KR102477457B1 - Docking aid and monitoring system of naval vessels - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 관한 것이며, 더욱 상세히는 해군 함정을 감시하고 그 접안 지원 정보를 야외 전광판을 통해 제공하는 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a naval vessel monitoring and berthing support system, and more particularly, to a naval vessel monitoring and berthing support system that monitors a naval vessel and provides berthing support information thereof through an outdoor display board.
해군기지의 항구에서는 부두에 군함(예컨대, 전함, 구축함, 순양함, 어뢰정, 소해정, 무인수상정 등)이나 수면으로 부상한 잠수함 등과 같은 해군 함정에 대한 접안 작업을 수행할 때 해당 해군 함정의 항해사나 유도선의 도선사가 무전 또는 경험적 방법으로 해당 해군 함정의 이동경로와 위치를 감각에 의존하여 조정한다.In the port of the naval base, when berthing naval vessels such as warships (eg battleships, destroyers, cruisers, torpedo boats, minesweepers, unmanned surface boats, etc.) or surfaced submarines at the pier, The pilot of the guidance ship adjusts the movement route and position of the naval vessel by radio or empirically depending on the senses.
이처럼, 해군기지의 항구에서 해군 함정의 항해사나 유도선의 도선사가 무전 또는 경험적 방법으로 해당 해군 함정의 이동경로와 위치를 감각에 의존하여 조정하면 정확하고 신속한 접안 작업이 곤란한 경우가 발생할 수 있고, 특히 부정확하거나 접안 작업을 서두르는 경우 접안하고 있는 해군 함정과 부두 간의 충돌 사고가 발생할 수 있고 함정과 부두 간의 충돌 사고로 인해 부두 내 접안 작업자나 접안 작업 관리자의 부상, 사망 등의 안전 사고가 발생하는 문제점이 있다.In this way, if a navigator of a naval vessel or a pilot of a guidance ship adjusts the movement route and location of a naval vessel by radio or empirically based on their senses at the port of a naval base, accurate and prompt berthing operations may be difficult. In particular, Inaccurate or rushed berthing operations can cause a collision between a naval vessel and a berth, and a collision between a vessel and a pier can lead to safety accidents such as injury or death to berth workers or berthing managers in the berth. have.
한편, 해군기지의 항구에서 부두 접안 권한이 없는 수상한 해군 함정이나 일반 선박이 부두 내 접근을 시도하는 경우 신속하고 정확한 감시 결과에 따른 경계경보 발령이 필요할 수 있다.On the other hand, if a suspicious naval vessel or general vessel without berthing authority attempts to approach the pier at the port of the naval base, it may be necessary to issue an alert based on the results of prompt and accurate monitoring.
본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 인공지능(AI; artificial intelligence) 기술을 이용한 영상 인식을 통해 잠수함이나 군함 등과 같은 해군 함정이 부두에 접안 작업 중일 때, 해당 해군 함정을 감시하고 부두 접안 권한이 있는 해군 함정과 부두와의 접안 거리, 해당 해군 함정의 접근 속도, 해당 해군 함정의 접안 각도, 해당 해군 함정이 접안하는 부두의 수심 높이, 해당 해군 함정과 부두와의 좌현/우현 거리 등의 접안 지원 정보를 해당 부두 주변에 설치된 야외 전광판을 통해 제공하는 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템을 제공하는 것이다.The present invention is to solve the above-mentioned conventional problems, and an object of the present invention is to perform image recognition using artificial intelligence (AI) technology when a naval vessel such as a submarine or warship is docking at a pier, The berthing distance between the naval vessel and the berth, the approaching speed of the naval vessel, the berthing angle of the naval vessel, the height of the water depth of the pier where the naval vessel berths, It is to provide a naval vessel monitoring and berthing support system that provides berthing support information such as port/starboard distance of the port through an outdoor electronic display board installed around the pier.
