드론 탐지
화면은 하늘 영역으로 나뉘어져 있으며, 각 신경망은 개별적으로 판단합니다: 깨끗하거나 다른 물체인지. 영역은 자신의 하늘을 인식합니다: 구름, 태양, 지붕과 돛대.
중요한 것은 대비일 뿐, 형태가 아닙니다. 짙은 물체는 맑은 하늘 아래에서 2개의 픽셀로 관찰할 수 있으며, 이는 약 2km에 해당합니다.
영역 번호는 이동 방향, 순서 및 시간을 나타내며, 객체의 각도, 화면에서의 크기를 나타냅니다: 객체가 가까워지는지, 아니면 지나가는지.
드론의 경로는 평평하고, 새는 날아다닙니다. 결정은 단일 프레임이 아닌 추적을 통해 이루어집니다.
01 왜 이렇게 해야 하나요?
이 물류 센터는 수십 제곱미터의 지붕, 장비가 있는 개방된 공간, 적재 구역, 항상 사람이 있는 곳, 그리고 보험으로 보호된 물건을 포함합니다. 모든 것이 야외에 노출되어 있고, 이 장소의 울타리 너머에는 아무도 감시하지 않습니다.
이 장소는 울타리, 카메라, 경비, 출입 통제 시스템으로 둘러싸여 있으며, 공기는 아무것도 없습니다. 오히려, 이곳에서 가장 위험한 사건들이 발생합니다. 즉, 도난 전 정찰 비행, 내부 물류 촬영, 물품 하역, 지붕 또는 장비 손상 등이 발생합니다.
무선 탐지 장치는 드론과 리모컨 간의 통신을 감지합니다. 미리 기록된 경로를 따라 이동하는 드론, 즉 전파 송신 기능을 끄고 있는 드론은 그들에게는 존재하지 않습니다. 카메라가 무선 신호에 관계없이 드론을 감지합니다. 이 시스템은 다음과 같은 하나의 목표를 수행합니다: 하늘에서 다른 물체를 감지하고, 그 물체가 어디에서 오는지, 그리고 접근하는지 여부를 파악하며, 경고를 발생시키는 것입니다. 이 시스템은 드론을 방해하거나, 통신을 가로채거나, 드론에 영향을 미치지 않으므로 특별한 허가가 필요하지 않으며, 모든 상업용 장치에 적합합니다.
02 아이디어: 하늘을 구역으로 나눈다
일반적인 검출기는 이미지 내에서 특정 형태의 물체를 찾고, 그 주위를 테두리로 표시합니다. 하지만 하늘에서는 성능이 좋지 않습니다. 드론이 1.5km 상공에서 촬영한 이미지는 형태가 불분명한 두세 개의 점으로 보이기 때문입니다. "존-페어(zone-pair)" 방식은 다른 접근 방식을 사용합니다. 이 방식에서는 이미지를 미리 격자 형태로 나누어, 각 영역(존)에 대해 미리 정의된 두 가지 상태를 학습합니다. 첫 번째 상태는 "정상"으로, 모든 것이 평상시일 때 해당 영역이 보이는 모습입니다. 두 번째 상태는 "객체"로, 해당 영역에 예상치 못한 물체가 나타났음을 의미합니다. 인공신경망에 던지는 질문은 "이것이 어떤 물체인가?"가 아니라 "이 영역이 평소와 같은 모습인가, 아니면 다른 점이 있는가?"입니다. 이 질문은 단 두 개의 픽셀 정보만으로도 답변할 수 있습니다.
하늘은 겉보기에는 균일해 보이지만, 수평선 너머의 안개, 정오의 푸른 하늘, 구름, 태양빛, 지붕과 돛대, 나무와 전선 등이 모두 포함되어 있습니다. 이러한 복잡한 상황을 처리해야 하므로, 이미지의 가장자리 부분에서 오류가 발생할 수 있습니다. 지붕 위 영역은 지붕의 가장자리가 항상 존재한다는 것을 알고 있으며, 정오 영역은 하늘과 구름만 보므로 가장 민감한 감지 능력을 가지고 있습니다.
