KR101074277B1 - 구조물 윤곽선 추출장치 및 방법 - Google Patents

구조물 윤곽선 추출장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 구조물 윤곽선 추출장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 구조물 윤곽선 추출장치(10)에는 지상 라이다에 기반한 레이저 광선을 구조물(1)에 송신하고, 그로부터 반사되어 오는 레이저 광선을 수신하는 스캐너부(11)가 구비된다. 상기 스캐너부(11)로부터 획득된 점군데이터를 밀도값과 평균값을 이용하여 상기 구조물(1)의 후보점을 추출하는 제 1추출부(14)와, 오차범위를 벗어나지 않는 범위에서 상기 구조물(1)의 후보점 데이터 수를 감소시키도록 데시메이션을 수행하는 데이터 감소부(15)가 구비된다. 그리고, 상기 감소된 후보점 데이터로부터 x축과 z축에 대한 일정 범위를 미리 설정된 간격으로 분할해서 점 밀도를 이용하여 상기 구조물(1)의 윤곽선 후보점을 추출하는 제 2추출부(16)와, 변형된 더글라스-피커 알고리즘을 이용해 실제 윤곽선을 추출하는 제 3추출부(17)가 구비된다. 이에 따라, 본 발명은 지상 라이다 기반 점군데이터의 데시메이션을 수행하여 처리해야하는 데이터 수를 감소시켜 시스템의 부하를 줄이고, 변형된 더글라스-피커 알고리즘을 적용하여 구조물의 윤곽선 추출작업을 신속하고 정확하게 수행할 수 있는 이점이 있다.
구조물, 윤곽선, 지상 라이다, 데시메이션, 더글라스-피커

Description

구조물 윤곽선 추출장치 및 방법{BOUNDARY EXTRACTION APPARATUS AND METHOD OF STRUCTURE }
본 발명은 윤곽선 추출방법에 관한 것으로, 특히 지상 라이다를 이용해 촬영된 영상으로부터 구조물의 윤곽선을 추출하는 구조물 윤곽선 추출장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 3차원 정보 취득의 수요가 급격히 증가함에 따라 라이다(Light/Laser Detection And Ranging)를 이용한 3차원 레이저 스캐닝 센서 기술이 급격히 발달하고 있다. 상기 라이다는 센서로부터 목표물까지 거리를 측정하는 원리로 광파거리 측정을 위한 다양한 측량기기에 사용되는 원리와 동일하다. 이러한 원리를 이용하여 상기 라이다는 물체의 좌표(x, y, z)를 점 데이터로 기록하고, 목표물에 반사되는 레이저 광선의 반사강도(Intensity)도 함께 기록한다. 또한, 상기 라이다에 사용되는 레이저 스캐너에는 카메라가 내장되어 있거나, 외장으로 장착이 가능하여 이를 이용해 사진 측량도 가능하며, 측량된 사진과 3차원 데이터를 매핑시켜 색상값(RGB)도 기록한다.
상기 라이다를 이용한 3차원 레이저 스캐닝 작업을 수행하면, 과거에 비해 실제 공간상에 존재하는 다양한 물체의 기하학적 정보를 쉽게 취득할 수 있다. 이와 같이, 상기 라이다는 매우 정확한 3차원 영상정보를 제공하며, 작업 설계자는 상기 라이다에 의해 획득되는 많은 점군데이터를 시각화하여 처리함으로써 실제와 같은 세계를 쉽게 구현할 수 있게 된다.
그 중 항공(Aerial) 라이다는 넓은 범위의 측량이 가능하지만, 정밀한 측정이 어렵다. 반면, 지상(Terrestrial) 라이다는 고정도의 3차원 영상정보를 제공하고 레이저 빔을 현장이나 대상물에 발사하여 짧은 시간에 수백만 점의 3차 좌표를 기록할 수 있는 최신 측량장비이다.
따라서, 상기 지상 라이다는 상기 항공 라이다와 다르게 아주 높은 정밀도(최소 2000배 이상)를 가지고 있기 때문에, 점간 분해능이 매우 좋은 특징이 있다. 즉, 상기 항공 라이다에서 흐릿하게 보이거나 작은 데이터일지라도 상기 지상 라이다에서는 무시할 수 없는 큰 데이터일 확률이 높다.
