KR101858989B1 - 표적특성 분석 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 영상을 촬영하는 초소형 적외선 영상 센서; 상기 영상을 처리하는 단말기; 상기 적외선 영상 센서와 상기 단말기를 장착하고, 비행을 수행하는 소형드론을 포함하며, 상기 단말기는 상기 드론에 장착되어 상기 영상, GPS(global positioning system) 정보, 날씨정보, 상기 정보들을 융합한 표적특성분석 소프트웨어 로직으로 상기 영상 내의 표적 특성을 검출할 수 있다.

Description

표적특성 분석 시스템{SYSTEM FOR ANALYZING CHARACTER OF TARGET}
본 발명은 적외선 영상센서를 이용하여 표적을 분석(검출)하는 표적특성 분석 시스템에 관한 것이다.
기존의 표적특성 분석은, 실제 항공기에 적외선 영상센서를 탑재하여 표적을 분석 하거나, 대형 드론에 적외선 영상센서를 탑재하여 수행하는 등, 적외선 영상센서의 무게를 감당할 수 있는 항공기나 대형드론의 사용이 필수적이다. 실제 항공기는 저고도 비행이 제한되며, 표적과 충돌 위험성 때문에 표적에 근접하는 거리가 짧아 표적의 적외선 근접 영상 획득이 어렵다. 또한 GPS, 항법장치 등의 추가 디바이스를 탑재한 특수한 목적의 드론 제작이나 구매를 필요로 하며, 복잡한 사전계획 수립이 필요하다.
본 발명의 목적은, 복잡한 사전계획 수립 없이 표적특성 분석시험을 수행할 수 있는 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 목적은, 저고도 비행이 가능하며 표적에 최대 근접하기 위해서 항공기를 소형 드론으로 대체함으로써 표적의 적외선 근접 영상을 획득하여 특성분석방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 목적은, 추가 디바이스를 탑재한 특수한 목적의 드론을 제작하거나 구매해야 하는 부담 없이 표적특성 분석 시험을 수행할 수 있도록, 주변에서 쉽게 구할 수 있는 소형드론을 활용한 표적특성 분석방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 목적은, 적외선 영상센서를 모사할 초소형 적외선 영상센서 및 GPS나 항법장치를 모사할 스마트 디바이스의 장착을 제안하고, 적외선 영상 및 스마트 디바이스 센서 정보를 융합한 표적 특성 분석 소프트웨어 로직을 제공하는 데 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 표적특성 분석 시스템은, 영상을 촬영하는 적외선 영상 센서; 상기 영상을 처리하는 단말기; 상기 적외선 영상 센서와 상기 단말기를 장착하고, 비행을 수행하는 드론을 포함하며, 상기 단말기는 상기 드론에 장착되어 상기 영상, GPS(global positioning system) 정보, 날씨정보를 근거로 상기 영상 내의 표적 특성을 검출할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 단말기는 상기 영상, GPS(global positioning system) 정보, 날씨정보를 근거로 위치별 표적 특성을 검출할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 적외선 영상 센서는 상기 단말기의 제어 명령을 통해 해상 표적의 열을 감지하고, 상기 감지한 열을 상기 영상으로 변환하고, 상기 변환된 영상을 상기 단말기에 전송할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 드론은 저고도를 비행하여 표적에 근접하여 상기 적외선 영상센서를 통해 상기 표적에 대한 영상을 획득할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 단말기는 상기 표적특성과 상기 획득한 영상 내의 배경과의 비교를 통해 표적 포착 또는 표적 오포착 확률을 검출할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 있어서, 상기 단말기는 상기 영상 내의 포지티브(Positive) 또는 네거티브(Negative) 화소들이 군집되어 있는 영역을 상기 표적의 크기로서 추정할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 표적특성 분석 시스템은, 복잡한 사전계획 수립 없이 표적특성 분석시험을 수행할 수 있으며, 추가 디바이스를 탑재한 특수한 목적의 드론을 제작하거나 구매해야 하는 부담 없이 표적특성 분석 시험을 수행할 수 있으며, 적외선 영상센서를 모사할 초소형 적외선 영상센서 및 GPS나 항법장치를 모사할 스마트 디바이스의 장착을 통해, 적외선 영상 및 스마트 디바이스 센서 정보를 융합한 표적 특성 분석 소프트웨어 로직을 제공할 수 있다.
도 1은 적외선 영상 센서 및 스마트 디바이스를 장착한 소형 드론을 나타낸 예시도이다.
