본 기술은 소나 영상의 잡음을 제거하고 기준영상과 특징점 기반으로 정합한 뒤, 배경을 제거한 차영상에서 물체 후보영역을 추출하고 특징 분석과 고유벡터 인식으로 목적 물체를 판별하는 수중 물체 식별 방법 및 장치입니다.
소나 영상은 잡음이 많고 해저 배경이 복잡해 운용자가 육안으로 수중 물체를 판독하는 데 많은 시간이 들고 오판 가능성이 컸습니다. 이 때문에 기뢰 등 위험 물체를 빠르게 찾아 안전 항로를 확보하는 데 한계가 존재했습니다.
본 기술은 평균·가우시안·중앙값 필터로 잡음을 줄이고 SIFT·SURF·HOG 등의 특징으로 영상을 정합한 후 공분산 행렬 기반 고유벡터의 선형 조합으로 물체를 분류합니다. 해군 소해 작전, 해양 탐사, 수중 구조물 점검에 적용될 수 있어 선박의 최단 안전 항로(Q-route)를 신속하게 확보하는 데 도움이 됩니다.
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