KR101865835B1 - Monitoring system for a flying object - Google Patents
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Abstract
본 발명은 비행체 감시 장치에 관한 것으로, 산 정상과 같은 여러 장소의 이격된 고지대에 비행체 감시 장치들을 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치하고, 어느 하나의 비행체 감시 장치가 비행체를 식별하여 항로를 예측하고, 예측된 항로 주변의 비행체 감시 장치들로 비행체 식별을 전파함으로써 보다 효율적으로 비행체를 식별하고 추적할 수 있도록 한 것이다.[0001] The present invention relates to a flight monitoring apparatus, in which a flight monitoring apparatus is distributed so as to partially overlap surveillance regions in a remote high place such as a mountain top, and any one flight monitoring apparatus identifies a flight, And to identify and track flight objects more efficiently by propagating the flight object identification to the flight object monitoring devices around the predicted route.
Description
본 발명은 비행체 무인 감시 기술에 관련한 것으로, 특히 비행체 감시 장치에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an unmanned aerial vehicle monitoring technique, and more particularly, to a flying object monitoring device.
대한민국 공개특허 제10-2006-0071646호(2006.06.27)에서 광역에 대한 감시와 이동물체 발견, 위치 파악, 추적으로 실시간 외부 침입에 대한 감시 기능을 향상시켜 유무선 전송 장치에 의해 감시 영상을 공유함으로써 최초 감시로부터 상황 조치에 이르는 일련의 과정을 관리 통제하는 무인 감시 및 타격 제어 시스템을 제안하고 있다.In Korean Patent Laid-Open No. 10-2006-0071646 (2006.06.27), surveillance function for real-time external intrusion is improved by monitoring for wide area, moving object discovery, location, tracking, and sharing surveillance image by wired / And an unmanned surveillance and striking control system that manages and controls a series of processes from initial surveillance to situational action.
최근, 군사 목적의 정보 수집이나 테러를 위해 고속으로 비행하는 무인 비행체(UAV : Unmanned Aerial Vehicle)가 사용되고 있다. 이러한 무인 비행체는 크기가 매우 작고 비행음이 거의 없어 식별하기가 용이하지 않으므로, 보다 효율적으로 비행체를 식별하고 추적할 수 있는 고도화된 비행체 감시 기술이 요구되고 있다.In recent years, unmanned aerial vehicles (UAVs) flying at high speed have been used for military intelligence gathering and terrorism. Since these unmanned aerial vehicles are very small in size and have little flying sound, they are not easy to identify. Therefore, there is a need for an advanced aerial vehicle monitoring technology that can more efficiently identify and track air vehicles.
따라서, 본 발명자는 산 정상과 같은 여러 장소의 이격된 고지대에 비행체 감시 장치들을 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치하고, 어느 하나의 비행체 감시 장치가 비행체를 식별하여 항로를 예측하고, 예측된 항로 주변의 비행체 감시 장치들로 비행체 식별을 전파함으로써 보다 효율적으로 비행체를 식별하고 추적할 수 있는 고도화된 비행체 감시 기술에 대한 연구를 하였다.Accordingly, the present inventor has found that the airborne surveillance apparatuses are distributed in such a manner that the surveillance regions are partially overlapped with each other at a spaced high altitude such as the mountain top, and any one airborne monitoring apparatus identifies the airborne objects and predicts the route, We have studied advanced flight surveillance technology that can identify and track flight objects more efficiently by spreading flight object identification with surrounding flight object monitoring devices.
본 발명은 상기한 취지하에 발명된 것으로, 산 정상과 같은 여러 장소의 이격된 고지대에 비행체 감시 장치들을 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치하고, 어느 하나의 비행체 감시 장치가 비행체를 식별하여 항로를 예측하고, 예측된 항로 주변의 비행체 감시 장치들로 비행체 식별을 전파함으로써 보다 효율적으로 비행체를 식별하고 추적할 수 있는 비행체 감시 기술을 제공함을 그 목적으로 한다.Disclosure of Invention Technical Problem [8] The present invention has been made under the above-mentioned circumstances, and it is an object of the present invention to provide an airborne monitoring system in which a plurality of surveillance apparatuses are distributed in a spaced apart high- The purpose of this study is to provide flight surveillance technology that can identify and track air vehicles more efficiently by predicting and predicting airborne objects by using airborne surveillance devices around the airborne route.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 양상에 따르면, 비행체 감시 장치가 고지대에 설치되는 지주와; 상기 지주에 설치되는 카메라와; 네트워크를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치와 접속하는 통신부와; 상기 카메라에 의해 촬영되는 감시 영역 영상을 분석하여 비행체를 식별하고, 식별된 비행체를 추적하여 항로를 예측하고, 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 생성하여 상기 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하는 일반 감시 수행부와, 상기 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로부터 비행체 식별정보와 항로 예측 정보가 수신된 경우, 상기 카메라에 의해 촬영되는 영상을 분석하여 자신의 감시 영역으로 진입하는 비행체를 식별하고, 식별된 비행체를 추적하여 항로를 예측하고, 개선된 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 생성하여 상기 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하는 집중 감시 수행부를 포함하는 제어부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a flight control apparatus comprising: A camera installed on the support; A communication unit for connecting to the control unit or the other vehicle monitoring apparatus through a network; The air conditioner unit or the other air conditioner monitoring unit may be configured to detect the air conditioner by analyzing the surveillance area image taken by the camera, to identify the air conditioner, to track the identified air conditioner to predict the air conditioner, When the airplane identification information and the route forecast information are received from the control unit or the other airborne monitoring device through the communication unit, the image captured by the camera is analyzed to enter the surveillance area of the own camera And a centralized monitoring performing unit for predicting the route, generating the improved air vehicle identification information and the route prediction information, and transmitting the generated air vehicle identification information and the route prediction information to the control unit or the other air monitoring unit through the communication unit And a control unit.