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김도균 (국립부경대학교) 김정현 (국립부경대학교) 손희훈 (국립부경대학교) 최시웅 (국립부경대학교) 김동한 (국립부경대학교) 강효은 (국립부경대학교) 김시원 (국립부경대학교) 이준호 (국립부경대학교) 박종용 (국립부경대학교)
저널정보
대한조선학회 대한조선학회 논문집 대한조선학회논문집 제62권 제1호(통권 제259호)
발행연도
2025.2
수록면
48 - 56 (9page)
DOI
10.3744/SNAK.2025.62.1.48

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This paper focuses on estimating the distance and status of ship during berthing and unberthing using Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The goal is to develop a technology that estimates the distance and angle of the ship relative to the quay wall based on aerial images captured by UAV. The research subject is Pukyong National University's research vessel 'Nara,' and the berthing and unberthing process was measured to conduct the study. The aerial images captured by UAV are utilized for measuring the ship and quay wall using the YOLO (You Only Look Once) v8-seg computer vision-based deep learning model. The ship's pose within the image was estimated using Oriented Bounding Box (OBB) with the measured ship's point data. For quay wall line detection, methods based on the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) algorithm and one-dimensional quay wall data linearization were compared and analyzed to determine the most effective approach. This process significantly enhances the ship's berthing and unberthing capabilities, supporting safe and efficient maritime transportation. This study provides important insights into ship position and pose estimation during the berthing process and suggests new directions for the development of UAV-assisted ship berthing technology.
#Research vessel NARA(해양탐사선 나라호) #UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인 항공기) #YOLO(You Only Look Once, 딥러닝 모델) #Berthing(접안) #OBB(Oriented Bounding Box, 회전 경계 상자) #RANSAC(RANdom SAmple Consensus, 랜덤 샘플 합의)

목차

1. 서론
2. 계측시험 준비
3. 선박의 자세, 위치 추정 및 안벽 검출
4. 결과 및 분석
5. 결론
References

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