KR102231343B1 - Marine warning system for the protection of bridge facilities - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a marine warning system for protecting bridge facilities.
일반적으로 감시카메라는 주택가, 상점가, 인도 및 도로에 설치되어 각종 범죄의 증거자료 수집 및 도로 상황을 파악하기 위한 용도로 사용되고 있다.In general, surveillance cameras are installed in residential areas, shopping streets, sidewalks and roads, and are used to collect evidence of various crimes and to understand road conditions.
이러한 감시카메라는 촬영할 수 있는 범위를 확보하기 위하여 지면으로부터 상방에 설치되는데, 주택가의 경우 전봇대나 건물의 외벽 등에 소정 높이로 설치되고, 인도 및 도로에는 가로등, 신호등, 도로안내표지판, 지주 등과 같은 각종 도로용 구조물에 소정 높이로 설치된다. 즉, 감시카메라는 육지의 시설물, 도로 등을 보호, 감시하기 위해 설치된 것이 일반적이다.These surveillance cameras are installed above the ground in order to secure a range for photographing. In the case of residential areas, they are installed at a predetermined height such as power poles or exterior walls of buildings, and various types of streetlights, traffic lights, road guide signs, posts, etc. are installed on sidewalks and roads. It is installed at a predetermined height on road structures. In other words, surveillance cameras are generally installed to protect and monitor facilities and roads on land.
한편, 한국 등록특허 제10-1695899호에는 도 1과 같이 "비행체를 이용한 해양감시 시스템은 유인 또는 무인 선박에 장착되어, 주변의 특정 선박의 선박자동식별유닛에서 발신되는 선박식별정보를 수신하는 수신유닛; 상기 유인 또는 무인 선박에 장착된 촬영유닛에 의해 촬영된 영상정보를 전기신호로 변환하되, 주간영상 센서나 적외선 센서, SAR(Synthetic Aperture Radar, 합성개구레이더), LiDAR 등의 전파를 이용한 시현장치 중 어느 하나로 되는 영상센서; 상기 수신유닛과 영상센서로부터 수신되는 두 정보를 융합하여 디스플레이부에 특정 선박의 영상과 그 선박의 식별정보를 중첩해서 출력되도록 제어하는 제어부;로 이루어지되, 상기 제어부는 상기 유인 또는 무인 선박에 설치됨을 더 포함하며, 상기 디스플레이부에 출력되는 영상은 실시간으로 선박영상의 화질을 개선하여 안개를 제거하거나, 영상의 흔들림을 보정하는 보정유닛이 구비됨을 더 포함하고, 상기 디스플레이부에는 상기 영상센서의 근접 영역 내에 위치한 단일 또는 다수의 선박이 출력됨을 더 포함하며, 상기 선박식별유닛으로부터 받은 선박의 운항정보와 선박의 진행방향이 도시되는 전자지도를 더 포함하되, 전자지도 상에서 해당 선박을 마우스나 화면터치 방식으로 선택하는 경우 선박식별유닛으로부터 확득한 선박 이름을 포함하는 하나 이상의 정보가 출력되며, 이와 함께, 비행체의 위치와 진행방향이 도시되고, 비행체의 영상센서가 지향하는 목표점도 도시되는 비행체를 이용한 해양감시 시스템"이 개시되어 있다.On the other hand, Korea Patent Registration No. 10-1695899, as shown in Figure 1, "a marine monitoring system using a vehicle is mounted on a manned or unmanned ship, and receives ship identification information sent from the ship automatic identification unit of a specific ship in the vicinity. Unit; Converts image information photographed by the photographing unit mounted on the manned or unmanned vessel into an electric signal, but is displayed using radio waves such as daytime image sensor or infrared sensor, SAR (Synthetic Aperture Radar), LiDAR, etc. An image sensor that is one of the devices; a control unit that combines two pieces of information received from the receiving unit and the image sensor to control the display unit to superimpose the image of a specific ship and the identification information of the ship to be output, wherein the control unit is the control unit. Further comprises being installed on the manned or unmanned ship, and the image output to the display unit further comprises a correction unit for removing fog or correcting image shake by improving the image quality of the ship image in real time, The display unit further includes outputting a single or a plurality of vessels located within the proximity area of the image sensor, and further includes an electronic map showing the navigation information of the vessel and the traveling direction of the vessel received from the vessel identification unit. When the ship is selected on the map by using a mouse or screen touch method, one or more information including the ship name obtained from the ship identification unit is output, along with the location and direction of the aircraft, and the image sensor of the aircraft is displayed. A marine monitoring system using a vehicle in which a target point to be aimed is also shown is disclosed.
