KR20210099371A - The method and System of Wave Observation Using Camera Module for Ocean Observation Buoy - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a method and a system for observing waves using an imaging camera for marine observation buoys, using image information captured by installing a video surveillance camera on a marine observation buoy to perform precise observation on a scale of the wave in conjunction with the observation information of the wind direction anemometer, and determine the reliability of the wave estimation. By observing the wave by analyzing the image information acquired through the camera module capable of shooting in all directions 360°, compared to marine observation equipment equipped with an expensive wave height sensor, the system is lighter and the introduction cost can be reduced. The accuracy of ocean weather observation and ocean weather forecast can be improved by verifying the reliability of wave estimation. The present invention includes an image acquisition step of acquiring real-time image information of the sea at a user-specified time interval from a server computer.

Description

해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법 및 시스템{The method and System of Wave Observation Using Camera Module for Ocean Observation Buoy}The method and system of Wave Observation Using Camera Module for Ocean Observation Buoy

본 발명은 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 해양관측 부이에 영상감시 카메라를 설치하여 촬영된 영상정보를 이용하여 풍향풍속계 관측정보와 연동하여 파랑의 스케일을 정밀 관측하고 파랑 추정에 대한 신뢰성을 판단하는 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for observing waves using an imaging camera for marine observation buoys, and more particularly, to a wave observation method and system using image information captured by installing an image surveillance camera on a marine observation buoy in conjunction with observation information of an anemometer for wind direction. It relates to a wave observation method and system using an imaging camera for an ocean observation buoy that precisely observes the scale of the waves and judges the reliability of wave estimation.

일반적으로 해상 운송 수단 및 구조물 등에 있어서 파랑은 매우 중요한 환경 요소로서 안전성 및 시스템 운영의 척도 그리고 설계 기준의 산정 등을 위해서 파랑 계측을 오래 전부터 수행하여 왔다.In general, waves are very important environmental factors in marine transportation means and structures, and wave measurement has been carried out for a long time for safety and system operation standards and calculation of design standards.

종래의 파랑 예측은 관측 지역의 기상 정보를 수집하고, 수집된 기상 정보를 파랑 수치 모형에 대입함으로써, 파랑의 발생 및 특성을 예측한다. 이러한 파랑 수치 모형을 이용한 파랑의 예측은 기본적인 입력 자료인 기상 정보에 대한 자료가 정확하게 입력되어야 한다. 기상 상태가 안정된 상태에서는 기상 수치 모형으로 계산된 기상의 예측 값의 정확도가 높아, 파랑 수치 모형을 이용하여 파랑을 예측하는데 문제가 없다. 그러나, 갑작스럽게 발생하여 전파되는 고파랑은 기상 현상의 급격한 변화가 주 발생요인으로, 이러한 현상은 기상 수치 모형으로 정확히 예측해내기 힘들다.The conventional wave prediction collects weather information of an observation area and predicts the occurrence and characteristics of waves by substituting the collected weather information into a wave numerical model. For wave prediction using such a wave numerical model, data on weather information, which is a basic input data, must be accurately input. When the weather condition is stable, the accuracy of the weather prediction values calculated with the weather numerical model is high, so there is no problem in predicting waves using the wave numerical model. However, a sudden change in weather phenomena is the main cause of high waves that are suddenly generated and propagated, and it is difficult to accurately predict this phenomenon with a weather numerical model.

현재까지 파고를 측정하기 위하여 널리 사용되고 있는 방법은 크게 부이를 이용한 방법과 x-밴드 레이더와 같은 센서를 이용한 방법으로 나뉠 수 있다. 하지만 상용화된 부이와 x밴드 레이더와 같은 센서는 매우 고가의 장비이기 때문에 많은 비용이 발생하는 문제점이 있어, 이에 대한 보완이 필요하게 된다.The method widely used to measure the wave height can be divided into a method using a buoy and a method using a sensor such as an x-band radar. However, commercialized sensors such as buoys and x-band radars are very expensive equipment, so there is a problem in that they incur a lot of cost, and this needs to be supplemented.

대한민국 등록특허 제10-0769873호 (2007.10.18.)Republic of Korea Patent Registration No. 10-0769873 (2007.10.18.)

본 발명의 목적은 해양관측 부이에 해상을 관측하기 위한 360°전방위로 실시간 촬영이 가능한 카메라 모듈을 설치하여 촬영된 영상정보를 위성통신망 등의 원거리 통신망을 이용하여 실시간으로 해상 관측이 가능하고, 상기 영상정보를 영상 전처리 과정을 통하여 해수면을 분석하여 풍향풍속계 관측정보와 연동하여 파랑의 스케일을 정밀 관측하고, 파랑 추정에 대한 신뢰성을 판단하는 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.It is an object of the present invention to install a camera module capable of real-time shooting in 360° omnidirectional for observing the sea on a marine observation buoy so that the captured image information can be observed in real time using a long-distance communication network such as a satellite communication network, A method and system for observing waves using an imaging camera for marine observation buoys that analyzes the sea level through image pre-processing of image information, precisely observes the scale of waves by linking with the observation information of the wind direction anemometer, and judges the reliability of the wave estimation. will provide

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Objects of the present invention are not limited to the objects mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법은 해양관측 부이용 영상촬영 카메라 모듈이 설치되어 있는 해양 부이에 있어서, 해양 부이에 설치된 카메라모듈부를 통하여 해상을 촬영하고, 촬영한 실시간 영상정보를 사용자 지정 시간 간격으로 서버 컴퓨터에서 획득하는 영상 획득단계, 상기 서버 컴퓨터에서 획득한 영상정보를 기반으로 영상처리부에서 영상 전처리 과정을 통해 영상에서 해수경계면을 분석하는 해수경계면 분석단계, 상기 해수경계면을 분석한 영상을 해수면분석부에서 해수면 영역을 추출하고, 추출한 영역으로부터 해수면의 거칠기를 분석하는 해수면 분석단계, 상기 해수면의 거칠기 분석에 따른 결과 값을 판단부에서 입력받아 거칠기 등급을 분류하는 거칠기 등급 분류단계, 상기 판단부에서 상기 분류된 거칠기 등급에 대한 추정 파고 높이의 오차범위를 줄이기 위한 병합 등급을 생성하는 병합등급 생성단계, 센서부로부터 풍향 및 풍속을 측정하고, 측정한 풍향 및 풍속에 대한 수치자료를 상기 수신부를 통해 상기 서버 컴퓨터에서 획득하는 수치자료 획득단계, 상기 측정한 풍속을 상기 판단부에서 보퍼트 풍력등급표에 해당하는 풍력 등급을 부여하는 풍속등급 부여단계, 상기 판단부에서 상기 풍력 등급에 근거하여 파고 높이의 근사 값을 산출하는 파고 근사값 산출단계, 상기 병합등급 생성단계에서 생성된 병합 등급과 상기 파고 근사값 산출단계에서 추정된 파고 높이의 근사 값과 보정상수를 이용하여 상기 판단부에서 연산을 통하여 파고의 높이를 추정하는 파고높이 추정단계, 상기 추정된 파고의 높이와 실제 파고 높이 정보를 상기 판단부에서 비교하는 파고 비교 분석단계, 상기 추정된 파고 높이와 실제 파고 높이 정보를 상기 판단부에서 비교하여 오차 범위를 벗어난 경우 딥러닝 기법을 이용하여 재학습하여 오차 범위를 줄이는 정확도 향상단계; 및 상기 파고 비교 분석단계에서 산출된 결과 값에 대한 신뢰성 검증 차원에서 상기 판단부에서 정확도를 산출하는 정확도 산출단계;를 포함한다.In order to achieve the above object, the wave observation method using the imaging camera for ocean observation buoy according to the present invention is a marine buoy in which an imaging camera module for ocean observation buoy is installed, through the camera module unit installed on the ocean buoy. An image acquisition step of capturing the captured real-time image information from a server computer at user-specified time intervals, and analyzing the seawater boundary in the image through an image pre-processing process in an image processing unit based on the image information acquired from the server computer A sea level analysis step of extracting a sea level area from the sea level analysis unit from the image analyzed on the sea level boundary surface, a sea level analysis step of analyzing the roughness of the sea level from the extracted area, and inputting a result value according to the roughness analysis of the sea level in the determination unit Roughness class classification step of receiving and classifying the roughness class, a merge class generating step of generating a merge class for reducing the error range of the estimated wave height for the classified roughness class in the determination unit, measuring the wind direction and wind speed from the sensor unit, , a numerical data acquisition step of acquiring numerical data on the measured wind direction and wind speed from the server computer through the receiving unit, and a wind speed rating in which the determination unit assigns a wind rating corresponding to the Beaufort wind rating table to the measured wind speed. Granting step, a wave height approximation value calculation step of calculating an approximate value of the wave height based on the wind power rating in the determination unit, an approximate value of the wave height estimated in the merge class generated in the merge grade generation step and the wave height approximate value calculation step and a wave height estimation step of estimating the height of the wave height through calculation in the determination unit using the and correction constant, a wave height comparison analysis step of comparing the estimated height of the wave height with the actual wave height information in the determination unit, the estimated an accuracy improvement step of reducing the error range by re-learning using a deep learning technique when the crest height and the actual crest height information are compared in the determination unit and out of the error range; and an accuracy calculation step of calculating the accuracy in the determination unit in the dimension of reliability verification for the result value calculated in the wave height comparison and analysis step.

