현재 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사는 주로 벡터화로 이루어지고 있다. 그러나 벡터화는 평면과 표고 위치를 별도로 취득하기 때문에 시간이 많이 소요되고 수치표면모델에서 표고값을 추출 할 때 과대 오차가 발생될 수 있다. 이에 3차원 공간정보를 동시에 취득가능한 수치도화의 필요성이 증가하고 있으나, 고가의 도화장비가 필요하고 무인항공영상의 수치도화 기술이 불완전한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 시스템으로 수치도화가 가능한 Menci사의 StereoCAD를 이용하여 지형·지물의 묘사정확도를 분석 평가하였다. 무인항공영상의 취득은 Phantom4 pro에 FC 6310 카메라를 탑재하여 비행고도 90 m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3 cm로 촬영하였다. 정확도 분석은 검사점과 점·선·면형 레이어별 모서리에 대한 지상측량결과와 도화결과의 3차원 좌표의 차이를 산출하여 비교하였다. 그 결과 검사점의 RMSE는 평면 0.048 m, 표고 0.078 m이고, 레이어별 RMSE는 평면이 0.104~0.127 m, 표고는 0.086~0.092 m로 나타나 무인항공영상의 입체도화로 1:1,000 수치지형도 제작의 가능성을 입증할 수 있었다.
안전하고 쾌적한 도시 환경을 조성하기 위해 폐기물 매립 시설은 필요하며 폐기물 부피 관리의 신뢰성 및 용량 정보의 정확성을 파악하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 쓰레기 매립의 표준화를 위한 일환으로 쓰레기 체적을 주기적으로 계산하는 알고리즘을 제시하였다. 스테레오 카메라 캘리브레이션 이후에 대상체의 표면에 대한 포인트 클라우드(point cloud)를 얻을 수 있었으며 이것을 물체의 체적 계산 알고리즘의 입력으로 선택하였다, 비균일 삼각 격자 기반 메싱(non-uniform triangular meshing) 방법에 기초한 두 개의 체적 계산 알고리즘을 제안하였으며 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 입증하였다. 제시된 알고리즘은 쓰레기 매립의 체적 계산 뿐 만이 아니라 삼차원 객체의 일반적인 체적 계산을 위한 알고리즘으로도 사용될 수 있다.
최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.
교통사고의 조사에 측거기(tape)를 사용하여 원인을 구명하는 종래 방식으로는 사고조사에 대한 한계가 야기되고 있다. 제한된 인원과 장비로 현장을 보존하며 차륜소통에 장애를 주지 않고 교통사고를 엄밀히 조사한다는 것은 거의 불가능하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 스테레오-카메라(stereo-camera)에 의해 촬영된 입체모델에서 필요한 지점간의 삼차원대표를 측정할 수 있고 평면도를 작성하여 사고장소 및 사고차양 을 도면에 나타내어 이것으로부터 필요한 정보를 유출하여 기존방법의 문제점을 보완하고 필요시에는 문제점을 재현하여 처리할 수 있도록 교통사고처리의 합리화를 모색하였다.
본 논문에서는 로봇의 3차원 작업을 위한 센서로 사용된 스테레오 카메라의 위치 결정 문제를 다룬다. 공통의 기준선상에 평행한 시선을 가지도록 설치된 스테레오 카메라의 모델이 주어진 후, 보정에 사용된 제어점들의 불확실성에 둔감하고 로봇의 반복정밀도를 고려한 오차 조건을 만족시킬 수 있도록 센서의 계측거리가 결정된다. 두 카메라간의 간격은 3차원 위치 오차와 스테레오 영상좌표 오차와의 관계를 고려하여 이들이 최소화될 수 있도록 결정하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 기법들과는 달리 3차원의 문제를 피계측체의 모델링 과정이나 복잡한 제한조건 없이 접근함으로써 일반적이며, 모의실험을 통하여 유용함을 확인할 수 있었다.
By setting a refractor with a certain angle against the optical axis of the CCD camera lens, the image of a measuring point recorded on the image plane is displaced by the corresponding amounts related to the distance between the camera and the measuring point. When the refractor that keeps the angle against the optical axis is rotated physically at high speed during the exposure of the camera, the image of a measuring point draws an annular streak. Since the size of the annular streak is inversely proportional to the distance between the camera and the measuring point, the 3D position of the measuring point can be obtained by processing the streak. In this paper, for one of the applications of our system, the measurement of a moving surface is introduced. In order to measure the moving surface, multi laser spots are projected on the surface of object. Each position of ...