화면의 지붕, 기둥, 나무, 전선은 더 이상 방해물이 아닙니다. 오히려, 그것들은 자체 영역의 일부입니다.
수평선, 즉 가지와 안개로 가려진 곳에서는 감도 임계값이 높습니다. 반면, 정점, 즉 맑은 하늘에서는 감도가 최대입니다.
설정 시 한 번 계산된 방위각 및 위치 각도가 적용된 영역은 이미 정의된 영역입니다.
검출 영역의 수는 미리 알려져 있으며, "탐지 장치가 400개의 객체를 찾아냈고, 모든 것이 정상으로 돌아갔다"와 같은 상황은 발생하지 않습니다.
특정 영역에서 새로운 유형의 오탐이 발생했습니다. 해당 영역만 재학습되고, 나머지 영역은 영향을 받지 않습니다.
운영자는 보고서를 통해 어떤 영역이 작동했는지, 그리고 해당 영역에 어떤 것이 있는지 확인할 수 있습니다. 이는 보안 담당자에게는 하나의 일반적인 답변보다 훨씬 중요합니다.
03 하늘에서 보이는 점이 이미 발견되었다는 의미인가
탐지는 형태가 아닌 대비에 기반합니다. 하늘에는 나무, 자동차, 그림자 등이 없습니다. 영역 내에서는 밝기가 몇 단계씩 변화하며, 이 패턴은 프레임마다 반복됩니다. 따라서 눈으로는 보이지 않더라도 통계적으로는 모든 어두운 점이 감지됩니다.
| 현재 상황 | 크기 |
|---|---|
| 영역 내 하늘의 밝기 | 255단계 중 약 180단계 |
| 이러한 밝기에서 센서의 소음 | 2~3단계 |
| 드론은 픽셀 면적의 1/4을 캡처합니다. | 픽셀이 약 30단계 어두워짐 |
| 신호 대 잡음 비율 | 대략 10개 |
10배 이상의 소음 대비 — 확실한 신호입니다. 픽셀보다 작은 물체도 여전히 해당 영역을 가려주므로, 탐지 경계는 "4픽셀당 1개 목표"라는 고전적인 방법론보다 더 멀리 위치합니다 (이는 복잡한 배경에서 은폐 기술에 적합하도록 설계되었습니다). 짙은 물체는 평평한 하늘에서 2픽셀 이상으로 탐지가 가능하며, 3~4픽셀 이상으로 안정적인 추적이 가능합니다. 드론과 새를 이미지로 구별하려면 15~20픽셀이 필요하지만, 이 문제는 행동을 통해 해결됩니다.
단일 소음 감지 이벤트는 한 프레임에서만 발생할 수 있지만, 동일한 영역에서 다시 발생하지 않으며, 특히 인접한 영역으로 정확하게 이동하지도 않습니다. "세~네 프레임 연속으로 객체를 확인하고, 일관성 있게 이동"이라는 요구 사항은 무작위 감지 이벤트를 거의 완전히 제거하며, 0.1초 정도의 시간만 소요됩니다.
04 탐지 거리: 계산
거리(Range)는 픽셀의 각도 크기에 따라 결정됩니다: ` 목표물에 있는 픽셀 수 = 목표물의 크기 × 초점 거리 ÷ (픽셀 크기 × 거리)`. 20MP 카메라, 2.4μm 픽셀, 1인치 센서에 대한 계산이며, 목표물은 0.4m의 날개폭을 가진 드론입니다.