또한, 상기 영상 획득단계는 해양 부이에 설치된 카메라모듈부에서 영상을 촬영하여, 영상수집부에서 상기 영상을 수집하는 영상 수집단계, 상기 수집한 영상을 서버 컴퓨터 측으로 전송하기 위해 데이터분할부에서 영상 아날로그 데이터를 상기 영상수집부로부터 전달받아 디지털 데이터로 변환하는 디지털데이터 변환단계, 상기 데이터분할부로부터 상기 변환된 디지털 데이터를 해양부이의 송신부에서 전달받아, 상기 송신부에서 상기 서버 컴퓨터의 수신부로 상기 디지털 데이터를 전송하는 전송단계; 및 상기 디지털 데이터를 데이터병합부에서 상기 수신부로부터 전달받아 아날로그 데이터로 변환하는 아날로그데이터 변환단계를 더 포함한다.In addition, the image acquisition step is an image collecting step of taking an image from a camera module unit installed in the marine buoy, collecting the image in the image collecting unit, and an image analog from the data division unit to transmit the collected image to the server computer side A digital data conversion step of receiving data from the image collecting unit and converting it into digital data, receiving the converted digital data from the data dividing unit at the transmitting unit of the marine buoy, and transferring the digital data from the transmitting unit to the receiving unit of the server computer a transmitting step of transmitting; and an analog data conversion step of receiving the digital data from the data merging unit and converting the digital data into analog data.

또한, 상기 해수경계면 분석단계는 상기 획득한 영상정보를 기반으로 해수면검출부에서 해양 영역의 바다 경계선을 검출하여 해수면을 찾는 해수면 검출단계, 상기 해수면검출부에서 검출된 경계선을 이용하여 백색광제거부에서 하늘 및 반사광 영역을 제거하는 백색광 제거단계 및 상기 백색광 제거단계를 거친 영상을 노이즈제거부에서 전달받아 상기 영상을 선명하게 하기 위해서 노이즈와 같은 작은 영역들을 제거하는 노이즈 제거단계를 더 포함한다.In addition, the sea level boundary analysis step is a sea level detection step of finding the sea level by detecting the sea boundary line of the ocean area in the sea level detection unit based on the obtained image information, using the boundary line detected by the sea level detection unit to remove the sky and The method further includes a white light removing step of removing the reflected light area and a noise removing step of removing small areas such as noise in order to sharpen the image by receiving the image that has undergone the white light removing step from the noise removing unit.

또한, 상기 해수면 분석단계는 상기 해수경계면 분석단계를 거친 영상을 해수면분석부에서 에지 필터링을 사용하여 해수면의 복잡도(거칠기)를 에지로 표현하는 에지필터링단계를 더 포함한다.In addition, the sea level analysis step further includes an edge filtering step of expressing the complexity (roughness) of the sea level as an edge by using edge filtering in the sea level analysis unit for the image that has undergone the seawater boundary surface analysis step.

또한, 상기 파고 근사값 산출단계는 상기 보퍼트 풍력등급표의 등급에 해당하는 풍속의 범위구간을 나누어 상기 측정한 풍속을 상기 풍속 범위구간에 비례하여 상기 보퍼트 풍력등급표의 파고높이를 추정하는 것을 특징으로 한다.In addition, the wave height approximate value calculation step divides the range section of the wind speed corresponding to the grade of the Beaufort wind power rating table and estimates the wave height of the Beaufort wind speed rating table in proportion to the measured wind speed in the wind speed range section. do.

본 발명의 다른 관점에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템은 해양관측 부이용 영상촬영 카메라 모듈이 설치되어 있는 해양 부이에 있어서, 원거리 통신망을 이용해 사용자단말기로부터 제어명령을 전달받는 제어부, 상기 제어부의 명령을 전달받아 제어되는 해상 영상을 촬영하는 카메라모듈, 상기 카메라모듈로부터 제공되는 영상을 수집하는 영상수집부, 상기 영상수집부에서 수집된 영상을 서버 컴퓨터 측으로 전송하기 위해서 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하여 데이터를 분할하는 데이터분할부, 상기 제어부에 의해 제어되며, 풍속 및 풍향을 측정하는 센서부, 상기 데이터분할부에서 분할한 디지털 데이터 및 상기 센서부에서 측정한 풍속 및 풍향 데이터를 서버 컴퓨터 측으로 전송하기 위한 송신부, 상기 송신부로부터 송신한 상기 분할한 디지털 데이터 및 상기 풍속 및 풍향 데이터를 전달받는 수신부, 상기 수신부로부터 상기 분할한 디지털 데이터를 전달받아 분석 가능한 영상 형태로 데이터를 병합하는 데이터병합부, 상기 분석 가능한 영상을 기반으로 파랑을 분석하기 위해 영상 전처리 과정을 통한 파랑 관측용 이미지를 생성하는 영상처리부, 상기 파랑 관측용 이미지를 기반으로 상기 수신부로 전달받은 풍속 및 풍향 데이터를 이용하여 파고 높이를 추정하고, 추정한 파고 높이와 실제 파고 높이를 비교 판단하는 판단부 및 상기 추정한 파고 높이와 실제 파고 높이를 비교 하여 산출된 정확도 및 파고, 풍속 등을 포함하는 해상정보를 저장하는 데이터베이스부를 포함하는 것을 특징으로 한다.A wave observation system using an imaging camera for marine observation buoy according to another aspect of the present invention is a control unit that receives a control command from a user terminal using a telecommunication network in a marine buoy in which an imaging camera module for marine observation buoy is installed. , a camera module for capturing a marine image controlled by receiving a command from the control unit, an image collecting unit for collecting the image provided from the camera module, and analog data to transmit the image collected by the image collecting unit to the server computer side A data division unit that divides data by converting it into digital data, a sensor unit that is controlled by the control unit and measures wind speed and wind direction, digital data divided by the data division unit, and wind speed and direction data measured by the sensor unit A transmitting unit for transmitting to the server computer side, a receiving unit receiving the divided digital data and the wind speed and wind direction data transmitted from the transmitting unit, receiving the divided digital data from the receiving unit and merging the data into an analytic image form A merging unit, an image processing unit that generates an image for wave observation through an image preprocessing process to analyze a wave based on the analytic image, and the wind speed and direction data transmitted to the receiver based on the wave observation image A database storing maritime information including a determination unit that estimates the wave height and compares the estimated wave height with the actual wave height, and the accuracy calculated by comparing the estimated wave height with the actual wave height, and the wave height, wind speed, etc. It is characterized by including wealth.

