KR20210147848A - 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법 - Google Patents

해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템에 관한 것으로, 레이더 영상과 자동선박위치와 선박자동식별정보를 제공하는 해안경계통합장치와, V-Pass, AIS, 수신된 영상을 화면에 표시하는 표시장치 및 상기 레이더의 신호를 수신하여 파도와 선박을 분리하여 탐지하고, 탐지된 선박에는 상기 V-Pass신호와 AIS정보를 이용하여 고유식별번호를 부여하고, 부여된 고유식별번호와 함께 상기 선박을 표시장치에 표시하는 제어장치를 포함하고, 상기 제어장치는 고유식별번호가 부여되지 않는 선박은 미확인 선박으로 상기 표지장치에 표시하도록 구성함으로써, 자동으로 파도 속의 선박을 탐지할 수 있기 때문에 신속하고 정확하게 미확인 선박을 구별할 수 있는 효과가 있다.

Description

해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법{AI-BASED INTEGRATED BOUNDARY SYSTEM CENTERED ON COASTAL SURVEILLANCE RADAR AND THE METHOD THEREOF}
본 발명은 해안 감시 레이더에 관한 것으로, 구체적으로 해안경계 작전부대에서 운영 중인 감시정찰 무기체계로 해안 감시레이더 감시병의 역할을 보완하는 기능으로 인간의 피로도로 인해 놓칠 수 있는 파도와 선박의 혼선을 최소화하기 위한 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 해안 부근에 침입자가 발생하는 것을 방지하기 위해서 해군에서는 초소마다 보초병을 배치하고, 배치된 보초병은 육안이나 망원경을 이용하여 해안 부근의 괴선박이나 간첩선 출현 여부를 판별하여 감시부대에 이를 유선으로 보고하는 형태로 운영되거나 해상을 통해 침투하는 적(의아 표적)을 조기에 포착, 경보하고 기동화된 작전 부대에 전파하여 효율적인 해안 방어임무 수행을 위한 주 감시수단으로 해안감시 레이더가 설치되어 운용 중에 있다.
그러나 해안감시 레이더는 지상에 설치되어 해안을 감시하는 장비로 작전지역 내의 수제선에 연하여 또는 일부 도서지역에 설치되어 조기탐지 및 포착을 목적으로 운용되고 있어 레이더 운용에 많은 병력 및 예산이 소요되며, 격오지로 인한 근무환경의 취약점을 가지고 있다.
특히 해안 파도가 높을 경우 전파가 파도에 난반사되어 수많은 점(신호)으로 표시되기 때문에 파도의 크기와 유사한 작은 선박들이 파도 속에 존재할 때는 식별이 어려운 점이 있다.
도 1의 종래의 레이다 감지 파도를 도시한 도면을 참고하면, 우상단에 점선으로 표시된 영역에 감지된 파도와 선박 인식표가 혼재도어 있어 육안으로 감시할 때 실제 파도와 선박의 식별이 어렵다는 것을 알 수 있다.
즉, 파도에 난반사되는 수많은 점 중에서 미확인 선박(물체)을 구분해야 하나 이는 오로지 감시병의 경험에 의한 판단으로 탐색하고 있는 것이 현 실정이다.
따라서 감시병의 피로도나 능률에 따라 높은 파도 속에 존재하는 미확인 선박을 탐지하지 못하는 경우가 발생한다.
KR 등록특허공보 제10-1552095호(2015.09.04)
이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 레이더 신호분석을 통하여 자동으로 파도 속의 선박을 탐지할 수 있는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 미확인 표적을 식별할 수 있는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 다른 목적은 이상 항로를 운행하는 선박을 탐지할 수 있는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 설정한 관심영역(Region of interest)을 탐지할 수 있는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 또 다른 목적은 해안 감시 레이더신호와 AIS/V-Pass정보를 이용하여 선박에 고유 식별번호를 부여하여 표시하는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법을 제공하는 것이다.