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 상기 일반 감시 수행부가 상기 카메라에 의해 촬영되는 감시 영역 영상을 분석하여 비행체를 식별하고, 식별된 비행체 객체를 추출하는 객체 추출부와; 비행체가 식별된 이후의 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 해당 비행체 객체를 식별하여 비행체 객체의 이동을 추적하는 객체 추적부와; 상기 객체 추적부에 의해 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 식별되는 비행체 객체들로부터 인공 지능 알고리즘에 의해 비행체 종류를 판별하고, 비행체 종류를 포함하는 비행체 식별정보를 생성하는 객체 판별부와; 상기 객체 추적부에 의해 추적되는 비행체 객체의 이동을 분석하여 비행체의 항로를 예측하고, 항로 예측 정보를 생성하는 항로 예측부와; 상기 객체 판별부에 의해 생성된 비행체 식별정보와, 상기 항로 예측부에 의해 생성된 항로 예측 정보를 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하도록 처리하는 정보 전송부를 포함한다.According to a further aspect of the present invention, the general monitoring performing unit may include an object extracting unit for analyzing a surveillance region image photographed by the camera to identify a flying object and extracting the identified flying object; An object tracking unit for tracking a movement of a flight object by identifying a corresponding flight object from each of a series of image frames after the flight object is identified; An object discrimination unit for discriminating the type of the flying object by the artificial intelligence algorithm from the flight objects identified from each of the series of image frames by the object tracking unit and generating flight object identification information including the flight object type; A route predictor for analyzing a movement of a flying object tracked by the object tracking unit to predict a course of a flying object and generating route prediction information; And an information transmission unit for processing the airplane identification information generated by the object identification unit and the route prediction information generated by the route prediction unit to be transmitted to the control unit or the other air monitoring unit through the communication unit.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 상기 비행체 종류가 군용 무인기, 민간 무인기, 민간 항공기, 민간 경비행기, 전투기, 전폭기, 수송기, 조류를 포함한다.According to a further aspect of the present invention, the aircraft type includes a military UAV, a civilian UAV, a civil aircraft, a civilian light aircraft, a fighter, a bomber, a transport aircraft, and a bird.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 상기 집중 감시 수행부가 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로부터 전송되는 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 상기 통신부를 통해 수신하는 정보 수신부와; 상기 정보 수신부에 의해 수신된 항로 예측 정보로부터 비행체 식별정보에 대응하는 비행체가 자신의 감시 영역으로 진입하는 방향을 판단하고, 판단된 감시 영역 방향의 특정 관심 감시 영역으로 카메라 감시 영역을 한정하는 감시 영역 한정부와; 상기 카메라에 의해 촬영되는 관심 감시 영역 영상을 분석하여 비행체를 정밀하게 식별하고, 식별된 비행체 객체를 고품질로 추출하는 객체 추출부와; 비행체가 식별된 이후의 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 해당 비행체 객체를 식별하여 비행체 객체의 이동을 추적하는 객체 추적부와; 상기 객체 추적부에 의해 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 식별되는 비행체 객체들로부터 인공 지능 알고리즘에 의해 비행체 종류를 정밀하게 판별하고, 비행체 종류를 포함하는 개선된 비행체 식별정보를 생성하는 객체 판별부와; 상기 객체 추적부에 의해 추적되는 비행체 객체의 이동을 분석하여 비행체의 항로를 예측하고, 개선된 항로 예측 정보를 생성하는 항로 예측부와; 상기 객체 판별부에 의해 생성된 개선된 비행체 식별정보와, 상기 항로 예측부에 의해 생성된 개선된 항로 예측 정보를 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하도록 처리하는 정보 전송부를 포함한다.According to a further aspect of the present invention, there is provided an information processing apparatus comprising: an information receiving unit for receiving, through the communication unit, flight identification information and route forecast information transmitted from the central monitoring unit or the other airborne monitoring device; A surveillance area for limiting the camera surveillance area to a specific surveillance surveillance area in the determined surveillance area direction; A limiting portion; An object extraction unit for analyzing the image of the target surveillance region photographed by the camera to precisely identify the air vehicle and extracting the identified air vehicle object with high quality; An object tracking unit for tracking a movement of a flight object by identifying a corresponding flight object from each of a series of image frames after the flight object is identified; An object discrimination unit for discriminating the type of the flying object precisely by artificial intelligence algorithms from the flight objects identified from each of the series of image frames by the object tracking unit and generating improved flight object identification information including the flight object type; An route predictor for analyzing the movement of the flying object tracked by the object tracking unit to predict the route of the flying object and to generate the improved route prediction information; And an information transmission unit for processing the improved flight identification information generated by the object determination unit and the improved route prediction information generated by the route prediction unit to transmit to the control unit or the other vehicle monitoring device through the communication unit .
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 상기 감시 영역 한정부가 비행체가 진입하는 감시 영역 방향으로 카메라 시야가 향하도록 카메라를 팬/틸트 제어하고, 특정 관심 감시 영역으로 카메라 시야각이 한정되도록 카메라를 줌인 제어하여 카메라 감시 영역을 한정한다.According to a further aspect of the present invention, the surveillance region limiting section performs pan / tilt control of the camera so that the camera field of view is directed toward the surveillance region into which the vehicle enters, zooms in and controls the camera so that the camera viewing angle is limited to a specific surveillance region Limits camera surveillance area.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 상기 객체 추출부가 카메라의 해상도 또는 프레임률을 높여 비행체를 정밀하게 식별하고, 식별된 비행체 객체를 고품질로 추출한다.According to a further aspect of the present invention, the object extracting unit may increase the resolution or frame rate of the camera to accurately identify the object, and extract the object of the object with high quality.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 상기 비행체 감시 장치가 비행체를 격추시키기 위한 비행체 격추부와; 상기 비행체 격추부를 적어도 2축 구동하는 격추부 구동부를 더 포함하고, 상기 제어부가 식별된 비행체의 진입 예측된 감시 영역 방향으로 비행체 격추부가 향하도록 격추부 구동부를 구동 제어한다.According to a further aspect of the present invention, the object monitoring apparatus includes a flight shooter for shooting the object; The control unit drives and controls the shooting unit driving unit so that the shooting unit is directed toward the surveillance area predicted to enter the identified flying object.