그러나, 종래의 지상 라이다 시스템을 이용한 구조물 윤곽선 추출방법은 다음과 같은 문제점이 있었다.
도 1에는 지상의 구조물을 측량한 사진이 도시되어 있고, 도 2a 및 도 2b에는 도 1에 도시된 구조물을 지상 라이다 시스템으로 측정한 데이터를 예시하는 예시도와, 그 요부를 확대한 데이터를 예시하는 예시도가 도시되어 있다.
이들 도면에 도시된 바와 같이, 상기 지상 라이다 시스템은 지상 기반 시스템이기 때문에, 고층 구조물을 스캐닝하는 경우 낮은 건축물의 지붕, 나무, 전봇대 등과 같은 방해물로 인해 많은 데이터의 손실이 발생된다. 따라서, 원하는 구조물 의 데이터가 아닌 다른 주변 방해물의 데이터가 들어오게 되어 방해물이 많은 구조물 하단부에서는 구조물의 윤곽선을 정확하게 추출하기가 쉽지 않다.
그리고, 중대형 토목/건축 구조물 및 지적/지리정보시스템 대상체의 특성상 취득된 거대 용량의 측량 데이터에 의해 시스템에는 부하가 발생하게 된다.
또한, 상기 지상 라이다 시스템은 측량 도중 유효한 측정점뿐만 아니라 레이저의 난반사, 측정장치 자체의 진동 또는 주변의 진동 등으로 인해 많은 노이즈를 발생시킨다. 이러한 노이즈를 적절하게 제거해야 후속 작업을 원활하게 수행할 수 있다. 이를 위해, 종래에는 고밀도 점군데이터에서 구조물의 윤곽선을 추출하는 경우, 점군데이터의 밀도가 기준치 이하인 경우 삭제하는 방식을 이용하였다. 하지만, 지상 라이다의 스캔 데이터는 점군데이터의 밀도가 초기 원점으로부터 측정위치에 따라 균일하지 않으므로, 일정한 기준치로 필터링을 수행할 경우, 기대한 효과를 얻을 수 없다.
또한, 종래의 지상 라이다 시스템을 이용해서 수행되는 일반적인 구조물의 윤곽선 추출을 위한 3차원 위치정보 획득 작업은 수동으로 이루어지기 때문에, 시간과 비용이 매우 많이 소요되는 문제점이 있었다.
따라서, 본 발명의 목적은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 지상 라이더를 이용해 획득된 점군데이터를 이용하여 용이하게 구조물의 윤곽선을 추출하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
그리고, 본 발명의 다른 목적은 구조물 윤곽선 추출작업에 의해 시스템에 미치는 부하를 최소화하여 작업에 소요되는 시간 및 비용을 절감하는 것이다.
또한, 본 발명의 또 다른 목적은 점군데이터에 포함된 노이즈를 적절하게 제거하여 구조물의 윤곽선 추출작업의 정밀성을 향상시키는 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 본 발명은 지상 라이다 기반의 레이저 광선을 송신하고, 구조물로부터 반사되는 레이저 광선을 수신하는 스캐너부, 상기 레이저 광선에 의한 점군데이터의 분포도에 따른 밀도값과 이동 거리 평균값을 이용하여 상기 구조물의 후보점을 추출하는 제 1추출부, 상기 구조물의 추출된 후보점으로부터 점 밀도를 기초하여 윤곽선 후보점을 추출하는 제 2추출부, 그리고 상기 추출된 윤곽선 후보점으로부터 실제 윤곽선을 추출하는 제 3추출부를 포함하여 구성된다.
본 발명은 상기 제 1추출부로부터 추출된 상기 구조물의 후보점 데이터 수를 감소시켜 상기 제 2추출부에 제공하는 데이터 감소부를 더 포함하여 구성된다.
상기 데이터 감소부는, 미리 설정되는 오차 범위 이내를 유지한 상태에서 아 래의 수학식 1에 의해 결정되는 데시메이션율에 따라 상기 점군데이터의 데시메이션을 수행한다.