| 렌즈 | 화각 | 128 픽셀 영역 | 감지, 2 픽셀 | 확실하게, 4 픽셀 | 인식, 16 픽셀 |
|---|---|---|---|---|---|
| 25mm | 29,4° × 19,9° | 0,70° | 2 100 미터 | 1,040 m | 260 m |
| 35 mm | 21,3° × 14,3° | 0,50° | 2,900 m | 1,460 m | 365 m |
| 50 mm | 15,0° × 10,0° | 0,35° | 4,200 m | 2,080 m | 520 m |
| 75 mm | 10,0° × 6,7° | 0,23° | 6,250 m | 3, 120m | 780m |
| 100mm | 7,5° × 5,0° | 0,18° | 8, 300m | 4, 170m | 1,040 m |
더 큰 목표를 위해서는 탐지 거리가 비례적으로 증가합니다. 1.2m의 날개 폭을 가진 항공기 형태의 장비와 50mm 렌즈는 6km까지 정확하게 탐지할 수 있습니다. 하지만 약 2km 지점부터는 렌즈가 아닌 공기 자체가 문제로, 안개가 대비를 감소시켜 탐지 능력을 저하시킵니다.
| 기상 관측 가능성 | 1km 거리에서의 대비 | 2km 거리에서의 대비 | 3km 거리에서의 대비 |
|---|---|---|---|
| 30km, 맑음 | 88 % | 77 % | 68 % |
| 20km, 평상시 | 82 % | 68 % | 56 % |
| 10km, 약간의 안개 | 68 % | 46 % | 31 % |
| 4km, 안개 | 38 % | 14 % | 5 % |
75mm 이상의 초망원 렌즈는 실용성이 없습니다. 일반적인 날씨 조건에서는 공기가 최대 2~3km 정도만 보이지 않습니다. 합리적인 작동 범위는 300m에서 2km이며, 이는 창고에 필요한 범위입니다. 드론은 20m/s의 속도로 움직입니다. 1,500m 거리에서 감지하면 75초가 소요되며, 이를 통해 작업 구역에서 사람들을 대피시키고, 하역을 중단하고, 문을 닫고 경비원을 호출할 수 있습니다. 700m 거리에서는 35초가 소요되며, 이는 사람과 신호에 충분한 시간입니다.
05 카메라, 렌즈, 열화상 카메라
| 요구 사항 | 의미 | 이유 |
|---|---|---|
| 해상도 | 20MP, 5472 × 3648 | 각도별 픽셀이 작을수록, 보이는 거리가 멀어짐 |
| 픽셀 크기 | 2.4 마이크로미터 | 픽셀 크기가 반으로 작으면, 감지 거리가 두 배로 늘어남 |
| 센서 | 1인치 | 작은 픽셀 크기로 넓은 시야 확보 |
| 종류 | 단색 | 컬러 센서가 작은 어두운 부분에서 해상도를 절반으로 감소 |
| 셔터 | 전역 또는 느린 롤링 | 먼 거리에 있는 물체가 천천히 움직임 |
| 인터페이스 | GigE, 20MP에서 최대 6프레임/초 | 약 960Mbps – 이 속도는 하늘을 촬영하는 데 충분 |
| 마운트 | C-mount | 표준 산업용 렌즈 |
모든 수치는 양산용 산업용 카메라에 대한 데이터를 기반으로 계산되었습니다 HIKROBOT MV-CS200-10GM (흑백): 제품이 준비되어 있으며, 가격은 예상 범위 내에 있습니다. 또한, 프로그램은 이 제품과 직접 연동될 수 있도록 개발되었습니다. 렌즈는 최소 1인치 크기, 픽셀 크기는 2.4μm, 조리개는 F2.8 이상, 고정 초점 렌즈(줌 기능 없음), 초점 및 조리개는 나사로 고정됩니다 (카메라는 야외에 설치되어 진동이 발생할 수 있습니다). Kowa, Computar, Fujinon 등의 렌즈가 호환됩니다 Hikrobot. 원형 감시를 위한 최적의 렌즈 크기는 25mm입니다. 12개의 카메라를 사용하여 360도를 커버하며, 약간의 중복 영역을 통해 안정적인 감시가 1km 거리까지 가능합니다.