이러한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템은 해안을 감시하기 위해 레이더 영상과 자동선박위치와 선박자동식별정보를 제공하는 해안경계통합장치와, 어선의 위치정보와 긴급구조신호를 발신하는 V-Pass, 선박종류와 항해정보를 제공하는 AIS, 영상을 표시하는 표시장치 및 상기 레이더의 신호를 수신하여 파도와 선박을 자동으로 분리하여 탐지하고, 탐지된 선박에는 상기 V-Pass신호와 AIS정보를 이용하여 고유식별번호를 부여하고, 부여된 고유식별번호와 함께 상기 표시장치에 표시하는 제어장치를 포함하고, 상기 제어장치는 고유식별번호가 부여되지 않는 선박은 미확인 선박으로 상기 표지장치에 표시하도록 함으로써 달성될 수 있다.
그리고 상기 해안의 영상을 획득하되 해안으로부터 상기 레이더보다 근거리의 영상을 획득하는 TOD, 해안으로부터 상기 TOD보다 근거리의 영상을 획득하는 해안 복합 감시 카메라를 더 포함하게 구성하고, 상기 제어장치는 해안에서 근접한 곳은 해안 복합 감시 카메라로 해안에서 가장 먼 거리는 상기 레이더로 감시하고, 상기 레이더와 상기 해안 복합 감시 카메라가 감시하는 영역의 중간은 TOD로 감시하게 할 수 있다.
따라서 본 발명의 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법에 의하면, 객체 추적을 통하여 자동으로 파도 속의 선박을 탐지할 수 있기 때문에 신속하고 정확하게 파도와 선박을 구별할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 고유 식별번호가 없는 미확인 표적을 손쉽게 식별할 수 있어 감시를 용이하게 할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 이상 항로를 운행하는 선박을 탐지하여 경고하거나 관제센터에 통지하여 사고나 운행을 제어할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면 설정한 관심영역(Region of interest)을 구체적으로 탐지할 수 있기 때문에 위험지역이나 상시 감시지역 등을 효율적으로 감시할 수 있는 효과가 있다.
그리고 본 발명에 의하면, 각각의 선박에 고유 식별번호를 부여하여 표시하기 때문에 고유 식별번호가 없는 선박은 미확인객체로 더욱 주의깊게 감시할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 종래의 레이다 감지 파도를 도시한 도면,
도 2는 본 발명 시스템의 주요 구성도,
도 3은 AI 자동 감지 시스템이 적용된 감시 화면의 일례를 도시한 도면,
도 4는 본 발명 시스템의 탭 메뉴 화면 구성을 예시한 화면,
도 5는 본 발명의 탭 메뉴에서 객체 감지 탭을 설명하기 위한 화면,
도 6은 도 5의 객체 감지 탭의 화면 구성을 예시한 도면,
도 7은 본 발명 탭 메뉴에서 오리지널 탭을 선택한 경우 화면 구성을 설명하기 위한 도면,
도 8은 본 발명의 탭 메뉴에서 마스크 에어리어 탭을 설명하기 위한 화면,
그리고
도 9는 본 발명의 일실시예에 의한 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정 해석되지 아니하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서 "및/또는"의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, "제1 항목, 제2 항목 및/또는 제3 항목"의 의미는 제1, 제2 또는 제3 항목뿐만 아니라 제1, 제2 또는 제3 항목들 중 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미한다.
명세서 전체에서 각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c, ...)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 한정하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
이하, 도면을 참고하여 본 발명의 일실시예에 대하여 설명한다.
도 2는 본 발명 시스템의 주요 구성도이다. 도면을 참고하면, 본 발명의 일실시예에 의한 통합 경계 시스템은 해안경계통합장치(150)로부터 선박 관련 정보와 레이더 정보를 수신하여 표시장치(120)에 표시하고, 이벤트가 발생한 경우에 관제센터(200)로 관련 정보를 전송하여 처리하도록 하는 제어장치(110)를 포함하여 구성한다.
또한, 제어장치(110)는 TOD(130)와 해안복합감시카메라(140)로부터 데이터를 수신하여 보다 상세하게 감시할 수 있도록 구성된다.