또한, 상기 영상처리부는 해양 영역의 바다 경계선을 검출하여 해수면을 찾는 해수면검출부, 상기 해수면검출부에서 검출된 경계선을 이용하여 하늘 및 반사광 영역을 제거하는 백색광제거부, 상기 백색광제거부에서 하늘 및 반사광 영역을 제거한 영상의 노이즈를 제거하는 노이즈제거부 및 상기 노이즈제거부에서 노이즈를 제거한 영상으로부터 해수면을 분석하는 해수면분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the image processing unit is a sea level detector that detects the sea boundary of the ocean area to find the sea level, a white light remover that removes the sky and reflected light area using the boundary line detected by the sea level detection unit, and the sky and reflected light area in the white light remover It characterized in that it further comprises a noise removing unit for removing the noise of the image from which the noise has been removed, and a sea level analysis unit for analyzing the sea level from the image from which the noise is removed by the noise removing unit.

본 발명에 따른 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법 및 시스템은 360°전방위로 촬영 가능한 카메라 모듈을 통해 획득한 영상정보를 분석하여 파랑을 관측함으로써 고가의 파고센서를 탑재한 해양관측장비에 비해 시스템이 경량화 되어 도입비용을 절감할 수 있다. A wave observation method and system using an image recording camera for marine observation buoy according to the present invention according to the present invention is equipped with an expensive wave height sensor by analyzing the image information obtained through a camera module capable of shooting 360° omnidirectionally and observing the wave. Compared to other marine observation equipment, the system is lighter and the introduction cost can be reduced.

또한, 위성통신망 및 원거리 통신망(LTE 전송망, VHF 전송망 등)을 이용하여 기존통신망의 사각지대까지도 활용성을 높일 수 있고, 영상처리 된 해황을 평가하여 풍향풍속수치관측정보와 연동하여 파랑의 스케일을 정밀 관측이 가능하고, 파랑 추정에 대한 신뢰성 검증을 통하여 해양기상 관측 및 해양기상 예보에 대한 정밀성을 향상 시킬 수 있는 효과가 있다.In addition, by using the satellite communication network and long-distance communication network (LTE transmission network, VHF transmission network, etc.), the usability of even the blind spots of the existing communication network can be increased, and the image-processed sea condition is evaluated and the blue scale is linked with the numerical observation information of the wind direction and wind speed. Precise observation is possible, and it has the effect of improving the precision of ocean weather observation and ocean weather forecasting by verifying the reliability of wave estimation.

도 1은 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법에 대하여 순차적으로 도시한 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템에 대한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템에 대한 영상처리부의 개략적인 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법에 대한 해수경계면을 분석하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법에 대한 해수면의 거칠기를 분석하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
1 is a flowchart sequentially illustrating a wave observation method using an imaging camera for marine observation buoy according to the present invention.
2 is a block diagram of a wave observation system using an imaging camera for marine observation buoys according to the present invention.
3 is a schematic block diagram of an image processing unit for a wave observation system using an image capturing camera for an ocean observation buoy according to the present invention.
4 is an exemplary diagram for explaining a process of analyzing a seawater boundary surface for a wave observation method using an image photographing camera for a marine observation buoy according to the present invention.
5 is an exemplary view for explaining a process of analyzing the roughness of the sea level for the wave observation method using the image capturing camera for the marine observation buoy according to the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in a variety of different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the technical field to which the present invention belongs It is provided to fully inform the possessor of the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

아래 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 상세히 설명한다. 도면에 관계없이 동일한 부재번호는 동일한 구성요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.Detailed contents for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings below. Regardless of the drawings, like reference numbers refer to like elements, and "and/or" includes each and every combination of one or more of the recited items.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments, and is not intended to limit the present invention. As used herein, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the stated components.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used with the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in a commonly used dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless clearly defined in particular.

도 1은 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법에 대하여 순차적으로 도시한 순서도이고, 도 2는 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템에 대한 블록 구성도이고, 도 3은 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템에 대한 영상처리부의 개략적인 블록 구성도이고, 도 4는 본 발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법에 대한 해수경계면을 분석하는 과정을 설명하기 위한 예시도이고, 도 5는 본발명에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법에 대한 해수면의 거칠기를 분석하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.1 is a flowchart sequentially showing a wave observation method using an imaging camera for marine observation buoy according to the present invention, and FIG. 2 is a block for a wave observation system using an imaging camera for marine observation buoy according to the present invention 3 is a schematic block diagram of an image processing unit for a wave observation system using an image capturing camera for marine observation buoy according to the present invention, and FIG. 4 is an image capturing camera for marine observation buoy according to the present invention. It is an exemplary diagram for explaining the process of analyzing the seawater boundary for the wave observation method using, It is an example for doing.

도 4의 (a)는 해양 부이에 설치된 영상장비를 통하여 해상을 관측한 원본 영상 이미지이고, (b)는 상기 원본 영상에서 해양 영역의 바다 경계선을 검출하고 하늘 및 반사광 영역을 제거한 영상 이미지이고, (c)는 (b) 영상의 노이즈를 제거한 영상 이미지이다.4 (a) is an original video image of observation of the sea through an imaging device installed on a marine buoy, (b) is an image image in which the sea boundary of the ocean area is detected from the original image and the sky and reflected light area are removed, (c) is the video image from which the noise of (b) has been removed.

도 5의 (a)는 해수경계면분석단계(S20)를 거친 영상 이미지이고, (b)는 도 4의 (a) 영상 이미지를 해수면의 복잡도(거칠기)를 에지로 표현한 영상 이미지이다. (a) of FIG. 5 is a video image that has undergone the seawater interface analysis step (S20), and (b) is a video image in which the complexity (roughness) of the sea level is expressed as an edge in the video image of (a) of FIG. 4 .

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 실시예에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법은 먼저, 영상 획득단계(S10)는 해양 부이에 설치된 카메라모듈부(120)를 통하여 해상을 관측하기 위한 실시간 영상정보를 사용자 지정 시간 간격으로 서버 컴퓨터(200)에서 획득한다.In the wave observation method using an image recording camera for marine observation buoy according to an embodiment of the present invention, first, the image acquisition step (S10) is real-time image information for observing the sea through the camera module unit 120 installed in the marine buoy. Acquired from the server computer 200 at user-specified time intervals.

좀 더 구체적으로 설명하자면, 해양관측 부이용 영상촬영 카메라 모듈이 설치되어 있는 해양 부이에 있어서, 육상에서 해양 부이에 설치된 처리보드에 촬영명령을 내리면 해양 부이에 설치된 상기 카메라모듈부(120)로 사용자가 지정한 시간 간격으로 촬영을 시작하고, 상기 카메라모듈부(120)로부터 촬영한 영상 데이터는 상기 처리보드 내에 저장 공간에 영상을 수집한다.More specifically, in the marine buoy in which the image capturing camera module for the marine observation buoy is installed, when a shooting command is issued to the processing board installed in the marine buoy from the land, the camera module unit 120 installed in the marine buoy is used by the user. Starts shooting at a specified time interval, and the image data captured from the camera module unit 120 collects images in a storage space in the processing board.

상기 저장 공간에 수집한 영상을 상기 서버 컴퓨터(200) 측으로 전송하기 위해 데이터분할부(140)에서 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 과정을 거쳐, 상기 변환된 디지털 데이터를 해양 부이의 송신부(160)로부터 송신하여 상기 서버 컴퓨터(200)의 수신부(210)에서 상기 디지털 데이터를 수신하고, 상기 수신부(210)에서 전달받은 상기 디지털 데이터를 데이터병합부(220)에서 아날로그 데이터로 변환하는 과정을 거친다.In order to transmit the image collected in the storage space to the server computer 200 side, the data division unit 140 converts analog data into digital data, and the converted digital data is transmitted to the ocean buoy transmission unit 160 . The digital data transmitted from the server computer 200 is received by the receiver 210 of the server computer 200 , and the digital data received from the receiver 210 is converted into analog data by the data merging unit 220 .

이와 같은 과정을 거침으로써, 상기 서버 컴퓨터(200)에서 상기 해양 부이에 설치된 상기 카메라모듈부(120)로부터 촬영한 영상을 확인할 수 있다.By going through this process, the server computer 200 can check the image taken from the camera module unit 120 installed in the marine buoy.