Figure 112009019504776-pat00001
.............수학식 1
e: 최대 오차 허용범위
d: 스캐너부로부터 물체까지의 거리
r: 구조물의 반사율
d*tanθ: 점간 거리
본 발명은 상기 스캐너부로부터 송신된 레이저 광선의 이동시간을 측정하는 타이머와, 상기 스캐너부의 평형상태를 측정하는 평형 측정부와, GPS 위성으로부터 GPS 신호를 수신하는 GPS 수신부와, 상기 수신된 GPS 신호를 이용하여 상기 구조물의 위치를 계산하는 제어부를 더 포함하여 구성된다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 본 발명은 지상 라이다를 통해 구조물의 점군데이터를 취득하는 단계; 상기 취득된 점군데이터를 필터링하여 상기 구조물의 후보점을 추출하는 단계; 상기 추출된 구조물의 후보점 데이터 수를 줄이는 데시메이션을 수행하는 단계; 상기 데시메이션이 수행된 데이터로부터 상기 구조물의 윤곽선 후보점을 추출하는 단계; 그리고 상기 추출된 윤곽선 후보점으로부터 상기 구조물의 윤곽선을 최종 추출하는 단계를 포함한다.
상기 구조물의 후보점 추출단계는, 상기 점군데이터의 분포도에서 밀도값이 미리 설정된 기준값보다 높은 점군으로 분류하는 제 1조건과, 상기 각 점군데이터 사이의 이동 거리 평균값을 기준으로 좌우 일정 범위 내의 데이터를 유효한 것으로 판단하는 제 2조건을 모두 만족하는 점들만을 상기 구조물의 후보점으로 분류한다.
상기 데시메이션 수행단계는, 아래의 수학식 1에 의해 결정되는 데시메이션율에 따라 상기 점군데이터의 데시메이션을 수행한다.
Figure 112009019504776-pat00002
.............수학식 1
e: 최대 오차 허용범위
d: 스캐너부로부터 물체까지의 거리
r: 구조물의 반사율
d*tanθ: 점간 거리
상기 윤곽선 후보점 추출단계는, 상기 구조물의 최소 길이를 고려하여 절대좌표를 이용해 정해지는 일정 범위를 설정하는 단계, x축 및 z축에 대해 상기 설정된 일정 범위를 소정 간격으로 분할하여 점 밀도에 따라 최대 점군과 최소 점군으로 분류하는 단계, 그리고 상기 분류된 최대 점군과 최소 점군으로부터 상기 윤곽선 후보점을 추출하는 단계를 포함한다.
상기 최종 윤곽선 추출단계는, 상기 윤곽선 후보점 중에서 좌표값이 가장 큰 점과 가장 작은 점을 선분으로 잇는 제 1단계; 상기 가장 작은 점에서 상기 가장 큰 점으로 가면서 각 윤곽선 후보점으로부터 상기 제 1단계에서 이어진 선분과의 수선 길이를 측정하는 제 2단계; 그리고 상기 측정된 수선 길이가 미리 설정된 임계값보다 큰 경우, 그 점과 앞 점 및 뒤 점의 총 세 점을 유효한 점으로 판단하는 제 3단계를 포함하고, 상기 유효한 점으로 판단된 점으로부터 상기 가장 큰 점으로 진행하면서 상기 제 1 내지 제 3단계를 반복한다.
이와 같은 구성을 갖는 본 발명의 구조물 윤곽선 추출 방법은 지상 라이다를 통해 획득된 3차원 점군데이터를 분포값과 평균값을 이용하여 후보점을 추출함으로써, 구조물의 윤곽선 추출작업의 정밀성을 향상시킬 수 있다.
그리고, 3차원 점군데이터의 데시메이션 및 변형된 더글라스-피커 알고리즘을 사용하기 때문에, 시스템에 미치는 부하를 줄일 수 있고, 작업에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있다.
이하, 본 발명에 의한 구조물 윤곽선 추출장치 및 방법을 첨부된 도면에 도시된 바람직한 실시 예를 참고하여 상세하게 설명한다.
