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자료유형
학술저널
저자정보
전해명 (군산대학교 조선해양공학과) 노재규 (군산대학교)
저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제17권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
281 - 288 (8page)
DOI
10.14372/IEMEK.2022.17.5.281

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According to statistics conducted by the Korea Coast Guard, the number of accidents on small boats under 5 tons is increasing every year. This is because only a small number of people are on board. The previously developed maritime distress and safety systems are not well distributed because passengers must be equipped with additional remote equipment. The purpose of this study is to develop a distress awareness system that recognizes man over-board situations in real time. This study aims to present the part of the passenger tracking system among the small ship’s distress awareness situational system that can generate passenger’s location information in real time using deep learning based object detection and tracking technologies. The system consisted of the following steps. 1) the passenger location information is generated in the form of Bounding box using its detection model (YOLOv3). 2) Based on the Bounding box data, Deep SORT predicts the Bounding box’s position in the next frame of the image with Kalman filter. 3) When the actual Bounding Box is created within the range predicted by Kalman-filter, Deep SORT repeats the process of recognizing it as the same object. 4) If the Bounding box deviates the ship’s area or an error occurs in the number of tracking occupant, the system is decided the distress situation and issues an alert. This study is expected to complement the problems of existing technologies and ensure the safety of individuals aboard small boats.
#Distress awareness system #Small boat #YOLOv3 #Deep SORT #Re-identification

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