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선박 고속 추적 장치에 의해 수행되는 선박 고속 추적 방법에 있어서, 입력받은 레이더 반사 신호에 대한 신호 처리를 수행하는 단계, 상기 신호 처리된 상기 레이더 반사 신호로부터 객체들을 추출하는 단계, 추출된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정하는 단계, 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하는 단계, 그리고 선박 추적 명령 수신 시, 상기 사전 추적의 수행 결과를 이용하여 선박에 대한 추적을 수행하는 단계를 포함하는 선박 고속 추적 방법
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제1항에 있어서, 상기 사전 추적 대상을 설정하는 단계는, 추출된 상기 객체들에 부여된 우선 순위를 기반으로, 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법
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제2항에있어서, 상기 우선 순위는, 상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 설정된 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법
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제2항에 있어서, 상기 우선 순위는, 추출된 상기 객체의 정보에 대해 기계 학습을 수행한 결과를 기반으로 설정된 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법
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제4항에 있어서, 상기 사전 추적 대상을 설정하는 단계는, 레이더 영상 정보 중에서 실제 선박에 상응하는 영상 데이터를 학습한 모델을 이용하여 기계 학습을 수행하고, 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상을 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법
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제2항에 있어서, 상기 사전 추적 대상을 설정하는 단계는, 상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 객체에 대한 선별 가중치를 설정하는 단계,상기 선별 가중치를 기반으로 상기 객체들을 1차 정렬하는 단계, 상기 1차 정렬된 객체에 대한 기계 학습을 수행하여, 상기 객체들을 2차 정렬하는 단계, 그리고 상기 2차 정렬된 객체들 중에서 상기 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법
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제2항에 있어서, 상기 사전 추적을 수행하는 단계는, 상기 사전 추적 대상의 우선 순위를 기반으로 게이팅을 설정하는 단계, 상기 사전 추적 대상의 트랙을 예측하여 예비 트랙 데이터를 생성하는 단계, 복수의 상기 예비 트랙 데이터들을 결합하여, 상기 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하는 단계, 그리고 생성된 상기 사전 추적 결과를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법
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제7항에 있어서, 상기 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하는 단계는, 레이더 영상 정보를 이용한 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상에 추적 가중치를 설정하고, 상기 추적 가중치가 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 상기 예비 트랙들을 결합하여 상기 사전 추적 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법
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제1항에 있어서, 상기 객체를 추출하는 단계는, 상기 레이더 반사 신호의 크기가 임계 크기 이상인 경우, 상기 객체로 추출하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법
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입력받은 레이더 반사 신호에 대한 신호 처리를 수행하는 전처리부, 상기 신호 처리된 상기 레이더 반사 신호로부터 객체들을 추출하는 객체 추출부, 추출된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정하는 사전 추적 대상 설정부, 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하는 사전 추적 수행부, 그리고 선박 추적 명령 수신 시, 상기 사전 추적의 수행 결과를 이용하여 선박에 대한 추적을 수행하는 선박 고속 추적부를 포함하는 선박 고속 추적 장치
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제10항에 있어서, 상기 사전 추적 대상 설정부는, 추출된 상기 객체들에 부여된 우선 순위를 기반으로, 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치
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제11항에있어서, 상기 우선 순위는, 상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 설정된 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치
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제11항에 있어서, 상기 우선 순위는, 추출된 상기 객체의 정보에 대해 기계 학습을 수행한 결과를 기반으로 설정된 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치
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제13항에 있어서, 상기 사전 추적 대상 설정부는, 레이더 영상 정보 중에서 실제 선박에 상응하는 영상 데이터를 학습한 모델을 이용하여 기계 학습을 수행하고, 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상을 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치
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제11항에 있어서, 상기 사전 추적 대상 설정부는, 상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 객체에 대한 선별 가중치를 설정하고, 상기 선별 가중치를 기반으로 상기 객체들을 1차 정렬하며, 상기 1차 정렬된 객체에 대한 기계 학습을 수행하여 상기 객체들을 2차 정렬하고, 상기 2차 정렬된 객체들 중에서 상기 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치
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제11항에 있어서, 상기 사전 추적 수행부는, 상기 사전 추적 대상의 우선 순위를 기반으로 게이팅을 설정하고, 상기 사전 추적 대상의 트랙을 예측하여 예비 트랙 데이터를 생성하며, 복수의 상기 예비 트랙 데이터들을 결합하여 상기 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하고, 생성된 상기 사전 추적 결과를 저장하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치
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제16항에 있어서, 상기 사전 추적 수행부는, 레이더 영상 정보를 이용한 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상에 추적 가중치를 설정하고, 상기 추적 가중치가 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 상기 예비 트랙들을 결합하여 상기 사전 추적 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치
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제10항에 있어서, 상기 객체 추출부는, 상기 레이더 반사 신호의 크기가 임계 크기 이상인 경우, 상기 객체로 추출하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치
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