A Study of the Intelligent Coastal Surveillance System using EO/IR Vessel Image Classification

선박의 EO/IR 영상식별을 이용한 연안 감시 체계의 연구

Ports and coastal areas that serve as national corridors have threats such as smuggling ships, enemy infiltration ships and pirate ships. To prevent intrusion of intrusive vessels, a system is needed to continuously monitor the coastal area and detect their intrusion. However, it is difficult for surveillance personnel to identify threatened vessels while monitoring large coastal areas. In this paper, we propose a system that can monitor coastal and harbor area and automatically detect ships entering the Navigation Inhibit Area to generate alarms and classify the types of ships by image classification.

국가의 중요한 통로가 되는 항만과 연안지역은 밀수선, 적국의 침투선, 해적선등과 같은 위협이 상존하고 있다. 이와 같은 위협 선박의 침입을 막아내기 위해서는 연안지역을 지속적으로 감시하여 이들의 침입을 탐지, 경보할 수 있는 시스템이 필요하다. 그러나 감시인원이 넓은 연안지역을 감시하면서 위협선박을 식별해 내기에는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 연안 및 항만을 감시하면서 운항금지구역등에 침입하는 선박에 대해 자동으로 경보를 발생시키면서, 선박의 영상식별을 통해 자동으로 선박의 종류를 분류하여 실제 위협선박인지의 여부를 판별할 수 있도록 하는 시스템과 그 구성을 제안하였다.