an analysis image in which a dangerous object exists is counted, The distance between hazardous objects can be measured.

한편, 거리 측정 모듈(331)에서 측정된 선박과 위험 물체 사이의 거리는 충돌 여부 판단 모듈(335)로 전달된다. 충돌 여부 판단 모듈(335)은, 측정된 선박과 위험 물체 사이의 거리와 기 설정된 임계 거리 값을 이용하여 충돌 경보 종류를 결정한다.On the other hand, the distance between the ship and the hazardous object measured by the distance measurement module 331 is transmitted to the collision determination module 335. The collision determination module 335 determines the collision alarm type using the distance between the measured vessel and the dangerous object and the predetermined threshold distance value.

즉, 충돌 여부 판단 모듈(335)은 기 설정된 임계 거리 값이 100m라고 가정하면, 거리 측정 모듈(331)에서 측정된 선박과 위험 물체 사이의 거리가 100m 이상인 경우, 선박 내부에 주의 경보를 발생시켜 선박 승무원들에게 전방에 위험 물체가 존재한다고 경고할 수 있다.That is, when the distance between the ship and the hazardous object measured by the distance measurement module 331 is 100 m or more on the assumption that the predetermined threshold distance value is 100 m, the collision determination module 335 generates a warning alarm inside the ship Shipboard crew members may be warned that dangerous objects are present in front of them.

또, 거리 측정 모듈(331)에서 측정된 선박과 위험 물체 사이의 거리가 100m 미만인 경우, 충돌 여부 판단 모듈(335)은 선박 내부에 위험 경보를 발생 시켜 충돌 위험이 높다고 경고할 수 있다. If the distance between the ship and the dangerous object measured by the distance measurement module 331 is less than 100 m, the collision determination module 335 may generate a danger warning inside the ship and warn that the collision risk is high.

나아가, 충돌 여부 판단 모듈(335)은 선박 외부에도 위험 경보를 발생시킴으로써 위험 물체가 운항중인 다른 선박인 경우, 사용자가 탑승하고 있는 선박의 위치를 알림으로써, 서로 다른 항로를 선택하여 충돌을 피하도록 할 수도 있다. 이를 위해 충돌 여부 판단 모듈(335)은 외부에 출력하는 위험 경보로 소리 또는 빛을 이용할 수도 있다.In addition, the collision determination module 335 generates a danger warning on the outside of the ship, thereby notifying the user of the position of the ship on which the dangerous object is being operated so as to avoid the collision You may. For this, the collision determination module 335 may use sound or light as a danger warning to be outputted to the outside.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 충돌 판단부(133)는, 속도 측정 모듈(333)을 더 포함할 수도 있다. 속도 측정 모듈(333)은 선박과 위험 물체 사이의 상대 속도를 측정할 수 있다. 이때, 속도 측정 모듈(333)은 상대 속도의 측정을 위해 거리 측정 모듈(331)에서 사용한 정보를 이용할 수도 있다. The collision determiner 133 may further include a velocity measurement module 333 according to an embodiment of the present invention. The speed measurement module 333 can measure the relative speed between the ship and the dangerous object. At this time, the speed measurement module 333 may use the information used in the distance measurement module 331 to measure the relative speed.

이를 통해 충돌 여부 판단 모듈(335)은 상대 속도를 이용하여 선박과 위험 물체가 가까워지더라도 서로 다른 방향으로 이동하여 만나지 않는 것으로 판단되는 경우, 임계 거리 값보다 가까운 위치에 위험 물체가 존재하더라도 충돌 여부 판단 모듈(335)은 선박 내부에 주의 경보만 발생시킴으로써 만약의 사태에 대비할 수 있도록 할 수 있다.Through this, if the collision determination module 335 determines that the ship and the dangerous object move in different directions even if the ship approaches the ship using the relative speed, even if there is a dangerous object near the critical distance value, The determination module 335 may generate a warning signal inside the ship to prepare for a situation.

또, 충돌 여부 판단 모듈(335)은 거리 측정 모듈(331) 및 속도 측정 모듈(333)을 모두 사용하여 위험 물체와 선박의 경로 및 거리를 확인한 결과, 충돌을 피할 수 없는 것으로 판단되면 충돌이 일어나기 전, 운항중인 선박의 운항 정보를 포함하는 사고 신호를 통신망을 통해 해군, 해경 또는 구급대 등에 송출할 수 있다.If the collision determination module 335 determines that the collision can not be avoided as a result of checking the path and distance between the dangerous object and the vessel using both the distance measurement module 331 and the velocity measurement module 333, An accident signal including the flight information of the ship in operation can be transmitted to the navy, the coast guard, or the paramedics through the communication network.

이를 통해, 해군, 해경 또는 구급대는 사고가 발생하기 전에 선박의 상태를 판단할 수 있고, 보다 빠른 대응을 통해 인적, 물질적, 환경적 피해를 최소화할 수 있는 효과가 있다.Through this, the navy, seafarers or paramedics can determine the condition of the ship before an accident occurs, and it can minimize human, material, and environmental damage through quicker response.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 방법이 도 4 내지 도 6에 도시 되고 있다. 이하에서는 도 4 내지 도 6을 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 방법을 보다 상세히 설명하도록 한다. 또, 도 4 내지 도 6을 설명함에 있어, 편의상 도 1 내지 도 3에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템을 사용하도록 하지만, 본 발명은 이에 한정되지는 않으며, 본 방법을 수행하기 알맞은 다양한 기기, 장치, 시스템을 이용하여 수행될 수 있음이 자명하다.4 to 6 show an alarm method for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, an alarm method for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 4 to FIG. 4 to 6, for the sake of convenience, an alarm system for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention shown in FIGS. 1 to 3 is used. However, the present invention is not limited to this, It is apparent that the present invention can be carried out by using various devices, devices, and systems suitable for carrying out the present invention.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 시스템을 이용한 선박 충돌 방지용 경보 방법을 간단히 나타낸 순서도이고, 도 5는 도 4의 영상을 처리하는 단계를 보다 상세히 나타낸 순서도이며, 도 6은 도 4의 충돌 여부를 예상하는 단계 및 알림을 제공하는 단계를 보다 상세히 나타낸 순서도이다.FIG. 4 is a flow chart briefly illustrating an alarm method for preventing collision of a ship using an alarm system for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention, FIG. 5 is a flowchart showing a step of processing the image of FIG. FIG. 4 is a flow chart showing in more detail the step of anticipating the collision and the step of providing the notification.