여기서 TOD(130)는 Thermal Observation Device로 열상감지장비로서, 물체의 열을 감지해서 영상으로 보여 주는 장비이다. 군에서는 원거리 관측을 위해 원적외선을 이용하는 장비를 쓰는데, 사용 전 극저온의 냉각이 필요하다. 전방에서 흔히 보이는 PVS-5나 PVS-7, PVS-98K 같이 빛을 증폭해서 보는 야간투시경보다 긴 관측 거리를 가져, 전방과 해안에서 운용 중이다. 해안의 경우, TOD와 레이더 등을 연동해서 서 · 남해안의 조밀한 해안을 거의 빈틈없이 감시하고 있다
즉, TOD(120)는 열상감지장비로 해안감시 레이더(151)가 장거리용이라면 TOD는 중거리 감시카메라로 작동하고, 해안복합감시카메라(140)는 최단거리 감시 카메라로 해안가 취약지역 탐지를 하기 위한 즉 감시 사각지대를 없애기 위한 장치로 경계 범위가 넓은 해안가를 감시하기 위한 시스렘으로 동작한다.
해안경계통합장치(150)는 레이더정보와 자동어선위치정보와 선박자동식별정보를 제어장치(110)로 전송하도록 동작한다.
이를 위하여 해안경계통합장치(150)는 장거리를 탐지하는 해안감시 레이더(151)와 자동으로 어선의 위치정보와 긴급구조신호를 발신하는 자동어선위치발신장치(V-Pass;152)와 선박의 종류와 위치, 침로 등의 관련 정보들을 자동으로 인근의 항로표지관리소나 항로표지로 전달하는 AIS(153)를 포함한다.
해안감시 레이더(151)는 주요 해안과 도서지역에 배치돼 해상에서 이동하는 선박, 항공기 등을 탐지하는 것으로, 해군전술C4I체계, 항만감시체계 등과 연동해 한반도 주변 해역의 탐지 정보를 공유하는 등 해상방위에 중요한 역할을 담당하는 장치이다.
해안감시 레이더(151)는 해안에서 비교적 장거리인 5km이내 선박을 탐지하도록 동작하여 탐지 물체의 거리, 방위각, 속도, 좌표 등을 측정하여 해안감시 레이더 신호 정보로 제어장치로 출력하도록 동작한다.
그리고 설정 경계 지역내 물체 침입시 자동알람발생기능을 갖을 수도 있으며, 모든 탐지 물체의 항적을 표시할 수 있다.
V-Pass(152)는 자동어선위치발신장치(Vessel-Pass)로 어선의 안전운항을 확보하고 해양사고 발생 시 신속한 대응을 위해 어선의 위치 및 긴급구조신호를 발신하며, 「선박안전조업규칙」 제15조에 따른 어선의 출항·입항 신고를 자동으로 처리할 수 있는 장치로서 897㎒대역의 주파수를 사용하는 무선설비를 말한다.
AIS(153)는 선박자동식별장치(Automatic Identification System)로 선박의 위치를 통한 항해정보를 파악하는 것 이외에도 망망대해에서 선박끼리 서로 충돌하는 것을 방지하기 위한 목적으로도 사용되는데 무선신호를 통해서 주변 선박끼리 식별장치의 정보를 공유하기 때문이다. 또한 이 장치에서 발신되는 정보의 내용은 선교로 들어오는 여러 정보와 함께 선박의 블랙박스라 할 수 있는 선박항해기록장치(VDR)에도 함께 기록된다. 운항 중에 수신되는 모든 AIS 데이터(타 선박 포함)가 VDR에 기록되기 때문에 교차 검증의 여지를 남겨둔다.
선박에서 송신된 신호는 육지의 항로표지관리소와 인근의 무인등대를 통해서 최종적으로 해상교통관제소(VTS)를 포함하는 관제센터(200)로 전달되게 된다.
V-Pass(152)와 AIS(153)는 AIS/V-Pass정보로 선박종류와 항해정보 등을 제어장치로 출력하도록 동작한다.
제어장치(110)는 해안경계통합장치(150)로부터 선박 관련 정보를 수신하여 표시장치(120)에 파도와 선박을 구별하여 표시함과 동시에 선박에는 V-Pass신호와 AIS정보를 이용하여 고유식별번호를 부여하고, 고유식별번호가 부여된 선박과 미확인선박으로 표시하여 추적이 용이하게 하고, 동시에 이벤트가 발생한 경우에 관제센터(200)로 관련 정보를 전송하여 후속 처리가 이루어지도록 동작한다.
