소형선박의 전자식별신호와 항구의 영상을 이용한 실시간 입·출항 감시

Abstract

소규모 항구에서 어선 등 소형 선박의 불법 입·출항이 종종 발생하여 이를 감시할 필요가 있다. 본 논문에서는 감시하고자 하는 항구의 영상과 해당 항구를 입·출항하는 선박의 전자식별신호를 분석하여 선박이 적법하게 입·출항하는지를 판단하는 시스템을 설계 연구하였다. 적법한 입·출항의 판단 기준은 감시하고자 하는 선박의 AIS 또는 V-PASS의 작동 유무이며, 이를 판단하기 위해 항구의 영상에서 해당 선박이 구분선을 지날 때의 시각과 선박에서 발신하는 전자식별장치의 신호에서 추출한 시각의 일치여부를 통해 판단하였다. 항구 영상을 분석하여 선박을 추출하기 위해 인공지능 객체인식 모델 YOLOv5와 객체 추적 알고리즘 Deep SORT를 활용하였다. 본 논문에서는 항구 영상에서 선박을 추출하여 선박이 구분선을 지나는 시각을 계산하고 이것을 전자식별 장치에서 추출한 선박의 위치와 시간을 비교하는 시스템을 설계, 구현한 다음 실험을 통하여 제안하는 시스템이 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.|In small ports, there are frequent instances of illegal entrance and departure of fishing boats or other small boats, which necessitate the surveillance of the ports. In this thesis, we propose a system to determine whether a boat's entrance or departure from the port is legal, by analyzing both the port's image footage and the electronic identification signals of boats approaching or leaving the port. The criteria of lawful entrance or departure is based on whether the boat's AIS or V-PASS is operational at the moment entrance or departure. To make this determination, this thesis assesses the coincidence of the time when the boat crosses a designated line in the port's footage with the time extracted from the electronic identification device's signal. The YOLOv5 artificial intelligence object detection model and the Deep SORT object tracking algorithm were utilized to analyze the port's footage and extract boat movements. This thesis describes the design and implementation of a system that extracts boats from port footage, calculates the time they cross the designated line, and compares this with the location and time extracted from the electronic identification devices. Through experiments, this thesis demonstrates the potential utility of the proposed system.