도 4를 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 방법(400)은, 영상을 촬영하는 단계(S410), 영상을 처리하는 단계(S420), 충돌 위험을 예상하는 단계(S430) 및 경보를 제공하는 단계(S440)를 포함한다.Referring to FIG. 4, an alarm method 400 for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention includes steps S410, S420, S430, And providing an alarm (S440).

먼저, 선박 충돌 방지용 경보 시스템에서 영상을 촬영한다(단계 S410). 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 선박의 외부 중 선박의 진행 방향을 촬영하며, 촬영되는 영상은 선박이 진행하는 방향이 바람직하지만, 본 발명은 이에 제한되지 아니하며 사용자의 필요에 따라 다양한 방향을 촬영할 수도 있다.First, an image is taken by an alarm system for preventing collision of a ship (step S410). The warning system for preventing collision of a ship photographs the direction of the ship in the outside of the ship and the direction of the ship is preferably the direction in which the image is taken, but the present invention is not limited thereto and may take various directions according to the user's needs .

다음으로, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 단계 S410에서 촬영한 영상을 처리한다(단계 S420). 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S410에서 촬영한 영상을 보정 및 분석하여 선박에 충돌할 수 있는 물체를 획득할 수 있다. 이를 위해 단계 S420은 도 3에 도시된 바와 같이 단계 S510 내지 S540을 포함하도록 형성될 수도 있다.Next, the ship collision warning system processes the image photographed in step S410 (step S420). The warning system for preventing collision with a ship can acquire an object that may collide with the ship by correcting and analyzing the captured image in step S410. To this end, step S420 may be formed to include steps S510 to S540 as shown in FIG.

선박 충돌 방지용 경보 시스템이 영상을 처리하는 단계(S420)는, 안개를 보정하는 단계(S510), 영상을 분석하는 단계(S520), 가시 거리를 조정하는 단계(S530) 및 위험 물체인지 판단하는 단계(S540)를 포함한다.The step S420 of processing the image of the ship collision avoidance alarm system may include a step S510 of correcting the mist, a step S520 of analyzing the image, a step S530 of adjusting the visible distance, (S540).

먼저, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 영상의 처리를 위해 단계 S410에서 촬영된 영상에서 안개를 보정하여 보정 영상을 생성한다(단계 S510). 이때, 촬영 영상에 안개가 포함되지 않은 경우, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 보정 영상을 생성하지 않고 단계 S520을 수행할 수도 있다.First, the ship collision warning system generates a corrected image by correcting the fog in the image photographed at step S410 for processing the image (step S510). At this time, if fog is not included in the shot image, the ship collision warning system may perform step S520 without generating a corrected image.

한편, 촬영 영상에 안개가 포함된 경우, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 안개를 제거하는 단계(S511) 및 영상 보정을 수행하는 단계(S513)를 통해 안개 효과를 제거하여 보정된 영상을 생성할 수 있다.On the other hand, when the captured image includes fog, the warning system for preventing collision of the ship can generate the corrected image by removing the fog effect through the step of removing the fog (S511) and the step of performing the image correction (S513) have.

이때, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S511에서 안개를 제거하기 위해 가시 거리가 일정 거리 이하로 감소한 경우 안개가 발생한 것으로 판단하여 동작하도록 설정될 수도 있고, 사용자가 온/오프를 직접 제어하여 동작할 수도 있으며, 단계 S410에서 획득한 외부 영상을 확인하여 영상에서의 명암 차가 거의 나타나지 않는 경우 동작하도록 설정될 수도 있다.At this time, the warning system for preventing collision of a ship may be set to operate when it is determined that fog occurs when the visual distance decreases to a certain distance or less in order to remove fog in step S511, or the user may directly control on / Alternatively, the external image obtained in step S410 may be checked, and may be set to operate when the difference in brightness in the image hardly appears.

또, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 촬영 영상에서 안개를 제거하기 위해 메디안 다크 채널 프라이어(Median Dark Channel Prior)로 명명되는 MDCP 알고리즘을 이용할 수 있다. 이를 이용하여 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 RGB 색 공간에서 안개 부분 화소들의 콘트라스트(Contrast)를 향상하는 방식으로 안개를 제거할 수 있다.In addition, the ship collision warning system can use the MDCP algorithm named as Median Dark Channel Prior to remove fog from the shot image. Using this, the ship collision warning system can remove fog in a way that improves the contrast of the fog pixels in the RGB color space.

한편, 선박 충돌 방지용 경보 시스템이 MDCP 알고리즘을 사용하여 안개를 제거하는 단계 S511을 수행하는 경우, 안개 부분의 콘트라스트를 강제로 향상시키기 때문에 안개 부분에 존재하는 색상의 왜곡 및 엣지 값 손실이 발생할 수 있다. On the other hand, when the alarm system for preventing collision of the ship performs step S511 of removing fog by using the MDCP algorithm, the contrast of the mist part is forcibly improved, so that the distortion of color and the loss of edge value existing in the mist part may occur .