한편, 러시아 국적 화물선 '씨그랜드호'가 부산광역시에 위치한 광안대교에 추돌한 사건이 있었다. 해당 선박은 2019년 2월 28일 15시 35분 부산 VTS에 출항신고도 없이 용호만 부두를 출발하여 블라디보스토크항을 향해 가던 중 15시 47분에 요트 2대와 바지선 1대를 추돌한 후 16시 23분에 광안대교에 부딪혔고, 이후 도주를 시도하다가 대한민국 해양경찰에 의해 제지당하며 도주에 실패했다.Meanwhile, there was a case where the Russian national cargo ship'Sea Grand' collided with the Gwangan Bridge located in Busan. The ship departed Yongho Bay Pier on February 28, 2019 at 15:35 at 15:35, and was heading for Vladivostok Port, colliding 2 yachts and 1 barge at 15:47, and then 16:00. He hit the Gwangan Bridge in the 23rd minute, and while attempting to escape, he was stopped by the Korean Maritime Police and failed to escape.
따라서, 감시카메라의 적용범위를 해양까지 확장하여 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템이 필요한 시점이다.Therefore, it is the time when a marine alarm system is needed to protect bridge facilities by extending the scope of application of the surveillance camera to the sea.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 해양 교량 시설물에 감시카메라를 설치하여 감시하고, 선박의 AIS로 부터 선박의 운항정보를 전송받아 선박과의 추돌사고를 방지하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템을 제공함에 있다.Therefore, the present invention is to solve the above-described problem, by installing a surveillance camera on a marine bridge facility to monitor, and to protect a bridge facility to prevent a collision with the ship by receiving the ship's operation information from the ship's AIS. To provide a maritime warning system for
본 발명에 따른 AIS를 보유한 선박으로부터 선박의 운항정보를 전송받아 교량 시설물을 보호하는 해상경보시스템은, 교량에 설치되어 미리 지정된 범위를 촬영하는 하나 이상의 촬영부(100); 선박의 AIS로부터 상기 선박의 운항정보를 전송받는 AIS 송수신기(200); 상기 촬영부(100)로부터 촬영한 영상과 상기 AIS 송수신기(200)로부터 선박의 운항정보를 전송받는 관제부(300) 및 선박과 교량의 충돌이 예상될 경우 경고하는 경보부(400)를 포함하는 것을 특징으로 한다.The maritime warning system for protecting bridge facilities by receiving operation information of a ship from a ship having an AIS according to the present invention comprises: at least one photographing
본 발명은 주, 야간 감시가 가능한 CCTV와 AIS 송수신기를 통해 선박의 운항정보를 실시간으로 전송받고, AIS에서 인식되지 않은 선박의 경우 영상 내 객체 탐지를 하여 교량으로 접근하여 추돌할 가능성이 있는 선박에 대해 경고를 하여 해양 교량 시설물을 보호하는 효과를 갖는다.The present invention receives ship operation information in real time through CCTV and AIS transceiver capable of day and night monitoring, and in the case of ships not recognized by AIS, it detects an object in the image and approaches a ship that is likely to collide with a bridge. It has the effect of protecting offshore bridge facilities by warning about it.
도 1은 종래의 해양감시 시스템에 관한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템의 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템의 구성블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템의 딥러닝을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템의 딥러닝을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템 영상분석처리부(310)의 구현중인 정보를 통합하여 저장, 재생하는 기능을 보여주는 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템 영상분석처리부(310)를 통한 CCTV 영상화면이다.
도 8은 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템 영상분석처리부(310)의 화면 흔들림 보정 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템 관제부(300)의 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 딥러닝부의 객체인식을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram of a conventional marine surveillance system.
2 is a conceptual diagram of a maritime warning system for protecting bridge facilities according to the present invention.
3 is a block diagram of a marine warning system for protecting bridge facilities according to the present invention.
4 is a view for explaining the deep learning of the maritime warning system for the protection of bridge facilities according to the present invention.
5 is a view for explaining the deep learning of the maritime warning system for the protection of bridge facilities according to the present invention.
6 is a view showing a function of storing and reproducing by integrating information being implemented of the maritime warning system image analysis processing unit 310 for protecting bridge facilities according to the present invention.