본 발명의 다른 목적은 카메라에 의해 촬영된 영상 속 해군 함정에 대하여 인공지능(AI) 기술을 이용한 영상 인식을 통해 그 종류를 판정한 결과 사전에 등록되지 않은 것으로 판정되면 수상한 해군 함정이나 일반 선박의 부두 내 접근을 감시하는 경계경보를 발령하는 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to determine the type of a naval vessel in an image captured by a camera through image recognition using artificial intelligence (AI) technology. It is to provide a naval vessel monitoring and berthing support system that issues a warning alert to monitor approach within the pier.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템은, 부두에 접안 작업 중인 해군 함정을 촬영하는 적어도 1개 이상의 카메라와; 해군 함정이 접안하는 상기 부두의 해수면 높이를 측정하고 해당 부두 주변의 기상 환경 정보(예컨대, 풍향, 풍속, 파고, 기압, 습도, 온도 등)를 수집하는 기상 측정기; 인공지능(AI; artificial intelligence) 기술을 이용한 머신러닝 방식 혹은 딥러닝 방식의 영상 인식을 통해 상기 카메라에 의해 촬영된 영상 속 해군 함정을 감시하여 그 종류(예컨대, 잠수함, 전함, 구축함, 순양함, 어뢰정, 소해정, 무인수상정 등)와 좌표를 판정하는 영상인식서버; 상기 영상인식서버에 의해 판정된 상기 촬영된 영상 속 해군 함정의 좌표를 분석하여 해당 해군 함정(300)의 부두 내에서의 실제 좌표로 변경하고 상기 실제 좌표의 변화와 상기 기상 측정기에 의해 측정된 해수면 높이 및 상기 카메라 높이를 근거로 부두에 접안 작업 중인 해군 함정에 대하여 실시간으로 제공할 접안 지원 정보를 생성하는 영상분석서버; 및 상기 영상분석서버에 의해 생성된 접안 지원 정보를 실시간으로 수신하여 해당 부두 주변에 설치되어 있는 야외 전광판과 원격지의 접안 작업 관리자 모니터에 표출되게 하는 표출서버;로 구성되는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the object of the present invention as described above, a naval vessel monitoring and berthing support system according to the present invention includes at least one camera for photographing a naval vessel berthing at a pier; A meteorological measuring device for measuring the height of the sea level of the pier where the naval vessel docks and collecting meteorological environment information (eg, wind direction, wind speed, wave height, atmospheric pressure, humidity, temperature, etc.) around the pier; Through machine learning method or deep learning method image recognition using artificial intelligence (AI) technology, the naval vessel in the image taken by the camera is monitored and the type (eg, submarine, battleship, destroyer, cruiser, torpedo boat) is monitored. , minesweeper, unmanned surface vessel, etc.) and an image recognition server that determines the coordinates; The coordinates of the naval vessel in the captured image determined by the image recognition server are analyzed and changed to the actual coordinates within the pier of the corresponding
본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 있어서, 상기 영상인식서버는 상기 카메라에 의해 촬영된 영상 속 해군 함정의 종류가 영상 인식을 통해 사전에 등록되지 않은 것으로 판정되면 수상한 해군 함정이나 일반 선박의 부두 내 접근을 감시하는 경계경보를 발령하는 것을 특징으로 한다.In the naval vessel monitoring and docking support system according to the present invention, the image recognition server determines that the type of naval vessel in the image captured by the camera is not registered in advance through image recognition, the suspicious naval vessel or general vessel. It is characterized by issuing a warning alert monitoring the approach to the pier.
본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 있어서, 상기 적어도 1개 이상의 카메라는 부두 주변에 설치되는 지상 카메라와 부두 상공에 발사된 고정익 무인기에 탑재된 항공 카메라로 구성되는 것을 특징으로 한다.In the naval vessel monitoring and berthing support system according to the present invention, the at least one camera is characterized in that it consists of a ground camera installed around the pier and an aerial camera mounted on a fixed-wing UAV launched over the pier.
본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 있어서, 상기 영상분석서버가 생성하는 접안 지원 정보는 부두에 접안 작업 중인 해군 함정에 대하여 해당 해군 함정과 부두와의 접안 거리, 해당 해군 함정의 접근 속도, 해당 해군 함정의 접안 각도, 해당 해군 함정이 접안하는 부두의 수심 높이, 해당 해군 함정과 부두와의 좌현/우현 거리 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the naval vessel monitoring and berthing support system according to the present invention, the berthing support information generated by the video analysis server is the berthing distance between the naval vessel and the pier, and the approach speed of the corresponding naval vessel with respect to the naval vessel berthing at the pier. , It is characterized in that it includes at least one or more of the berthing angle of the naval ship, the height of the water depth of the pier to which the naval ship berths, and the port/starboard distance between the naval ship and the pier.
본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 있어서, 상기 영상분석서버는 부두에 접안 작업 중인 해군 함정이 촬영된 영상에서 산출된 부두 경계선의 실제 좌표를 기준으로 해당 해군 함정의 실제 거리 측정이 가능하도록 하기 위해 해당 해군 함정이 촬영된 영상 중 각 지상 카메라의 위치에 따라 카메라 감시 영역 내에서 4개의 기준점을 특정하여 실제 거리 측정에 활용하고 항공 카메라의 촬영 영상을 실제 거리 측정의 보정용으로 활용하는 것을 특징으로 한다.In the naval vessel monitoring and berthing support system according to the present invention, the video analysis server can measure the actual distance of the naval vessel based on the actual coordinates of the pier boundary calculated from the image taken of the naval vessel berthing at the pier. In order to do this, among the images taken by the navy vessel, four reference points are specified within the camera surveillance area according to the location of each ground camera and used for actual distance measurement, and the aerial camera's image is used for correction of actual distance measurement. to be characterized
본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 있어서, 상기 영상분석서버는 각 지상 카메라의 위치에 따라 카메라 감시 영역 내에서 4개의 기준점을 특정하여 실제 거리 측정에 활용하되, 상기 4개의 기준점은 사각형(예컨대, 정사각형, 직사각형, 비등변사다리꼴, 등변사다리꼴 등)을 형성하는 것을 특징으로 한다.In the naval vessel monitoring and docking support system according to the present invention, the video analysis server specifies four reference points within the camera monitoring area according to the location of each ground camera and uses them for actual distance measurement, and the four reference points are rectangular. (For example, a square, a rectangle, an isosceles trapezoid, an isosceles trapezoid, etc.).
