서지주요정보
Automatic detection and identification of object by fusing camera and marine radar measurements = 카메라와 해상 레이더 측정값을 융합한 객체의 자동 탐지 및 식별
서명 / 저자 Automatic detection and identification of object by fusing camera and marine radar measurements = 카메라와 해상 레이더 측정값을 융합한 객체의 자동 탐지 및 식별 / Keunhwan Kim.
저자명 Kim, Keunhwan ; 김근환
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2020].
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등록번호

8035923

소장위치/청구기호

학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MME 20019

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리뷰정보

초록정보

As research on unmanned systems has been actively conducted recently, technology that recognizes obstacles and the surrounding environment, which is required for performing various tasks effectively, has become important. In maritime environments, radar has been used as a primary sensor to detect objects for navigation and collision avoidance, but recently, cameras are also being considered to improve the reliability and performance of detection and to perform it automatically. This study addresses active detection and identification by matching the relative position of floating objects detected by radar images and ships detected in camera images. First, convolutional neural networks are used to detect ships from camera images and to semantically classify marine radar images into floating object, noise, and land. Then, a newly developed robust data association algorithm is applied, using parameters representing the correlation between two sensor measurements. The performance of the proposed algorithm is validated using a camera and radar dataset obtained in real maritime environments.

최근 무인 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어짐에 따라, 이들이 다양한 임무를 효과적으로 수행하기 위해 요구되는 주변 환경 및 장애물에 대한 능동적인 인식 기술이 중요해지고 있다. 해상 환경에서는 선박 운용에 있어 핵심적인 항법과 충돌 회피 등을 위해 레이더가 객체 탐지를 위한 기본 센서로 사용되어 왔지만, 최근에는 탐지의 신뢰성과 성능을 향상시키고 이를 자동으로 수행하기 위해 카메라가 추가적으로 고려된다. 본 연구는 레이더 이미지에서 탐지한 부유 물체의 상대 위치와 카메라 이미지에서 탐지한 선박을 연관하여 객체의 자동 탐지와 식별을 목표로 한다. 먼저, 합성곱 신경망을 이용하여 해상 레이더 이미지를 부유 물체, 잡음, 육지로 의미론적 분할하고 카메라 이미지에서 선박을 탐지한다. 다음으로 두 센서 측정값의 상관 관계를 나타내는 매개변수를 사용하여 통합적으로 데이터 연관하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 타당성을 실제 해양 데이터셋을 이용하여 검증한다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MME 20019
형태사항 iv, 36 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 김근환
지도교수의 영문표기 : Jinwhan Kim
지도교수의 한글표기 : 김진환
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 기계공학과,
서지주기 References : p. 33-35
주제 Data association
Convolutional neural network
Object detection
Semantic segmentation
Marine radar
Monocular camera
데이터 연관
합성곱 신경망
객체 탐지
의미론적 분할
해상 레이더
단안 카메라
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