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선박객체가 포함된 다수의 이미지에서 선박객체에 대해 경계박스를 설정하는 라벨링 과정을 통해 배경이 포함된 이미지에서 선박객체만을 식별할 수 있는 학습데이터를 생성하는 학습데이터생성모듈(100);콘볼루션신경망이 포함된 딥러닝 네트워크 모델이 포함되며, 학습데이터생성모듈(100)에 의해 생성된 학습데이터를 딥러닝 네트워크 모델에 대한 입력데이터로 이용하여 입력데이터로 사용된 이미지 상에서 선박객체를 탐지하기 위한 학습을 진행하는 데이터학습모듈(200);해상에 위치하는 타 선박객체를 촬영하기 위해 선박에 구비되는 열화상카메라모듈(300);데이터학습모듈(200)에 의해 학습된 딥러닝 네트위크 모델을 이용하여 해상에서 운항하는 실제 타 선박객체를 탐지하며, 열화상카메라모듈(300)에서 획득한 영상 정보를 시간 단위로 캡쳐하고, 캡쳐된 이미지 중에 포함된 선박객체를 탐지하며, 탐지된 선박객체에 대해 경계박스가 설정된 이미지를 출력하는 선박탐지모듈(400)을 포함하고,선박탐지모듈(400)에서는 탐지된 경계박스가 설정된 타 선박객체의 이미지와 경계박스의 가로축좌표, 경계박스의 세로축좌표, 경계박스의 폭, 경계박스의 높이를 포함하여 경계박스에 관한 정보가 함께 출력되는 것을 포함하며,선박탐지모듈(400)에서 경계박스가 설정된 타 선박객체를 탐지할 경우, 타 선박객체에 설정된 경계박스에 관한 정보 중 경계박스의 폭과 경계박스의 높이에 관한 정보를 추출하고, 추출된 경계박스의 폭과 경계박스의 높이를 곱하여 경계박스의 크기를 연산하는 경계박스크기연산모듈(500);을 포함하고,경계박스크기연산모듈(500)에서는 시간의 경과에 따라 경계박스가 크지는 속도를 측정하여 연속적인 경계박스 크기에 대한 데이터를 연산하는 것을 포함하며,경계박스크기연산모듈(500)에서 연산된 경계박스의 크기를 탐지된 타 선박객체와의 거리로 변환하는 선박거리측정모듈(600);을 포함하고,선박거리측정모듈(600)에는 타 선박객체에 설정된 경계박스의 크기를 거리로 변환할 때, 경계박스의 크기를 선박 간의 거리로 변환할 수 있는 임계값이 설정되어 있으며, 경계박스크기연산모듈(500)에서 전송된 경계박스의 크기가 설정된 임계값보다 클 경우, 탐지된 선박객체과의 거리가 가까워 충돌 위험이 발생할 우려가 있는 위험거리로 인식하여 위험신호를 전송하는 것을 포함하며,선박거리측정모듈(600)에서 탐지된 타 선박객체의 설정된 경계박스의 크기가 설정된 임계값보다 클 경우, 선박거리측정모듈(600)에서 전송한 위험신호를 전송받아 선박의 자율회피기동을 수행하는 자율회피제어모듈(700)을 포함하는, 딥러닝을 이용한 선박 충돌 방지 자율회피 시스템
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