다음, 해수경계면 분석단계(S20)는 상기 영상 획득단계(S10)에서 획득한 영상정보를 기반으로 영상처리부(230)에서 영상 전처리 과정을 통해 영상에서 해수경계면을 분석한다.Next, the seawater boundary surface analysis step (S20) analyzes the seawater boundary surface in the image through the image pre-processing process in the image processing unit 230 based on the image information acquired in the image acquisition step (S10).

상기 획득한 영상정보를 기반으로 해양 영역의 바다 경계선을 검출하여 해수면을 찾고, 상기 검출된 바다 경계선을 이용하여 하늘 및 반사광 영역을 제거하고, 영상을 선명하게 하기 위해 노이즈 제거과정을 거친다.Based on the obtained image information, the sea level is detected by detecting the sea boundary line of the ocean area, the sky and the reflected light area are removed using the detected sea boundary line, and the noise removal process is performed to sharpen the image.

좀 더 구체적으로 설명하자면, 컴퓨터는 영상이미지를 보고 사람처럼 바로 인식하지 못한다. 사용자에게 받은 이미지가 빛에 반사되거나 너무 어두우면 컴퓨터가 이미지를 처리하는 속도는 급격히 떨어지게 된다. 그러므로 영상이미지를 사용자의 목적에 맞게 적절하게 영상 전처리 과정이 필요하다.To be more specific, a computer cannot recognize a video image immediately like a human does. If the image received by the user reflects light or is too dark, the speed at which the computer processes the image decreases dramatically. Therefore, an image preprocessing process is necessary to appropriately adjust the image image to the user's purpose.

상기 해상 영역에서의 바다 경계선 검출은 해수면검출부(231)에서 에지 필터링(Edge Filtering) 또는 에지 검출(Edge Detection) 기법을 사용하여 검출이 가능하다.The sea boundary line detection in the sea area can be detected using an edge filtering or edge detection technique in the sea level detection unit 231 .

에지(Edge)란 디지털 영상의 밝기가 낮은 값에서 높은 값으로 또는 높은 값에서 낮은 값으로 변하는 지점에 존재하는 부분을 가리키며, 결국 에지는 영상 안에 있는 객체의 경계를 가리키는 것으로서, 모양(shape), 방향(direction)을 탐지할 수 있는 등 여러 정보가 담겨 있다. 이와 같은 에지에 해당하는 화소를 찾는 과정을 통해 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 로버츠(Robert)를 포함하는 방법 중 하나 이상의 조합을 사용하여 디지털 영상에서 하늘과 해수면 간의 경계선의 인지가 가능하다.Edge refers to the part that exists at the point where the brightness of the digital image changes from low to high or from high to low. In the end, the edge refers to the boundary of an object in the image. It contains a variety of information, such as being able to detect a direction. Through the process of finding pixels corresponding to such an edge, the boundary line between the sky and the sea level can be recognized in a digital image using a combination of one or more methods including Sobel, Prewitt, and Roberts. do.

또한, 해양에서의 수평선은 직선으로 표현되기 때문에 바다 경계선 정보를 기반으로 허프 변환(Hough Transform), 최소 자승법 (Least-square Method), RANSAC(RANdom SAmple Consensus)를 포함하는 방법 중 하나 이상의 조합을 사용하여 수평선 검출이 가능하고, 검출된 수평선을 이용하여 수평선의 중심 위치 및 기울기에 대한 분석이 가능하다.In addition, since the horizon in the ocean is expressed as a straight line, a combination of one or more of methods including Hough Transform, Least-Square Method, and RANSAC (RANdom SAmple Consensus) is used based on sea boundary information. Thus, it is possible to detect a horizontal line, and it is possible to analyze the center position and inclination of the horizontal line using the detected horizontal line.

상기 하늘 및 반사광 영역을 제거는 백색광제거부(232)에서 모폴로지(Morphology) 열림, 팽창 연산을 포함하는 방법을 통해 잡음 및 백색광을 제거한다.The removal of the sky and the reflected light region removes noise and white light through a method including morphology opening and expansion operations in the white light removal unit 232 .

또한, 상기 획득한 영상정보에서 바다의 주름(파랑)을 선명하게 하기 위한 노이즈와 같은 작은 영역(예: 역광, 카메라 렌즈에 해수가 튀어 생길 수 있는 잡음)들을 노이즈제거부(233)에서 제거하는 작업을 수행한다.In addition, in the obtained image information, small areas such as noise for sharpening the wrinkles (blue) of the sea (eg, backlight, noise that may be caused by seawater splashing on the camera lens) are removed by the noise removing unit 233. do the work

상기 노이즈 제거 작업은 양자화(Quantizing), 가우스(Gaussian), 소금과 후추(Salt and pepper)을 포함하는 기법을 모두 고려한다.The noise removal operation considers all techniques including quantizing, Gaussian, and salt and pepper.

다음, 해수면 분석단계(S30)는 해수면분석부(234)에서 상기 해수경계면을 분석한 영상으로부터 해수면 영역을 추출하고, 추출한 영역으로부터 해수면의 거칠기를 분석한다.Next, in the sea level analysis step (S30), the sea level analysis unit 234 extracts a sea level area from the image analyzed on the sea level boundary, and analyzes the roughness of the sea level from the extracted area.

상기 해수면의 거칠기를 분석하기 위하여 세그멘테이션(Segmentation) 방법을 이용하여 상기 영상을 흑백 영상으로 변환 후 이진화(Threshold) 값을 이용하여 배경과 해수면을 분리해낸다. 여기서 이진화 값은 특정한 값으로 사용자가 임의로 설정할 수 있다. 도 4의 (b)는 흑백영상에서 이진화값을 10으로 지정한 후 출력한 예시도이다.In order to analyze the roughness of the sea level, the image is converted into a black and white image using a segmentation method, and then the background and the sea level are separated using a threshold value. Here, the binarization value can be arbitrarily set by the user as a specific value. Figure 4 (b) is an example of output after designating a binary value of 10 in a black-and-white image.

따라서, 상기 해수경계면을 분석한 영상으로부터 해수면 영역을 추출하여, 캐니 에지(Canny Edge) 기법을 이용하여 바다의 복잡도(거칠기)를 분석한다.Therefore, the sea level area is extracted from the image analyzed on the sea water boundary surface, and the complexity (roughness) of the sea is analyzed using the Canny Edge technique.

다음, 거칠기 등급 분류단계(S40)는 상기 해수면의 거칠기 분석에 따른 결과 값을 판단부(240)에서 거칠기 등급(예; 5단계, 1~5)으로 분류한다.Next, in the roughness class classification step ( S40 ), the determination unit 240 classifies the result value according to the roughness analysis of the sea level into roughness classes (eg, step 5, 1 to 5).

상기 거칠기는 파도가 많을 경우 거칠기 수치가 높아지고, 파도가 없는 경우 거칠기 수치가 낮아지는 점을 이용하여 등급을 분류한다.The roughness is classified by using the point that the roughness value increases when there are many waves and the roughness value decreases when there are no waves.

다음, 병합등급 생성단계(S50)는 상기 판단부(240)에서 상기 분류된 거칠기 등급에 대한 추정 파고 높이의 오차범위를 줄이기 위한 병합 등급을 생성한다.Next, the merge grade generating step ( S50 ) generates a merge grade for reducing the error range of the estimated wave height for the classified roughness grade in the determination unit 240 .

여기서, 병합 등급은 영상으로부터 얻을 수 있는 데이터가 정확하지 않는 경우를 고려하여 일정 오차범위 내에서 설정된 등급 값을 의미한다.Here, the merge grade refers to a grade value set within a certain error range in consideration of a case where data obtainable from an image is not accurate.

수치자료 획득단계(S60)는 센서부(150)로부터 풍향 및 풍속을 측정하고, 측정한 풍향 및 풍속에 대한 수치자료를 상기 수신부(210)를 통해 상기 서버 컴퓨터(200)에서 획득한다.In the numerical data acquisition step ( S60 ), the wind direction and wind speed are measured from the sensor unit 150 , and numerical data on the measured wind direction and wind speed are acquired from the server computer 200 through the receiving unit 210 .