본 발명은 산 정상과 같은 여러 장소의 이격된 고지대에 비행체 감시 장치들을 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치하고, 어느 하나의 비행체 감시 장치가 비행체를 식별하여 항로를 예측하고, 예측된 항로 주변의 비행체 감시 장치들로 비행체 식별을 전파함으로써 보다 효율적으로 비행체를 식별하고 추적할 수 있는 효과가 있다. In the present invention, it is possible to distribute and install a plurality of surveillance devices at a plurality of spaced high altitudes, such as a mountain top, so that surveillance areas are partially overlapped, and one of the airborne surveillance devices identifies the airplane to predict the route, It is effective to identify and track flight objects more efficiently by propagating flight object identification with flight object monitoring devices.
도 1 은 본 발명에 따른 비행체 감시 장치가 고지대에 설치된 것을 예시한 도면이다.
도 2 는 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 제1실시예의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 3 은 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 제2실시예의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 4 는 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 제3실시예의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 5 는 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 일반 감시 수행부의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 6 은 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 집중 감시 수행부의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다.FIG. 1 is a view illustrating a flying object monitoring apparatus according to the present invention installed in a high altitude zone.
2 is a block diagram showing the configuration of a first embodiment of a flight object monitoring apparatus according to the present invention.
3 is a block diagram showing a configuration of a second embodiment of a flight object monitoring apparatus according to the present invention.
FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of a third embodiment of a flying object monitoring apparatus according to the present invention.
5 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of a general monitoring unit of a flying object monitoring apparatus according to the present invention.
FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of a centralized monitoring unit of a flying object monitoring apparatus according to the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout.
본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 실시예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.
본 발명 명세서 전반에 걸쳐 사용되는 용어들은 본 발명 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 사용자 또는 운용자의 의도, 관례 등에 따라 충분히 변형될 수 있는 사항이므로, 이 용어들의 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.The terms used throughout the specification of the present invention have been defined in consideration of the functions of the embodiments of the present invention and can be sufficiently modified according to the intentions and customs of the user or operator. It should be based on the contents of.
도 1 은 본 발명에 따른 비행체 감시 장치가 고지대에 설치된 것을 예시한 도면이다. 도 1 에 도시한 바와 같이, 산 정상과 같은 여러 장소의 이격된 고지대에 비행체 감시 장치(100)들이 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치되어 있음을 볼 수 있다. FIG. 1 is a view illustrating a flying object monitoring apparatus according to the present invention installed in a high altitude zone. As shown in FIG. 1, it can be seen that the
비행체 감시 장치(100)는 고지대에 설치되는 지주(110)와, 상기 지주에 설치되는 카메라(120)를 포함할 수 있다. 상기 지주(110)는 여러 장소의 이격된 고지대에 상기 카메라(120)의 촬영 영역 즉, 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치된다.The vehicle
어느 하나의 비행체 감시 장치가 자신의 감시 영역내의 비행체(10-1)를 식별하여 항로를 예측하고, 예측된 항로 주변의 비행체 감시 장치들로 비행체 식별을 전파한다. 예측된 항로 주변의 비행체 감시 장치는 자신의 감지 영역내로 진입하는 비행체(10-3)를 보다 고품질로 식별하여 비행체 식별 신뢰성을 높일 수 있다.Any one of the airborne monitoring devices identifies the airborne object 10-1 in its surveillance area to predict the airborne object and propagates the airborne object identification to the airborne surveillance devices around the predicted airborne object. The airborne surveillance device around the predicted route can identify the airborne object (10-3) entering its detection area with higher quality, thereby improving the reliability of the airborne object identification.
이 때, 각 비행체 감시 장치(100)는 자신의 감시 영역내에서 촬영된 영상 프레임들로부터 비행체 객체를 추출하고, 추출된 비행체 객체 영상들을 주변의 다른 비행체 감시 장치 또는 통제국 장치로 전송함으로써 비행체 객체 영상들을 수집하여 종합할 수 있어, 보다 신뢰성 있는 비행체 식별이 가능하다.At this time, each
한편, 비행체 객체 영상들을 종합하는 주체는 비행체 감시 장치일 수도 있고, 통제국 장치(도면 도시 생략)일 수도 있다. 바람직하게는 어느 하나의 비행체 감시 장치가 전송하는 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 중앙의 통제국 장치를 통해 주변의 비행체 감시 장치들로 전파함으로써 효율적인 비행체 식별 및 추적 통제가 가능하도록 구현될 수 있다.On the other hand, the subject integrating the object images of the flight object may be a flight object monitoring device or a control unit device (not shown). Preferably, the flight identification information and the route prediction information transmitted by any one of the airborne monitoring apparatuses can be transmitted to the surrounding airborne monitoring apparatuses through the central control unit, thereby enabling efficient airborne object identification and tracking control.
이에 따라, 산 정상과 같은 여러 장소의 이격된 고지대에 비행체 감시 장치들을 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치하고, 어느 하나의 비행체 감시 장치가 비행체를 식별하여 항로를 예측하고, 예측된 항로 주변의 비행체 감시 장치들로 비행체 식별을 전파함으로써 보다 효율적으로 비행체를 식별하고 추적할 수 있다.Therefore, it is necessary to distribute the surveillance devices at a spaced high altitude, such as mountain tops, so that the surveillance area is partially overlapped, and one of the aerial surveillance devices identifies the airplane to predict the route, Propagation of flight identification with flight monitoring devices allows for more efficient identification and tracking of flight objects.