도 3에는 본 발명에 따른 구조물 윤곽선 추출장치의 블록 구성도가 도시되어 있다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 구조물 윤곽선 추출장치(10)에는 지상 라이다에 기반해서 레이저 광선을 여러 방향으로 방출하고, 구조물(1)에서 반사되어 오는 레이저 광선을 수신하는 스캐너부(11)와, 상기 레이저 광선의 이동 시간을 정확하게 측정하는 타이머(12)가 구비된다.
그리고, 구조물 윤곽선 추출장치(10)의 평형상태를 측정하는 평형 측정부(13)가 구비된다. 상기 평형 측정부(13)는 3차원 공간상에 좌표값을 표시하기 위 해 미도시된 각 센서들을 3축으로 구성해서 하나의 통합된 유닛으로 만든 관성측정장치(Inertial Measurement Unit)를 이용한다.
상기 스캐너부(11)를 통해 수신된 3차원 영상정보 중 상기 구조물(1)의 후보점 영역을 추출하는 제 1추출부(14)가 구비된다. 상기 제 1추출부(14)는 거리의 평균값과 분포도의 밀도값을 이용하여 필터링을 수행한다. 즉, 상기 제 1추출부는 주변에 비해 점군데이터의 밀도가 미리 설정된 기분값보다 높은 제 1조건과, 로컬 맥시마 필터링(Local Maxima Filtering)를 응용해서 점군데이터의 이동 거리 평균값을 기준으로 좌우 일정 범위 내의 포인트를 유효한 것으로 판단하는 제 2조건을 모두 만족하는 후보점을 추출한다.
상기 제 1추출부(14)에 의해 추출된 상기 구조물(1)의 후보점으로 판단되는 점군데이터 수를 감소시키는 데이터 감소부(15)가 구비된다. 상기 지상 라이다에 기반한 구조물 윤곽선 추출장치(10)는 데이터의 정밀도가 높은 특성을 가지므로, 추출된 점군데이터를 모두 처리하려면 시스템에 많은 부하가 가해지게 된다. 따라서, 상기 데이터 감소부(15)는 획득된 점군데이터를 감소시키면서도 미리 설정된 오차 범위를 벗어나지 않도록 데시메이션(decimation)을 수행한다. 이를 위해, 상기 데이터 감소부(15)는 아래의 수학식1에 의해 결정되는 데시메이션율(Decimation Rate)에 따라 상기 데시메이션을 수행하게 된다.
Figure 112009019504776-pat00003
e: 최대 오차 허용범위
d: 스캐너부로부터 물체까지의 거리
r: 구조물의 반사율
이때, 상기 스캐너부(11)의 정밀도와 관련된 성능, 예컨대 상기 스캐너부(11)의 분해능과 상기 구조물(1)의 반사율(r)은 미리 제공되는 값이고, 상기 스캐너부(11)로부터 구조물(1)까지의 거리(d)는 아래에서 설명될 제어부(18)의 계산을 통해 산출되는 값이다. 그리고, 최대 오차 허용범위(e)는 대한지적공사에서 제공하는 기준값, 예컨대 6㎝이다. 또한, 상기 수학식 1에서 d*tanθ는 점간 거리를 나타내므로, 상기 데시메이션율은 상기 최대 오차 허용범위(e) 안에서 점간 거리(d*tanθ)와 반사율(r)을 고려하여 결정된다.
상기 데이터 감소부(15)를 통해 감소된 데이터로부터 상기 구조물(1)의 윤곽선 후보점을 추출하는 제 2추출부(16)가 구비된다. 상기 제 2추출부(16)는 상기 윤곽선 후보점을 추출하기 위하여 x축 및 z축에 대한 일정범위를 정한 후 분할해서 점 밀도를 비교하여 최대 점군과 최소 점군을 추출한다. 이때, 상기 제 2추출부(16)는 상기 구조물(1)의 최소 길이를 고려하여 절대좌표를 이용해 상기 일정범위를 정하게 된다. 그리고, 상기 구조물(1)의 최소 길이 이내의 값으로 전체 데이터가 속해 있는 구간을 분할한 후, 분할된 각 구간에서 상기 최대 오차 허용범위(e) 내에 해당하는 점들을 상기 구조물(1)의 윤곽선 후보점으로 추출해 낸다.