좀 더 구체적으로 설명하자면, 상기 해양 부이에 풍속센서, 풍향센서를 포함하는 상기 센서부(150)에서 실시간으로 풍향 및 풍속을 측정하고, 측정된 풍향 및 풍속 데이터는 상기 처리보드 내에 저장 공간에 수집되어, 상기 송신부(160)를 통해 상기 서버 컴퓨터(200)의 상기 수신부(210)로 전송된다.More specifically, the wind speed sensor and the wind direction sensor in the marine buoy are measured in real time by the sensor unit 150 including the wind direction and wind speed, and the measured wind direction and wind speed data are collected in a storage space within the processing board. and is transmitted to the receiver 210 of the server computer 200 through the transmitter 160 .

다음, 풍속등급 부여단계(S70)는 상기 측정한 풍속을 상기 판단부(240)에서 보퍼트(Beaufort) 풍력등급표(표1)에 해당하는 풍력 등급을 부여한다.Next, the wind speed rating step (S70) gives the wind speed rating corresponding to the Beaufort wind rating table (Table 1) in the determination unit 240 to the measured wind speed.

계급Classes 해상상태sea state 풍속(m/s)Wind speed (m/s) 파고(m)Wave height (m) 00 해면이 거울 같이 반사될 정도로 고요하다.It is so calm that the sea surface reflects like a mirror. <0.3<0.3 00 1One 물결이 생선 비늘 같이 작고, 물거품이 없다.The waves are small like fish scales, and there are no bubbles. 0.3~1.50.3~1.5 0.10.1 22 물결이 작고, 파도의 마루 부분이 부서지지 않고 모양이 뚜렷하다.The wave is small, the crest of the wave is not broken and the shape is clear. 1.5~3.31.5~3.3 0.20.2 33 물결이 커지고, 파도의 마루가 부서져서 물거품이 생겨 흰 파도가 간간이 보인다.The waves get bigger and the crests of the waves break, creating bubbles, and sometimes white waves are visible. 3.3~5.53.3~5.5 0.60.6 44 파도가 일고, 파장이 길어지며 흰 파도가 많이 보이기 시작한다.The waves rise, the wavelengths get longer, and white waves start to appear a lot. 5.5~8.05.5~8.0 1One 55 파도가 조금 높아지고, 물거품이 생기기 시작한다.The waves rise a little, and bubbles begin to form. 8.0~10.88.0 to 10.8 22 66 파도가 높아지기 시작하고, 물거품이 광범위해지며 물보라가 생긴다.The waves start to rise, and the foam expands and splashes are formed. 10.8~13.910.8~13.9 33 77 파도가 높아지고, 파도가 서로 부서져서 물거품이 생겨 줄을 이루며 바람에 의해 날린다.The waves rise, and the waves break each other to form bubbles, which are blown away by the wind. 13.9~17.213.9~17.2 44 88 파도가 제법 높고, 파장이 더 길고 마루의 끝이 거꾸로 된다. 물거품이 강풍에 날린다.The waves are quite high, the waves are longer and the ends of the ridges are upside down. Bubbles blown in the strong wind. 17.2~20.717.2~20.7 5.55.5 99 파도가 높고, 물거품이 바람에 따라 짙은 줄무늬를 띤다. 마루가 흩어져 말리고 물보라 때문에 시정이 나빠진다.The waves are high, and the foam takes on a dark stripe with the wind. The floor scatters and dries, and visibility deteriorates due to water spray. 20.7~24.520.7~24.5 77 1010 파도가 옆으로 긴 마루로 되어 몹시 높고, 물거품이 큰 덩어리가 되어 강풍에 날린다. 파도가 심하게 부서지고 시정이 나쁘다.The waves form a long ridge on the side and are very high, and the water bubbles form large lumps and are blown away by strong winds. The waves break badly and visibility is poor. 24.5~28.424.5~28.4 99 1111 파도가 대단히 높고, 주위의 배는 파도에 가려 볼 수 없고 길게 줄지은 물거품들이 바다를 덮는다. 시정이 극히 나쁘다.The waves are very high, and the surrounding ships cannot be seen by the waves, and long lines of foam cover the sea. Visibility is extremely bad. 28.4~32.628.4~32.6 11.511.5 1212 파도가 매우 높고, 바다는 물거품과 물보라로 가득 차 바로 한치 앞도 분간하기 어려울 정도다.The waves are very high, and the sea is full of foam and splashes, so it is difficult to tell even an inch ahead. >32.6>32.6 >14>14

다음, 파고 근사값 산출단계(S80)는 상기 판단부(240)에서 상기 풍력 등급에 근거하여 파고 높이의 값을 산출한다.Next, in the approximate wave height calculation step ( S80 ), the determination unit 240 calculates a value of the wave height based on the wind power rating.

상기 보퍼트 풍력등급표의 등급에 해당하는 풍속의 범위구간을 나누어(예:5구간) 상기 측정한 풍속을 상기 풍속 범위구간에 비례하여 상기 보퍼트 풍력등급표의 파고 높이를 추정한다. 예를 들어 설명하자면, 풍속이 9.4m/s이면 파고는 2.5m로 추정할 수 있다.The wave height of the Beaufort wind speed rating table is estimated in proportion to the measured wind speed by dividing the range section of the wind speed corresponding to the grade of the Beaufort wind speed rating table (eg, 5 sections). For example, if the wind speed is 9.4 m/s, the wave height can be estimated as 2.5 m.

다음, 파고높이 추정단계(S90)는 상기 병합등급 생성단계(S50)에서 생성된 상기 병합 등급과 상기 파고 근사값 산출단계(S80)에서 추정된 파고 높이의 근사 값과 미리 설정한 보정상수를 이용하여 상기 판단부(240)에서 연산을 통하여 파고의 높이를 추정한다.Next, the wave height estimation step (S90) is performed by using the approximation value of the merge grade generated in the merge grade generating step (S50) and the wave height estimated in the wave height approximate value calculation step (S80) and a preset correction constant. The determination unit 240 estimates the height of the wave height through calculation.

다음, 파고 비교 분석단계(S100)는 상기 판단부(240)에서 상기 추정된 파고의 높이와 실제 파고 높이 정보와 비교한다.Next, in the wave height comparison and analysis step (S100), the height of the estimated wave height in the determination unit 240 is compared with the actual wave height information.

다음, 정확도 향상단계(S110)는 상기 추정된 파고의 높이와 실제 파고 높이 정보를 상기 판단부(240)에서 비교하여 오차 범위를 벗어난 경우 딥러닝 기법을 이용하여 오차 범위를 줄인다.Next, the accuracy improvement step (S110) compares the estimated height of the wave height with the actual wave height information in the determination unit 240 to reduce the error range by using a deep learning technique when out of the error range.

상기 오차 범위는 실제 파고 높이 값에 상기 추정된 파고의 높이를 나누어서 사용자가 설정한 오차 범위(예; <0.9, >1.1)를 해당되는 경우 보정상수를 이용한 딥러닝 기법을 이용하여 오차 범위를 줄여 재학습 과정을 거치도록 한다. 상기 딥러닝은 지도학습(Supervised learning) 기법과 타겟변수를 지정하지 않는 자율학습(Unsupervised learning) 기법을 모두 고려한다.The error range is the error range (eg, <0.9, >1.1) set by the user by dividing the estimated height of the wave height by the actual wave height value. to go through a re-learning process. The deep learning considers both a supervised learning technique and an unsupervised learning technique that does not specify a target variable.

다음, 정확도 산출단계(S120)는 상기 파고 비교 분석단계(S100)에서 산출된 결과 값에 대한 신뢰성을 검증하는 차원에서 상기 판단부(240)에서 상기 추정된 파고의 높이와 상기 실제 파고 높이와의 정확도를 산출한다.Next, the accuracy calculation step (S120) is performed between the height of the estimated wave height and the actual wave height in the determination unit 240 in order to verify the reliability of the result value calculated in the wave height comparison and analysis step (S100). Calculate the accuracy.