도 2는 스마트 디바이스의 초소형 적외선 센서의 영상처리 방법을 나타낸 도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 설명되는 단말기에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등이 포함될 수 있다.
도 1은 적외선 영상 센서 및 스마트 디바이스(단말기)를 장착한 소형 드론을 나타낸 예시도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 초소형 적외선 영상센서를 장착한 스마트 디바이스(단말기)가 소형드론(드론)에 장착되어 적외선 영상, GPS(global positioning system) 및 각종 센서 데이터를 이용하여 위치별 표적특성분석을 수행한다. 표적특성분석 수행방법을 요약하면 아래와 같다.
먼저, 초소형 적외선 영상센서(100)는 스마트 디바이스(200)에 장착되어, 스마트 디바이스(200)의 영상센서 제어명령을 통해 해상 표적의 열을 감지하여 영상신호로 변환한다. 초소형 적외선 영상센서(100)는 그 변환된 영상신호 값을 스마트 디바이스(200)에 전송한다.
스마트 디바이스(200)는 영상센서(100)의 동작을 제어하고, 영상센서(100)로부터 영상신호(변환된 영상신호 값)를 획득한다. 또한, 스마트 디바이스(200)는 실시간으로 영상센서(100)의 동작상태를 계측하고, GPS정보, 센서 값, 기상청 날씨정보를 획득한다. 스마트 디바이스(200)는 그 획득된 GPS정보, 센서 값, 날씨정보를 표적 영상과 통합하여, 표적영상특성을 분석(검출)한다.
소형 드론(300)은 초소형 적외선 영상센서(100)와 스마트 디바이스(200)를 장착하여 저고도 비행, 표적에 최대 근접하여 초소형 적외선 영상센서(100)를 통해 표적 영상을 획득한다.
스마트 디바이스(200)는 초소형 적외선 영상센서(100)로부터 획득한 영상에 대해 표적특성을 자동으로 검출하고, 그 획득한 표적특성과 그 획득한 영상 내의 배경과의 비교를 통해 표적 포착 또는 표적 오포착 확률을 검출한다.
도 2는 스마트 디바이스의 초소형 적외선 센서의 영상처리 방법을 나타낸 도이다.
스마트 디바이스(200)는 그 획득한 영상에서 검출한 표적이 주변대비 포지티브(Positive) 밝기 차이를 갖는다고 가정했을 때의 FAR(False Alarm Rate)를 측정할 수 있다. 스마트 디바이스(200)는 획득한 영상에서 포지티브(Positive) 화소들이 군집되어 있는 영역을 검출하고(S10), 그 검출한 영역을 표적의 크기로서 추정한다(S20). 스마트 디바이스(200)는 표적의 히스토그램을 측정한 후 그 히스토그램의 평균 값 M보다 어두운 화소값인 임계치 T를 선정하고, 인접한 영역의 히스토그램에서 임계치 T보다 밝은 확률을 표적의 FAR(제1 FAR)로서 측정(계산)한다(S30).
스마트 디바이스(200)는 그 획득한 영상에서 검출한 표적이 주변대비 ㄴ네넥네거티브(Negative) 밝기 차이를 갖는다고 가정했을 때의 FAR(False Alarm Rate)를 측정할 수 있다. 스마트 디바이스(200)는 획득한 영상에서 네거티브(Negative) 화소들이 군집되어 있는 영역을 검출하고(S40), 그 검출한 영역을 표적의 크기로서 추정할 수도 있다(S20).
스마트 디바이스(200)는 표적의 히스토그램을 측정한 후 그 히스토그램의 평균값 M보다 밝은 화소값인 임계치 T를 선정하고, 인접한 영역의 히스토그램에서 임계치 T보다 어두운 확률을 표적의 FAR(제2 FAR)로서 측정(계산)할 수 있다(S50).
스마트 디바이스(200)는 표적의 FAR(제1 및 제2 FAR)을 특정 스마트 디바이스에 텍스트로 출력하고, 두 FAR값(제1 및 제2 FAR)을 비교한 표적 결과 영상을 특정 스마트 디바이스에 출력한다(S60). 표적 결과 영상과 FAR값은 스마트 디바이스의 시스템 시간으로 동기화한다.
스마트 디바이스(200)는 GPS 수신기와 각종 센서가 장착되어 있기 때문에 소형 드론(300)의 3차원 위치(위도, 경도, 고도), 자세(Roll, Pitch, Yaw), 상태(정상/비정상) 측정이 가능하다. 이를 측정하고 처리하여 소형 드론(300)에 장착한 초소형 적외선 영상센서(100)의 3차원 위치와 자세에 따라 표적 영상을 획득하고, 획득한 영상에서 표적특성 분석을 위한 항법정보를 제공한다.