본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 있어서, 상기 영상분석서버는 높이가 낮은 지상 카메라보다 상대적으로 설치 높이가 더 높은 지상 카메라에서 확보한 영상을 자동으로 선택하여 자동으로 선택된 영상의 카메라 감시 영역 내에서 4개의 기준점을 특정하여 실제 거리 측정에 활용하는 것을 특징으로 한다.In the naval vessel monitoring and docking support system according to the present invention, the video analysis server automatically selects an image obtained from a ground camera having a relatively higher installation height than a ground camera having a relatively low height, and monitors the camera of the automatically selected image. It is characterized in that four reference points are specified within the area and used for actual distance measurement.
본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 있어서, 상기 영상분석서버는 부두에 접안 작업 중인 해군 함정이 촬영된 영상 중 해당 함정의 선수에서 선미까지 전체 모습이 보이는 지상 카메라에서 확보한 영상을 활용하여 해당 해군 함정의 접안 각도를 산출하고 항공 카메라의 촬영 영상을 접안 각도 산출 값의 보정용으로 활용하는 것을 특징으로 한다.In the naval vessel monitoring and berthing support system according to the present invention, the video analysis server utilizes an image obtained from a ground camera that shows the entire appearance from the bow to the stern of the vessel among the images taken of the naval vessel berthing at the pier. It is characterized in that the eyepiece angle of the naval vessel is calculated and the image taken by the aerial camera is used for correction of the calculated value of the eyepiece angle.
본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템에 있어서, 상기 표출서버는 상기 원격지의 접안 작업 관리자 모니터에 상기 기상 측정기에 의해 수집된 부두 주변의 기상 환경 정보(예컨대, 풍향, 풍속, 파고, 기압, 습도, 온도 등)를 표출되게 하는 것을 특징으로 한다.In the naval vessel monitoring and berthing support system according to the present invention, the expression server provides meteorological environment information (e.g., wind direction, wind speed, wave height, atmospheric pressure, humidity, temperature, etc.) is characterized in that it is expressed.
본 발명에 따라 해군 함정이 접안 작업 중인 해당 부두 주변에 설치된 야외 전광판에 접안 지원 정보를 제공하면 해당 해군 함정의 항해사나 유도선의 도선사가 접안 지원 정보를 직접 확인하면서 해당 해군 함정의 안전 운항을 지원받으면서 정확하고 신속한 접안 작업을 완수할 수 있고, 이처럼 정확하고 신속한 접안 작업 완수가 가능함에 따라 해군 함정과 부두 간의 충돌 사고 방지 효과를 기대할 수 있고, 해군 함정과 부두 간의 충돌 사고 방지 효과에 기인하여 부두 내 접안 작업자나 접안 작업 관리자의 부상, 사망 등의 안전 사고 방지 효과를 더 기대할 수 있다.According to the present invention, when a naval vessel provides berthing support information to an outdoor electronic display board installed around the pier during berthing operation, the navigator of the naval vessel or the pilot of the guidance ship directly checks the berthing support information while receiving support for the safe operation of the naval vessel Accurate and prompt berthing work can be completed, and as such accurate and quick berthing work can be completed, the effect of preventing collision accidents between naval vessels and piers can be expected, and due to the effect of preventing collision accidents between naval vessels and piers, The effect of preventing safety accidents such as injury or death of a berthing worker or a berthing manager can be expected more.
본 발명은 인공지능(AI; artificial intelligence) 기술을 이용한 영상 인식을 통해 잠수함이나 군함 등과 같은 해군 함정의 종류를 판정할 수 있기 때문에 영상 인식을 통해 사전에 등록되지 않은 수상한 해군 함정이나 일반 선박의 부두 내 접근을 감시할 수 있다.Since the present invention can determine the type of a naval vessel such as a submarine or a warship through image recognition using artificial intelligence (AI) technology, the dock of a suspicious naval vessel or general ship that has not been registered in advance through image recognition You can monitor my access.
