• 제목/요약/키워드: Drone-based aerial image

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음향정보 및 광학영상 기반의 수상 및 공중 드론의 협력적 장애물회피 기법 (Collaborative Obstacle Avoidance Method of Surface and Aerial Drones based on Acoustic Information and Optical Image)

  • 만동우;기현승;김현식
    • 전기학회논문지
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    • 제64권7호
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    • pp.1081-1087
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    • 2015
  • Recently, the researches of aerial drones are actively executed in various areas, the researches of surface drones and underwater drones are also executed in marine areas. In case of surface drones, they essentially utilize acoustic information by the sonar and consequently have the local information in the obstacle avoidance as the sonar has the limitations due to the beam width and detection range. In order to overcome this, more global method that utilizes optical images by the camera is required. Related to this, the aerial drone with the camera is desirable as the obstacle detection of the surface drone with the camera is impossible in case of the existence of clutters. However, the dynamic-floating aerial drone is not desirable for the long-term operation as its power consumption is high. To solve this problem, a collaborative obstacle avoidance method based on the acoustic information by the sonar of the surface drone and the optical image by the camera of the static-floating aerial drone is proposed. To verify the performance of the proposed method, the collaborative obstacle avoidances of a MSD(Micro Surface Drone) with an OAS(Obstacle Avoidance Sonar) and a BMAD(Balloon-based Micro Aerial Drone) with a camera are executed. The test results show the possibility of real applications and the need for additional studies.

Experimental Optimal Choice Of Initial Candidate Inliers Of The Feature Pairs With Well-Ordering Property For The Sample Consensus Method In The Stitching Of Drone-based Aerial Images

  • Shin, Byeong-Chun;Seo, Jeong-Kweon
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권4호
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    • pp.1648-1672
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    • 2020
  • There are several types of image registration in the sense of stitching separated images that overlap each other. One of these is feature-based registration by a common feature descriptor. In this study, we generate a mosaic of images using feature-based registration for drone aerial images. As a feature descriptor, we apply the scale-invariant feature transform descriptor. In order to investigate the authenticity of the feature points and to have the mapping function, we employ the sample consensus method; we consider the sensed image's inherent characteristic such as the geometric congruence between the feature points of the images to propose a novel hypothesis estimation of the mapping function of the stitching via some optimally chosen initial candidate inliers in the sample consensus method. Based on the experimental results, we show the efficiency of the proposed method compared with benchmark methodologies of random sampling consensus method (RANSAC); the well-ordering property defined in the context and the extensive stitching examples have supported the utility. Moreover, the sample consensus scheme proposed in this study is uncomplicated and robust, and some fatal miss stitching by RANSAC is remarkably reduced in the measure of the pixel difference.

무인항공기 기반 빅데이터 처리 시스템의 프로토타입 설계 (Prototype Design for unmanned aerial vehicle-based BigData Processing)

  • 김사웅
    • 스마트미디어저널
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    • 제5권2호
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    • pp.51-58
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    • 2016
  • 최근 국내는 물론 전 세계적으로 새로운 관심을 끌고 있는 기술은 무인 항공기이며, 과학, 군사, 마케팅, 스포츠, 엔터테인먼트 등 다양한 분야를 가리지 않고 발휘하는 다재다능함이 드론 열풍의 원동력이다. 또한 활용 범위가 광범위한 만큼 향후 산업화된다면 그 잠재력 또한 무궁무진할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 무인항공기 기반의 빅데이터 처리 시스템의 프로토타입을 설계 및 제안 하였다.

드론 기반의 전력선 추적 제어 시스템 (Drone-based Power-line Tracking System)

  • 정종민;김재승;윤태성;박진배
    • 전기학회논문지
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    • 제67권6호
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    • pp.773-781
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    • 2018
  • In recent years, a study of power-line inspection using an unmanned aerial vehicle (UAV) has been actively conducted. However, relevant studies have been conducting power-line inspection with an UAV operated by manual control, and they have developed just power-line detection algorithm on aerial images. To overcome limitations of existing research, we propose a drone-based power-line tracking system in this paper. The main contributions of this paper are to operate developed system under configured environment and to develop a power-line detection algorithm in real-time. Developed system is composed of the power-line detection and the image-based tracking control. To detect a power-line in real-time, a region of interest (ROI) image is extracted. Furthermore, clustering algorithm is used in order to discriminate the power-line from background. Finally, the power-line is detected by using the Hough transform, and a center position and a tilt angle are estimated by using the Kalman filter to control a drone smoothly. We design a position controller and an attitude controller for image-based tracking control, and both controllers are designed based on the proportional-derivative (PD) control method. The interaction between the position controller and the attitude controller makes the drone track the power-line. Several experiments were carried out in environments where conditions are similar to actual environments, which demonstrates the superiority of the developed system.