스마트 디바이스(200)는 3차원 위치 및 자세를 측정하고, 그 획득한 적외선 영상과 통합하여 항법정보에 따라 표적특성을 분석한다.
스마트 디바이스(200)는 획득한 적외선 영상과 GPS 정보(위도, 경도, 고도), 센서(자이로, 가속도, 온도/습도) 값 및 기상청 날씨정보를 통합하여 탑재비행시험 중 획득한 영상에 항법 및 센서, 날씨 정보를 추가할 수 있다. 그리고 스마트 디바이스(200)는 소형 드론(300)의 진입각 및 표적과의 거리, 날씨에 따라 표적이 어떤 밝기 특성을 갖는지 검출(분석)하고, FAR 분석을 통해 적외선 영상센서(100)가 표적을 어느 정도의 확률로 포착해 낼 수 있는지를 검출(분석)한다.
상기 드론(300)은 근접센서(proximity sensor), 조도 센서(illumination sensor), 터치 센서(touch sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 자기 센서(magnetic sensor), 중력 센서(G-sensor), 자이로스코프 센서(gyroscope sensor), 모션 센서(motion sensor), RGB 센서, 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 지문인식 센서(finger scan sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor), 광 센서(optical sensor, 예를 들어, 카메라), 마이크로폰(microphone), 배터리 게이지(battery gauge), 환경 센서(예를 들어, 기압계, 습도계, 온도계, 방사능 감지 센서, 열 감지 센서, 가스 감지 센서 등), 화학 센서(예를 들어, 전자 코, 헬스케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 표적특성 분석 시스템은, 복잡한 사전계획 수립 없이 표적특성 분석시험을 수행할 수 있으며, 추가 디바이스를 탑재한 특수한 목적의 드론을 제작하거나 구매해야 하는 부담 없이 표적특성 분석 시험을 수행할 수 있으며, 적외선 영상센서를 모사할 초소형 적외선 영상센서 및 GPS나 항법장치를 모사할 스마트 디바이스의 장착을 통해, 적외선 영상 및 스마트 디바이스 센서 정보를 융합한 표적 특성 분석 소프트웨어 로직을 제공할 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (6)

  1. 적외선 영상을 촬영하는 초소형 적외선 영상 센서를 포함하고, 상기 적외선 영상을 처리하는 단말기; 및
    비행을 수행하는 상용 소형 드론을 포함하며,
    상기 단말기는,
    상기 상용 소형 드론에 탈착 가능하도록 장착되며, 상기 단말기가 상기 상용소형 드론에 장착된 동안 상기 단말기에 구비된 상기 초소형 적외선 영상 센서의 3차원 위치와 자세를 실시간으로 계측하여 그에 따라 상기 적외선 영상을 획득하고, 상기 단말기에서 획득된 GPS(global positioning system) 정보, 상기 3차원 위치와 자세, 및 날씨정보를 근거로 상기 적외선 영상 내의 표적 특성을 검출하고,
    상기 상용 소형 드론은 상기 단말기가 장착되면 상기 단말기에 구비된 상기 초소형 적외선 영상 센서가 상기 적외선 영상을 획득하여 표적 특성을 검출할 수 있도록 저고도 비행을 수행하여 표적에 근접하는 것을 특징으로 하는 표적특성 분석 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 단말기는,
    상기 적외선 영상, GPS(global positioning system) 정보, 및 날씨정보를 기초로 하여 위치별 표적 특성을 검출하는 것을 특징으로 하는 표적특성 분석 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 초소형 적외선 영상 센서는,
    상기 단말기의 제어 명령을 통해 해상 표적의 열을 감지하고, 상기 감지한 열을 상기 적외선 영상으로 변환하고, 상기 변환된 적외선 영상을 상기 단말기에 전송하는 것을 특징으로 하는 표적특성 분석 시스템.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 단말기는,
    상기 적외선 영상으로부터 포지티브(Positive) 화소들이 군집되어 있는 영역과 네거티브(Negative) 화소들이 군집되어 있는 영역을 검출하고, 그 검출한 영역들 각각을 표적의 크기로 추정하고,
    상기 상용 소형 드론의 진입각 및 표적과의 거리, 및 상기 날씨정보에 따라 상기 표적에 대한 밝기 특성을 검출하여 분석하고, 분석에 기초하여 상기 초소형 적외선 영상 센서의 표적 포착도를 분석하는 것을 특징으로 하는 표적특성 분석 시스템.
  6. 삭제
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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