• 제목/요약/키워드: Drones Image

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오픈 소스 기반의 정찰 및 탐색용 드론 프로그램 개발 (Development of the Program for Reconnaissance and Exploratory Drones based on Open Source)

  • 채범석;김정환
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.33-40
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    • 2022
  • With the recent increase in the development of military drones, they are adopted and used as the combat system of battalion level or higher. However, it is difficult to use drones that can be used in battles below the platoon level due to the current conditions for the formation of units in the Korean military. In this paper, therefore, we developed a program drones equipped with a thermal imaging camera and LiDAR sensor for reconnaissance and exploration that can be applied in battles below the platoon level. Using these drones, we studied the possibility and feasibility of drones for small-scale combats that can find hidden enemies, search for an appropriate detour through image processing and conduct reconnaissance and search for battlefields, hiding and cover-up through image processing. In addition to the purpose of using the proposed drone to search for an enemies lying in ambush in the battlefield, it can be used as a function to check the optimal movement path when a combat unit is moving, or as a function to check the optimal place for cover-up or hiding. In particular, it is possible to check another route other than the route recommended by the program because the features of the terrain can be checked from various viewpoints through 3D modeling. We verified the possiblity of flying by designing and assembling in a form of adding LiDAR and thermal imaging camera module to a drone assembled based on racing drone parts, which are open source hardware, and developed autonomous flight and search functions which can be used even by non-professional drone operators based on open source software, and then installed them to verify their feasibility.

3 Dimensional Augmented Reality Flight for Drones

  • Park, JunMan;Kang, KiBeom;Jwa, JeongWoo;Won, JoongHie
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제10권2호
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    • pp.13-18
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    • 2018
  • Drones are controlled by the remote pilot from the ground stations using the radio control or autonomously following the pre-programmed flight plans. In this paper, we develop a method and an optimal path search system for providing 3D augmented reality flight (ARF) images for safe and efficient flight control of drones. The developed system consisted of the drone, the ground station and user terminals, and the optimal path search server. We use the Dijkstra algorithm to find the optimal path considering the drone information, flight information, environmental information, and flight mission. We generate a 3D augmented reality flight (ARF) image overlaid with the path information as well as the drone information and the flight information on the flight image received from the drone. The ARF image for adjusting the drone is generated by overlaying route information, drone information, flight information, and the like on the image captured by the drone.

로봇 및 드론 센서로 수집한 이미지 정합을 위한 Deblur 딥러닝 모델 평가 (Evaluation of a Deblur Deep Learning Model for Image Registration Collected from Robots and Drones)

  • 이혜민;권혜민;문한솔;이창교;서정욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.153-155
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    • 2022
  • 최근 로봇과 드론을 이용하여 이미지 데이터를 수집하는 경우가 많아졌다. 로봇이나 드론이 주행할 때 외부 영향으로 흔들리게 된다. 이렇게 수집된 이미지를 사용하기 위해서는 이미지를 정합하는 전처리 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행 로봇 데이터셋과 직접 촬영한 드론 데이터셋을 사용하여 Deblur 딥러닝 모델을 통해 흔들린 이미지 데이터의 품질을 높인다. 실험 결과를 통해 흔들린 이미지가 선명하게 정합되는 것을 확인하였으며 모델의 성능을 평가하였다.

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딥러닝 기반 드론 검출 및 분류 (Deep Learning Based Drone Detection and Classification)

  • 이건영;경덕환;서기성
    • 전기학회논문지
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    • 제68권2호
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    • pp.359-363
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    • 2019
  • As commercial drones have been widely used, concerns for collision accidents with people and invading secured properties are emerging. The detection of drone is a challenging problem. The deep learning based object detection techniques for detecting drones have been applied, but limited to the specific cases such as detection of drones from bird and/or background. We have tried not only detection of drones, but classification of different drones with an end-to-end model. YOLOv2 is used as an object detection model. In order to supplement insufficient data by shooting drones, data augmentation from collected images is executed. Also transfer learning from ImageNet for YOLOv2 darknet framework is performed. The experimental results for drone detection with average IoU and recall are compared and analysed.

수면호버링 드론을 이용한 흑산도 해저지형 탐사 기법 연구 (Study on Exploration Method of Seabed Around Heuksando Using Hover Drones)

  • 김형균;이영숙
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.102-110
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    • 2020
  • This study covers exploration of seabed around Heuksando Island using hover drones. To do so, we inspected the terrain of the island and set autonomous flight waypoints on each area of the island's shores. Next, we designated seabed scan radius for drones. Then the drones fitted with laser sensor hover autonomously on their assigned area and acquire seabed data. Finally, we match the seabed data on all areas according to GPS. Our final goal is to make immersive VR maritime cultural map based on 『Jasan Urbo』.

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.