열화상 카메라: 24시간 작동
밤, 황혼, 그리고 태양 반대 방향에서 작동하기 위해 열화상 카메라가 추가되었습니다. 이는 별도의 시스템이 아니라 기존 방법의 또 다른 채널입니다. 동일한 영역 맵, 각 영역마다 "정상/이상" 상태, 그리고 동일한 추적 기능을 갖습니다. 밤하늘의 적외선 이미지는 차갑고 균일하며, 드론의 모터, 배터리, 그리고 제어 장치는 차가운 배경에 따뜻한 점으로 나타납니다.
| 파라미터 | 의미 |
|---|---|
| 센서 | 냉각 불필요, 640 × 512, 12μm 픽셀 |
| 렌즈 | 50mm, 시야각 약 9° × 7° |
| 드론 감지 거리 0.4m, 2 픽셀 | 약 830m |
| 확실하게, 4 픽셀 | 약 420m |
| 모드 | 24시간, 해질녘, 해가 지는 시간, 희미한 안개 속에서 |
두 채널의 영역은 하나의 하늘 좌표에 연결되어 있습니다. 낮에는 서로 확인하며, 두 채널 모두에서 감지된 객체는 거의 확실히 실제 객체이며, 밤에는 열화상이 추적합니다. 운영자는 하나의 추적, 하나의 화면, 하나의 로그를 보게 됩니다.
06 영역 간 이동: 트랙
개별 영역의 감지는 아직 사건이 아닙니다. 사건이 되는 것은 객체가 영역을 넘어갈 때입니다. 설정 후 각 영역은 하늘에 고정된 좌표(방위각 및 위치 각도)와 작동된 영역 번호를 받게 됩니다.
| 크기 | 어디에서 얻는지 | 정확도 |
|---|---|---|
| 객체 방향 | 작동된 영역의 좌표 | 영역의 절반, 영역 내의 세부 사항을 포함하면 더 좋습니다. |
| 각도 속도 | 통과한 영역 수 ÷ 시간 | 촬영 속도에만 제한됩니다. |
| 방향 | 프레임 간의 자이럼 변화 | 즉시, 대상이 직선으로 진행하는지, 아니면 꼬리를 그리는지 알 수 있습니다. |
| 가까이 다가가는 | 프레임 내에서 대상의 크기가 증가하는지 | 긴 트랙 구간에서 안정적으로 |
영역 — 0.7°의 하늘 영역. 이 객체는 2.4초 동안 12개의 영역을 통과했는데, 각 영역당 3.5°/초의 각도 변화가 있었습니다. 가까운 거리의 새는 빠르게 움직이고, 고도가 높은 항공기는 안정적인 움직임을 보이며, 객체로 향하는 드론은 부드럽게 움직입니다. 6~10프레임/초의 속도는 각 영역당 3~5개의 측정을 제공하며, 트랙은 부드럽게 이어집니다. 인접한 카메라들은 겹쳐서 촬영하며, 한 카메라에서 벗어나는 객체는 다음 카메라에서 동일한 트랙으로 다시 포착됩니다.
07 접근하거나, 또는 지나쳐갑니다.
이 질문에 대한 답은 대상의 크기가 화면에서 변하는 정도가 아니라, 대상이 화면에서 얼마나 움직이는지에 달려 있습니다. 대상이 커지면 대상이 우리에게 다가오고, 대상이 움직이지 않고 방향이 일정하게 유지되면 대상은 우리를 지나가고, 대상이 작아지면 대상이 사라집니다. 이 세 가지 상태에 따라 각각 다른 반응이 나타납니다: 경고, 관찰, 기록. 단일 카메라로는 정확한 거리를 측정할 수 없으며, 경고를 위해서는 "외래 물체, 일정한 방향, 접근"이라는 조합이 필요합니다.