도 1은 본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템의 구성을 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템의 사용 상태를 나타낸 실시예.
도 3은 도 2의 지상 카메라 감시 영역을 나타낸 실시예.
도 4는 도 2의 지상 카메라 설치 높이를 나타낸 실시예.
도 5는 본 발명에 따른 접안 지원 정보를 표출하는 야외 전광판의 화면을 나타낸 실시예.
도 6은 본 발명에 따른 접안 지원 정보와 기상 환경 정보를 표출하는 접안 작업 관리자용 모니터의 화면을 나타낸 실시예.1 is a block diagram showing the configuration of a naval vessel monitoring and docking support system according to the present invention.
Figure 2 is an embodiment showing the state of use of the naval vessel monitoring and berthing support system according to the present invention.
FIG. 3 is an embodiment illustrating a ground camera surveillance area of FIG. 2 ;
Figure 4 is an embodiment showing the installation height of the ground camera of Figure 2;
5 is an embodiment showing a screen of an outdoor electric signboard expressing berthing support information according to the present invention.
6 is an embodiment showing a screen of a monitor for berthing operation manager expressing berthing support information and meteorological environment information according to the present invention.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 더욱 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
이하에서 설명하는 본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템은 하기의 실시예에 한정되지 않고, 청구범위에서 청구하는 기술의 요지를 벗어남이 없이 해당 기술분야에 대하여 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 변경하여 실시할 수 있는 범위까지 그 기술적 정신이 있다.The naval vessel monitoring and docking support system according to the present invention described below is not limited to the following embodiments, and anyone having ordinary knowledge in the relevant technical field without departing from the gist of the technology claimed in the claims It has the technical spirit to the extent that it can be implemented by changing it.
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템(100)은 적어도 1개 이상의 카메라(110)와 기상 측정기(120), 영상인식서버(130), 영상분석서버(140) 및 표출서버(150)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 1, the naval vessel monitoring and
상기 적어도 1개 이상의 카메라(110)는 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)을 촬영한다.The at least one
상기 적어도 1개 이상의 카메라(110)는 부두(200) 주변에 설치되는 지상 카메라(110a)와 부두(200) 상공에 발사된 고정익 무인기에 탑재된 항공 카메라(110b)로 구성되는 것이 바람직하다.Preferably, the at least one
참고로, 도 2는 본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템(100)에서 해군 함정(300)의 접안 지원을 위해, 6개의 지상 카메라(110a)와 1개의 부두(200) 상공에 발사된 고정익 무인기에 탑재된 항공 카메라(110b)가 사용되는 실시예를 나타낸다.For reference, FIG. 2 shows six
상기 기상 측정기(120)는 해군 함정(300)이 접안하는 상기 부두(200)의 해수면 높이를 측정하고 해당 부두(200) 주변의 기상 환경 정보(예컨대, 풍향, 풍속, 파고, 기압, 습도, 온도 등)를 수집한다.The
상기 기상 측정기(120)는 조수 간만의 차이를 반영하고 삼각함수를 이용하는 해수면 높이 보정 프로그램을 탑재하고 구동하여 상기 부두(200)의 해수면 높이를 측정하는 것이 바람직하다.It is preferable that the
상기 영상인식서버(130)는 인공지능(AI; artificial intelligence) 기술을 이용한 머신러닝 방식 혹은 딥러닝 방식의 영상 인식을 통해 상기 카메라(110)에 의해 촬영된 영상 속 해군 함정(300)의 종류(예컨대, 잠수함, 전함, 구축함, 순양함, 어뢰정, 소해정, 무인수상정 등)와 좌표를 판정한다.The
상기 영상인식서버(130)는 상기 카메라(110)에 의해 촬영된 영상 속 해군 함정(300)의 종류가 영상 인식을 통해 사전에 등록되지 않은 것으로 판정되면 수상한 해군 함정이나 일반 선박의 부두 내 접근을 감시하는 경계경보를 발령하는 것이 바람직하다.When the
