Design of AI-Based VTS Radar Image for Object Detection-Recognition-Tracking Algorithm

인공지능 기반 VTS 레이더 이미지 객체 탐지-인식-추적 알고리즘 설계

  • Yu-kyung Lee (Department of Marine Mobiity, Tongmyong University) ;
  • Young Jun Yang (Department of Marine Mobiity, Tongmyong University)
  • 이유경 (동명대학교 해양모빌리티학과) ;
  • 양영준 (동명대학교 해양모빌리티학과)
  • Published : 2023.05.02

Abstract

This paper introduces the design of detection, recognition, and tracking algorithms for VTS radar image-based objects. The detection of objects in radar images utilizes artificial intelligence technology to determine the presence or absence of objects, and can classify the type of object using AI technology. Tracking involves the continuous tracking of detected objects over time, including technology to prevent confusion in the movement path. In particular, for land-based radar, there are unnecessary areas for detection depending on the terrain, so the function of detecting and recognizing vessels within the region of interest (ROI) set in the radar image is included. In addition, the extracted coordinate information is designed to enable various applications and interpretations by calculating speed, direction, etc.

본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 2023년 해양경찰청 재원으로 해양수산과학기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(클라우드 기반 차세대 VTS 통합 플랫폼 개발)