도 2 는 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 제1실시예의 구성을 도시한 블럭도이다. 이 실시예에 따른 비행체 감시 장치는 지주(110)와, 카메라(120)와, 통신부(130)와, 제어부(140)와, 전원부(150)를 포함하여 이루어진다.2 is a block diagram showing the configuration of a first embodiment of a flight object monitoring apparatus according to the present invention. The air vehicle monitoring apparatus according to this embodiment includes a support 110, a
상기 지주(110)는 고지대에 설치되되, 도 1 에 도시한 바와 같이 여러 장소의 이격된 고지대에 상기 카메라(120)의 촬영 영역 즉, 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치된다.As shown in FIG. 1, the pillars 110 are installed so as to be dispersed so that a photographing area of the
상기 카메라(120)는 상기 지주(110)에 설치되되, 여러 장소의 이격된 고지대에 설치되는 지주(110)들 각각에 설치된다. 예컨대, 상기 카메라(120)가 가시광 영역의 광을 촬상하는 가시광 카메라(121) 또는/및 적외선 등과 같은 비가시광 영역의 광을 촬상하는 비가시광 카메라(122)를 포함할 수 있다.The
상기 통신부(130)는 네트워크를 통해 통제국 장치(도면 도시 생략) 또는 타 비행체 감시 장치와 접속한다. 예컨대, 통신부가 유선 통신 케이블을 이용한 유선 통신 방식이나, 로라(LoRa : Long Range) 또는 LTE(Long Term Evolution) 등과 같은 무선 통신 방식으로 중앙의 통제국 장치 또는 주변의 타 비행체 감시 장치와 통신 연결될 수 있다.The
상기 제어부(140)는 장치 전반을 제어하되, 주변의 타 비행체 감시 장치로부터 비행체 식별정보와 항로 예측 정보가 수신되지 않을 경우에 동작하는 일반 감시 모드를 수행하는 일반 감시 수행부(141)와, 주변의 타 비행체 감시 장치로부터 비행체 식별정보와 항로 예측 정보가 수신될 경우에 동작하는 집중 감시 모드를 수행하는 집중 감시 수행부(142)를 포함한다.The
상기 일반 감시 수행부(141)는 상기 카메라(120)에 의해 촬영되는 감시 영역 영상을 분석하여 비행체를 식별하고, 식별된 비행체를 추적하여 항로를 예측하고, 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 생성하여 상기 통신부(130)를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송한다.The general
이 때, 상기 비행체 식별정보는 감시 영역 영상 프레임들로부터 추출된 비행체 객체 영상을 포함할 수 있고, 항로 예측 정보는 감시 영역 영상 프레임들로부터 추출된 비행체 객체의 3차원 위치, 위도, 경도를 실시간 비교 계산하여 획득된 이동 방향일 수 있다.In this case, the airplane identification information may include a flight object image extracted from the surveillance region image frames, and the route prediction information may include three-dimensional position, latitude and longitude of the flight object extracted from the surveillance region image frames And may be a calculated movement direction.
한편, 비행체 객체의 3차원 위치, 위도, 경도는 위치가 알려진 여러 장소의 이격된 고지대에 설치되는 비행체 감시 장치들을 이용한 삼각 측량법 등을 통해 실시간 계산할 수 있다.On the other hand, the three-dimensional position, latitude and longitude of a flight object can be calculated in real time by using triangulation method using a flying object monitoring apparatus installed in a remote place where the location is known.
상기 집중 감시 수행부(142)는 상기 통신부(130)를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로부터 비행체 식별정보와 항로 예측 정보가 수신된 경우, 상기 카메라(120)에 의해 촬영되는 영상을 분석하여 자신의 감시 영역으로 진입하는 비행체를 식별하고, 식별된 비행체를 추적하여 항로를 예측하고, 개선된 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 생성하여 상기 통신부(130)를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송한다.The centralized
이 때, 개선된 비행체 식별정보는 감시 영역 영상 프레임들로부터 추출된 고품질의 비행체 객체 영상 즉, 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 전송한 타 비행체 감시 장치에서 추출된 비행체 객체 영상보다 해상도 또는 프레임률이 높은 고품질의 비행체 객체 영상이고, 개선된 항로 예측 정보는 이전 감시 영역에서 계산된 항로 예측 정보가 수정된 현재 감시 영역에서 계산된 항로 예측 정보를 말한다. In this case, the improved identification information of the flying object is higher resolution or frame rate than that of the flight object image extracted from the other flight monitoring device which transmits the high quality flight object image extracted from the surveillance region image frames, And the improved route prediction information refers to the route prediction information calculated in the current monitoring area in which the route prediction information calculated in the previous monitoring area is corrected.
상기 전원부(150)는 고지대에 설치되는 비행체 감시 장치(100)에 자체 전원을 공급하기 위한 구성으로, 태양 전지(151)와, 충전제어 회로(152)와, 배터리(153) 및 DC/DC 컨버터(154)를 포함한다.The
태양 전지(151)에 의해 태양광으로부터 전류가 획득되고, 태양 전지에 의해 획득된 전류는 충전제어 회로(152)에 의해 배터리(153)에 충전되고, DC/DC 컨버터(154)가 배터리에 충전된 전류를 비행체 감시 장치(100)의 정격 전류로 DC/DC 변환하여 비행체 감시 장치(100)에 공급한다.A current is obtained from the solar cell by the
이와 같이 구현함에 의해, 본 발명은 산 정상과 같은 여러 장소의 이격된 고지대에 비행체 감시 장치들을 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치하고, 어느 하나의 비행체 감시 장치가 비행체를 식별하여 항로를 예측하고, 예측된 항로 주변의 비행체 감시 장치들로 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 전파함으로써 보다 효율적으로 비행체를 식별하고 추적할 수 있다.According to the present invention, the object of the present invention is to disperse and install the object monitoring devices in a spaced apart high-level area such as a mountain top so that the surveillance area is partially overlapped with each other, and any one object monitoring device identifies the object, , It is possible to more efficiently identify and track flight objects by propagating flight identification information and route prediction information to the flight control devices around the predicted route.
이 때, 비행체 식별정보와 항로 예측 정보가 주변의 비행체 감시 장치들로 전파될수록 보다 고품질의 개선된 비행체 식별정보와, 개선된 항로 예측 정보가 주변의 비행체 감시 장치들에 의해 생성되어 전파되므로, 비행체 식별 신뢰성을 향상할 수 있다.At this time, as the flight object identification information and the route predictive information are propagated to peripheral object monitoring devices, higher quality improved object identification information and improved route predictive information are generated and propagated by peripheral object observation devices, The identification reliability can be improved.