상기 영상분석서버(140)는 상기 영상인식서버(130)에 의해 판정된 상기 촬영된 영상 속 해군 함정(300)의 좌표를 분석하여 해당 해군 함정(300)의 부두(200) 내에서의 실제 좌표로 변경하고 상기 실제 좌표의 변화와 상기 기상 측정기(120)에 의해 측정된 해수면 높이 및 상기 카메라(110) 높이를 근거로 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)에 대하여 실시간으로 제공할 접안 지원 정보를 생성한다.The
상기 영상분석서버(140)는 상기 촬영된 영상 속 해군 함정(300)의 좌표를 분석하여 해당 해군 함정(300)의 부두(200) 내에서의 실제 좌표로 변경하는 호모그래피(Homography) 프로그램을 탑재하고 구동하는 것이 바람직하다.The
상기 영상분석서버(140)는 칼만 필터와 헝가리안 알고리즘을 기반하는 실시간 트래킹 프로그램<예컨대, SORT(Simple Online and Realtime Tracking)>을 탑재하고 구동하여 상기 촬영된 영상 속 해군 함정(300)의 좌표 분석에 활용하는 것이 바람직하다.The video analysis server 140 mounts and drives a real-time tracking program based on a Kalman filter and a Hungarian algorithm (eg, Simple Online and Realtime Tracking (SORT)) to analyze the coordinates of the
상기 영상분석서버(140)가 생성하는 접안 지원 정보는 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)에 대하여 해당 해군 함정(300)과 부두(200)와의 접안 거리, 해당 해군 함정(300)의 접근 속도, 해당 해군 함정(300)의 접안 각도, 해당 해군 함정(300)이 접안하는 부두(200)의 수심 높이, 해당 해군 함정(300)과 부두(200)와의 좌현/우현 거리 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것이 바람직하다.The berthing support information generated by the
상기 영상분석서버(140)는 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)이 촬영된 영상에서 산출된 부두 경계선의 실제 좌표를 기준으로 해당 해군 함정(300)의 실제 거리 측정이 가능하도록 하기 위해 해당 해군 함정(300)이 촬영된 영상 중 각 지상 카메라(110a)의 위치에 따라 카메라 감시 영역 내에서 4개의 기준점을 특정하여 실제 거리 측정에 활용하고 항공 카메라(110b)의 촬영 영상을 실제 거리 측정의 보정용으로 활용하는 것이 바람직하다.The
상기 영상분석서버(140)는 각 지상 카메라(110a)의 위치에 따라 카메라 감시 영역 내에서 4개의 기준점을 특정하여 실제 거리 측정에 활용하되, 상기 4개의 기준점은 사각형(예컨대, 정사각형, 직사각형, 비등변사다리꼴, 등변사다리꼴 등)을 형성하는 것이 바람직하다.The
참고로, 도 3은 도 2에서 사용되는 지상 카메라(110a)의 카메라 감시 영역을 나타낸 실시예이다.For reference, FIG. 3 is an embodiment illustrating a camera monitoring area of the
도 3의 (a)는 2개의 지상 카메라(110_1,110_2)의 카메라 감시 영역(#1,#2)을 나타내고, 도 3의 (b)는 도 3의 (a)에 나타낸 지상 카메라 110_1의 카메라 감시 영역 내에서 특정한 4개의 기준점이 비등변사다리꼴을 형성하는 실시예와 도 3의 (a)에 나타낸 지상 카메라 110_2의 카메라 감시 영역 내에서 특정한 4개의 기준점이 직사각형을 형성하는 실시예를 나타낸다.Figure 3 (a) shows the camera surveillance areas (#1, #2) of the two ground cameras 110_1 and 110_2, and Figure 3 (b) shows the camera of the ground camera 110_1 shown in Figure 3 (a). An embodiment in which four specific reference points form an isosceles trapezoid in the monitoring area and an embodiment in which four specific reference points form a rectangle in the camera monitoring area of the terrestrial camera 110_2 shown in FIG. 3 (a) are shown.
상기 영상분석서버(140)는 높이가 낮은 지상 카메라(110a)보다 상대적으로 설치 높이가 더 높은 지상 카메라(110a)에서 확보한 영상을 자동으로 선택하여 자동으로 선택된 영상의 카메라 감시 영역 내에서 4개의 기준점을 특정하여 실제 거리 측정에 활용하는 것이 바람직하다.The
참고로, 도 4는 도 2에서 사용되는 지상 카메라(110a)의 설치 높이에 따른 실제 거리 측정 오차율 증감 현상을 100m 구간 기준으로 설명하는 실시예이다.For reference, FIG. 4 is an embodiment illustrating an increase/decrease in an actual distance measurement error rate according to an installation height of the
도 4의 (a)에 나타낸 바와 같이, 부두(200) 주변에 설치되는 지상 카메라(110a)의 설치 높이가 낮은 경우, 예컨대 원격지의 접안 작업 관리자 모니터(152)에 표시되는 영상의 픽셀당 거리가 증가하여 실제 거리 측정 오차율이 높아지는 단점이 있다.As shown in (a) of FIG. 4 , when the installation height of the
이와 달리, 도 4의 (b)에 나타낸 바와 같이, 부두(200) 주변에 설치되는 지상 카메라(110a)의 설치 높이가 도 4의 (a)의 경우에 비해 상대적으로 높은 경우, 예컨대 원격지의 접안 작업 관리자 모니터(152)에 표시되는 영상의 픽셀당 거리가 감소하면서 실제 거리 측정 오차율이 낮아지고 실제 거리와 거의 일치하는 측정 결과값을 얻을 수 있다.In contrast, as shown in (b) of FIG. 4, when the installation height of the