7 is a CCTV image screen through the maritime warning system image analysis processing unit 310 for the protection of bridge facilities according to the present invention.
8 is a view for explaining a screen shake correction function of the maritime warning system image analysis processing unit 310 for the protection of bridge facilities.
9 is a view for explaining the function of the marine warning
10 is a diagram illustrating object recognition of a deep learning unit for protecting a bridge facility according to the present invention.
이하에서 설명되는 실시양태의 상세 사항을 다루기 전에, 몇몇 용어를 정의하거나 또는 명확히 하기로 한다.Before addressing the details of the embodiments described below, some terms will be defined or clarified.
AIS란 'Automatic Identification System'의 약자로 선박의 제원, 운항정보를 선속에 따라 정해진 주기로 선박-선박 또는 선박-육상간 자동으로 송수신하는 장치를 뜻한다.AIS is an abbreviation of'Automatic Identification System' and means a device that automatically transmits and receives ship's specifications and operation information between ships and ships or ships and lands at a fixed interval according to the speed of the ship.
VTS란 'Vessel Traffic Service'의 약자로 선박통항정보서비스를 뜻하며 선박통항의 안전 및 효율성을 증진시키고 환경을 보호하기 위하여 항만과 출입항로를 항해할 때 선박의 움직임을 RADAR, CCTV, VHF 등의 첨단 과학 장비로 관찰하여 선장의 권한을 침해하거나 의무를 면제하지 않는 범위 내에서 안전 운항을 위한 조언 또는 필요한 정보를 제공하는 서비스 업무를 뜻한다.VTS is an abbreviation of'Vessel Traffic Service', which means ship navigation information service. In order to improve the safety and efficiency of ship passage, and protect the environment, the movement of ships when navigating ports and entry routes is controlled by advanced technology such as RADAR, CCTV, VHF It refers to a service service that provides advice or necessary information for safe operation within the scope of observation with scientific equipment that does not infringe on the authority of the master or exempt from obligations.
MMSI란 'Maritime Mobile Service Identity'의 약자이며, 일련의 9 자리 숫자로 선박 국, 선박 지구국, 해안 국, 해안 지구국 및 그룹 통화를 고유하게 식별하기 위해 무선 주파수 채널을 통해 디지털 형식으로 전송된다.MMSI stands for'Maritime Mobile Service Identity', and is transmitted in digital form over a radio frequency channel to uniquely identify ship stations, ship earth stations, coast stations, coast earth stations and group calls with a series of 9 digits.
이하에서는 도 2 내지 도 X를 참조하여 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템에 대해 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, a marine warning system for protecting a bridge facility according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 to X.
본 발명에 따른 AIS를 보유한 선박으로부터 선박의 운항정보를 전송받아 교량 시설물을 보호하는 해상경보시스템은, 교량에 설치되어 미리 지정된 범위를 촬영하는 하나 이상의 촬영부(100); 선박의 AIS로부터 상기 선박의 운항정보를 전송받는 AIS 송수신기(200); 상기 촬영부(100)로부터 촬영한 영상과 상기 AIS 송수신기(200)로부터 선박의 운항정보를 전송받는 관제부(300) 및 선박과 교량의 충돌이 예상될 경우 경고하는 경보부(400)를 포함하는 것을 특징으로 한다.The maritime warning system for protecting bridge facilities by receiving operation information of a ship from a ship having an AIS according to the present invention comprises: at least one photographing
