수중 인공 표식물의 형상 및 영역 정보를 활용한 인식 성능 향상 방안에 관한 비교 연구

Abstract

본 논문에서는 수중 인공 표식물의 인식 성능 향상을 위하여 형상 및 영역 정보의 융합을 통한 표식물의 인식 기법을 설계하고, 그 성능을 수조 및 실해역 실험을 통해 검증한다. 소나 영상에 나타난 물체의 인식을 위해서 하나의 정보만을 활용하여 인식을 수행하는 것이 아닌 인식에 활용될 수 있는 추가 정보의 융합을 통해 인식 성능을 높이고자 한다. 인공 표식물에서 인식을 위해 얻을 수 있는 정보는 표식의 형태 및 명암 영역 정보이다. 두 정보를 인식할 수 있는 방법에는 형상 행렬 인식 기법과 명암 비율 기반 인식 기법이며, 두 방법의 융합을 통해 복잡한 실해역 수중 환경에서도 강인하게 물체가 인식 될 수 있도록 하고자 한다.수행하는 것이 아닌 인식에 활용될 수 있는 추가 정보의 융합을 통해 인식 성능을 높이고자 한다. 인공 표식물에서 인식을 위해 얻을 수 있는 정보는 표식의 형태 및 명암 영역 정보이다. 두 정보를 인식할 수 있는 방법에는 형상 행렬 인식 기법과 명암 비율 기반 인식 기법이며, 두 방법의 융합을 통해 복잡한 실해역 수중 환경에서도 강인하게 물체가 인식 될 수 있도록 하고자 한다.