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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 71 - 78 (8page)
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This paper proposes vision sensors and deep learning-based around view monitoringsystem for ship berthing. Ship berthing to the port requires precise relative position and relativespeed information between the mooring facility and the ship. For ships of Handysize or higher,the vesselships must be docked with the help of pilots and tugboats. In the case of ships handlingdangerous cargo, tug boats push the ship and dock it in the port, using the distance and velocityinformation receiving from the berthing aid system (BAS). However, the existing BAS is veryexpensive and there is a limit on the size of the vessel that can be measured. Also, there is alimitation that it is difficult to measure distance and speed when there are obstacles near theport. This paper proposes a relative distance and speed estimation system that can be used as aship berthing assist system. The proposed system is verified by comparing the performance withthe existing laser-based distance and speed measurement system through the field tests at theactual port.
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Korea Coast Guard / Statistical Yearbook of Maritime Distress in 2018
Korean Statistical Information Service / Status of Marine Accidents by Ship Use
AVISS Sensor Module, Seadronix
H. Kim / 2019 / Vision-based Real-time Obstacle Segmentation Algorithm for Autonomous Surface Vehicle / Journal of IEEE Access 7:179420~179428
A. G. Howard / 2017 / MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications :1~9
Korean Statistical Information Service / Status of Marine Accidents by Ship Use
AVISS Sensor Module, Seadronix
H. Kim / 2019 / Vision-based Real-time Obstacle Segmentation Algorithm for Autonomous Surface Vehicle / Journal of IEEE Access 7:179420~179428
A. G. Howard / 2017 / MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications :1~9
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