본 발명은 충돌예측 시스템 도입을 통해 시민의 안전과 통합관제 운영의 효율을 증대한다. 선박의 AIS로부터 선박의 운항정보(선박의 현재위치 등)를 전송받고, 교량 시설물 보호를 위해 주변을 감시하는 촬영부(100)를 통해 교량 시설물로 접근하는 선박을 탐지한다. 이를 통해 사고 발생 시 신속한 해상 대응체계를 구축할 수 있다. 또한 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템은 VTS센터의 해상경보시스템 체계와도 연동이 가능하여, 기 운영시스템과 통합되어 표출되도록 할 수 있다.The present invention increases the safety of citizens and the efficiency of integrated control operation through the introduction of a collision prediction system. The ship's operation information (ship's current position, etc.) is received from the ship's AIS, and the ship approaching the bridge facility is detected through the photographing
또한, 상기 관제부(300)와 통신하여 상기 촬영부(100)로부터 촬영한 영상과 상기 AIS 송수신기(200)로부터 선박의 운항정보를 원격으로 확인할 수 있는 관리자 단말기(500)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, it characterized in that it further comprises a
관리자는 관리자 단말기(500)를 통해 실시간으로 관제부(300)와 통신하여 보호하고자 하는 교량 시설물의 실시간 감시상황과 주변의 선박의 운항정보에 대해 확인할 수 있다.The manager can communicate with the
또한, 상기 촬영부(100)가 촬영한 영상을 전송받아 딥러닝하는 영상 딥러닝부(600)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, it characterized in that it further comprises an image deep learning unit 600 for deep learning by receiving the image captured by the photographing
도 4를 참조하여, 영상 딥러닝부(600)는 영상이 입력되면 객체 추적을 하며 이는 전경, 배경 분리, 노이즈 제거, 객체 추출, 객체 결합의 단계로 객체 추적을 하게 된다. 이후 객체 추출, 객체 인식 과정을 거쳐 객체 정보(이미지, 이동경로 등)를 얻을 수 있다. 이는 도 5를 참조하여, 객체가 등장한 영상을 분류하고 메타데이터 생성 기능구현이 가능하며, 컨벌루션 뉴럴 네트워크(CNN 또는 ConvNet)는 모델이 직접 이미지, 비디오, 텍스트 또는 사운드를 분류하는 CNN을 활용하여 딥 러닝 프레임워크인 yolo로 구성 및 학습하여 선박을 분류할 수 있다.Referring to FIG. 4, when an image is input, the image deep learning unit 600 tracks an object, which tracks an object in steps of foreground, background separation, noise removal, object extraction, and object combination. After that, object information (images, movement paths, etc.) can be obtained through the process of object extraction and object recognition. 5, it is possible to classify an image in which an object appears and implement a metadata generation function, and a convolutional neural network (CNN or ConvNet) uses a CNN to directly classify images, video, text, or sound. Ships can be classified by configuring and learning with yolo, a learning framework.
또한, 상기 촬영부(100)는 미리 주간, 야간 시간대를 지정하여 주간에 촬영하는 주간CCTV(110) 및 야간에 촬영하는 야간CCTV(120)를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the photographing
또한, 상기 야간CCTV(120)는 적외선을 이용한 적외선 야간투시 카메라 또는 적외선 열화상 카메라인 것을 특징으로 한다.In addition, the nighttime CCTV 120 is characterized in that the infrared night vision camera or infrared thermal imaging camera using infrared.
또한, 상기 경보부(400)는 접근하는 선박에 대하여 음성으로 경고를 하는 스피커(410) 및 빛으로 시각적 경고를 하는 경고등(420)을 포함하는 것을 특징으로 한다. 관리자는 교량 시설물에 접근하는 선박에 대해 경고를 할 수 있도록, 위험구역을 설정하고 상기 위험구역에 선박이 접근할 경우 자동 혹은 수동으로 경고할 수 있다. 경고등(420)의 경우 바다 위에 빛을 조사하여 위험 구역을 선박에게 알린다.In addition, the
또한, 상기 스피커(410)는 해상교량 관제센터의 경고방송을 전송받아 송출하는 것을 특징으로 한다. 이는 관리자가 직접 방송을 하지 못하는 경우에 해상교량 관제센터의 경고방송을 전송받아 자동으로 방송할 수 있게 하기 위함이다.In addition, the speaker 410 is characterized in that it receives and transmits the warning broadcast of the offshore bridge control center. This is to enable automatic broadcasting by receiving warning broadcasting from the offshore bridge control center when the administrator cannot directly broadcast.
또한, 상기 스피커(410)는 동일한 네트워크 망에서 무제한 확장 가능한 네트워크 방송시스템을 사용하며, 네트워크 방식으로 타설비와 유연한 연동이 가능하다.In addition, the speaker 410 uses a network broadcasting system capable of unlimited expansion in the same network, and flexible interworking with other facilities is possible through a network method.