이를 위하여 제어장치(110)는 레이더신호분석모듈(111)과 표적추적모듈(112), 표적상황기록모듈(113), 표적확인/식별모듈(114), 저장부(115) 그리고 통신부(116)를 포함하도록 구성한다.
레이더신호분석모듈(111)은 해안경계통합장치(150)로부터 입력되는 해안감시 레이더 신호 정보와 AIS와 V-Pass 정보를 이용하여 레이더에 감지된 객체의 실상과 허상을 구별하도록 구성한다.
특히, 본 발명에서는 파도와 선박을 구별할 수 있도록 하기 위하여 선박은 설정 주기에 따라 달라질 수 있지만 거의 동일한 위치에서 검출되는 객체일 수 있으나, 파도는 위치 이동은 물론 생성과 소멸을 반복하므로 검출 주기를 조절하면 파도와 선박을 구별할 수 있는 것이다.
통상적으로 파도속에서 선박을 검출할 때는 설정된 탐색 주기에 따라 거의 일정한 위치에서 검출이 되면 선박으로 간주하고 일정한 위치에서 검출이 되지 않으면 파도로 간주하면 된다.
또한, 파도속에서 선박을 검출할 때는 설정 주기에 따른 탐색결과를 기준으로 상기 설정주기보다 빠른 탐색주기로 탐색한 탐색결과와 상기 설정주기보다 늦은 탐색주기로 탐색한 탐색결과를 비교하여 모두 일치할 때 선박 또는 파도로 검출하면 판독에러를 줄일 수 있다.
또한, 본 발명에서는 ROI(관심영역;Region of Interest)를 수동으로 설정하거나 자동으로 설정하여 감시하게 할 수 있다.
수동설정의 경우 대략 사각형으로 표시된 관심영역을 사용자가 표시장치의 일정 영역으로 설정하여 관심영역을 중점으로 감시하게 할 수 있는 기능이다.
또한, 자동설정의 경우에는 파도가 발생하는 영역을 자동으로 설정하게 하거나 또는 빈번한 미확인물체가 발생하는 영역들을 설정하여 주요 감찰대상으로 설정할 수 있는 기능이다.
아래 표 1을 참고하면, ROI는 점, 라인, 사각형, 기울어진 사각형, 꺽은선, 다각형, 곡선, 곡선도형 그리고 도넛 형상을 이용하여 관심 영역을 설정할 수 있다.
ROI는 관심을 갖고 관찰하고자 하는 영역을 주 관찰 영역으로 설정하고 해당 영역을 집중적으로 관찰하고자 할 때 사용할 수 있다.
따라서 물론 관심영역을 설정하지 않은 경우는 전체 영상을 분석한다.
표적추적모듈(112)은 AIS나 V-PAss 그리고 'AIS+V-Pass'를 이용하여 선박인 객체가 확인된 확인표적과 확인되지 않은 미확인 표적으로 구분하도록 동작한다.
또한, 표적추적모듈(112)은 확인선박의 경우에는 해당 선박에 고유식별번호를 부여한다.
또한, 미확인 표적은 단순표적, 관심표적, 의아표적 등으로 구별하여 표시할 수 있음은 물론이다.
단순표적은 초기 확인되지 않은 미확인표적을 관심표적은 일정시간 이상 확인되지 않은 미확인표적을 의미하고, 의아표적은 간첩선과 유사한 정체 불명 선박을 의미하게 할 수 있다.
표적상황기록모듈(113)은 표적 객체에 대한 표적추적모듈(112)과 레이더신호분석모듈(111)의 모든 정보를 추적이 가능하도록 DB로 축적하여 자동으로 저장부(115)에 저장하도록 한다.
표적확인/식별모듈(114)은 해안복합감시카메라(140)와 TOD(130) 같은 장비와 유관기관을 포함하는 협조기관들에 대한 정보를 관리함과 동시에 연동하여 설정한 표적을 식별하고 추적하도록 동작한다.