상기 단계들에서 얻은 풍속, 풍향, 추정된 파고 높이, 실제 파고 높이, 영상, 거칠기 등급, 병합 등급을 포함하는 데이터들을 데이터베이스부(250)에 저장하고, 저장된 데이터들은 추후 딥러닝 연산 및 빅데이터를 활용한 통계 자료 등에 이용이 가능하다.The data including the wind speed, wind direction, estimated wave height, actual wave height, image, roughness class, and merge class obtained in the above steps are stored in the database unit 250, and the stored data is later used for deep learning calculations and big data. It can be used for used statistical data, etc.

다음에, 상술한 바와 같은 과정을 갖는 본 발명의 실시예에 따른 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템에 대하여 설명한다.Next, a description will be given of a wave observation system using an imaging camera for marine observation buoys according to an embodiment of the present invention having the process as described above.

해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템은 해양관측 부이용 영상촬영 카메라 모듈이 설치되어 있는 해양 부이에 있어서, 전체적으로, 제어부(110), 카메라모듈(120), 영상수집부(130), 데이터분할부(140), 센서부(150), 송신부(160)을 포함하는 부이(100)와 수신부(210), 데이터병합부(22), 영상처리부(230), 영상판단부(240), 데이터베이스부(250)를 포함하는 서버 컴퓨터(200)를 포함한다.A wave observation system using an image recording camera for marine observation buoy is a marine buoy in which an image photographing camera module for marine observation buoy is installed, as a whole, a control unit 110, a camera module 120, an image collection unit 130, The buoy 100 and the receiver 210, the data merging unit 22, the image processing unit 230, the image determination unit 240 including the data division unit 140, the sensor unit 150, and the transmission unit 160, and a server computer 200 including a database unit 250 .

먼저, 상기 제어부(110)는 원거리 통신망을 이용해 사용자단말기로부터 제어명령을 전달받는다.First, the control unit 110 receives a control command from a user terminal using a telecommunication network.

상기 원거리 통신망은 해상 모니터링을 위하여 Inmarsat 위성통신 단일망, LTE 전송망, VHF 전송망을 포함한다.The telecommunication network includes a single Inmarsat satellite communication network, an LTE transmission network, and a VHF transmission network for maritime monitoring.

상기 사용자단말기는 상기 서버 컴퓨터(200), 일반적인 퍼스널 컴퓨터, 스마트폰, 선박에서 사용되는 단말기를 포함한다.The user terminal includes the server computer 200, a general personal computer, a smart phone, and a terminal used in a ship.

다음, 상기 카메라모듈(120)은 상기 제어부(110)의 명령을 전달받아 제어되며, 해상 영상을 촬영하여 상기 영상수집부(130)로 상기 해상 영상을 전달한다.Next, the camera module 120 is controlled by receiving a command from the controller 110 , and captures a sea image and transmits the sea image to the image collection unit 130 .

상기 카메라모듈(120)은 원통 케이스에 5대의 카메라를 집진하여 360°전방위로 사진 촬영이 가능하며, 원거리 통신(예: 위성통신)을 통해 해상관측 데이터를 수집하는 목적으로 설치된다.The camera module 120 is installed for the purpose of collecting five cameras in a cylindrical case to take pictures in 360° omnidirectional, and to collect marine observation data through long-distance communication (eg, satellite communication).

다음, 상기 영상수집부(130)는 상기 카메라모듈(120)로부터 제공되는 영상을 수집한다.Next, the image collecting unit 130 collects images provided from the camera module 120 .

상기 영상수집부(130)는 상기 영상을 수집하기 위한 저장 공간을 더 포함한다.The image collecting unit 130 further includes a storage space for collecting the image.

다음, 상기 데이터분할부(140)는 상기 영상수집부(130)에서 수집된 영상을 상기 서버 컴퓨터(200) 측으로 전송하기 위해서 상기 수집된 영상 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하여 변환된 디지털 데이터를 전송에 용이하게 분할한다.Next, the data division unit 140 converts the collected image analog data into digital data in order to transmit the image collected by the image collection unit 130 to the server computer 200 side and transmits the converted digital data. easily divided into

다음, 상기 센서부(150)는 상기 제어부(110)에 의해 제어되며, 풍속 및 풍향을 측정한다.Next, the sensor unit 150 is controlled by the control unit 110 and measures wind speed and wind direction.

다음, 상기 송신부(160)는 상기 데이터분할부(140)에서 분할한 디지털 데이터 및 상기 센서부(150)에서 측정한 풍속 및 풍향 데이터를 상기 서버 컴퓨터(200) 측으로 전송한다.Next, the transmission unit 160 transmits the digital data divided by the data division unit 140 and the wind speed and direction data measured by the sensor unit 150 to the server computer 200 side.

상기 송신부(160)는 실시간으로 위성통신, 휴대폰망을 포함하는 통신망으로 전송이 가능하다.The transmitter 160 can transmit in real time through a communication network including satellite communication and a mobile phone network.

다음, 상기 수신부(210)는 상기 송신부(160)로부터 송신한 상기 분할한 디지털 데이터 및 상기 풍속 및 풍향 데이터를 전달받는다.Next, the receiver 210 receives the divided digital data and the wind speed and direction data transmitted from the transmitter 160 .

다음, 상기 데이터병합부(220)는 상기 수신부(210)로부터 상기 분할할 디지털 데이터를 전달받아 분석 가능한 영상의 형태로 상기 디지털 데이터를 병합한다.Next, the data merging unit 220 receives the digital data to be divided from the receiving unit 210 and merges the digital data in the form of an image that can be analyzed.

다음, 상기 영상처리부(230)는 상기 데이터병합부(220)를 통해 분석 가능한 영상을 기반으로 파랑을 분석하기 위해 영상 전처리 과정을 통한 파랑 관측용 이미지를 생성한다.Next, the image processing unit 230 generates a blue observation image through an image preprocessing process in order to analyze a wave based on an image that can be analyzed through the data merging unit 220 .

상기 영상처리부(230)는 해수면검출부(231), 백색광제거부(232), 노이즈제거부(233), 해수면분석부(234)를 더 포함한다.The image processing unit 230 further includes a sea level detecting unit 231 , a white light removing unit 232 , a noise removing unit 233 , and a sea level analyzing unit 234 .

상기 해수면검출부(231)는 상기 분석 가능한 영상에서 해양 영역의 바다 경계선을 검출하여 해수면을 찾는 과정을 수행한다.The sea level detection unit 231 performs a process of finding the sea level by detecting the sea boundary line of the ocean region from the analyzeable image.

상기 백색광제거부(232)는 상기 해수면검출부(231)에서 검출된 경계선을 이용하여 하늘 및 반사광 영역을 제거하는 과정을 수행한다.The white light removal unit 232 performs a process of removing the sky and the reflected light area using the boundary line detected by the sea level detection unit 231 .

상기 노이즈제거부(233)는 상기 백색광제거부(232)에서 하늘 및 반사광 영역을 제거한 영상의 노이즈를 제거하는 과정을 수행한다.The noise removing unit 233 performs a process of removing noise from the image from which the sky and reflected light regions are removed by the white light removing unit 232 .

상기 해수면분석부(234)는 상기 노이즈제거부(233)에서 노이즈를 제거한 영상으로부터 해수면을 분석하는 과정을 수행한다.The sea level analysis unit 234 performs a process of analyzing the sea level from the image from which the noise is removed by the noise removing unit 233 .

다음, 상기 판단부(240)는 상기 파랑 관측용 이미지를 기반으로 상기 수신부(210)로 전달받은 풍속 및 풍향 데이터를 이용하여 파고의 높이를 추정하고, 추정한 파고 높이와 실제 파고 높이를 비교 판단한다.Next, the determination unit 240 estimates the height of the wave height using the wind speed and wind direction data transmitted to the receiving unit 210 based on the wave observation image, and compares the estimated wave height with the actual wave height. do.

