| 1 |
1
항행 영상을 촬영하는 촬상 모듈;상기 촬영된 영상에서 수평선과 객체를 각각 검출하기 위한 영상 전처리 과정을 수행하는 영상 전처리 모듈; 및상기 영상 전처리 과정이 수행된 영상으로부터 수평선과 적어도 하나의 객체를 검출한 후 상기 검출된 수평선을 기준으로 상기 객체 중 적어도 하나의 유효 객체를 선별하며, 상기 객체들의 위치 정보가 포함된 AIS(Automatic Identification System) 데이터에 상기 선별된 유효 객체를 매칭하여 최종 객체를 추출하는 영상 해석 모듈을 포함하되,상기 영상 전처리 모듈은,상기 촬상 모듈로부터 수신된 영상의 HSV 모델을 색조(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value) 중 적어도 하나의 정보를 활용하여 상기 수평선 검출을 위한 영상 전처리 과정을 수행하고, 군집기법(Clustering Algorithm)을 이용하여 상기 촬영된 영상에서 상기 수평선을 경계로 같은 특성을 갖는 영역끼리 그룹핑하여 상기 수평선 검출을 위한 영상 전처리 과정을 수행하는 제1 전처리 수행부; 및상기 촬상 모듈로부터 수신된 영상에 대하여 회색 이미지 처리, 히스토그램 정규화 처리, 셀리언스 이미지 처리 및 문턱값 명암 처리 중 적어도 하나의 처리를 포함하는 상기 객체 검출을 위한 영상 전처리 과정을 수행하는 제2 전처리 수행부를 포함하고,상기 영상 해석 모듈은,상기 제1 전처리 수행부로부터 수신된 영상에 휴 변환(Hough transform)을 수행하여 수평선을 검출하는 수평선 검출부; 및상기 제2 전처리 수행부로부터 수신된 영상에 레이블링(Labeling)을 수행하여 상기 적어도 하나의 객체를 검출하고, 상기 수평선을 기준으로 상기 적어도 하나의 객체들 중 상기 유효 객체를 선별하며, 상기 유효 객체 중 상기 AIS 데이터와 매칭되는 상기 최종 객체를 추출하는 객체 추출부를 포함하는 객체 인식 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 제1 전처리 수행부는,상기 HSV 모델을 3차원 공간에 가시화하여 상기 수평선 검출을 위한 영상 전처리 과정을 수행하는 객체 인식 장치
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
삭제
|
| 5 |
5
제2항에 있어서,항해 자동 인식 시스템에 의해 수집되는 상기 AIS 데이터를 상기 객체 추출부로 제공하며, 상기 추출된 최종 객체의 이미지를 설정된 수만큼 분할하고, 분할된 이미지들 각각에 대하여 유사-하르 특징을 적용하고, 적용된 이미지들을 통합하여 상기 최종 객체를 형상화하는 항행 정보 관리 모듈을 더 포함하는 객체 인식 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 항행 정보 관리 모듈은,상기 분할된 이미지들 각각에 대해 기준 휘도값보다 큰 픽셀값의 평균과 상기 기준 휘도값보다 작은 픽셀값의 평균 차이가 설정된 문턱값보다 큰지 여부를 판단하는 유사-하르 특징 인식 방법을 이용하여 최종 객체를 형상화하는 객체 인식 장치
|
| 7 |
7
항행 중 객체를 인식하는 장치의 객체 인식 방법에 있어서,촬영된 영상에서 수평선과 객체를 각각 검출하기 위한 영상 전처리 과정을 수행하는 단계;상기 영상 전처리 과정이 수행된 영상으로부터 상기 수평선과 적어도 하나의 객체를 검출하는 단계;상기 검출된 수평선을 기준으로 상기 객체 중 적어도 하나의 유효 객체를 선별하는 단계; 및기 저장되어 있는 선박들의 위치 정보가 포함된 AIS(Automatic Identification System) 데이터에 상기 선별된 유효 객체를 매칭하여 최종 객체를 추출하는 단계를 포함하되,상기 영상 전처리 과정을 수행하는 단계는,상기 촬영된 영상의 HSV 모델을 색조(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value) 중 적어도 하나의 정보를 활용하여 상기 수평선 검출을 위한 영상 전처리 과정을 수행하고, 군집기법(Clustering Algorithm)을 이용하여 상기 촬영된 영상에서 상기 수평선을 경계로 같은 특성을 갖는 영역끼리 그룹핑하여 상기 수평선 검출을 위한 영상 전처리 과정을 수행하는 단계; 및상기 촬영된 영상에 대하여 회색 이미지 처리, 히스토그램 정규화 처리, 셀리언스 이미지 처리 및 문턱값 명암 처리 중 적어도 하나의 처리를 포함하는 상기 객체 검출을 위한 영상 전처리 과정을 수행하는 단계를 포함하고,상기 수평선과 적어도 하나의 객체를 검출하는 단계는,상기 수평선 검출을 위한 영상 전처리 과정이 수행된 영상에 휴 변환(Hough transform)을 하여 상기 수평선을 검출하는 단계;상기 객체 검출을 위한 영상 전처리 과정이 수행된 영상에 레이블링(Labeling)을 하여 상기 적어도 하나의 객체를 검출하는 단계;상기 수평선을 기준으로 상기 유효 객체를 선별하는 단계; 및상기 유효 객체 중 상기 AIS 데이터와 매칭되는 상기 최종 객체를 추출하는 단계를 포함하는 객체 인식 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 수평선 검출을 위한 영상 전처리 과정을 수행하는 단계는,상기 HSV 모델을 3차원 공간에 가시화하여 상기 수평선 검출을 위한 영상 전처리 과정을 수행하는 객체 인식 방법
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
삭제
|
| 11 |
11
제8항에 있어서,상기 추출된 최종 객체에 대한 이미지를 설정된 수만큼 분할하는 단계; 및상기 분할된 이미지들 각각에 대해 유사-하르 특징을 적용하고, 적용된 이미지들을 통합하여 상기 최종 객체를 형상화하는 단계를 더 포함하는 객체 인식 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 최종 객체를 형상화하는 단계는,상기 분할된 이미지들 각각에 대해 기준 휘도값보다 큰 픽셀값의 평균과 상기 기준 휘도값보다 작은 픽셀값의 평균 차이가 설정된 문턱값보다 큰지 여부를 판단하는 상기 유사-하르 특징 인식 방법을 이용하여 상기 최종 객체를 형상화하는 객체 인식 방법
|