드론영상을 활용한 토석류 발생구간의 피해규모 추적기법 (A Study on Damage Scale Tacking Technique for Debris Flow Occurrence Section Using Drones Image)

  • 신현선;엄정섭;김준현
    • 한국측량학회지
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    • 제35권6호
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    • pp.517-526
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    • 2017
  • 본 연구에서는 토석류 발생구간의 세부정보 추적을 위해 드론을 활용한 토석류 발생구간에 대한 피해규모를 분석하여 기존 방법의 1/5,000 수치지형도에 의한 조사방법과 GPS 지상측량방법에 의한 방법에 따른 표고, 경사, 면적 등을 비교하여 방법간 정확도를 분석하였다. 연구결과를 종합하면 다음과 같다. 먼저, 표고의 비교에서는 드론영상에 의한 값이 수치지형도 보다 3.024m 낮게 나타났으며, 반면, 경사도의 경우 평균경사는 $1.20^{\circ}$, 최대 경사는 $10.46^{\circ}$의 차이로 드론영상에 의한 수치가 높게 나타났다. 둘째 수치지형도상의 면적과 드론영상에 의한 면적의 차이는 $462m^2$로 드론영상에 의한 면적이 더 높게 산출되었는데, 이는 지형의 기복을 포인트로 그대로 반영하여 결정되므로 수치지형도에 의한 방법보다 정확한 면적이 산출될 수 있다. 따라서 기존의 토석류 조사방법과 비교할 때 드론영상에 의한 조사방법이 시간이나 인력 운용에 있어서 매우 효율적이었다.

드론을 활용한 산림공간정보 조사 및 분석 (Investigation and Analysis of Forest Geospatial Information Using Drone)

  • 박준규;정갑용
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.602-607
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    • 2018
  • 산림공간정보는 국가산림계획 및 산림정책 수립을 위한 기초자료로 주기적으로 구축 및 관리되고 있으며, 이 중 임야의 훼손에 대한 정보는 토사유출이나 산사태 등 추가적인 재해 발생의 위험이 있어 지속적인 관리가 필요하다. 하지만 기존의 목측 및 줄자에 의한 산림조사 방법은 많은 인력과 시간을 필요로 하기 때문에 업무의 효율성이 떨어진다. 최근 드론은 공간정보 구축 및 활용 분야에 효과적인 방법으로 관심이 증가하고 있으며, 드론 관련 산업 시장의 규모는 나날이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 드론을 활용하여 산림공간정보를 조사 및 분석함으로써 관련 업무의 효율성을 높이고자 하였다. 드론을 이용하여 연구 대상지역을 촬영하고, 데이터 처리를 통해 정사영상과 포인트클라우드 형태의 DSM(Digital Surface Model)을 생성하였으며, 성과물을 이용하여 훼손지역에 대한 분석을 수행하였다. 연구를 통해 임야훼손지역의 면적과 체적이 산출되었으며, 산림조사 분야에서 드론의 활용성을 제시할 수 있었다. 드론을 활용한 산림공간정보 조사 및 분석 방법은 기존 방법보다 인력과 시간을 절감할 수 있으며, 정량적인 분석이 가능하기 때문에 국가산림계획 및 정책 수립에 크게 기여할 것이다.

Study on Design of Two-Axis Image Stabilization Controller through Drone Flight Test Data Standardization

  • Jeongwon, Kim;Gyuchan, Lee;Dong-gi, Kwag
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제10권4호
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    • pp.470-477
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    • 2022
  • EOTS for drones is showing another aspect of market expansion in detection and recognition areas previously occupied by artificial satellites. The two-axis EOTS for drones controls the vibration or disturbance caused by the drone during the mission so that EOTS can accurately recognize the goal. Vibration generated by drones is transmitted to EOTS. Therefore, it is essential to develop a stabilization controller that attenuates vibrations transmitted from drones so that EOTS can maintain the viewing angle. Therefore, it is necessary to standardize drone disturbance and secure the performance of EOTS disturbance attenuation controller optimized for disturbance level through this. In this paper, a method of standardizing drone disturbance applied to EOTS is studied, through which EOTS controller simulation is performed and stabilization controller shape is selected and designed.

5G 통신기반 농업용 드론 비행시험 절차 (The flight Test Procedures For Agricultural Drones Based on 5G Communication )

  • 강병규
    • 항공우주시스템공학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.38-44
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    • 2023
  • 본 연구는 5G 통신을 이용한 농업용 드론에 임무 카메라를 장착하여 농작물 상태 정보 획득을 위한 비행시험에 대해 다룬다. 시험 방법은 설정된 다분광카메라와 열화상카메라를 드론에 장착하고 운영 고도와 속도를 달리하여 농작물 상태 이미지를 획득하는 것이다. 다분광카메라는 다섯 가지의 분광 파장을 이용하여 농작물 상태 이미지를 획득하며 자체 내장된 GPS에서는 비행 중 획득한 이미지의 정확한 위치와 고도 정보를 비행시간과 동기화 하여 제공한다. 그리고 비행 중 획득된 열 영상 데이터는 분석을 위해 5G 통신으로 지상의 서버로 전송된다. 그러므로 분광카메라와 열영상카메라를 함께 이용할 경우 효율적인 경작지 상태 파악이 가능하며, 본 연구를 통해 농업용 드론에 임무 장비를 장착한 비행시험으로 경작지에서 농작물 상태 파악이 가능함을 증명하였다.