또한, 상기 관제부(300)는, 상기 촬영부(100)로부터 전송받은 영상을 분석, 처리하는 영상분석처리부(310)를 포함하는 것을 특징으로 한다. 도 6 내지 도 7을 참조하여 좀 더 상세히 설명하자면, 영상분석처리부(310)는 CCTV 영상 내 선박을 인식하여 AIS 선박의 실시간 정보를 검출된 해상 선박 이미지에 중첩 전시하고 구현중인 정보를 통합하여 저장, 재생기능과 CCTV 화면에서 여러가지의 선박관련 정보를 한번에 파악이 가능하도록 구성 되어있으며 실시간 정보를 화면에 표출하여 관리운영의 효율성을 제공한다. 즉, 도 7과 같이 관리자는 관리자 단말기(500)를 통해 영상분석처리부(310)가 처리한 CCTV 영상화면을 실시간으로 확인할 수 있다.In addition, the
또한, 영상분석처리부(310)는 안개 제거 기능을 가지며 이는 하기 수학식 1을 통해 알고리즘을 적용한다.In addition, the image analysis processing unit 310 has a fog removal function, which applies an algorithm through Equation 1 below.
<수학식 1. 안개 제거 알고리즘 수식><Equation 1. Fog removal algorithm formula>
본 발명은 안개 제거를 위해 defog 노이즈 픽셀을 분석하여 R,G,B 중 낮은 명도 값을 추출한 후 위의 수식을 적용하여 낮은 픽셀 값을 조절한다.The present invention analyzes a defog noise pixel to remove a fog, extracts a lower brightness value among R, G, and B, and adjusts the lower pixel value by applying the above equation.
또한, 영상분석처리부(310)는 도 8을 참조하여 화면 흔들림 보정 기능을 갖는다.In addition, the image analysis processing unit 310 has a screen shake correction function with reference to FIG. 8.
또한, 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템은 기록 재생 장치를 더 포함한다. 이는 관제부(300)가 전송받은 촬영부(100)의 촬영 영상이나 AIS 송수신기(200)로부터 전송받은 선박의 운항정보 데이터를 오버레이시켜 표출하는 것을 의미한다. 실시간으로 데이터를 받아 기록을 재생하며, 과거 영상(저장되어 있는 영상)으로부터 기록을 재생할 수 있다.In addition, the marine warning system for protecting bridge facilities according to the present invention further includes a recording and reproducing apparatus. This means that the
또한, 도 9를 참조하여 상기 관제부(300)는 관심선박 설정 및 추적 기능, 관심선박 경보 기능, 관심선박 위치 및 침로 속도 확인 기능, 지리 좌표계 기반 관제구역 전자해도 전시 기능, AIS 선박 정보 전시 기능, 해양 지도 업데이트 기능, 사용자 지도 작성기능, MMSI 호출부호를 이용한 선박 검색 및 조회 기능, 선명을 이용한 선박 검색 및 조회 기능, 2개 지점간 거리범위/방위 표시 기능을 갖는다.In addition, with reference to FIG. 9, the
또한, 상기 관제부(300)는 상기 영상분석처리부(310)가 분석, 처리한 영상을 저장하는 영상저장부(320)를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the
또한, 상기 딥러닝부(600)는 상기 AIS 송수신기(200)에서 인식 되지 않은 선박이 상기 촬영부(100)로부터 감지되면 상기 촬영부(100)가 촬영한 영상 내 객체 탐지를 하는 것을 특징으로 한다. 도 10을 참조하여 좀 더 상세히 설명하자면, AIS에서 인식 되지 않은 선박이 영상에 전시 될때 영상 내 객체 탐지를 하는 것이다.In addition, the deep learning unit 600 is characterized in that when a vessel that is not recognized by the
또한, 본 발명에 따른 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템은 보안성 강화를 위해 인가되지 않은 장치 연결 시 자동으로 차단하는 기능을 가지며, 암호를 설정하여 관리자 외 임의 변경을 불가하도록 한다. 또한, 여러 선박의 다중 AIS 장치와 연결하여 하나의 신호로 통합하고, 중복 신호를 제거하는 기능을 갖는다.In addition, the maritime alarm system for protecting bridge facilities according to the present invention has a function to automatically block when an unauthorized device is connected to enhance security, and set a password to prevent arbitrary changes other than the administrator. In addition, it has the function of connecting with multiple AIS devices of several ships, integrating into one signal, and removing redundant signals.