상기 영상분석서버(140)는 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)이 촬영된 영상 중 해당 함정(300)의 선수에서 선미까지 전체 모습이 보이는 지상 카메라(110a)에서 확보한 영상을 활용하여 해당 해군 함정(300)의 접안 각도를 산출하고 항공 카메라(110b)의 촬영 영상을 접안 각도 산출 값의 보정용으로 활용하는 것이 바람직하다.The
상기 표출서버(150)는 상기 영상분석서버(140)에 의해 생성된 접안 지원 정보를 실시간으로 수신하여 해당 부두(200) 주변에 설치되어 있는 야외 전광판(151)과 원격지의 접안 작업 관리자 모니터(152)에 표출되게 한다.The
상기 표출서버(150)는 상기 원격지의 접안 작업 관리자 모니터(152)에 상기 기상 측정기(120)에 의해 수집된 부두(200) 주변의 기상 환경 정보(예컨대, 풍향, 풍속, 파고, 기압, 습도, 온도 등)를 표출되게 하는 것이 바람직하다.The
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템(100)은 다음과 같이 작동한다.The naval vessel monitoring and
도 2는 본 발명에 따른 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템(100)에서 해군 함정(300)의 접안 지원을 위해, 6개의 지상 카메라(110a)와 1개의 부두(200) 상공에 발사된 고정익 무인기에 탑재된 항공 카메라(110b)가 사용되는 실시예를 나타낸다.2 is a fixed-wing drone launched over six
도 2에서는 해군 함정(300)으로 잠수함을 예시하고 있다.2 illustrates a submarine as a
도 2를 참고하면, 해군기지의 항구에서 부두(200)에 군함(예컨대, 전함, 구축함, 순양함, 어뢰정, 소해정, 무인수상정 등)이나 수면으로 부상한 잠수함 등과 같은 해군 함정(300)에 대한 접안 작업이 수행될 때, 해당 해군 함정의 이동경로와 위치에 대응하는 지상 카메라(110a)들과 항공 카메라(110b)가 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)을 촬영한다.Referring to FIG. 2, for a
또한, 이때 상기 기상 측정기(120)는 해당 해군 함정(300)이 접안하는 상기 부두(200)의 해수면 높이를 측정하고 해당 부두(200) 주변의 기상 환경 정보(예컨대, 풍향, 풍속, 파고, 기압, 습도, 온도 등)를 수집한다.In addition, at this time, the
상기와 같이 지상 카메라(110a)들과 항공 카메라(110b)에 의해 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)이 촬영되면, 상기 영상인식서버(130)가 인공지능(AI; artificial intelligence) 기술을 이용한 머신러닝 방식 혹은 딥러닝 방식의 영상 인식을 통해 촬영 영상 속 해당 해군 함정(300)을 감시하고 그 종류(예컨대, 잠수함, 전함, 구축함, 순양함, 어뢰정, 소해정, 무인수상정 등)와 좌표를 판정한다.As described above, when the
이때, 상기 영상인식서버(130)는 만약 상기 카메라(110)에 의해 촬영된 영상 속 해군 함정(300)의 종류가 영상 인식을 통해 사전에 등록되지 않은 것으로 판정되면 수상한 해군 함정이나 일반 선박의 부두 내 접근을 감시하는 경계경보를 발령하며, 이에 따라 해군기지 내로 진입하는 수상한 해군 함정이나 일반 선박에 대한 신속하고 정확한 감시 결과에 다른 경계 작전을 수행할 수 있게 된다.At this time, if the
상기 영상인식서버(130)에 의해 상기한 촬영 영상 속 해당 해군 함정(300)의 종류(예컨대, 잠수함, 전함, 구축함, 순양함, 어뢰정, 소해정, 무인수상정 등)와 좌표가 판정되고 나면, 상기 영상분석서버(140)가 상기 영상인식서버(130)에 의해 판정된 상기 촬영된 영상 속 해군 함정(300)의 좌표를 분석하여 해당 해군 함정(300)의 부두(200) 내에서의 실제 좌표로 변경하고 상기 실제 좌표의 변화와 상기 기상 측정기(120)에 의해 측정된 해수면 높이 및 상기 카메라(110) 높이를 근거로 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)에 대하여 실시간으로 제공할 접안 지원 정보를 생성한다.After the
이때, 상기 영상분석서버(140)는 상기한 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)에 대하여 해당 해군 함정(300)과 부두(200)와의 접안 거리, 해당 해군 함정(300)의 접근 속도, 해당 해군 함정(300)의 접안 각도, 해당 해군 함정(300)이 접안하는 부두(200)의 수심 높이, 해당 해군 함정(300)과 부두(200)와의 좌현/우현 거리 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 접안 지원 정보를 생성한다.At this time, the
상기 영상분석서버(140)에 의해 접안 지원 정보가 생성되면, 상기 표출서버(150)가 해당 접안 지원 정보를 실시간으로 수신하여 해당 부두(200) 주변에 설치되어 있는 야외 전광판(151)과 원격지의 접안 작업 관리자 모니터(152)에 표출되게 한다.When the berthing support information is generated by the
이때, 상기 표출서버(150)는 상기 원격지의 접안 작업 관리자 모니터(152)에 상기 기상 측정기(120)에 의해 수집된 부두(200) 주변의 기상 환경 정보(예컨대, 풍향, 풍속, 파고, 기압, 습도, 온도 등)를 함께 표출되게 하는 것이 바람직하다.At this time, the
