Deep Learning Based Tank Aiming line Alignment System

딥러닝 기반 전차 조준선 정렬 시스템

The existing aiming inspection use foreign-made aiming inspection equipment. However, the quantity is insufficient and the difficult to maintain. So it takes a lot of time to inspect the target. This system can reduces the time of aiming inspection and be maintained and distributed smoothly because it is a domestic product. In this paper, we develop a system that can detect targets and monitor shooting results through a target detection deep learning model. The system is capable of real-time detection of targets and has significantly increased the identification rate through several preprocessing of distant targets. In addition, a graphical user interface is configured to facilitate user camera manipulation and storage and management of training result data. Therefore the system can replace the currently used aiming inspection equipment and non-fire training.

기존의 조준 감사는 외국에서 수입한 조준 감사기재를 사용하는 실정이다. 하지만 그 수량이 매우 부족해서 조준 감사에 많은 시간이 소요되고 유지보수가 어렵다. 때문에 시스템을 국산화 시켜 조준 감사시간을 줄이고 유지보수와 보급을 원활하게 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 표적 탐지 딥러닝 모델을 통해 표적을 탐지하고 사격 결과에 대한 모니터링이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 표적의 실시간 탐지가 가능하고 먼 표적에 대한 여러 전처리를 통해 식별률을 크게 상승시켰다. 또한 사용자 인터페이스를 구성하여 사용자의 카메라 조작과 훈련결과 데이터의 저장 및 관리를 용이하게 하였다. 이 시스템으로 현재 사용되고 있는 조준 감사기재와 비사격 훈련을 대체할 수 있다.