100 : 촬영부
110 : 주간CCTV 120 : 야간CCTV
200 : AIS 송수신기
300 : 관제부
400 : 경보부
410 : 스피커 420 : 경고등
500 : 관리자 단말기
600 : 딥러닝부100: photographing department
110: Daytime CCTV 120: Nighttime CCTV
200: AIS transceiver
300: control unit
400: alarm unit
410: speaker 420: warning light
500: administrator terminal
600: Deep Learning Department
Claims (10)
교량에 설치되어 미리 지정된 범위를 촬영하는 하나 이상의 촬영부(100);
선박의 AIS로부터 상기 선박의 운항정보를 전송받는 AIS 송수신기(200);
상기 촬영부(100)로부터 촬영한 영상과 상기 AIS 송수신기(200)로부터 선박의 운항정보를 전송받는 관제부(300) 및
선박과 교량의 충돌이 예상될 경우 경고하는 경보부(400)를 포함하는 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
In the maritime warning system that protects bridge facilities by receiving the ship's operation information from a ship with AIS,
One or more photographing units 100 installed on the bridge to photograph a predetermined range;
An AIS transceiver 200 for receiving the ship's navigation information from the ship's AIS;
The control unit 300 receiving the image captured from the photographing unit 100 and the operation information of the ship from the AIS transceiver 200, and
Marine warning system for protecting bridge facilities, characterized in that it comprises an alarm unit 400 to warn when a collision between a ship and a bridge is expected.
상기 관제부(300)와 통신하여 상기 촬영부(100)로부터 촬영한 영상과 상기 AIS 송수신기(200)로부터 선박의 운항정보를 원격으로 확인할 수 있는 관리자 단말기(500)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
The method according to claim 1,
It characterized in that it further comprises a manager terminal 500 that communicates with the control unit 300 to remotely check the image captured from the photographing unit 100 and the operation information of the ship from the AIS transceiver 200. Marine alarm system to protect bridge facilities.
상기 촬영부(100)가 촬영한 영상을 전송받아 딥러닝하는 영상 딥러닝부(600)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
The method according to claim 1,
The maritime warning system for protecting bridge facilities, characterized in that it further comprises an image deep learning unit (600) for receiving the image captured by the photographing unit (100) and performing deep learning.
상기 촬영부(100)는 미리 주간, 야간 시간대를 지정하여
주간에 촬영하는 주간CCTV(110) 및
야간에 촬영하는 야간CCTV(120)를 포함하는 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
The method according to claim 1,
The photographing unit 100 designates daytime and nighttime time zones in advance
Weekly CCTV (110) and
A maritime warning system for protecting bridge facilities, comprising a night CCTV 120 for photographing at night.
상기 야간CCTV(120)는 적외선을 이용한 적외선 야간투시 카메라 또는 적외선 열화상 카메라인 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
The method of claim 4,
The nighttime CCTV (120) is a marine warning system for protecting bridge facilities, characterized in that the infrared night vision camera or infrared thermal imaging camera using infrared.
상기 경보부(400)는 접근하는 선박에 대하여
음성으로 경고를 하는 스피커(410) 및
빛으로 시각적 경고를 하는 경고등(420)을 포함하는 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
The method according to claim 1,
The alarm unit 400 for the approaching ship
A speaker 410 to warn by voice, and
Marine warning system for protecting bridge facilities, characterized in that it comprises a warning light (420) for visual warning with light.
상기 스피커(410)는 해상교량 관제센터의 경고방송을 전송받아 송출하는 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
The method of claim 6,
The speaker 410 is a marine warning system for protecting a bridge facility, characterized in that for receiving and transmitting a warning broadcast from a marine bridge control center.
상기 관제부(300)는,
상기 촬영부(100)로부터 전송받은 영상을 분석, 처리하는 영상분석처리부(310)를 포함하는 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
The method according to claim 1,
The control unit 300,
And an image analysis processing unit 310 for analyzing and processing the image transmitted from the photographing unit 100.
상기 관제부(300)는,
상기 영상분석처리부(310)가 분석, 처리한 영상을 저장하는 영상저장부(320)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
The method of claim 8,
The control unit 300,
The maritime warning system for protecting bridge facilities, characterized in that it further comprises an image storage unit (320) for storing the image analyzed and processed by the image analysis processing unit (310).
상기 딥러닝부(600)는,
상기 AIS 송수신기(200)에서 인식 되지 않은 선박이 상기 촬영부(100)로부터 감지되면 상기 촬영부(100)가 촬영한 영상 내 객체 탐지를 하는 것을 특징으로 하는 교량 시설물 보호를 위한 해상경보시스템.
The method of claim 3,
The deep learning unit 600,
When a vessel not recognized by the AIS transceiver (200) is detected by the photographing unit (100), the photographing unit (100) detects an object in an image captured by the photographing unit (100).
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