예를 들면 해안감시 레이더(151)에서 설정한 객체를 TOD(130)와 해안복합감시카메라(140)를 이용하여 보다 상세하게 구체적으로 해당 객체를 감시할 수 있게 할 수 있는 것이다.
저장부(115)는 제어장치에서 분석하고 추적한 모든 데이터를 DB로 저장하는 장치일 수 있으며, 고유식별번호별 추적내용과 레이더(151)의 감시화면과 TOD(130)와 해안복합감시카메라(140)를 이용한 감시화면 등을 저장하여 이력을 관리할 수 있도록 한다.
통신부(116)는 제어장치(110)가 해안경계통합시스템(150), 해안복합감시카메라(140)와 TOD(130), 그리고 표시장치(120)와 데이터송수신이 가능하게 하고 관제센터(200)로 감시 데이터를 전송하는 통신장치를 의미한다.
그리고 표시장치(120)는 제어장치와 유무선으로 연결된 디스플레이장치일 수도 있으나, 관리자가 소지한 어플리케이션이 설치된 단말기일 수 있다.
이하, 제어장치(110)가 본 발명의 레이더 자동 탐지 영상을 표시장치(120)에 표시하는 일례에 대하여 도면을 참고하여 설명한다.
도 3의 AI 자동 감지 시스템이 적용된 감시 화면의 일례를 도시한 도면과 도 4의 본 발명 시스템의 탭 메뉴 화면 구성을 예시한 화면을 참고하면, 제어장치(110)는 종래의 해안감시 레이더(151) 화면을 표시하면서 우측에 본원 발명과 관련된 '탭메뉴'를 표시한다.
이러한 '탭메뉴'는 'Detected Object 탭'과 'Original 탭', 'Setup 탭' 그리고 'Mask Area 탭'이 표시될 수 있다.
먼저 'Detected Object 탭'은 감지한 객체를 확인할 수 있는 탭 메뉴로 화면 조작(확대, 축소) 및 관심분석영역(ROI)을 설정할 수 있는 기능으로 구성된다.
'Original 탭'은 종래의 레이더 영상인 원본 영상을 확인할 수 있는 탭 메뉴로 화면 조작(확대, 축소)이 가능하다.
'Setup 탭'은 각종 기능들을 설정할 수 있는 탭으로 통상 제품 생산시 기본적으로 설정되는 경우가 많으므로 사용자의 조작은 대체로 금지하는 경우가 많다.
'Mask Area 탭'은 분석제외영역(분석을 원하지 않는 영역)을 설정할 수 있는 탭 메뉴이다.
도면을 참고하면 기존의 화면에는 선박들과 파도가 식별부호없이 혼재되어 있으며, 특히 파도속에 선박이 존재하는 경우에는 그 크기에 따라 식별이 곤란한 경우가 많음을 알 수 있다.
파도와 선박의 구별은 기본적으로 V-Pass(152)와 AIS(153)의 수신정보를 이용하여 각각의 선박에 고유식별번호를 표시할 수 있으나, 파도와 선박의 반사 크기가 유사한 경우에는 일정 주기로 레이더 신호를 관찰하여 생성과 소멸을 반복하는 경우에는 파도로 주기에 관계없이 항상 존재하는 것은 선박으로 인식하고 고유식별번호를 부여할 수 있다.
도 4의 레이더 영상 중 우상화면을 참고하면 점으로 표시된 파도와 선박이 혼재되어 있는 상태에서 'Detected Object 탭'을 선택하면 각각의 선박에 최종 고유식별번호가 부여된 화면이 표시된다.
도 5의 본 발명 탭 메뉴에서 객체 감지 탭을 설명하기 위한 화면을 참고하면, 파도가 아닌 선박에는 고유식별번호가 적색으로 선박마다 표기되어 있음을 알 수 있다.
도 5를 참고하면, 화면 좌측 상단의 ①로 표기된 영역에는 화면 조작관련 아이콘과 관심영역(ROI)을 조작할 수 있는 도구들이 표시될 수 있다.
표 1에 관련 아이콘들이 예시되어 있다.