이를 보정하기 위해 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S513의 안개를 제거한 후 발생하는 색상 왜곡 및 엣지 값 손실에 대한 보정을 더 수행할 수 있으며, 이를 위해 HIS 색 공간에서 안개 영상의 색상의 정확도를 측정하여 색상 왜곡 및 엣지 값 손실에 대한 보정을 수행하는 알고리즘을 이용할 수도 있다.To compensate for this, the ship collision warning system can further correct for color distortion and edge value loss occurring after removing the fog in step S513. For this purpose, the accuracy of the color of the fog image in the HIS color space is measured An algorithm may be used to perform correction for color distortion and edge value loss.

다음으로 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 안개가 존재하지 않는 보정 영상 또는 촬영 영상을 분석하여 움직이는 물체가 있는지 확인한다(단계 S520). 이때, 움직이는 물체는 자체 속도를 가지고 있는 물체일 뿐 아니라, 선박이 운항함에 따라 상대 속도를 가지는 물체도 포함된다.Next, the ship collision warning system analyzes the corrected image or the shot image in which there is no fog to check whether there is any moving object (step S520). In this case, the moving object is not only an object having its own speed but also an object having a relative speed according to the operation of the ship.

선박 충돌 방지용 경보 시스템은 보정 영상을 분석하여 영상 내에 물체가 촬영되었는지 확인한다. 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 기계 학습 및 하-라이크 특징(Haar-like feature) 기법을 이용하여 보정 영상 내의 물체를 검출하고, 분석 영상을 생성할 수 있다.The ship collision warning system analyzes the corrected image and confirms whether the object is captured in the image. The ship collision warning system can detect an object in a correction image and generate an analysis image using a machine learning and a Haar-like feature technique.

즉, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 하-라이크 특징 기법인 영역과 영역의 밝기 차를 이용한 검출 방법을 기계 학습을 통해 반복적으로 학습함으로써 선박 전방에서의 파도, 물결, 비, 눈 등의 자연 현상을 노이즈로 판단하여 제거하고, 암초나 다른 선박 등을 영상 내의 물체로 검출해 낼 수도 있다. 또, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 필요에 따라 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 물체 검출 능력을 더욱 증가시킬 수도 있다.In other words, the warning system for ship collision avoidance can detect natural phenomena such as waves, waves, rain, snow, etc. from the front of ship by learning repetition of detection method using difference in brightness between area and area, And can detect a reef or other ship as an object in the image. In addition, the ship collision warning system can further increase the object detection capability by using the Adaboost algorithm if necessary.

단계 S520에서의 영상 분석 결과, 영상에 촬영된 움직이는 물체가 있다고 판단되는 경우, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 가시 거리를 조정하는 단계(S530)를 수행한다. 이를 통해 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 일정 시간 동안 확대된 영상을 추가로 획득할 수 있다.If it is determined in step S520 that there is a moving object photographed in the image as a result of the image analysis in step S520, the alarm system for preventing collision of the ship performs step S530 of adjusting the visible distance. Through this, the ship collision warning system can further acquire an enlarged image for a certain period of time.

한편, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S530에서 물체가 영상에 존재하는 것으로 확인되면, 움직이는 물체가 선박과 충돌할 수 있는 위험성을 가지는 물체인지, 나아가 선박과 충돌을 통해 해상 사고를 발생시킬 수 있는 위험성을 가지는 위험 물체인지 더 확인한다(단계 S540).On the other hand, if it is determined in step S530 that an object exists in the image, the warning system for preventing collision with a ship may be an object having a danger that a moving object may collide with the ship, and further, It is further confirmed whether the object is a dangerous object (step S540).

선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S520에서 생성된 분석 영상에 포함된 물체가 위험 물체인지 판단한다. 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S520에서 생성된 분석 영상을 전달 받아, 분석 영상 내에 포함된 물체가 선박과 충돌하는 경우 해양 사고를 발생시킬 수 있는 위험성을 가지는 위험 물체인지 판단한다. 이때, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 해당 물체에 대한 판단 결과를 교차 확인하기 위해 단계 S530의 확대된 영상을 더 사용할 수 있다.The ship collision warning system determines whether the object included in the analysis image generated in step S520 is a dangerous object. The ship collision warning system receives the analysis image generated in step S520 and determines whether the object included in the analysis image is a dangerous object having a risk of causing a marine accident when the object collides with the ship. At this time, the ship collision warning system may further use the enlarged image of step S530 to cross-check the determination result of the object.

즉, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S520 및 단계 S530의 영상을 비교함으로써 영상에 포함된 물체가 위험 물체인지 판단할 수 있다.That is, the ship collision warning system can compare the images of step S520 and step S530 to determine whether the object included in the image is a dangerous object.

이때, 단계 S540에서 영상에 위험 물체가 포함되지 않았다고 판단되는 경우, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S550을 수행하여 해당 영상을 기계 학습에 사용하기 위해 저장할 수 있다.At this time, if it is determined in step S540 that the dangerous object is not included in the image, the ship collision warning system may perform step S550 to store the image for use in machine learning.

한편, 단계 S540에서 영상에 위험 물체가 포함되었다고 판단되는 경우에는, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 충돌 위험을 예상하는 단계(S430) 및 충돌 위험에 따른 경보를 제공하는 단계(S440)를 수행할 수 있다.On the other hand, if it is determined in step S540 that the dangerous object is included in the image, the ship collision warning system can perform the step of estimating the collision risk (S430) and the step of providing the alarm according to the collision risk (S440) have.