도 3 은 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 제2실시예의 구성을 도시한 블럭도이다. 이 실시예는 도 2 실시예 구성에서 카메라(120)를 팬(Pan)/틸트(Tilt)/줌(Zoom) 제어하기 위한 PTZ 구동부(160)를 더 포함하는 구성이다.3 is a block diagram showing a configuration of a second embodiment of a flight object monitoring apparatus according to the present invention. This embodiment further includes a
제어부(140)는 PTZ 구동부(160)를 구동하여 비행체가 진입하는 감시 영역 방향으로 카메라 시야가 향하도록 카메라(120)를 팬/틸트 제어하고, 특정 관심 감시 영역으로 카메라 시야각이 한정되도록 카메라(120)를 줌인 제어한다.The
도 4 는 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 제3실시예의 구성을 도시한 블럭도이다. 이 실시예는 도 3 실시예 구성에 식별된 비행체를 격추시키기 위한 비행체 격추부(170)와, 상기 비행체 격추부를 적어도 2축 구동하는 격추부 구동부(180)를 더 포함시킨 실시예이다.FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of a third embodiment of a flying object monitoring apparatus according to the present invention. This embodiment further includes an
제어부(140)는 식별된 비행체의 진입 예측된 감시 영역 방향으로 비행체 격추부(170)가 향하도록 격추부 구동부(180)를 구동 제어한다. 예컨대, 비행체 격추부(170)가 방공포, 미사일 등을 발사하는 장치일 수 있다.The
도 5 는 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 일반 감시 수행부의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다. 도 5 에 도시한 바와 같이, 이 실시예에 따른 일반 감시 수행부(141)는 객체 추출부(1411)와, 객체 추적부(1412)와, 객체 판별부(1413)와, 항로 예측부(1414)와, 정보 전송부(1415)를 포함한다.5 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of a general monitoring unit of a flying object monitoring apparatus according to the present invention. 5, the general
상기 객체 추출부(1411)는 상기 카메라(120)에 의해 촬영되는 감시 영역 영상을 분석하여 비행체를 식별하고, 식별된 비행체 객체를 추출한다. 예컨대, 상기 객체 추출부(1411)가 윤곽선 추출 기법을 이용해 카메라(120)에 의해 실시간 촬영되는 감시 영역 영상 프레임들로부터 비행체를 식별하고, 식별된 비행체 객체를 추출하도록 구현될 수 있다. The
상기 객체 추적부(1412)는 비행체가 식별된 이후의 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 해당 비행체 객체를 식별하여 비행체 객체의 이동을 추적한다. 예컨대, 상기 객체 추적부(1412)가 상기 객체 추출부(1411)에 의해 추출된 비행체 객체의 특징(패턴)을 가지는 비행체 객체를 비행체가 식별된 이후의 일련의 감시 영역 영상 프레임들 각각으로부터 식별하고, 감시 영역 영상 프레임들상에서의 비행체 객체 특징점 좌표들을 비교해 비행체 객체의 이동을 추적할 수 있다.The
상기 객체 판별부(1413)는 상기 객체 추적부(1412)에 의해 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 식별되는 비행체 객체들로부터 인공 지능 알고리즘에 의해 비행체 종류를 판별하고, 비행체 종류를 포함하는 비행체 식별정보를 생성한다.The
인공 지능 알고리즘은 학습된 비행체 종류 패턴을 저장한 패턴 DB로부터 식별된 비행체 객체 특징을 가지는 알려진 비행체 종류 패턴을 검색하여 비행체 종류를 인지하고, 패턴 DB로부터 알려진 비행체 종류 패턴이 검색되지 않는 알려지지 않은 비행체 종류 패턴을 학습하여 저장한다.The artificial intelligence algorithm recognizes the type of the flying object by searching the known flying object type pattern having the characteristic of the flying object identified from the pattern DB storing the learned flying object type pattern and recognizes the type of unknown flying object from which the known flying object type pattern is not retrieved from the pattern DB Learn the patterns and save them.
상기 객체 판별부(1413)는 인공 지능 알고리즘에 의해 비행체 종류가 판별되면, 비행기 종류, 비행기 객체 영상 등을 포함하는 비행체 식별정보를 생성한다. 이 때, 상기 비행체 종류가 군용 무인기, 민간 무인기, 민간 항공기, 민간 경비행기, 전투기, 전폭기, 수송기, 조류를 포함할 수 있다.If the type of the flying object is determined by the artificial intelligence algorithm, the
상기 항로 예측부(1414)는 상기 객체 추적부(1412)에 의해 추적되는 비행체 객체의 이동을 분석하여 비행체의 항로를 예측하고, 항로 예측 정보를 생성한다. 예컨대, 상기 항로 예측부(1414)가 감시 영역 영상 프레임들로부터 추출된 비행체 객체의 3차원 위치, 위도, 경도를 실시간 비교 계산하여 이동 방향을 추정함으로써 비행체의 항로를 예측할 수 있다. 이 때, 비행체 객체의 3차원 위치, 위도, 경도는 위치가 알려진 여러 장소의 이격된 고지대에 설치되는 비행체 감시 장치들을 이용한 삼각 측량법 등을 통해 실시간 계산할 수 있다.The
상기 정보 전송부(1415)는 상기 객체 판별부(1413)에 의해 생성된 비행체 식별정보와, 상기 항로 예측부(1414)에 의해 생성된 항로 예측 정보를 통신부(130)를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하도록 처리한다.The
예컨대, 상기 정보 전송부(1415)가 비행체 식별정보와, 항로 예측 정보를 상기 항로 예측부(1414)에 의해 예측된 비행체 예측 항로 방향의 타 비행체 감시 장치로 전송하도록 구현될 수 있다.For example, the
도 6 은 본 발명에 따른 비행체 감시 장치의 집중 감시 수행부의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다. 도 6 에 도시한 바와 같이, 이 실시예에 따른 집중 감시 수행부(142)는 정보 수신부(1421)와, 감시 영역 한정부(1422)와, 객체 추출부(1423)와, 객체 추적부(1424)와, 객체 판별부(1425), 항로 예측부(1426)와, 정보 전송부(1427)를 포함한다.FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of a centralized monitoring unit of a flying object monitoring apparatus according to the present invention. 6, the centralized
상기 정보 수신부(1421)는 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로부터 전송되는 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 상기 통신부(130)를 통해 수신한다. 비행체가 식별된 감지 영역의 타 비행체 감시 장치로부터 비행체 식별정보와 항로 예측 정보가 전송되면, 비행체 감시 장치(100)가 정보 수신부(1421)를 통해 이를 수신한다.The