지하 환경에서의 드론 기반 입체사진측량기법의 정확도 분석 (Accuracy of Drone Based Stereophotogrammetry in Underground Environments)

  • 김진언;강일석;이용기;최지원;송재준
    • 화약ㆍ발파
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    • 제38권3호
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    • pp.1-14
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    • 2020
  • 입체사진측량기법을 이용하면 지하공간 개발 시 발파로 발생하는 여굴 및 미굴을 정확하고 신속하게 조사할 수 있다. 입체사진측량 기술을 소형 무인항공기인 드론과 접목할 경우 조사를 더욱 효율적으로 수행할 수 있으나, 기존의 연구들이 지상에 국한되어 있어 지하 환경에서의 적용은 아직 미비한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반 입체사진측량기법을 지하공간으로 확장하기 위해, 지하 갱도의 암반면을 대상으로 드론을 이용한 입체사진측량을 수행하였다. 이를 통해 드론 기반 입체사진측량기법의 정확도를 평가 및 분석하였으며, 그 결과 해당 기법이 지하공간 내에서도 높은 정확도를 갖췄음을 확인할 수 있었다. 더 나아가 정확도 분석 결과를 토대로 드론을 이용한 지하 입체사진측량을 위한 권장 촬영 및 정합 조건을 제시하였다.

드론 영상으로부터 월동 작물 분류를 위한 의미론적 분할 딥러닝 모델 학습 최적 공간 해상도와 영상 크기 선정 (The Optimal GSD and Image Size for Deep Learning Semantic Segmentation Training of Drone Images of Winter Vegetables)

  • 정동기;이임평
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1573-1587
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    • 2021
  • 드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.

재난지역의 붕괴지형 3차원 형상 모델링을 위한 스테레오 비전 카메라 기반 드론 개발 (Developing Stereo-vision based Drone for 3D Model Reconstruction of Collapsed Structures in Disaster Sites)

  • 김창윤;이우식
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.33-38
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    • 2016
  • 재난 현장의 붕괴된 건물 아래의 매몰자를 탐지하기 위해서는 구조 업무를 수행하는 인력이나 관리자가 현장의 실제 붕괴 정도 및 현재 상태를 신속하게 파악하여야 구조 업무가 순조롭게 진행될 수 있다. 하지만 붕괴 현장의 경우 사람의 접근 시 추가 붕괴의 위험 등으로 사건이 발생한 부분에 접근이 어려워 현장의 정보를 쉽게 파악하기 어렵다. 또한 제한된 인원으로 인하여 붕괴 현장에 매몰된 사람들의 위치를 파악하는 일 역시 힘든 일이다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 스테레오 비전 카메라를 장착한 무인비행장치 혹은 드론을 활용하여 붕괴지형의 정보를 파악하고자 한다. 스테레오 비전 카메라를 장착한 무인비행장치 제작을 위한 필요 기술 도출 및 제작 방법론 설명을 통해 붕괴지형 정보 획득을 위한 하드웨어 관련 기술을 제시하고자 한다. 다음으로 무인비행장치를 활용하여 획득한 자료를 바탕으로 붕괴지형을 3차원으로 모델링하는 과정을 통하여 본 연구에서 개발한 기기의 활용 가능성을 검증하고자 한다.

드론 열화상 및 초분광 센서를 이용한 농업가뭄 모니터링 적용 연구 (A Study on Agricultural Drought Monitoring using Drone Thermal and Hyperspectral Sensor)