이러한 단계 S430 및 S440을 보다 상세히 나타낸 순서도가 도 6에 도시 되고 있다. 도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 방법에서, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 충돌 위험을 예상하기 위해(단계 S430), 위험 물체와의 거리를 계산하는 단계(S610) 및 위험 물체가 위험 거리에 들어왔는지 판단하는 단계(S620)를 포함할 수 있다.A flowchart showing these steps S430 and S440 in more detail is shown in Fig. Referring to FIG. 6, in an alarm method for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention, an alarm system for preventing a collision of a ship may include a step (S610) of calculating a distance to a dangerous object, And determining whether the dangerous object has entered a dangerous distance (S620).

선박 충돌 방지용 경보 시스템은 단계 S420에서 위험 물체가 선박의 전방에 존재한다는 사실을 획득하면, 위험 물체와 선박 사이의 거리를 계산한다(단계 S610). The ship collision warning system calculates the distance between the dangerous object and the vessel (step S610) when it is determined in step S420 that the dangerous object exists in front of the ship.

선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 기 저장된 기준 영상과 단계 S520에서 획득한 분석 영상의 픽셀 수 및 픽셀 거리를 이용하여 위험 물체와 선박 사이의 거리를 계산 할 수 있다.The warning system for preventing collision with a ship can calculate the distance between the dangerous object and the ship by using the pre-stored reference image and the number of pixels and the pixel distance of the analysis image acquired in step S520.

선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 상기 표 1에 표시된 바와 같이 구간별 픽셀 수와 픽셀 거리와의 관계를 이용하여 위험 물체와 선박 사이의 거리를 계산 할 수 있으며, 상기 표 1을 참조하면, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 기준 영상을 이용하여 측정 거리(20m~200m)까지의 영상을 준비하고, 각 구간별 픽셀 수를 계산하고, 위험 물체가 존재하는 분석 영상에서의 픽셀 수를 세어 기준 영상과 비교하여 선박과 위험 물체 사이의 거리를 측정할 수 있다.The alarm system for preventing collision with a ship can calculate the distance between the dangerous object and the ship by using the relationship between the number of pixels per section and the pixel distance as shown in Table 1. Referring to Table 1, The alarm system prepares the image up to the measurement distance (20m ~ 200m) using the reference image, calculates the number of pixels for each section, counts the number of pixels in the analysis image where the dangerous object exists, The distance between the ship and the hazardous object can be measured.

한편, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 단계 S610에서 위험 물체와 선박 사이의 거리를 계산한 결과를 이용하여 위험 물체가 위험 거리에 들어왔는지 판단한다(단계 S620). 이때 위험 거리는 기 설정된 선박으로부터의 임계 거리 값일 수 있다.On the other hand, the warning system for preventing collision with a ship determines whether a dangerous object has entered a dangerous distance by using the result of calculating the distance between the dangerous object and the ship in step S610 (step S620). In this case, the danger distance may be a critical distance value from a predetermined ship.

즉, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 기 설정된 위험 거리가 100m라고 가정하면, 단계 S610에서 획득한 선박과 위험 물체 사이의 거리가 100m 이상인 경우, 단계 S640의 내부 경보 통보를 수행할 수 있다. 이를 통해 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 선박 내부에 주의 경보를 발생시켜 선박 승무원들에게 전방에 위험 물체가 존재한다고 경고할 수 있다.That is, if the predetermined danger distance is 100 m, if the distance between the ship and the dangerous object obtained in step S610 is 100 m or more, the internal alarm notification of step S640 may be performed. Through this, the warning system for prevention of collision with ship can alert the ship crew to dangerous objects ahead by generating a warning alert inside the ship.

또, 단계 S610에서 획득한 선박과 위험 물체 사이의 거리가 위험 거리보다 작은 100m 미만인 경우, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 단계 S630의 외부 경보 통보를 수행할 수 있다. 이를 통해 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 선박 외부에 위험 경보를 발생시키고, 위험 물체가 운항중인 다른 선박인 경우, 해당 선박에서 본 선박의 위치 및 접근을 인지하고 대응할 수 있도록 할 수 있다.If the distance between the ship and the dangerous object obtained in step S610 is less than 100m, which is less than the critical distance, the ship collision warning system may perform the external alarm notification in step S630. Through this, an alarm system for preventing collision of ships can generate a danger warning on the outside of the ship and allow the ship to recognize and respond to the position and approach of the ship when the dangerous object is in operation.

한편, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S630의 외부 경보 통보를 수행하는 경우, 단계 S640의 내부 경보 통보를 연이어 수행할 수도 있다. 이는, 외부에 본 선박의 위치 및 접근을 알릴 뿐 아니라 본 선박 승무원들 에게도 역시 본 선박에 접근하는 위험 물체가 존재한다는 경보를 하기 위함이다.On the other hand, when performing the external alarm notification in step S630, the alarm system for preventing collision with the ship may continuously perform the internal alarm notification in step S640. This not only informs the location and access of the ship to the outside, but also alerts the crew that there is a dangerous object approaching the ship.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 선박 충돌 방지용 경보 방법 중 충돌 위험을 예상하는 단계(S430)는, 위험 물체와의 거리를 계산하는 단계(S610)와 위험 물체가 위험 거리에 들어왔는지 판단하는 단계(S620) 사이에 위험 물체와의 상대 속도를 계산하는 단계(S615)를 더 포함할 수도 있다.Meanwhile, step S430 of predicting the collision risk among the alarm methods for preventing collision of a ship according to an embodiment of the present invention includes calculating a distance to a dangerous object (S610), determining whether the dangerous object is in a dangerous distance And calculating a relative speed with the dangerous object between step S620 and step S615.