상기 감시 영역 한정부(1422)는 상기 정보 수신부(1421)에 의해 수신된 항로 예측 정보로부터 비행체 식별정보에 대응하는 비행체가 자신의 감시 영역으로 진입하는 방향을 판단하고, 판단된 감시 영역 방향의 특정 관심 감시 영역으로 카메라 감시 영역을 한정한다.The monitoring
예컨대, 상기 감시 영역 한정부(1422)가 비행체가 진입하는 감시 영역 방향으로 카메라 시야가 향하도록 카메라(120)를 팬(Pan)/틸트(Tilt) 제어하고, 특정 관심 감시 영역으로 카메라 시야각이 한정되도록 카메라(120)를 줌인(Zoom In) 제어하여 카메라 감시 영역을 한정하도록 구현될 수 있다.For example, the surveillance
상기 객체 추출부(1423)는 상기 카메라(120)에 의해 촬영되는 관심 감시 영역 영상을 분석하여 비행체를 정밀하게 식별하고, 식별된 비행체 객체를 고품질로 추출한다. 이 때, 상기 객체 추출부(1423)가 카메라의 해상도 또는 프레임률을 높여 비행체를 정밀하게 식별하고, 식별된 비행체 객체를 고품질로 추출하도록 구현될 수 있다.The
예컨대, 상기 객체 추출부(1423)가 윤곽선 추출 기법을 이용해 카메라(120)에 의해 실시간 촬영되는 관심 감시 영역 영상 프레임들로부터 비행체를 식별하고, 식별된 비행체 객체를 추출하도록 구현될 수 있다. For example, the
상기 객체 추적부(1424)는 비행체가 식별된 이후의 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 해당 비행체 객체를 식별하여 비행체 객체의 이동을 추적한다. 예컨대, 상기 객체 추적부(1424)가 상기 객체 추출부(1423)에 의해 추출된 비행체 객체의 특징(패턴)을 가지는 비행체 객체를 비행체가 식별된 이후의 일련의 감시 영역 영상 프레임들 각각으로부터 식별하고, 감시 영역 영상 프레임들상에서의 비행체 객체 특징점 좌표들을 비교해 비행체 객체의 이동을 추적할 수 있다.The
상기 객체 판별부(1425)는 상기 객체 추적부(1424)에 의해 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 식별되는 비행체 객체들로부터 인공 지능 알고리즘에 의해 비행체 종류를 정밀하게 판별하고, 비행체 종류를 포함하는 개선된 비행체 식별정보를 생성한다.The
인공 지능 알고리즘은 학습된 비행체 종류 패턴을 저장한 패턴 DB로부터 식별된 비행체 객체 특징을 가지는 알려진 비행체 종류 패턴을 검색하여 비행체 종류를 인지하고, 패턴 DB로부터 알려진 비행체 종류 패턴이 검색되지 않는 알려지지 않은 비행체 종류 패턴을 학습하여 저장한다.The artificial intelligence algorithm recognizes the type of the flying object by searching the known flying object type pattern having the characteristic of the flying object identified from the pattern DB storing the learned flying object type pattern and recognizes the type of unknown flying object from which the known flying object type pattern is not retrieved from the pattern DB Learn the patterns and save them.
상기 항로 예측부(1426)는 상기 객체 추적부(1424)에 의해 추적되는 비행체 객체의 이동을 분석하여 비행체의 항로를 예측하고, 개선된 항로 예측 정보를 생성한다.The
예컨대, 상기 항로 예측부(1426)가 관심 감시 영역 영상 프레임들로부터 추출된 비행체 객체의 3차원 위치, 위도, 경도를 실시간 비교 계산하여 이동 방향을 추정함으로써 비행체의 항로를 예측할 수 있다. 이 때, 비행체 객체의 3차원 위치, 위도, 경도는 위치가 알려진 여러 장소의 이격된 고지대에 설치되는 비행체 감시 장치들을 이용한 삼각 측량법 등을 통해 실시간 계산할 수 있다.For example, the
상기 정보 전송부(1427)는 상기 객체 판별부(1425)에 의해 생성된 개선된 비행체 식별정보와, 상기 항로 예측부(1426)에 의해 생성된 개선된 항로 예측 정보를 통신부(130)를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하도록 처리한다.The
예컨대, 상기 정보 전송부(1427)가 비행체 식별정보와, 항로 예측 정보를 상기 항로 예측부(1426)에 의해 예측된 비행체 예측 항로 방향의 타 비행체 감시 장치로 전송하도록 구현될 수 있다.For example, the
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 산 정상과 같은 여러 장소의 이격된 고지대에 비행체 감시 장치들을 감시 영역이 일부 겹치도록 분산하여 설치하고, 어느 하나의 비행체 감시 장치가 비행체를 식별하여 항로를 예측하고, 예측된 항로 주변의 비행체 감시 장치들로 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 전파함으로써 보다 효율적으로 비행체를 식별하고 추적할 수 있다.As described above, according to the present invention, the airborne surveillance apparatuses are installed in a distributed manner so that the surveillance regions are partially overlapped with each other at distant high places such as mountain tops, and any one airborne monitoring apparatus identifies airborne objects, , It is possible to more efficiently identify and track flight objects by propagating flight identification information and route prediction information to the flight control devices around the predicted route.
이 때, 비행체 식별정보와 항로 예측 정보가 주변의 비행체 감시 장치들로 전파될수록 보다 고품질의 개선된 비행체 식별정보와, 개선된 항로 예측 정보가 주변의 비행체 감시 장치들에 의해 생성되어 전파되므로, 비행체 식별 신뢰성을 향상할 수 있다.At this time, as the flight object identification information and the route predictive information are propagated to peripheral object monitoring devices, higher quality improved object identification information and improved route predictive information are generated and propagated by peripheral object observation devices, The identification reliability can be improved.
본 발명은 첨부된 도면에 의해 참조되는 바람직한 실시예를 중심으로 기술되었지만, 이러한 기재로부터 후술하는 특허청구범위에 의해 포괄되는 범위내에서 본 발명의 범주를 벗어남이 없이 다양한 변형이 가능하다는 것은 명백하다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those of ordinary skill in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. .