  • 함건우;이정민;배경호;박홍기
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.107-119
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    • 2019
  • 최근 ICT 기술과 융합 기술의 발달에 힘입어 농업 분야에서도 많은 변화와 혁신이 추구되고 있다. 과거 전통적인 농작물 생산 중심의 농업 분야에서 다양하고 첨단의 기술과 접목되어 6차 산업이라는 새로운 산업 형태를 만들고 있으며 이러한 변화의 핵심은 농업 분야에서도 ICT 기술과 공간정보의 융합이 있기에 가능하다. 센서를 이용한 농작물 작황 분석과 이를 공간정보 기반에서 분석 및 예측하기 위한 다양한 접근이 시도되고 있다. 특히 최근에는 드론을 이용한 농작물 재배 및 스마트 팜을 위한 다양한 연구가 추진되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 드론을 이용한 직접적인 농작물 재배 등의 물리적 활용과 공간정보 구축에 국한되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 농작물 재배에 가장 영향을 미치는 가뭄에 대한 과학적이고 객관적인 지표를 산출하기 위한 드론을 활용한 농업 가뭄 모니터링 체계 구축을 목표로 하였다. 이를 위해 가뭄 우심지역에 대하여 토양수분 센서를 설치하여 실제 토양의 수분을 확인하고 기준값으로 설정하여 드론에서 구축한 온도 및 정규식생지수를 비교분석하였다. 드론 열화상 센서에서는 대상 지역의 토양 온도를 산출하였으며, 드론 초분광센서를 이용하여 대상 농작물의 정규식생지수를 산출하여 실제 대상 지역의 농작물의 작황상태 및 토양온도와의 상관관계를 분석하였으며, 이를 검증하기 위해 대상지역에 설치된 토양수분측정 센서를 이용하여 실제 토양수분을 산출하여 드론 성과와 비교 분석하였다. 이와 같은 접근은 비접촉 방식으로 작물의 종류, 작물의 생육정도, 단위면적 당 작황상태에 관한 데이터를 생산하여 효율적인 가뭄피해 분석에 활용될 것으로 기대된다.

드론을 활용한 갯벌 지형 및 시계열 정보의 획득 (Use of a Drone for Mapping and Time Series Image Acquisition of Tidal Zones)

  • 오재홍;김덕진;이효성
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.119-125
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    • 2017
  • 우리나라 갯벌은 우리나라의 하천 및 중국의 양자강과 황하 등으로부터 흘러 들어온 퇴적물이 밀물과 썰물에 의해 생성된 지형이며 오염정화, 어패류 생산 등에 있어 중요성이 아주 높다. 갯벌은 직접적인 접근이 어려워 지상측량이 힘들어 항공사진측량 기법을 활용하여 고해상도의 공간 정보를 얻는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 비용 및 촬영 주기 등에 있어 단점이 있는 유인항공기 및 인공위성을 보완하기 위해 최근 산업적으로 주목받고 있는 드론을 활용하여 갯벌 지형 생성에 대한 연구를 수행하였다. 전라남도 영광 함평만 야월리 갯벌에 대해 GPS(Global Positioning System) 기준점 측량, 시간대별 드론 영상 획득, 번들 조정, 입체영상 처리를 통하여 DSM(Digital Surface Model) 및 정사영상을 생성하고 상호 좌표등록 등의 절차를 통해 단시간 내에 공간 정확성이 높은 갯벌의 시계열 공간 정보의 생성이 가능하였다.

드론을 활용한 3차원 DSM추출을 위한 연구 (A Study of Three Dimensional DSM Development using Self-Developed Drone)

  • 이병걸
    • 한국지구과학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.46-52
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    • 2018
  • 이 논문은 자체 개발된 드론을 이용하여 사진측량기술을 적용하여 3차원 수치지표면모델(DSM)개발 연구를 수행하였다. 이 DSM을 개발하기 위하여 제주도 지역을 선정하여 24장의 사진을 개발된 드론으로 직접 촬영을 수행하였다. 촬영된 사진의 정확한 3차원 좌표를 부여하기 위하여, 10개의 지표기준점(GCP)점을 선정하여 상대측위 지구위치시스템(DGPS)측량을 실시하였다. 사진의 정확도를 평가하기 위하여 3개의 GCP점을 선정하여 사진상의 좌표와 지상점의 좌표의 정확도를 비교하였다. 사진좌표계과 지상좌표계의 정확도를 평가한 결과 수평오차는 8.8-14.7 cm로 나타났으며, 연직오차는 12.4 cm로 나타났다. 이 정확도는 국토지리정보원(NGII)이 인정하는 1/1,000 수치지도의 정확도를 가지는 측량결과이다. 이 연구를 통하여 본 연구에서 개발된 드론과 사진측량기법이 제주지역에서 우리가 원하는 DSM자료를 얻는데 유용한 기술임을 알 수 있었다.