Figure pat00001
또한 사용자가 좌측의 아이콘을 누르면 해당 아이콘에 대한 사용방법이 팝업창으로 표시되게 할 수있다.
예를 들어 확대/축소 도구로 표시된 아이콘 '
Figure pat00002
'을 클릭하면 다음과 같은 추가설명이 표시되게 하는 것이다.
『1. 영상확대 : 확대도구 클릭 후 확대를 원하는 영역 클릭
2. 영상축소 : 확대도구 클릭 후 Shift+클릭\
3. 영상크기맞춤 : 우클릭 후 메뉴 상자에서 Zoom to fit 클릭』
상기와 같이 모든 아이콘에 대하여 팝업창으로 해당 아이콘에 대한 사용방법을 표시할 수 있는 것이다.
또한, 관심영역(ROI;Region of interest)을 설정하고자 한다면 좌측의 화면 조작관련 아이콘 중에서 '
Figure pat00003
'을 클릭하면 도 6의 (a)도면과 같이 화면이 표시됨과 동시에 팝업창으로 사용 방법이 표시되는 것이다.
『원하는 영역에 클릭&드래그』를 이용하여 관심영역을 설정할 수 있다.
또한, 도 6의 (b)도면은 ROI조작 도구에서 '
Figure pat00004
'를 클릭하면 표시되는 화면으로 화면의 일측에 역시 아래와 같은 사용방법에 대한 팝업창이 표시된다.
『1. 원하는 영역에 클릭
2. 원하는 지점을 모두 클릭한 후 더블클릭을 하면 다각형이 완성됨』이라는 팝업창이 표시된다.
이러한 ROI는 2개 이상의 ROI를 생성하여 다중생성이 가능하도록 하고, ROI생성 후 영상위의 다른 곳을 클릭하면 생성한 ROI가 제거되므로, ROI생성 후에는 항상 '
Figure pat00005
'아이콘을 클릭함으로써 ROI가 갑작스럽게 제거되는 것을 방지할 수 있다.
또한, 화면의 '②의 영역'에는 레이더 화면을 모니터링할 수 있는 팝업창이 준비될 수 있다.
도 6의 (c)화면을 참고하면, 레이더 영상과 함께 감지된 객체들을 모니터링할 수 있도록 표시되는 데 본 실시예에서는 4단계로 표시할 수 있다.
'0단계 객체감지'화면에서는 감지된 객체를 회색으로 표시하고, '1단계 객체감지'화면에서는 감지된 객체를 초록색으로 표시하고, '2단계 객체감지'화면에서는 감지된 객체를 노란색으로 표시하고, '3단계 객체감지'화면에서는 감지된 객체를 적색으로 표시하여 감지된 객체를 감지레벨 시간별로 칼라를 다르게 표시하여 식별이 용이하도록 구성하는 것이다.
이러한 감지레벨 시간별 설정은 (d)화면에서 설명한다.
③의 영역에는 영상 내에 있는 마우스 커서의 영상 내 좌표를 확인할 수 있게 마우스 커서 좌표를 표시하고, ④의 영역에는 탭 메뉴를 표시하고, ⑤의 영역에는 감지 객체에 대한 정보 즉, 크기, 위치 및 시간 표시 메뉴를 표시하여 감지된 객체의 영상 내 좌표와 크기, 감지된 시간을 확인하게 하고, 감지된 객체 중 하나를 더블클릭 하면 더블클릭한 객체의 영상 내 좌표와 감지된 시간을 확인할 수 있도록 한다.
⑥의 영역에는 감지 객체가 얼마나 오랫동안 같은 자리에 있을 때 감지할 것인지를 설정할 수 있는 감지레벨 시간 설정화면이 표시되게 할 수 있다.
도 6의 (d)화면을 참고하면 감지레벨 시간 설정을 레벨 0부터 4까지로 분류하여 'Level 0'은 5초부터 10초동안 같은 위치의 객체 식별을 'Level 1'은 11초부터 20초동안 같은 위치의 객체 식별을, 'Level 3'은 21초부터 30초동안 같은 위치의 객체 식별을, 그리고 'Level 4 '는 31초 이상 같은 위치의 객체 식별을 하기 위한 것이며, 이와 연관하여 ⑦의 영역에는 감지 색상을 설정할 수 있는 화면이 위치할 수 있다.