본 발명은 비행체 무인 감시 기술분야 및 이의 응용 기술분야에서 산업상으로 이용 가능하다.INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention is industrially applicable in the field of unmanned aerial surveillance technology and its application technology.
100 : 비행체 감시 장치
110 : 지주
120 : 카메라
121 : 가시광 카메라
122 : 비가시광 카메라
130 : 통신부
140 : 제어부
141 : 일반 감시 수행부
1411 : 객체 추출부
1412 : 객체 추적부
1413 : 객체 판별부
1414 : 항로 예측부
1415 : 정보 전송부
142 : 집중 감시 수행부
1421 : 정보 수신부
1422 : 감시 영역 한정부
1423 : 객체 추출부
1424 : 객체 추적부
1425 : 객체 판별부
1426 : 항로 예측부
1427 : 정보 전송부
150 : 전원부
151 : 태양 전지
152 : 충전제어 회로
153 : 배터리
154 : DC/DC 컨버터
160 : PTZ 구동부
170 : 비행체 격추부
180 : 격추부 구동부100: Vehicle monitoring system
110: holding
120: camera
121: Visible light camera
122: Non-visible light camera
130:
140:
141: General monitoring performing unit
1411:
1412:
1413:
1414:
1415:
142:
1421:
1422: Monitoring area limitation unit
1423: object extracting unit
1424:
1425:
1426:
1427:
150:
151: Solar cell
152: Charge control circuit
153: Battery
154: DC / DC converter
160: PTZ driver
170:
180:
Claims (7)
상기 지주에 설치되는 카메라와;
네트워크를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치와 접속하는 통신부와;
상기 카메라에 의해 촬영되는 감시 영역 영상을 분석하여 비행체를 식별하고, 식별된 비행체를 추적하여 항로를 예측하고, 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 생성하여 상기 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하는 일반 감시 수행부와, 상기 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로부터 비행체 식별정보와 항로 예측 정보가 수신된 경우, 상기 카메라에 의해 촬영되는 영상을 분석하여 자신의 감시 영역으로 진입하는 비행체를 식별하고, 식별된 비행체를 추적하여 항로를 예측하고, 개선된 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 생성하여 상기 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하는 집중 감시 수행부를 포함하는 제어부를;
포함하는 비행체 감시 장치에 있어서,
상기 일반 감시 수행부가:
상기 카메라에 의해 촬영되는 감시 영역 영상을 분석하여 비행체를 식별하고, 식별된 비행체 객체를 추출하는 객체 추출부와;
비행체가 식별된 이후의 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 해당 비행체 객체를 식별하여 비행체 객체의 이동을 추적하는 객체 추적부와;
상기 객체 추적부에 의해 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 식별되는 비행체 객체들로부터 인공 지능 알고리즘에 의해 비행체 종류를 판별하고, 비행체 종류를 포함하는 비행체 식별정보를 생성하는 객체 판별부와;
상기 객체 추적부에 의해 추적되는 비행체 객체의 이동을 분석하여 비행체의 항로를 예측하고, 항로 예측 정보를 생성하는 항로 예측부와;
상기 객체 판별부에 의해 생성된 비행체 식별정보와, 상기 항로 예측부에 의해 생성된 항로 예측 정보를 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하도록 처리하는 정보 전송부를;
포함하는 비행체 감시 장치.A post which is installed in a highland;
A camera installed on the support;
A communication unit for connecting to the control unit or the other vehicle monitoring apparatus through a network;
The air conditioner unit or the air conditioner monitoring unit may be configured to detect the air conditioner by analyzing the surveillance zone image captured by the camera, to identify the air conditioner, to track the identified air conditioner to predict the air conditioner, When the airplane identification information and the route forecast information are received from the control unit or the other airborne monitoring device through the communication unit, the image captured by the camera is analyzed to enter the surveillance area of the own camera And a centralized monitoring performing unit for predicting the route, generating the improved air vehicle identification information and the route prediction information, and transmitting the generated air vehicle identification information and the route prediction information to the control unit or the other air monitoring unit through the communication unit A control unit;
1. A flying object monitoring apparatus comprising:
Wherein the general monitoring performing unit:
An object extraction unit for analyzing a surveillance region image photographed by the camera to identify a flying object and extracting the identified flying object;
An object tracking unit for tracking a movement of a flight object by identifying a corresponding flight object from each of a series of image frames after the flight object is identified;
An object discrimination unit for discriminating the type of the flying object by the artificial intelligence algorithm from the flight objects identified from each of the series of image frames by the object tracking unit and generating flight object identification information including the flight object type;
A route predictor for analyzing a movement of a flying object tracked by the object tracking unit to predict a course of a flying object and generating route prediction information;
An information transmission unit for processing the flight identification information generated by the object determination unit and the route prediction information generated by the route prediction unit to transmit to the control unit or the other vehicle monitoring device through the communication unit;
Included flight monitor.
상기 비행체 종류가:
군용 무인기, 민간 무인기, 민간 항공기, 민간 경비행기, 전투기, 전폭기, 수송기, 조류를 포함하는 비행체 감시 장치.The method according to claim 1,
The flying object type is:
Airborne surveillance including military UAV, civilian UAV, civil aircraft, civilian light aircraft, fighter, bomber, transport aircraft, and algae.