선박 충돌 방지용 경보 시스템은 선박과 위험 물체 사이의 상대 속도를 계산한다(단계 S615). 이때, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 상대 속도를 계산하기 위해 단계 S610의 거리 정보를 이용할 수도 있다. The ship collision warning system calculates the relative speed between the ship and the dangerous object (step S615). At this time, the ship collision warning system may use the distance information of step S610 to calculate the relative speed.

선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 상대 속도를 통해 접근하는 위험 물체가 정지해 있는 선박이나 암초인지, 이동중인 해양생물 또는 선박인지 판단할 수 있고, 위험 물체와 선박의 이동 방향까지 획득할 수도 있다.An alert system for preventing collision with a ship can determine whether a dangerous object approaching through a relative speed is a ship or a reef that is stationary, a moving marine creature or a ship, and may acquire the moving direction of a dangerous object and a ship.

선박 충돌 방지용 경보 시스템은, 단계 S615에서 계산된 상대 속도를 이용하여, 선박과 위험 물체가 가까워지더라도 서로 다른 방향으로 이동하여 만나지 않는 것으로 판단되는 경우, 임계 거리 값보다 가까운 위치에 위험 물체가 존재하더라도 선박 내부에 주의 경보만 발생시킴으로써 만약의 사태에 대비할 수 있도록 할 수 있다.The ship collision warning system uses the relative speed calculated in step S615 to determine whether a dangerous object exists at a position closer to the critical distance value when it is determined that the ship and the dangerous object move in different directions even if they approach each other, Even if a warning alert is generated inside the ship, it can be prepared for the situation.

또, 선박 충돌 방지용 경보 시스템은 단계 S615를 더 수행하여 위험 물체와 선박의 경로 및 거리를 확인한 결과, 충돌을 피할 수 없는 것으로 판단되면 충돌이 일어나기 전, 운항중인 선박의 운항 정보를 포함하는 사고 신호를 통신망을 통해 해군, 해경 또는 구급대 등에 송출할 수 있다.If it is determined that the collision can not be avoided as a result of checking the path and distance between the dangerous object and the ship by further performing step S615, the collision avoidance alert system may transmit an accident signal Can be transmitted to the navy, sea port, or emergency service through the communication network.

이를 통해, 해군, 해경 또는 구급대는 사고가 발생하기 전에 선박의 상태를 판단할 수 있고, 보다 빠른 대응을 통해 인적, 물질적, 환경적 피해를 최소화할 수 있는 효과가 있다.Through this, the navy, seafarers or paramedics can determine the condition of the ship before an accident occurs, and it can minimize human, material, and environmental damage through quicker response.

이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상 범위 내에 든다고 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims.

100 : 선박 충돌 방지용 경보 시스템
110 : 촬영부 130 : 선박 충돌 예상부
131 : 영상 처리부 133 : 충돌 판단부
210 : 카메라 모듈 230 : 안개 보정 모듈
250 : 가시거리 조정 모듈 311 : 영상 분석 모듈
313 : 물체 판단 모듈 315 : 영상 저장 모듈
331 : 거리 측정 모듈 333 : 속도 측정 모듈
335 : 충돌 위험 판단 모듈
100: Ship collision prevention alarm system
110: photographing unit 130: ship collision forecasting unit
131: Image processor 133:
210: camera module 230: fog correction module
250: Visible distance adjustment module 311: Image analysis module
313: Object determination module 315: Image storage module
331: Distance measurement module 333: Speed measurement module
335: Collision risk determination module

Claims (27)