설정은 '0~255'로 0에 가까울수록 검은색 255에 가까울수록 흰색으로 표시되게 하는 것이다.
한편, 도 4의 화면에서 'Original 탭'을 선택하면 원본 레이더 영상의 화면을 확인할 수 있다
도 7의 본 발명 탭 메뉴에서 오리지널 탭을 선택한 경우 화면 구성을 설명하기 위한 도면으로, 본 화면에서는 특별한 분석화면을 제공하지 않으며 종래의 레이더 영상 조작과 같이 화면 조작 및 ROI조작 도구를 통한 화면 확대/축소 기능과 ROI영역 추가기능을 제공하나 분석 기능은 제공하지 않는다.
다시 도 4의 화면에서 'Mask Area 탭'을 선택하면 분석을 원하지 않는 영역을 설정할 수 있다.
도 8의 본 발명 탭 메뉴에서 마스크 에어리어 탭을 설명하기 위한 도면으로, 화면 조작 및 ROI(관심영역) 조작 도구를 통한 화면확대와 축소 기능과 ROI영역 추가 방법은 Detected Object 탭 기능과 동일하게 표시되어 있음을 알 수 있다.
이하, 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 방법에 대하여 설명한다.
도 9의 본 발명의 일실시예에 의한 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 방법을 설명하기 위한 흐름도를 참고하면, 해안을 감시하기 위해 레이더 영상과 자동선박위치와 선박자동식별정보와 V-Pass와 AIS를 이용하여 레이더 영상을 수신하고, 수신된 영상에서 선박을 판독하여 해당 선박에 고유식별번호를 부여하여 표시장치에 표시하는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 방법은 먼저 레이더 영상에서 객체를 탐지하는 단계를 수행한다(S120).
제어장치(110)는 수신된 영상에서 선박과 같은 객체를 탐지한다. 이러한 탐지 방법을 일반적인 탐지 방법을 사용할 수 있으므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
단계 S120에서 제어장치(110)는 탐지된 객체를 파도와 선박으로 분리하여 탐지한다.
즉, 탐색된 객체가 동일위치에서 생성과 소멸을 반복하는 지를 판단하여(S130), 동일위치에서 생성과 소멸을 반복하여 검출되면 파도로 판정한다(S140).
단계 S130에서 생성과 소멸을 반복하지 않고 동일위치에서 반복적으로 검출되는 것으로 판단되면(S210), 제어장치(110)는 선박으로 판정하고(S220), 판정된 선박에 고유식별번호를 부여하는 단계를 수행한다(S230).
단계 S230에서 고유식별번호를부여할 수 있는 선박이면 선박에 고유식별번호를 부여하여 표시장치에 표시한다(S240, S260).
단계 S230에서 고유식별번호를 부여할 수 없는 선박은 미확인선박으로 판정하고(S250), 표시장치(120)에 미확인선박으로 표시할 수 있다(S260).
선박에 고유식별번호를 부여하는 방법은 기존의 일반적인 방법을 사용할 수 있으므로 중복 설명을 피하기로 한다.
이로써, 제어창치(110)는 표시장치(120)에 표시되는 객체는 파도와 선박으로 구별하여 표시함과 동시에 고유식별번호가 있는 선박과 미확인선박으로 구별하여 표시장치에 표시할 수 있는 것이다.
따라서 본 발명의 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템 및 통합 경계 방법에 의하면, 객체 추적을 통하여 자동으로 파도 속의 선박을 탐지할 수 있기 때문에 신속하고 정확하게 파도와 선박을 구별할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 이에 더하여 파도와 선박이 혼재되어 있는 경우에 파도로 탐지되는 객체가 존재하는 영역과 상기 파도영역과 혼재되어 있는 선박의 영역을 수집하여(S270), 해당 영역을 관심영역(ROI)으로 자동 설정하여 파도영역내에서 선박의 판단을 쉽게 판정할 수 있게 하고, 파도속에서의 미확인선박들을 쉽게 구별할 수 있도록 감시대상 영역으로 설정하여 더욱 주의깊게 관찰할 수 있는 것이다(S280).
