딥러닝 기반 자동 선박 인식 프로그램

딥러닝(Deep Learning)과 카메라 캘리브레이션(Camera Calibration)을 이용한 

CCTV 영상에 지나가는 선박 인식 및 AIS 기반 선종을 분류하여 나타내는 프로그램입니다.

딥러닝(Deep Learning)

딥러닝 기반 이미지 인식 학습을 위해 CCTV 영상에서 이미지를 추출하고, 선박 인식 및 선종 분류를 위한 라벨링 작업과 CNN 모델 중 YOLO V5 모델을 통해 이미지 분류 학습을 진행함으로써 딥러닝 기반 선박 분류 AI 모델을 개발했습니다.

기존 CCTV 영상 및 기존 사진에 각도, 색감, 좌우 반전 등 변화를 주어 이미지 양을 늘리는 Augmentation 작업 중 Cutout과 Grayscale을 수행한 데이터 자료로 선박 분류 AI 모델 학습을 진행함으로써 딥러닝의 정확도를 높였습니다.

Cutout	Grayscale

카메라 캘리브레이션(Camera Calibration)

3차원 배경을 2차원 사진으로 변경할 때 발생하는 왜곡을 보정하고, 2차원 내 상대 좌표 도출을 위해 카메라 캘리브레이션을 진행하였으며, CCTV의 Tilt, Pan 등의 자세를 고려하여 좌표계를 설정하였습니다.

카메라 상대거리와 내부 파라미터를 이용해 물체를 픽셀 좌표계의 좌표로 표현하는 과정	CCTV의 Tilt, Pan 등의 자세를 고려하여 좌표계 설정