참고로, 도 5는 본 발명에 따른 접안 지원 정보를 표출하는 야외 전광판(151)의 화면을 나타낸 실시예로서, 해당 해군 함정(300)과 부두(200)와의 접안 거리, 해당 해군 함정(300)의 접근 속도, 해당 해군 함정(300)의 접안 각도, 해당 해군 함정(300)이 접안하는 부두(200)의 수심 높이, 해당 해군 함정(300)과 부두(200)와의 좌현/우현 거리를 표출하고 있다.For reference, FIG. 5 is an embodiment showing a screen of an outdoor
참고로, 도 6은 본 발명에 따른 접안 지원 정보와 기상 환경 정보를 표출하는 접안 작업 관리자용 모니터(152)의 화면을 나타낸 실시예이다.For reference, FIG. 6 is an embodiment showing a screen of the
도 6에 있어서, ①번 화면은 상기 카메라(110)에서 전송받은 영상을 출력하는 실시예이고, ②번 화면은 도 5에 나타낸 바와 같은 접안 지원 정보를 표출하는 실시예이고, ③번 화면은 해수면 높이와 지상 카메라(110a)의 설치 높이 혹은 항공 카메라(110b)의 고도를 표출하는 실시예이고, ④번 화면은 접안 작업 관리의 로그 기록을 출력하는 실시예이고, ⑤번 화면은 상기 기상 측정기(120)에 의해 수집된 기상 환경 정보를 표출하는 실시예이다.In FIG. 6,
상기한 바에서 알 수 있듯이, 본 발명에 따라 해군 함정(300)이 접안 작업 중인 해당 부두(200) 주변에 설치된 야외 전광판(151)에 접안 지원 정보를 제공하면 해당 해군 함정(300)의 항해사나 유도선의 도선사가 접안 지원 정보를 직접 확인하면서 해당 해군 함정(300)의 안전 운항을 지원받으면서 정확하고 신속한 접안 작업을 완수할 수 있다.As can be seen from the above, when the
또한, 상기한 바와 같이 본 발명에 따르면 정확하고 신속한 접안 작업 완수가 가능함에 따라 해군 함정(300)과 부두(200) 간의 충돌 사고 방지 효과를 기대할 수 있고, 해군 함정(300)과 부두(200) 간의 충돌 사고 방지 효과에 기인하여 부두(200) 내 접안 작업자나 접안 작업 관리자의 부상, 사망 등의 안전 사고 방지 효과를 더 기대할 수 있다.In addition, as described above, according to the present invention, as accurate and rapid completion of the berthing operation is possible, the effect of preventing a collision accident between the
특히, 본 발명에 따르면 인공지능(AI; artificial intelligence) 기술을 이용한 영상 인식을 통해 잠수함이나 군함 등과 같은 해군 함정(300)의 종류를 판정할 수 있기 때문에 영상 인식을 통해 사전에 등록되지 않은 수상한 해군 함정이나 일반 선박의 부두(200) 내 접근을 감시할 수 있다.In particular, according to the present invention, since the type of
100: 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템
110: 카메라 110a,110_1,110_2: 지상 카메라
110b: 항공 카메라 120: 기상 측정기
130: 영상인식서버 140: 영상분석서버
150: 표출서버 151: 야외 전광판
152: 관리자 모니터 200: 부두
300: 해군 함정100: Naval vessel surveillance and docking support system
110:
110b: aerial camera 120: weather meter
130: image recognition server 140: image analysis server
150: expression server 151: outdoor display board
152: manager monitor 200: dock
300: naval vessels
Claims (9)
해군 함정(300)이 접안하는 상기 부두(200)의 해수면 높이를 측정하고 해당 부두(200) 주변의 기상 환경 정보를 수집하는 기상 측정기(120);
인공지능(AI; artificial intelligence) 기술을 이용한 머신러닝 방식 혹은 딥러닝 방식의 영상 인식을 통해 상기 카메라(110)에 의해 촬영된 영상 속 해군 함정(300)을 감시하여 그 종류와 좌표를 판정하는 영상인식서버(130);
상기 영상인식서버(130)에 의해 판정된 상기 촬영된 영상 속 해군 함정(300)의 좌표를 분석하여 해당 해군 함정(300)의 부두(200) 내에서의 실제 좌표로 변경하고 상기 실제 좌표의 변화와 상기 기상 측정기(120)에 의해 측정된 해수면 높이 및 상기 카메라(110) 높이를 근거로 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)에 대하여 실시간으로 제공할 접안 지원 정보를 생성하는 영상분석서버(140); 및
상기 영상분석서버(140)에 의해 생성된 접안 지원 정보를 실시간으로 수신하여 해당 부두(200) 주변에 설치되어 있는 야외 전광판(151)과 원격지의 접안 작업 관리자 모니터(152)에 표출되게 하는 표출서버(150);
로 구성되고,
상기 영상분석서버(140)는 부두(200)에 접안 작업 중인 해군 함정(300)이 촬영된 영상에서 산출된 부두 경계선의 실제 좌표를 기준으로 해당 해군 함정(300)의 실제 거리 측정이 가능하도록 하기 위해 해당 해군 함정(300)이 촬영된 영상 중 각 지상 카메라(110a)의 위치에 따라 카메라 감시 영역 내에서 4개의 기준점을 특정하여 실제 거리 측정에 활용하고 항공 카메라(110b)의 촬영 영상을 실제 거리 측정의 보정용으로 활용하는 것을 특징으로 하는 해군 함정 감시 및 접안 지원 시스템.At least one or more cameras 110 for photographing the naval vessel 300 berthing at the pier 200;
A weather measuring device 120 for measuring the height of the sea level of the pier 200 where the naval ship 300 docks and collecting weather environment information around the pier 200;