08 새 또는 드론
새의 오작동은 하늘을 관찰하는 광학 관측의 주요 실질적인 문제입니다. 이는 이미지 관찰이 아닌 행동 분석을 통해 해결됩니다.
| 특징 | 새 | 드론 |
|---|---|---|
| 방향 | 맴돌고, 자주 변합니다. | 안정적이고, 일정한 |
| 각도 속도 | 뛰어다니고, 멈추고, 정지 상태가 됩니다. | 부드럽고, 단조롭게 변합니다. |
| 높이 | 위아래로 움직입니다. | 유지됩니다. |
| 경로 | 무작위적이며, 일반적으로 따라갑니다. | 주로 대상물에 직접 또는 그 주변에 |
| 집단 행동 | 종종 무리, 여러 개의 징후 | 단독 징후 |
각 영역의 모델은 합성 데이터로 추가 훈련됩니다. 즉, 해당 영역의 실제 하늘 사진에 다양한 크기, 위치, 회전 및 대비를 가진 객체를 소프트웨어적으로 겹쳐 적용합니다. 따라서 조종사는 몇 달 동안 겪을 수 있는 다양한 상황, 즉 아침과 저녁의 낮은 태양, 황혼, 안개, 구름, 소음, 흐릿함, 돛대의 진동, 빛 반사 등의 조건을 시뮬레이션할 수 있습니다. 정상 및 비정상 모두에 동일한 간섭 패턴이 적용되므로, 저녁 하늘은 오해를 불러일으키지 않습니다. 학습의 기반은 실제 객체의 하늘이며, 조종사 데이터를 추가하여 현실적인 비행 환경을 제공합니다.
두 십 리 정도 떨어진 까마귀가 큰 밝은 반점을 만들어내고, 탐지 장치에서 드론과 거의 동일한 모습으로 나타날 것입니다. 하지만 추적 기능을 통해 두 초 만에 제거됩니다. 각 영역마다 오탐 횟수를 기록하며, 예를 들어 지붕 모서리 위에서 새들이 매일 아침 날아다닌다면 해당 영역의 임계값이 자동으로 높아집니다.
09 성능
20MP의 프레임에는 128 픽셀 크기의 1,176개의 영역이 포함되어 있습니다. 각 프레임을 신경망에 모두 전달할 필요는 없으며, 작업은 세 단계로 나누어져 있으며, 복잡한 신경망은 관찰할 만한 내용이 있을 때만 작동합니다.
| 단계 | 무엇을 하는지 | 가격 |
|---|---|---|
| 1. 후보자 검색 | 각 영역의 비디오 카드에 저장된 하늘 모델과 프레임을 비교 | 프레임당 1~2ms |
| 2. 영역별 분석 | 인공 신경망은 일반적으로 0부터 5까지의 영역만 인식하여 분석합니다. | 영역당 3~5ms (RTX 50 시리즈) |
| 3. 추적 | 프레임 간의 마크 비교, 경로, 속도, 접근 | 마이크로초 |
하나의 NVIDIA RTX 50 시리즈 그래픽 카드는 12대의 카메라를 충분히 지원합니다. 제한은 네트워크입니다. 6초당 20MP 해상도로 촬영하면 약 960Mbps의 대역폭이 발생하며, 각 카메라당 1Gbps 포트와 6대의 카메라에 대해 10Gbps 채널이 제공됩니다. 12대의 카메라를 순환하며 신경망으로 전체 하늘을 검사하는 데는 약 42~71초가 소요됩니다. 후보 검색은 초당 여러 번 업데이트되며, 각 영역은 여전히 자신의 하늘, 정상, 임계값을 기억합니다.
