본 발명은 선박에 설치된 카메라가 촬상한 이미지 및 인공신경망을 이용하여 이동체의 이동 속성을 획득하는 방법으로, 해상을 촬상한 제1 이미지 및 상기 제1 이미지의 후속 프레임인 제2 이미지를 포함하는 복수의 이미지를 획득하는 단계; 상기 이미지로부터 상기 이미지에 포함된 객체 정보를 출력하도록, 상기 객체의 종류 정보가 반영된 제1 분류값 - 이 때, 상기 제1 분류값은 바다에 대응됨 - 및 상기 객체의 거리 정보 및 종류 정보가 반영된 제2 분류값 - 이 때, 상기 제2 분류값은 장애물에 대응됨 - 을 포함하는 출력 데이터 및 상기 출력 데이터에 대응되는 라벨링 데이터에 기초하여 학습된 인공신경망을 이용하여 상기 제1 이미지로부터 제1 객체 정보를 획득하고, 상기 제2 이미지로부터 제2 객체 정보를 획득하는 객체 정보 획득 단계; 및 상기 제1 객체 정보 및 상기 제2 객체 정보를 비교하여 상기 촬상된 해상에 포함된 이동체의 이동 방향을 산출하는 단계;를 포함하는 이동체의 이동 속성 획득 방법에 관한 것이다.

The present invention relates to a method for acquiring object information, the method comprising: a step of obtaining an input image capturing a sea; a step of obtaining a noise level of the input image; a first image processing step of when the noise level indicates a noise lower than a predetermined level, acquiring object information related to an obstacle included in the input image from the input image by using a first artificial neural network wherein the first artificial neural network outputs, from an image, object information related to at least one of a distance and a type of an object included in the image; and a second image processing step of when the noise level indicates a noise higher than the predetermined level, obtaining an image of which an environmental noise is reduced from the input image by using a second artificial neural network trained to generate, from a first image containing a noise, a second image of which a noise is reduced, and acquiring object information related to an obstacle included in the sea from the image of which the environmental noise is reduced by using the first artificial neural network, wherein the second artificial neural network is trained by using a first error calculated from a third artificial neural network discriminating the second image and an image for comparison corresponding to the first image and having a noise lower than the first image.