이러한 화면을 통하여 본 발명은 파도 속의 선박을 탐지하고, 해안 감시 레이더신호와 AIS/V-Pass정보를 이용하여 선박에 고유 식별번호를 부여하여 표시함으로써, 미확인 표적과 확인표적을 식별할 수 있으며, 항로 추적과 관심영역 추적을 통하여 이상 항로를 운행하는 선박을 탐지할 수 있는 효과가 있는 것이다.
이상에서 본 발명은 기재된 구체예에 대하여 상세히 설명되었지만 본 발명의 기술사상 범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허 청구범위에 속함은 당연한 것이다.
110 : 제어장치 120 : 표시장치
130 : TOD 140 : 해안복합감시카메라
150 : 해안경계통합장치 151 : 레이더
152 : V-Pass 153 : AIS
200 : 관제장치

Claims (5)

  1. 해안을 감시하기 위해 레이더 영상과 자동선박위치와 선박자동식별정보를 제공하는 해안경계통합장치;
    어선의 위치정보와 긴급구조신호를 발신하는 V-Pass;
    선박종류와 항해정보를 제공하는 AIS;
    영상을 표시하는 표시장치;및
    상기 레이더의 신호를 수신하여 파도와 선박을 분리하여 탐지하고, 탐지된 선박에는 상기 V-Pass신호와 AIS정보를 이용하여 고유식별번호를 부여하고, 부여된 고유식별번호와 함께 탐지된 선박을 상기 표시장치에 표시하는 제어장치;
    를 포함하고
    상기 제어장치는 고유식별번호가 부여되지 않는 선박은 미확인 선박으로 상기 표지장치에 표시하는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제어장치는
    일정 주기 동안 동일 위치에서 생성과 소멸을 반복하는 경우에는 파도로 판별하고, 일정 주기 동안 동일 위치에서 판독이 되는 경우에는 선박으로 판별하고 해당 선박에 고유식별번호를 부여하여 상기 표시장치에 표시하는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 해안의 영상을 획득하되 해안으로부터 상기 레이더보다 근거리의 영상을 획득하는 TOD;및
    해안으로부터 상기 TOD보다 근거리의 영상을 획득하는 해안 복합 감시 카메라;
    를 더 포함하고,
    상기 제어장치는
    해안에서 근접한 곳은 해안 복합 감시 카메라로 해안에서 가장 먼 거리는 상기 레이더로 감시하고, 상기 레이더와 상기 해안 복합 감시 카메라가 감시하는 영역의 중간은 TOD로 감시하는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 시스템.
  4. 해안을 감시하기 위해 레이더 영상과 자동선박위치와 선박자동식별정보와 V-Pass와 AIS를 이용하여 레이더 영상을 수신하고, 수신된 영상에서 선박을 판독하여 해당 선박에 고유식별번호를 부여하여 표시장치에 표시하는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 방법에 있어서,
    (a)상기 레이더 영상에서 객체를 탐지하는 단계;
    (b)상기 레이더의 영상에서 탐지된 객체를 파도와 선박으로 분리하여 탐지하고, 탐지된 선박에는 상기 V-Pass신호와 AIS정보를 이용하여 고유식별번호를 부여하고, 부여된 고유식별번호와 함께 탐지된 선박을 상기 표시장치에 표시하는 단계;및
    (c)상기 (b)단계에서 선박으로 판정되었으나 고유식별번호가 없는 선박의 경우에는 미확인선박으로 판정하여 상기 표시장치에 표시하는 단계;
    를 포함하는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 (b)단계는
    상기 탐색된 객체가 동일위치에서 생성과 소멸을 반복하는 지 또는 동일위치에서 반복하여 검출되는 지를 판단하여 동일위치에서 생성과 소멸을 반복하여 검출되면 파도로 판정하고, 동일위치에서 반복하여 검출되면 선박으로 판정하는 단계;
    를 더 포함하는 해안 감시 레이더 중심의 인공지능 기반 통합 경계 방법.


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