10 시스템 구성 및 적용
| 방식 | 카메라 | 어떤 것을 감지하는지 |
|---|---|---|
| 조종사 | 1개의 카메라, 50mm | 15° 각도의 한 영역, 최대 2km 거리 감지; 실제 하늘에서 대상에 대한 방법 검증 |
| 방향 | 3~4개의 카메라, 35mm | 60~85° 각도의 영역, 창고 측면 및 하차/적재 구역 |
| 원형 | 12개의 카메라, 25mm | 360° 전체, 1km까지 감시 |
| 강화된 원형 | 12 x 25mm + 4 x 75mm | 원형 감시 + 주요 방향의 장거리 접근 |
| 24시간 | 모든 옵션 + 640 x 512 픽셀 열화상 카메라 | 밤, 황혼, 해빛, 동일한 영역 및 추적 |
모듈형 시스템: 최소 구성은 위협 대상 방향에 하나의 카메라를 설치하는 것으로, 이미 경보를 발생시킵니다. 외부에서는 경호 화면(구역, 방위각, 위치, 추적, 대상 이미지 확대), 경보음 및 창고 적재 구역에 있는 마커, 창고 자동화 시스템과의 건전 접촉(적재 중지, 문 닫기), 기존 보안 시스템과의 메시지 및 이미지 기록(보험 및 법 집행 기관을 위한 증거 자료)을 제공합니다.
11 로봇과 스테레오 카메라: 정밀한 동반
카메라 시스템은 "어디에"에 대한 정보를 제공합니다. 다음 단계는 "무엇이며 얼마나 빠르게 움직이는가"에 대한 것입니다. 이 시스템에는 BORUNTE라는 산업용 로봇이 추가됩니다. 이 로봇에는 두 개의 장거리 렌즈를 가진 스테레오 헤드 카메라가 튼튼한 막대에 장착되어 있습니다.
스테레오 카메라에서 영역이 감지되면, 방향과 위치가 파악됩니다.
네트워크 서버는 로봇의 헤드 부분을 해당 방향으로 회전시킵니다 (이 기능은 Robot1에서 이미 구현되어 있습니다).
좁은 공간에서 대상은 수십 픽셀로 나타납니다. 기기의 종류와 그 아래의 화물이 보입니다.
두 카메라의 차이를 통해 거리를, 그리고 각도 속도를 통해 속도를 (m/s), 위치 각도를 통해 높이를 파악할 수 있습니다.
로봇은 허용된 각도 내에서 대상 뒤를 향해 움직입니다.
| 스테레오 이미지의 기준 | 거리 | 거리 관련 오류 |
|---|---|---|
| 0.5m | 150m | 약 1m |
| 1m | 300 미터 | 약 2 미터 |
| 1m | 600 미터 | 약 9 미터 |
오류는 거리에 따라 제곱으로 증가하므로, 스테레오 카메라 쌍은 수백 미터 이내의 근거리 영역에 사용되는 도구이며, 먼 거리는 다른 영역으로 전환됩니다. 로봇에는 각 축에 대해 소프트웨어 제한이 설정되어 있습니다. 즉, 머리가 설정된 각도 이하로 내려가지 않으며, 주거 지역, 도로, 인근 지역으로 회전하지 않습니다.
음향 채널
드론의 프로펠러 소리는 150-400Hz의 균일한 윙윙거리는 소리를 내며, 이는 새가 내지 않는 특징적인 소리입니다. 이 소리는 하늘에 있는 특정 지점이 드론이라는 것을 확인해 줍니다. 스테레오 헤드에 장착된 마이크는 카메라가 바라보는 방향으로 소리를 수집하고, 桅대에 장착된 마이크 배열(6-8개의 마이크)은 소스 방향을 스스로 감지하여, 카메라가 아직 대상이 보지 못하더라도 드론을 회전시킬 수 있습니다.
| 조건 | 음향 거리 | 방향 정확도 |
|---|---|---|
| 조용한 밤, 텅 빈 공간 | 300–500 미터 | 2–3° |
| 평범한 날 | 150–300 미터 | 3–5° |
| 하역, 트럭, 환기 | 50–150 미터 | 5–10° |
옵션: 공압 망
이 로봇에는 공압 망을 장착할 수 있습니다. 압축 공기를 사용하여 폭발물이나 위협적인 요소 없이 망을 발사하여, 이 망은 나사를 감싸게 합니다. 또한, parachute를 장착하면 획득한 드론을 천천히 내립니다. 일반적으로 20~100m의 사거리이며, 조종사의 확인 후에만 작동합니다.