선박의 외부를 촬영하며, 안개가 낀 경우, 안개 보정을 통해 식별 가능한 가시 거리를 증가시키도록 형성되는 촬영부; 및
상기 촬영부에서 획득한 영상을 전달 받아 상기 영상을 분석하여 상기 영상에 물체가 촬영 되었는지를 확인하고, 상기 물체와의 충돌 위험을 판단하여 경보를 생성하는 선박 충돌 예상부;를 포함하며,
상기 촬영부는,
상기 선박의 외부를 촬영하여 상기 영상을 획득하는 카메라 모듈;
상기 카메라 모듈을 통해 획득한 영상에서 메디안 다크 채널 프라이어(Median Dark Channel Prior, MDCP)를 이용하여 안개를 제거하고, 상기 영상의 색상 왜곡 보정 및 상기 영상의 엣지 값 보정을 더 수행하여 식별 가능한 가시 거리를 증가시키는 안개 보정 모듈; 및
상기 영상에 상기 물체가 촬영 된 경우, 가변 줌 렌즈를 이용하여 상기 영상의 확대 정도를 조절하고, 상기 영상을 일정 시간 동안 확대하는 가시 거리 조정 모듈;을 포함하고,
상기 선박 충돌 예상부는,
상기 영상을 분석하여 상기 영상에 상기 물체가 촬영 되었는지 확인 처리하는 영상 처리부; 및
상기 영상 처리부에서 확인된 상기 물체와 상기 선박이 충돌할 수 있는 충돌 위험이 존재하는지 판단하는 충돌 판단부;를 포함하며,
상기 영상 처리부는,
상기 안개 보정이 수행된 영상을 분석하여 상기 영상에 상기 물체가 촬영 되었는지 하-라이크 특징(Haar-like feature) 기법을 이용하여 확인 하는 영상 분석 모듈;
상기 영상 분석 모듈에서 상기 물체가 촬영되지 않은 것으로 분석한 경우, 상기 영상을 저장하고, 상기 저장된 영상을 상기 물체가 촬영되지 않은 기본 영상으로 활용하는 영상 저장 모듈; 및
상기 물체가 다른 선박 또는 암초 등 상기 선박에 충돌하여 상기 선박의 선체에 위협을 가할 가능성이 있는 위험 물체인지 상기 촬영부로부터 확대된 영상을 획득하여 판단하는 물체 판단 모듈;을 포함하는 선박 충돌 방지용 경보 시스템.
A photographing unit which photographs the outside of the ship and is formed so as to increase the visibility distance that can be identified through fog correction when fog is present; And
And a ship collision predicting unit for receiving an image acquired by the photographing unit and analyzing the image to confirm whether or not an object is photographed in the image, and determining a risk of collision with the object to generate an alarm,
Wherein,
A camera module for photographing the outside of the ship to acquire the image;
A fog is removed by using a median dark channel priority (MDCP) in an image acquired through the camera module, color distortion correction of the image and edge value correction of the image are further performed, A fog correction module for increasing the fog correction module; And
And a visible distance adjustment module for adjusting the magnification of the image using the variable zoom lens and enlarging the image for a predetermined time when the object is photographed on the image,
The ship collision prediction unit
An image processing unit for analyzing the image and checking whether the object is photographed in the image; And
And a collision judging unit for judging whether there is a collision risk that the ship may collide with the object identified by the image processing unit,
Wherein the image processing unit comprises:
An image analysis module that analyzes the image subjected to the fog correction and confirms whether the object is photographed on the image using a Haar-like feature technique;
An image storage module that stores the image and uses the stored image as a basic image in which the object is not captured when the image analysis module analyzes the object as not being photographed; And
And an object determining module for acquiring an image enlarged from the photographing unit to determine whether the object is a dangerous object that may possibly threaten the hull of the ship by colliding with the ship such as another ship or a reef, system.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 충돌 판단부는, 상기 선박이 충돌할 수 있는 물체인 위험 물체와의 거리를 계산하는 거리 측정 모듈; 및
상기 거리 측정 모듈에서 계산된 상기 거리를 이용하여 상기 위험 물체가 충돌 위험 거리에 들어왔는지 판단하고, 충돌 경보 종류를 결정하는 충돌 여부 판단 모듈;을 포함하는 선박 충돌 방지용 경보 시스템.
The method according to claim 1,
The collision determination unit may include a distance measurement module that calculates a distance to a dangerous object, which is an object with which the ship may collide; And
And a collision determination module for determining whether the dangerous object is in a collision danger distance by using the distance calculated by the distance measurement module and determining a collision alarm type.
제 12항에 있어서,
상기 거리 측정 모듈은, 기 측정된 실제 10m 단위 구간 당 촬영된 기준 영상 내의 픽셀 수 및 픽셀 거리를 이용하여 상기 위험 물체와의 거리를 측정하며, 상기 기준 영상은 2메가픽셀로 촬영된 선박 충돌 방지용 경보 시스템.
13. The method of claim 12,
The distance measurement module measures the distance to the dangerous object by using the number of pixels and the pixel distance in the reference image photographed during the actual 10m unit period measured in the period, Alarm system.
제 12항에 있어서,
상기 거리 측정 모듈은, 상기 선박과 상기 위험 물체와의 상대 속도를 계산하는 속도 측정 모듈;을 더 포함하는 선박 충돌 방지용 경보 시스템.
13. The method of claim 12,
The distance measurement module may further include a speed measurement module for calculating a relative speed between the ship and the dangerous object.
제 12항에 있어서,
상기 충돌 여부 판단 모듈은, 상기 거리 측정 모듈에서 계산된 상기 위험 물체와의 거리가 상기 충돌 위험 거리보다 먼 경우 주의 경보를 발생 시키고, 상기 위험 물체와의 거리가 상기 충돌 위험 거리보다 가까운 경우 위험 경보를 더 발생시키는 선박 충돌 방지용 경보 시스템.
13. The method of claim 12,
Wherein the collision determination module generates a warning when the distance from the dangerous object calculated by the distance measurement module is longer than the collision danger distance, and when the distance to the dangerous object is closer to the collision danger distance, To prevent collision of the ship.
제 15항에 있어서,
상기 충돌 판단부는, 상기 주의 경보를 상기 선박 내부에 출력하고, 상기 위험 경보를 상기 선박 외부에 출력하는 선박 충돌 방지용 경보 시스템.
16. The method of claim 15,
Wherein the collision determination unit outputs the warning alert to the inside of the ship and outputs the warning alert to the outside of the ship.
선박 충돌 방지용 경보 시스템을 이용하여 선박의 충돌 위험을 예상하는 방법에 있어서,
선박 외부의 영상을 촬영하여 영상을 획득하고, 상기 선박 외부에 안개가 존재하는 경우, 상기 영상의 안개 보정을 메디안 다크 채널 프라이어(MDCP)를 이용하여 수행하여 식별 가능한 가시 거리를 증가시킨 안개 제거 영상을 획득하는 단계;
상기 안개 제거 영상의 색상 왜곡 보정 및 상기 영상의 엣지 값 보정을 수행하여 보정된 영상을 생성하는 단계;
상기 보정된 영상을 분석하여 하-라이크 특징 기법을 이용하여 물체가 촬영 되었는지 분석하고, 상기 물체가 촬영된 경우, 상기 보정된 영상을 일정 시간 동안 확대하여 해당 물체가 다른 선박 또는 암초 등 상기 선박에 충돌하여 선체에 위협을 가할 가능성이 있는 위험 물체인지 판단하며, 상기 해당 물체가 상기 위험 물체로 판단되지 않은 경우, 상기 보정된 영상을 저장하는 단계;
상기 위험 물체와 상기 선박 사이의 거리를 계산하는 단계; 및
상기 위험 물체가 충돌 위험 거리에 들어왔는지 판단하고, 경보를 발생시키는 단계;를 포함하는 선박 충돌 방지용 경보 방법.
A method for predicting a collision risk of a ship using an alarm system for preventing collision of a ship,
A fog removing unit that obtains an image by capturing an image of the outside of the ship and performs fog correction of the image using the median dark channel flier (MDCP) when the fog exists outside the vessel, ;
Generating a corrected image by performing color distortion correction of the fog removed image and edge value correction of the image;
Analyzing the corrected image to analyze whether the object has been photographed using the low-level feature technique, and, when the object is photographed, enlarging the corrected image for a predetermined period of time, Determining whether the object is a dangerous object that may collide with a ship and posing a threat to the ship, storing the corrected image if the object is not determined to be the dangerous object;
Calculating a distance between the dangerous object and the vessel; And
Determining whether the dangerous object is in a collision danger distance, and generating an alarm.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 17항에 있어서,
상기 거리를 계산하는 단계는, 기 측정된 실제 10m 단위 구간 당 촬영된 기준 영상 내의 픽셀 수 및 픽셀 거리를 이용하여 상기 위험 물체와 상기 선박 사이의 거리를 계산하는 선박 충돌 방지용 경보 방법.
18. The method of claim 17,
Calculating the distance includes calculating the distance between the dangerous object and the ship by using the number of pixels and the pixel distance in the reference image photographed per actual 10m unit period measured in the past.
제 23항에 있어서,
상기 기준 영상은 2메가픽셀로 촬영된 선박 충돌 방지용 경보 방법.
24. The method of claim 23,
Wherein the reference image is photographed at 2 megapixels.
제 23항에 있어서,
상기 거리를 계산하는 단계는, 상기 선박에 대한 상기 위험 물체의 상대 속도를 계산하는 단계;를 더 포함하는 선박 충돌 방지용 경보 방법.
24. The method of claim 23,
Wherein the step of calculating the distance further comprises calculating a relative speed of the dangerous object with respect to the ship.
제 17항에 있어서,
상기 경보를 발생시키는 단계는, 상기 위험 물체가 상기 충돌 위험 거리에 들어오지 않은 경우, 상기 선박의 내부에 주의 경보를 발생시키고, 상기 위험 물체가 상기 충돌 위험 거리에 들어온 경우, 상기 외부에 위험 경보를 더 발생시키는 선박 충돌 방지용 경보 방법.
18. The method of claim 17,
The generating of the alert may include generating a warning alert inside the ship if the dangerous object is not in the collision danger distance and if the dangerous object is in the collision danger distance, More alarming method for preventing collision of ship.
제 26항에 있어서,
상기 경보를 발생시키는 단계는, 상기 선박이 상기 위험 물체를 회피하기 불가능한 경우, 상기 선박의 현재 위치, 속도 및 시간 중 적어도 하나를 포함하는 사고 정보를 통신망을 통해 더 송출하는 선박 충돌 방지용 경보 방법.
27. The method of claim 26,
The alarm generating method further includes the step of transmitting accident information including at least one of the current position, the speed and the time of the ship through the communication network when the ship is unable to avoid the dangerous object.
KR1020170073422A 2017-06-12 2017-06-12 Alarm system for prevent ship collision and method thereby KR101805564B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170073422A KR101805564B1 (en) 2017-06-12 2017-06-12 Alarm system for prevent ship collision and method thereby