An image for monitoring the naval vessel 300 in the image captured by the camera 110 through image recognition using a machine learning method or a deep learning method using artificial intelligence (AI) technology to determine the type and coordinates of the naval vessel 300 recognition server 130;
The coordinates of the naval vessel 300 in the photographed image determined by the image recognition server 130 are analyzed and changed to the actual coordinates within the pier 200 of the corresponding naval vessel 300, and the change of the actual coordinates Based on the height of the sea level and the height of the camera 110 measured by the weather measuring device 120 and the height of the camera 110, video analysis for generating berthing support information to be provided in real time for the naval vessel 300 working alongside the pier 200 server 140; and
A display server that receives the berthing support information generated by the video analysis server 140 in real time and displays it on the outdoor display board 151 installed around the pier 200 and the berthing work manager monitor 152 in a remote place. (150);
consists of,
The image analysis server 140 is configured to measure the actual distance of the naval vessel 300 based on the actual coordinates of the pier boundary calculated from the captured image of the naval vessel 300 berthing at the pier 200. In order to do this, four reference points are specified in the camera surveillance area according to the position of each ground camera 110a among the captured images of the naval vessel 300 and used for measuring the actual distance, and the image taken by the aerial camera 110b is used for the actual distance measurement. A naval vessel monitoring and docking support system characterized in that it is used for calibration of measurements.
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101059623B1 (en) * | 2008-12-22 | 2011-08-25 | 지에스칼텍스 주식회사 | Ship guidance systems |
KR20160062286A (en) * | 2014-11-24 | 2016-06-02 | (주)세이프텍리서치 | System for supporting vessel berth using unmanned aerial vehicle and the method thereof |
KR102248973B1 (en) * | 2020-07-06 | 2021-05-07 | 에이원커뮤니케이션즈코리아(주) | Control system of marina port |
KR102278674B1 (en) * | 2020-01-09 | 2021-07-19 | 씨드로닉스(주) | Method and device for monitoring harbor and ship considering sea level |
-
2022
- 2022-08-30 KR KR1020220109036A patent/KR102477457B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101059623B1 (en) * | 2008-12-22 | 2011-08-25 | 지에스칼텍스 주식회사 | Ship guidance systems |
KR20160062286A (en) * | 2014-11-24 | 2016-06-02 | (주)세이프텍리서치 | System for supporting vessel berth using unmanned aerial vehicle and the method thereof |
KR101683274B1 (en) | 2014-11-24 | 2016-12-06 | (주)세이프텍리서치 | System for supporting vessel berth using unmanned aerial vehicle and the method thereof |
KR102278674B1 (en) * | 2020-01-09 | 2021-07-19 | 씨드로닉스(주) | Method and device for monitoring harbor and ship considering sea level |
KR102248973B1 (en) * | 2020-07-06 | 2021-05-07 | 에이원커뮤니케이션즈코리아(주) | Control system of marina port |
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