무인 항공기의 포획, 심지어 네트워크를 통해 이루어진 경우도, 항공기의 비행에 대한 간섭으로 간주됩니다. 이러한 행위에 대한 권한은 지정된 기관에만 부여되며, 상업 시설에는 기본적으로 해당되지 않습니다. 따라서 포획 모듈은 해당 권한을 가진 사람에게만 제공되며, 반드시 사람의 확인이 필요합니다. 탐지, 정찰, 측정이 어디에서나 가능하며, 이를 수행하기 위한 특별한 권한이 필요하지 않습니다.
12 이 시스템이 무엇을 하고, 무엇을 할 수 없는지
(이 기능을 수행합니다)
- 대상 및 주변 지역의 하늘에서 외부 물체를 감지합니다;
- 속도, 방향, 각도 속도를 표시하며, "우리에게 접근하는 것인가, 아니면 지나가는 것인가"라는 질문에 답변합니다;
- 행동을 통해 드론과 새를 구별합니다;
- 착륙 직전 수십 초 전에 경고를 발생시킵니다;
- 각 이벤트에 대한 이미지 및 트랙을 기록하는 로그를 유지합니다;
- 인터넷이나 월 구독료 없이 현장에서 독립적으로 작동합니다.
(이 기능을 수행하지 않습니다)
- 기본 설정에서는 드론에 영향을 미치지 않습니다 – 방해하거나 파괴하지 않습니다. 네트워크를 통한 감시는 별도의 옵션이며, 사람의 확인이 필요합니다.
- 일반적인 카메라가 밤에 잘 보이지 않기 때문에, 열화상 카메라도 동일한 영역으로 구성됩니다.
- 안개나 짙은 눈에 잘 보이지 않기 때문에, 안개 속에서는 탐지 거리가 줄어들고, 시스템은 시야 감소를 알립니다.
- 무선 탐지기를 대체하는 것이 아니라, 보완하는 역할을 합니다. 무선은 드론과의 통신을 감지하고, 카메라로는 통신이 없는 상태를 감지합니다.
13 도입 절차
| 단계 | 내용 |
|---|---|
| 1. 현장 조사 | 현장 방문, 마스트 및 방향 선택, 하늘 배경 및 조명 평가, 영역 협의 |
| 2. 파일럿 | 1개의 카메라, 주요 현장에서 2주 동안 실제 환경에서 작업 |
| 3. 촬영 및 교육 | 모든 상태의 하늘 촬영 – 맑은 날, 구름, 안개, 새벽, 일몰; 영역별 모델 교육 |
| 4. 임계값 설정 | 고객의 드론을 사용하여 다양한 거리와 높이에서 테스트 비행, 영역별 임계값 설정 |
| 5. 검수 | 특정 구간의 감시, 특정 거리에서의 감지 확률 및 하루 동안의 오탐 횟수 측정 |
| 6. 설치 및 운영 | 나머지 영역에 대한 경보 전송 및 창고 관리 시스템과의 연동 |
| 7. 유지 보수 | 초기 몇 주 동안의 관찰 및 누적된 오탐 데이터를 기반으로 추가 훈련 |
수신 과정에서는 모든 것이 측정되며, 신고되지 않습니다: 제어 드론은 미리 정해진 프로그램에 따라 비행하며, 시스템은 비행 기록을 생성하고, 이 기록은 비행 프로그램과 비교됩니다. 가장 긴 부분은 조립이 아니라 하늘의 상태를 확인하는 것입니다: 모델은 맑은 하늘, 구름, 안개, 낮은 태양, 비 등 이러한 상태를 인식해야 하며, 이러한 상태는 날씨에 따라 달라집니다. 따라서 조종사는 한 개의 카메라를 사용하여 조기에 비행을 시작하고, 나머지 조립 작업과 병행합니다.
다음 자료도 참고하세요: engiAI - 머신 비전 및 존-페어 방법 · engiAI 사용 설명서 (PDF) · Robot1 - 로봇 제어