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170073422A KR101805564B1 (en) 2017-06-12 2017-06-12 Alarm system for prevent ship collision and method thereby

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101805564B1 true KR101805564B1 (en) 2018-01-18

Family

ID=61028730

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170073422A KR101805564B1 (en) 2017-06-12 2017-06-12 Alarm system for prevent ship collision and method thereby

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101805564B1 (en)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101911756B1 (en) * 2018-05-04 2018-10-25 (주)에디넷 The system for real-time remote monitoring buoys on the sea
KR101987846B1 (en) * 2018-07-26 2019-06-11 한국해양과학기술원 Apparatus and method for avoiding ship collision by image analysis of monitor of radar device
KR20200014490A (en) * 2018-08-01 2020-02-11 (주)씨텍 Monitoring system and operating method thereof
KR20200030429A (en) * 2018-09-04 2020-03-20 씨드로닉스(주) Method for acquiring movement attributes of moving object and apparatus for performing the same
CN111241948A (en) * 2020-01-02 2020-06-05 武汉船舶通信研究所(中国船舶重工集团公司第七二二研究所) Method and system for identifying ship in all weather
KR20200099117A (en) * 2018-09-04 2020-08-21 씨드로닉스(주) Method for acquiring movement attributes of moving object and apparatus for performing the same
US10803360B2 (en) 2018-09-04 2020-10-13 Seadronix Corp. Situation awareness method and device using image segmentation
KR20210007767A (en) * 2019-07-12 2021-01-20 수상에스티(주) Autonomous navigation ship system for removing sea waste based on deep learning-vision recognition
KR20220079406A (en) * 2020-12-04 2022-06-13 쉽 앤드 오션 인더스트리즈 알&디 센터 Assistance system for correcting vessel path and operation method thereof
US11514668B2 (en) 2018-09-04 2022-11-29 Seadronix Corp. Method and device for situation awareness
US11776250B2 (en) 2018-09-04 2023-10-03 Seadronix Corp. Method and device for situation awareness
CN117830304A (en) * 2024-03-04 2024-04-05 浙江华是科技股份有限公司 Water mist ship detection method, system and computer storage medium

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100711408B1 (en) * 2005-12-24 2007-04-30 주식회사 포스코 Device for on-line measuring width of strip
KR101452994B1 (en) * 2013-05-06 2014-10-22 한국생산기술연구원 Safe docking system of ships