We propose a novel post-processing algorithm and its very-large-scale integration architecture that simultaneously uses the passive and active stereo vision information to improve the reliability of the three-dimensional disparity in a hybrid stereo vision system. The proposed architecture consists of four steps - left-right consistency checking, semi-2D hole filling, a tiny adaptive variance checking, and a 2D weighted median filter. The experimental results show that the error rate of the proposed algorithm (5.77%) is less than that of a raw disparity (10.12%) for a real-world camera image having a $1,280{\times}720$ resolution and maximum disparity of 256. Moreover, for the famous Middlebury stereo image sets, the proposed algorithm's error rate (8.30%) is also less than that of the raw disparity (13.7%). The proposed architecture is implemented on a single commercial field-programmable gate array using only 13.01% of slice resources, which achieves a rate of 60 fps for $1,280{\times}720$ stereo images with a disparity range of 256.
본 연구는 3차원 영상을 이용하여 원예산물의 크기와 플러그묘의 평균초장을 결정하고자 수행되었다. 3차원 영상을 획득하고자 ToF 카메라와 스테레오비전 카메라를 사용하였다. 본 연구의 3차원 영상 획득용 실험 재료로서 수박, 사과, 배, 단호박, 오렌지의 원예산물과 수박, 토마토 및 고추 플러그묘를 사용하였다. 플러그묘의 평균 초장을 결정하는 지표로서 기존의 측정 기준 대신에 수정초장이 제시되었다. 스테레오비전 영상에 비해서 ToF 영상을 이용한 경우에 원예산물의 크기와 플러그묘의 평균초장 오차가 작게 나타났다. 꼭지가 있는 원예산물을 제외할 경우 ToF 영상을 이용한 원예산물의 둘레와 높이의 오차는 각각 0.0-3.0%, 0.0-4.7%로 나타났다. 또한, 플러그묘의 평균 초장에 대한 오차는 0.0-5.5%로 나타났다. 본 연구를 통해 서 3차원 영상을 이용한 원예산물의 크기와 플러그묘에 대한 초장 추정의 가능성을 확인하였다. 더구나, 본 연구에서 시도된 방법은 3차원 영상으로부터 물체와 배경의 효과적인 분리, 이상치의 제거 등에 활용될 것이다.
Using stereo images with ephemeris data from the Korea Multi-Purpose Satellite-1 electro-optical camera (KOMPSAT-1 EOC), we performed geometric modeling for three-dimensional (3-D) positioning and evaluated its accuracy. In the geometric modeling procedures, we used ephemeris data included in the image header file to calculate the orbital parameters, sensor attitudes, and satellite position. An inconsistency between the time information of the ephemeris data and that of the center of the image frame was found, which caused a significant offset in satellite position. This time inconsistency was successfully adjusted. We modeled the actual satellite positions of the left and right images using only two ground control points and then achieved 3-D positioning using the KOMPSAT-1 EOC stereo images. The results show that the positioning accuracy was about 12-17 m root mean square error (RMSE) when 6.6 m resolution EOC stereo images were used along with the ephemeris data and only two ground control points (GCPs). If more accurate ephemeris data are provided in the near future, then a more accurate 3-D positioning will also be realized using only the EOC stereo images with ephemeris data and without the need for any GCPs.
다양한 영상으로부터 사용자가 원하는 대상 물체를 정확하게 분할하는 기존의 기법은 2차원적인 특징을 위주로 사용하므로 3차원적인 정보가 부족하여 여러 제한사항이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 연속적으로 입력되는 3차원의 스테레오 입체 영상으로부터 2차원과 3차원의 특징을 결합하여 군집화함으로써 대상 물체를 보다 강건하게 분할하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 촬영된 장면의 좌우 스테레오 영상으로부터 스테레오 정합 알고리즘을 이용해 영상의 각 화소별로 카메라와 물체 사이의 거리를 나타내는 깊이 특징을 추출한다. 그런 다음, 깊이 특징과 색상 특징을 효과적으로 군집화하여 배경에 해당하는 영역을 제외하고, 전경에 해당하는 대상 물체를 감지한다. 실험에서는 본 논문에서 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트를 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 2차원 기반의 물체 분리 방법에 비해 보다 강건하게 대상물체를 분할함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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