다음, 상기 데이터베이스부(250)는 상기 추정한 파고 높이와 실제 파고 높이를 비교하여 산출된 정확도 및 파고, 풍속을 포함하는 해상정보에 해당하는 데이터들을 저장한다.Next, the database unit 250 stores the data corresponding to the sea information including the accuracy calculated by comparing the estimated wave height with the actual wave height, the wave height, and the wind speed.

따라서, 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템은 상기 카메라모듈부(120)을 해양관측용 부이(100)에 설치하여 촬영된 영상정보를 위성통신망을 포함하는 원거리 통신망을 이용하여 상기 서버 컴퓨터(200)측으로 전송하여 실시간으로 해상 관측이 가능하고, 상기 영상처리부(230)를 통해 상기 영상정보를 영상 전처리 과정을 통하여 해수면을 분석하여 상기 센서부(150)로부터 측정한 풍향, 풍속 데이터와 연동하여 파랑의 스케일을 정밀 관측하고, 상기 판단부(240)를 통해 파랑 추정에 대한 신뢰성을 판단하게 된다.Therefore, the wave observation system using the image recording camera for the marine observation buoy uses the telecommunication network including the satellite communication network for the image information photographed by installing the camera module unit 120 on the marine observation buoy 100 to the server The data is transmitted to the computer 200 to enable real-time sea observation, and the image information is analyzed through the image pre-processing process through the image processing unit 230 to analyze the sea level, and the wind direction and wind speed data measured from the sensor unit 150 and The wave scale is precisely observed in conjunction with each other, and the reliability of the wave estimation is determined through the determination unit 240 .

이에, 상기 카메라모듈부(120)를 이용하여 파랑관측이 가능해짐으로써, 고가의 파고센서를 탑재한 해양관측장비에 비해 시스템이 경량화 되어 도입비용을 절감할 수 있는 효과가 있으며, 상기 파랑 추정에 대한 신뢰성 판단을 통하여 해양기상 관측 및 해양기상 예보에 대한 정밀성을 향상 시킬 수 있는 효과가 있다.Accordingly, by using the camera module unit 120 to enable wave observation, the system is lighter in weight compared to marine observation equipment equipped with an expensive wave height sensor, thereby reducing the introduction cost, and in the wave estimation It has the effect of improving the precision of ocean weather observation and ocean weather forecasting through reliability judgment.

이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해되어야 한다. Although embodiments of the present invention have been described with reference to the above and the accompanying drawings, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can practice the present invention in other specific forms without changing its technical spirit or essential features. You can understand that there is Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.

S10: 영상 획득단계 S20: 해수경계면 분석단계
S30: 해수면 분석단계 S40: 거칠기 등급 분류단계
S50: 병합등급 생성단계 S60: 수치자료 획득단계
S70: 풍속등급 부여단계 S80: 파고 근사값 산출단계
S90: 파고높이 추정단계 S100: 파고 비교 분석단계
S110: 정확도 향상단계 S120: 정확도 산출단계
100: 부이 110: 제어부
120: 카메라모듈부 130: 영상수집부
140: 데이터분할부 150: 센서부
160: 송신부 200: 서버 컴퓨터
210: 수신부 220: 데이터병합부
230: 영상처리부 231: 해수면검출부
232: 백색광제거부 233: 노이즈제거부
234: 해수면분석부 240: 영상판단부
250: 데이터베이스
S10: image acquisition step S20: seawater interface analysis step
S30: sea level analysis step S40: roughness class classification step
S50: Merge grade generation step S60: Numerical data acquisition step
S70: Wind speed rating step S80: Wave height approximate value calculation step
S90: Wave height estimation step S100: Wave height comparison analysis step
S110: Accuracy improvement step S120: Accuracy calculation step
100: buoy 110: control
120: camera module unit 130: image collection unit
140: data division unit 150: sensor unit
160: transmitter 200: server computer
210: receiving unit 220: data merging unit
230: image processing unit 231: sea level detection unit
232: white light removal unit 233: noise removal unit
234: sea level analysis unit 240: image determination unit
250: database

Claims (7)