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100711408B1 (en) * 2005-12-24 2007-04-30 주식회사 포스코 Device for on-line measuring width of strip
KR101452994B1 (en) * 2013-05-06 2014-10-22 한국생산기술연구원 Safe docking system of ships

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
1020170073422_002

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101911756B1 (en) * 2018-05-04 2018-10-25 (주)에디넷 The system for real-time remote monitoring buoys on the sea
KR101987846B1 (en) * 2018-07-26 2019-06-11 한국해양과학기술원 Apparatus and method for avoiding ship collision by image analysis of monitor of radar device
KR20200014490A (en) * 2018-08-01 2020-02-11 (주)씨텍 Monitoring system and operating method thereof
KR102081843B1 (en) * 2018-08-01 2020-02-26 (주)씨텍 Monitoring system and operating method thereof
US11702175B2 (en) 2018-09-04 2023-07-18 Seadronix Corp. Method for acquiring object information and apparatus for performing same
US11514668B2 (en) 2018-09-04 2022-11-29 Seadronix Corp. Method and device for situation awareness
KR102144623B1 (en) * 2018-09-04 2020-08-14 씨드로닉스(주) Method for acquiring movement attributes of moving object and apparatus for performing the same
KR20200099117A (en) * 2018-09-04 2020-08-21 씨드로닉스(주) Method for acquiring movement attributes of moving object and apparatus for performing the same
US10803360B2 (en) 2018-09-04 2020-10-13 Seadronix Corp. Situation awareness method and device using image segmentation
KR102596388B1 (en) * 2018-09-04 2023-11-01 씨드로닉스(주) Method for acquiring movement attributes of moving object and apparatus for performing the same
US11776250B2 (en) 2018-09-04 2023-10-03 Seadronix Corp. Method and device for situation awareness
US11314990B2 (en) 2018-09-04 2022-04-26 Seadronix Corp. Method for acquiring object information and apparatus for performing same
KR20200030429A (en) * 2018-09-04 2020-03-20 씨드로닉스(주) Method for acquiring movement attributes of moving object and apparatus for performing the same
EP3848854A4 (en) * 2018-09-04 2022-06-15 Seadronix Corp. Method for acquiring object information and apparatus for performing same
KR102454878B1 (en) * 2018-09-04 2022-10-17 씨드로닉스(주) Method for acquiring movement attributes of moving object and apparatus for performing the same
KR20220143617A (en) * 2018-09-04 2022-10-25 씨드로닉스(주) Method for acquiring movement attributes of moving object and apparatus for performing the same
KR20210007767A (en) * 2019-07-12 2021-01-20 수상에스티(주) Autonomous navigation ship system for removing sea waste based on deep learning-vision recognition
KR102339465B1 (en) * 2019-07-12 2021-12-15 수상에스티(주) Autonomous navigation ship system for removing sea waste based on deep learning-vision recognition
CN111241948B (en) * 2020-01-02 2023-10-31 武汉船舶通信研究所(中国船舶重工集团公司第七二二研究所) Method and system for all-weather ship identification
CN111241948A (en) * 2020-01-02 2020-06-05 武汉船舶通信研究所(中国船舶重工集团公司第七二二研究所) Method and system for identifying ship in all weather
KR102534930B1 (en) 2020-12-04 2023-05-26 쉽 앤드 오션 인더스트리즈 알&디 센터 Assistance system for correcting vessel path and operation method thereof
KR20220079406A (en) * 2020-12-04 2022-06-13 쉽 앤드 오션 인더스트리즈 알&디 센터 Assistance system for correcting vessel path and operation method thereof
CN117830304A (en) * 2024-03-04 2024-04-05 浙江华是科技股份有限公司 Water mist ship detection method, system and computer storage medium
CN117830304B (en) * 2024-03-04 2024-05-24 浙江华是科技股份有限公司 Water mist ship detection method, system and computer storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101805564B1 (en) Alarm system for prevent ship collision and method thereby
US9334030B2 (en) Method and system for managing traffic considering GPS jamming
KR102661363B1 (en) Device and method for monitoring a berthing
KR20200060697A (en) Device and method for monitoring ship and port
KR102661171B1 (en) System for predicting degree of collision risk and guiding safe voyage route through fusing navigation sensor inside ship and image information
KR102112000B1 (en) System for Warning Collision with Marine Bridge and Seaside Facilities based on Radar
US20200012283A1 (en) System and method for autonomous maritime vessel security and safety
KR20240046463A (en) A System for Supporting a Personal Safety and a Sailing Safety Based on an Artificial Intelligence and a Supporting Method with the Same
KR102265980B1 (en) Device and method for monitoring ship and port
KR102530847B1 (en) Method and device for monitoring harbor and ship
EP4089660A1 (en) Method and device for monitoring port and ship in consideration of sea level
Bloisi et al. Camera based target recognition for maritime awareness
KR20120033853A (en) Ship collision avoidance and recognition system
KR102440069B1 (en) Ship collision prevention apparatus
KR20150107057A (en) Vessel traffic service system and method for extracting accident data
KR102257006B1 (en) Ship Collision Avoidance Autonomous Avoidance System using Deep Learning
KR20180081979A (en) Autonomous vessel collision avoidance system
KR101813616B1 (en) Black box system for ship
KR20230074438A (en) Device and method for monitoring ship and port
KR101512237B1 (en) Collision prevention device
KR102479959B1 (en) Artificial intelligence based integrated alert method and object monitoring device
KR20210001308A (en) Apparatus for preventing collision of vessels
CN115311900A (en) Inland waterway ship auxiliary target identification system and method based on visual enhancement
EP4363877A1 (en) Methods and systems for detecting vessels
KR20220028607A (en) Drowning perosn Recognition System Using Deep Learning

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant