참조 프레임 모델링과 차영상을 이용한 포격 탐지 기법

Abstract

본 논문에서는 참조 프레임 모델링과 차영상에 기반한 포격 탐지 기법을 제안한다. 차영상은 표적 탐지 분야에서 가장 기본 적으로 활용되는 기법이며, 움직임 변화가 심한 표적에 대한 탐지기법에 주로 사용된다. 제안하는 기법은 포격 표적을 목적으로 하고 있으며, 포격 표적은 시간에 따라 크기 및 에너지가 급격히 변화하는 표적이다. 따라서, 차영상 기반의 접근이 가능하며, 초고속 영상 장비 내에서 우수한 성능을 보장할 수 있다. 차영상 기반의 기법은 참조 프레임을 설정하는 방법이 매우 중요하다. 제안하는 기법은 표적이 발생하기 전의 프레임의 정보를 이용하여 참조 프레임을 모델링하여 실시간으로 갱신하며, 프레임 내 각 픽셀에 대하여 개별적인 통계적 계산을 수행한다. 본 논문에서는 포격 표적을 포함하는 73개의 적외선 영상에 대하여 탐지 및 오경보 성능을 실험하였으며, 오경보율을 시간당 1회 이하로 설정할 경우 95.7%의 탐지 성능을 확인하였다.

In this paper, we propose the gunnery detection method based on reference frame modeling and frame difference method. The frame difference method is basic method in target detection, and it’s applicable to the detection of moving targets. The goal of proposed method is the detection of gunnery target which has huge variation of energy and size in the time domain. So, proposed method is based on frame difference, and it guarantee real-time processing and high detection performance. In the method of frame difference, it’s important to generate reference frame. In the proposed method, reference frame is modeled and updated in real time processing using statistical values for each pixels. We performed the simulation on 73 IR video data that has gunnery targets, and the experimental results showed that the proposed method has 95.7% detection ratio under condition that false alarm is 1 per hour.