다중 후보 선택을 통한 소나 영상 기반 수중 물체 인식 방법 설계

Abstract

본 논문은 수중 영상 소나를 활용하여 다중 후보 선택 기법을 통한 수중 물체의 탐색 및 인식 방법을 제안한다. 소나 영상은 초음파의 특성, 환경적인 요인, 그리고 부족한 정보의 양으로 인해 안정적이고 명확한 정보의 습득이 어렵다. 이러한 정보의 단점을 극복하기 위해, 다중 후보 선택 과정에서는 찾고자 하는 물체와 다수의 유사한 물체를 후보로 선택하고 개별 후보를 모두 확률적 방법에 의해 평가하여 실제 찾는 물체를 선별한다. 소나 영상을 이용한 물체 인식에 적합한 프레임워크의 설계를 통해 후보의 인식 및 추적 과정이 긴밀하게 연결될 수 있도록 구성하였다. 선택된 후보는 shape matrix identification과 mean-shift tracking 기법을 통해 후보의 인식 및 추적이 수행될 수 있도록 구현하였다. 제안된 방법은 다양한 형태가 존재하는 수조 환경에서 다중 후보 선택 및 물체 검출 실험을 통해 성능을 검증하였다. 극복하기 위해, 다중 후보 선택 과정에서는 찾고자 하는 물체와 다수의 유사한 물체를 후보로 선택하고 개별 후보를 모두 확률적 방법에 의해 평가하여 실제 찾는 물체를 선별한다. 소나 영상을 이용한 물체 인식에 적합한 프레임워크의 설계를 통해 후보의 인식 및 추적 과정이 긴밀하게 연결될 수 있도록 구성하였다. 선택된 후보는 shape matrix identification과 mean-shift tracking 기법을 통해 후보의 인식 및 추적이 수행될 수 있도록 구현하였다. 제안된 방법은 다양한 형태가 존재하는 수조 환경에서 다중 후보 선택 및 물체 검출 실험을 통해 성능을 검증하였다.