해양관측 부이용 영상촬영 카메라 모듈이 설치되어 있는 해양 부이에 있어서,
해양 부이에 설치된 카메라모듈부를 통하여 해상을 촬영하고, 촬영한 실시간 영상정보를 사용자 지정 시간 간격으로 서버 컴퓨터에서 획득하는 영상 획득단계;
상기 서버 컴퓨터에서 획득한 영상정보를 기반으로 영상처리부에서 영상 전처리 과정을 통해 영상에서 해수경계면을 분석하는 해수경계면 분석단계;
상기 해수경계면을 분석한 영상을 해수면분석부에서 해수면 영역을 추출하고, 추출한 영역으로부터 해수면의 거칠기를 분석하는 해수면 분석단계;
상기 해수면의 거칠기 분석에 따른 결과 값을 판단부에서 입력받아 거칠기 등급을 분류하는 거칠기 등급 분류단계;
상기 판단부에서 상기 분류된 거칠기 등급에 대한 추정 파고 높이의 오차범위를 줄이기 위한 병합 등급을 생성하는 병합등급 생성단계;
센서부로부터 풍향 및 풍속을 측정하고, 측정한 풍향 및 풍속에 대한 수치자료를 상기 수신부를 통해 상기 서버 컴퓨터에서 획득하는 수치자료 획득단계;
상기 측정한 풍속을 상기 판단부에서 보퍼트 풍력등급표에 해당하는 풍력 등급을 부여하는 풍속등급 부여단계;
상기 판단부에서 상기 풍력 등급에 근거하여 파고 높이의 근사 값을 산출하는 파고 근사값 산출단계;
상기 병합등급 생성단계에서 생성된 병합 등급과 상기 파고 근사값 산출단계에서 추정된 파고 높이의 근사 값과 보정상수를 이용하여 상기 판단부에서 연산을 통하여 파고의 높이를 추정하는 파고높이 추정단계;
상기 추정된 파고의 높이와 실제 파고 높이 정보를 상기 판단부에서 비교하는 파고 비교 분석단계;
상기 추정된 파고 높이와 실제 파고 높이 정보를 상기 판단부에서 비교하여 오차 범위를 벗어난 경우 딥러닝 기법을 이용하여 재학습하여 오차 범위를 줄이는 정확도 향상단계; 및
상기 파고 비교 분석단계에서 산출된 결과 값에 대한 신뢰성 검증 차원에서 상기 판단부에서 정확도를 산출하는 정확도 산출단계;를 포함하는 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법.
In the marine buoy in which the imaging camera module for the marine observation buoy is installed,
An image acquisition step of photographing the sea through the camera module unit installed on the marine buoy, and acquiring the captured real-time image information from a server computer at user-specified time intervals;
a seawater boundary surface analysis step of analyzing a seawater boundary surface in an image through an image pre-processing process in an image processing unit based on the image information obtained from the server computer;
a sea level analysis step of extracting a sea level area from the sea level analysis unit from the analyzed image of the sea water boundary surface, and analyzing the roughness of the sea level from the extracted area;
a roughness class classification step of classifying a roughness class by receiving a result value according to the roughness analysis of the sea level from a determination unit;
a merge grade generation step of generating, in the determination unit, a merge grade for reducing an error range of an estimated wave height for the classified roughness grade;
a numerical data acquisition step of measuring the wind direction and wind speed from the sensor unit, and acquiring numerical data on the measured wind direction and wind speed from the server computer through the receiving unit;
a wind speed rating step of assigning a wind speed rating corresponding to the Beaufort wind rating table in the determination unit to the measured wind speed;
a wave height approximate value calculation step of calculating an approximate value of the wave height height based on the wind power rating in the determination unit;
a wave height estimation step of estimating the height of the wave height through calculation in the determination unit using the correction constant and the approximate value of the wave height estimated in the merge grade generated in the merge grade generating step and the wave height approximate value calculating step;
a wave height comparison analysis step of comparing the estimated wave height height with the actual wave height information in the determination unit;
an accuracy improvement step of reducing the error range by re-learning using a deep learning technique when the estimated crest height and the actual crest height information are compared in the determination unit and out of the error range; and
A wave observation method using an imaging camera for ocean observation buoy comprising a; an accuracy calculation step of calculating the accuracy in the determination unit in order to verify the reliability of the result value calculated in the wave height comparison and analysis step.
제1항에 있어서,
상기 영상 획득단계는,
해양 부이에 설치된 카메라모듈부에서 영상을 촬영하여, 영상수집부에서 상기 영상을 수집하는 영상 수집단계;
상기 수집한 영상을 서버 컴퓨터 측으로 전송하기 위해 데이터분할부에서 영상 아날로그 데이터를 상기 영상수집부로부터 전달받아 디지털 데이터로 변환하는 디지털데이터 변환단계;
상기 데이터분할부로부터 상기 변환된 디지털 데이터를 해양부이의 송신부에서 전달받아, 상기 송신부에서 상기 서버 컴퓨터의 수신부로 상기 디지털 데이터를 전송하는 전송단계; 및
상기 디지털 데이터를 데이터병합부에서 상기 수신부로부터 전달받아 아날로그 데이터로 변환하는 아날로그데이터 변환단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법.
According to claim 1,
The image acquisition step is
An image collecting step of photographing an image from a camera module unit installed on a marine buoy, and collecting the image from an image collecting unit;
a digital data conversion step of receiving the analog image data from the data division unit and converting the image analog data into digital data in order to transmit the collected image to the server computer;
a transmission step of receiving the converted digital data from the data division unit at the transmitting unit of the marine buoy, and transmitting the digital data from the transmitting unit to the receiving unit of the server computer; and
An analog data conversion step of receiving the digital data from the data merging unit from the receiving unit and converting the digital data into analog data.
제1항에 있어서,
상기 해수경계면 분석단계는,
상기 획득한 영상정보를 기반으로 해수면검출부에서 해양 영역의 바다 경계선을 검출하여 해수면을 찾는 해수면 검출단계;
상기 해수면검출부에서 검출된 경계선을 이용하여 백색광제거부에서 하늘 및 반사광 영역을 제거하는 백색광 제거단계;
상기 백색광 제거단계를 거친 영상을 노이즈제거부에서 전달받아 상기 영상을 선명하게 하기 위해서 노이즈와 같은 작은 영역들을 제거하는 노이즈 제거단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법.
According to claim 1,
The seawater interface analysis step is,
a sea level detection step of finding the sea level by detecting the sea boundary of the sea area by a sea level detection unit based on the obtained image information;
a white light removal step of removing the sky and the reflected light region from the white light removal unit using the boundary line detected by the sea level detection unit;
Using an image capturing camera for marine observation buoy, characterized in that it further comprises; receiving the image that has undergone the white light removing step from the noise removing unit and removing small areas such as noise in order to sharpen the image. Blue observation method.
제1항에 있어서,
상기 해수면 분석단계는 상기 해수경계면 분석단계를 거친 영상을 해수면분석부에서 에지 필터링을 사용하여 해수면의 복잡도(거칠기)를 에지로 표현하는 에지필터링단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법.
According to claim 1,
The sea level analysis step further comprises an edge filtering step of expressing the complexity (roughness) of the sea level as an edge using edge filtering in the sea level analysis unit for the image that has undergone the sea level boundary analysis step. A blue observation method using a photographic camera.
제1항에 있어서,
상기 파고 근사값 산출단계는 상기 보퍼트 풍력등급표의 등급에 해당하는 풍속의 범위구간을 나누어 상기 측정한 풍속을 상기 풍속 범위구간에 비례하여 상기 보퍼트 풍력등급표의 파고높이를 추정하는 것을 특징으로 하는 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 방법.
According to claim 1,
The wave height approximate value calculation step divides the wind speed range section corresponding to the class of the Beaufort wind power rating table and estimates the wave height of the Beaufort wind speed rating table in proportion to the measured wind speed in the wind speed range section. A method of observing waves using an imaging camera for observation buoys.
해양관측 부이용 영상촬영 카메라 모듈이 설치되어 있는 해양 부이에 있어서,
원거리 통신망을 이용해 사용자단말기로부터 제어명령을 전달받는 제어부;
상기 제어부의 명령을 전달받아 제어되는 해상 영상을 촬영하는 카메라모듈;
상기 카메라모듈로부터 제공되는 영상을 수집하는 영상수집부;
상기 영상수집부에서 수집된 영상을 서버 컴퓨터 측으로 전송하기 위해서 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하여 데이터를 분할하는 데이터분할부;
상기 제어부에 의해 제어되며, 풍속 및 풍향을 측정하는 센서부;
상기 데이터분할부에서 분할한 디지털 데이터 및 상기 센서부에서 측정한 풍속 및 풍향 데이터를 서버 컴퓨터 측으로 전송하기 위한 송신부;
상기 송신부로부터 송신한 상기 분할한 디지털 데이터 및 상기 풍속 및 풍향 데이터를 전달받는 수신부;
상기 수신부로부터 상기 분할한 디지털 데이터를 전달받아 분석 가능한 영상 형태로 데이터를 병합하는 데이터병합부;
상기 분석 가능한 영상을 기반으로 파랑을 분석하기 위해 영상 전처리 과정을 통한 파랑 관측용 이미지를 생성하는 영상처리부;
상기 파랑 관측용 이미지를 기반으로 상기 수신부로 전달받은 풍속 및 풍향 데이터를 이용하여 파고 높이를 추정하고, 추정한 파고 높이와 실제 파고 높이를 비교 판단하는 판단부; 및
상기 추정한 파고 높이와 실제 파고 높이를 비교 하여 산출된 정확도 및 파고, 풍속 등을 포함하는 해상정보를 저장하는 데이터베이스부;를 포함하는 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템.
In the marine buoy in which the imaging camera module for the marine observation buoy is installed,
a control unit receiving a control command from a user terminal using a telecommunication network;
a camera module for capturing a sea image controlled by receiving a command from the control unit;
an image collection unit for collecting images provided from the camera module;
a data division unit that converts analog data into digital data and divides the data in order to transmit the image collected by the image collection unit to a server computer;
a sensor unit that is controlled by the control unit and measures wind speed and wind direction;
a transmission unit for transmitting the digital data divided by the data division unit and the wind speed and direction data measured by the sensor unit to the server computer side;
a receiving unit receiving the divided digital data and the wind speed and wind direction data transmitted from the transmitting unit;
a data merging unit that receives the divided digital data from the receiving unit and merges the data into an analytic image form;
an image processing unit for generating an image for observing a wave through an image pre-processing process to analyze a wave based on the analytic image;
a determination unit for estimating a wave height using the wind speed and wind direction data transmitted to the receiver based on the wave observation image, and comparing and determining the estimated wave height with the actual wave height; and
A wave observation system using an imaging camera for marine observation buoys comprising a; a database unit for storing marine information including accuracy calculated by comparing the estimated wave height with the actual wave height, and the wave height and wind speed.
제6항에 있어서,
상기 영상처리부는,
상기 분석 가능한 영상에서 해양 영역의 바다 경계선을 검출하여 해수면을 찾는 해수면검출부;
상기 해수면검출부에서 검출된 경계선을 이용하여 하늘 및 반사광 영역을 제거하는 백색광제거부;
상기 백색광제거부에서 하늘 및 반사광 영역을 제거한 영상의 노이즈를 제거하는 노이즈제거부; 및
상기 노이즈제거부에서 노이즈를 제거한 영상으로부터 해수면을 분석하는 해수면분석부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해양관측 부이용 영상촬영 카메라를 이용한 파랑관측 시스템.
7. The method of claim 6,
The image processing unit,
a sea level detection unit for detecting the sea level by detecting the sea boundary of the sea area from the analysable image;
a white light removal unit for removing the sky and the reflected light area using the boundary line detected by the sea level detection unit;
a noise removing unit for removing noise from the image from which the sky and reflected light regions are removed from the white light removing unit; and
A wave observation system using an image capturing camera for ocean observation buoy, characterized in that it further comprises; a sea level analysis unit for analyzing the sea level from the image from which the noise has been removed by the noise removing unit.
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