상기 집중 감시 수행부가:
통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로부터 전송되는 비행체 식별정보와 항로 예측 정보를 상기 통신부를 통해 수신하는 정보 수신부와;
상기 정보 수신부에 의해 수신된 항로 예측 정보로부터 비행체 식별정보에 대응하는 비행체가 자신의 감시 영역으로 진입하는 방향을 판단하고, 판단된 감시 영역 방향의 특정 관심 감시 영역으로 카메라 감시 영역을 한정하는 감시 영역 한정부와;
상기 카메라에 의해 촬영되는 관심 감시 영역 영상을 분석하여 비행체를 정밀하게 식별하고, 식별된 비행체 객체를 고품질로 추출하는 객체 추출부와;
비행체가 식별된 이후의 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 해당 비행체 객체를 식별하여 비행체 객체의 이동을 추적하는 객체 추적부와;
상기 객체 추적부에 의해 일련의 영상 프레임들 각각으로부터 식별되는 비행체 객체들로부터 인공 지능 알고리즘에 의해 비행체 종류를 정밀하게 판별하고, 비행체 종류를 포함하는 개선된 비행체 식별정보를 생성하는 객체 판별부와;
상기 객체 추적부에 의해 추적되는 비행체 객체의 이동을 분석하여 비행체의 항로를 예측하고, 개선된 항로 예측 정보를 생성하는 항로 예측부와;
상기 객체 판별부에 의해 생성된 개선된 비행체 식별정보와, 상기 항로 예측부에 의해 생성된 개선된 항로 예측 정보를 통신부를 통해 통제국 장치 또는 타 비행체 감시 장치로 전송하도록 처리하는 정보 전송부를;
포함하는 비행체 감시 장치.The method according to claim 1,
Wherein the centralized monitoring performing unit comprises:
An information receiving unit for receiving, through the communication unit, flight identification information and route prediction information transmitted from a control unit or another vehicle monitoring unit;
A surveillance area for limiting the camera surveillance area to a specific surveillance surveillance area in the determined surveillance area direction; A limiting portion;
An object extraction unit for analyzing the image of the target surveillance region photographed by the camera to accurately identify the air vehicle and extracting the identified air vehicle object with high quality;
An object tracking unit for tracking a movement of a flight object by identifying a corresponding flight object from each of a series of image frames after the flight object is identified;
An object discrimination unit for discriminating the type of the flying object precisely by artificial intelligence algorithms from the flight objects identified from each of the series of image frames by the object tracking unit and generating improved flight object identification information including the flight object type;
An route predictor for analyzing the movement of the flying object tracked by the object tracking unit to predict the route of the flying object and to generate the improved route prediction information;
An information transmission unit for processing the advanced air vehicle identification information generated by the object determination unit and the improved route prediction information generated by the route prediction unit to transmit the advanced route prediction information to the control unit or the other vehicle monitoring device through the communication unit;
Included flight monitor.
상기 감시 영역 한정부가:
비행체가 진입하는 감시 영역 방향으로 카메라 시야가 향하도록 카메라를 팬/틸트 제어하고, 특정 관심 감시 영역으로 카메라 시야각이 한정되도록 카메라를 줌인 제어하여 카메라 감시 영역을 한정하는 비행체 감시 장치.5. The method of claim 4,
The surveillance area defining unit includes:
The camera monitor is controlled by the pan / tilt control of the camera so that the camera view is directed toward the direction of the surveillance area where the aircraft enters, and the camera surveillance area is limited by zooming the camera so that the camera viewing angle is limited to a specific surveillance area.
상기 객체 추출부가:
카메라의 해상도 또는 프레임률을 높여 비행체를 정밀하게 식별하고, 식별된 비행체 객체를 고품질로 추출하는 비행체 감시 장치.5. The method of claim 4,
Wherein the object extracting unit:
A flying object monitoring device that accurately identifies a flying object by raising the resolution or frame rate of the camera and extracts the identified flying object with high quality.
상기 비행체 감시 장치가:
식별된 비행체를 격추시키기 위한 비행체 격추부와;
상기 비행체 격추부를 적어도 2축 구동하는 격추부 구동부를;
더 포함하고,
상기 제어부가:
식별된 비행체의 진입 예측된 감시 영역 방향으로 비행체 격추부가 향하도록 격추부 구동부를 구동 제어하는 비행체 감시 장치.7. The method according to any one of claims 1 to 6,
Wherein the aircraft monitoring apparatus comprises:
A flight shooter for shooting the identified flying object;
A shunt driving unit for driving at least two axes of the airplane collision part;
Further included,
Wherein the control unit comprises:
The flying body monitoring device drives and controls the shooting unit driving unit so that the flying object is directed toward the surveillance area of the identified flying object.
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112436432A (en) * | 2020-12-01 | 2021-03-02 | 湖南宇尚电力建设有限公司 | Maintenance method of ultra-high altitude high-voltage cable |
KR20210123671A (en) * | 2020-04-03 | 2021-10-14 | 한국전력공사 | Drone blackbox system and drone monitoring action method |
KR20240047808A (en) * | 2022-10-05 | 2024-04-12 | 한국철도기술연구원 | Apparatus and method for generating position information of multicopter |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0798218A (en) * | 1993-09-28 | 1995-04-11 | Mitsubishi Electric Corp | Menace identification device |
JP2004266404A (en) * | 2003-02-28 | 2004-09-24 | Hitachi Ltd | Tracking type cooperative monitoring system |
KR20060071646A (en) | 2004-12-22 | 2006-06-27 | 김희곤 | Unmanned surveillance and strike control system by wired or wireless transmission device |
JP2008134028A (en) * | 2006-11-29 | 2008-06-12 | Mitsubishi Electric Corp | Control device |
-
2017
- 2017-07-28 KR KR1020170096421A patent/KR101865835B1/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0798218A (en) * | 1993-09-28 | 1995-04-11 | Mitsubishi Electric Corp | Menace identification device |
JP2004266404A (en) * | 2003-02-28 | 2004-09-24 | Hitachi Ltd | Tracking type cooperative monitoring system |
KR20060071646A (en) | 2004-12-22 | 2006-06-27 | 김희곤 | Unmanned surveillance and strike control system by wired or wireless transmission device |
JP2008134028A (en) * | 2006-11-29 | 2008-06-12 | Mitsubishi Electric Corp | Control device |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210123671A (en) * | 2020-04-03 | 2021-10-14 | 한국전력공사 | Drone blackbox system and drone monitoring action method |
KR102335994B1 (en) * | 2020-04-03 | 2021-12-07 | 한국전력공사 | Integrated control apparatus of surveillance devices for drone surveillance |
CN112436432A (en) * | 2020-12-01 | 2021-03-02 | 湖南宇尚电力建设有限公司 | Maintenance method of ultra-high altitude high-voltage cable |
KR20240047808A (en) * | 2022-10-05 | 2024-04-12 | 한국철도기술연구원 | Apparatus and method for generating position information of multicopter |
KR102803243B1 (en) * | 2022-10-05 | 2025-05-09 | 한국철도기술연구원 | Apparatus and method for generating position information of multicopter |
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