상기 제 2추출부(16)로부터 추출된 윤곽선 후보점을 이용해 상기 구조물(1)의 실제 윤곽선을 추출하는 제 3추출부(17)가 구비된다. 상기 제 3추출부(17)는 상 기 윤곽선 후보점을 이어 만든 윤곽선을 이동 평균값(moving average)을 이용하여 정리한다. 또, 상기 제 3추출부(17)는 각 윤곽선 후보점들 중에서 유효한 점으로 판단된 점으로부터 다음 유효점을 찾도록 반복동작하는 변형된 더글라스-피커(Douglas-Peacker) 알고리즘을 이용하여 상기 구조물(1)의 실제 윤곽선을 추출한다.
상기 스캐너부(11)를 통해 수신된 레이저 광선의 이동시간을 이용해 3차원 영상정보를 유기적으로 결합하여 좌표값을 계산하도록 상기 제 1 내지 제 3추출부(14, 16, 17)와 데이터 감소부(15)를 제어하는 제어부(18)가 구비된다. 상기 제어부(18)는 아래에서 설명될 위성항법시스템(Global Position System, 이하 'GPS'라 함) 신호를 이용하여 상기 구조물 윤곽선 추출장치(10)와 구조물(1)의 위치와, 그 사이의 거리 등을 산출한다.
그리고, GPS 위성(20)으로부터 GPS 신호를 수신하여 상기 제어부(18)에 제공하는 GPS 수신부(19)가 구비된다.
이어, 상기한 구성을 갖는 구조물 윤곽선 추정방법을 도 4를 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.
도 4에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 구조물 윤곽선 추정방법을 단계별로 설명하는 흐름도가 도시되어 있다. 본 실시 예에서는 도 1에 도시된 구조물(1)의 윤곽선을 추출하는 것으로 설명한다.
도 4의 제 10단계(S10)에서 스캐너부(11)는 지상 라이더에 기반한 레이저 광선을 여러 방향으로 방출하고, 구조물(1)로부터 반사되어 오는 레이저 광선을 수신한다. 이때, 타이머(12)는 상기 레이저 광선의 이동시간을 정확하게 측정하여 제어부(18)에 제공한다. 그러면, 제어부(18)는 스캐너부(11)를 통해 수신되는 레이저 광선과 상기 타이머(12)로부터 측정된 이동시간을 계산하여 도 5에 도시된 3차원의 점군데이터를 취득한다. 도 5에는 색상값(RGB)이 제거된 구조물의 지상 라이다 기반 점군데이터를 도시하는 그래프가 도시되어 있다. 이때, 제어부(18)는 GPS 수신부(19)를 통해 수신되는 GPS 위성(20)의 GPS 신호를 이용하여 구조물 윤곽선 검출장치(10) 및 구조물(1)의 위치와 그 사이의 거리(d)를 산출한다.
제 20단계(S20)에서 제 1추출부(14)는 제어부(18)의 제어에 따라 상기 추출된 점군데이터의 평균값과 분포도에 따른 밀도값을 이용해 필터링을 수행하여 상기 구조물(1)의 후보점 영역을 추출한다.
예를 들어, 도 6a에는 도 5에 도시된 점군데이터를 평균값과 밀도값을 모두 이용해 추출되는 구조물의 후보점을 도시하는 분포도가 도시되어 있고, 도 6b에는 제 1추출부에 의해 필터링된 2차원 점군데이터를 도시하는 그래프가 도시되어 있다.
도 6a와 도 6b를 참조하여 상세하게 설명하면, 상기 점군데이터에서 상기 구조물(1)의 후보점은 주변에 비해 포인트 밀도가 높게 나타나므로, 제 1추출부(14)는 분포도에서 밀도값이 미리 설정된 기준값보다 높은 점군을 구조물(1)의 후보점 영역으로 선택한다. 이와 동시에, 제 1추출부(14)는 로컬 맥시마 필터링(Local Maxima Filtering)을 응용하여 점군데이터의 평균값으로부터 좌우 일정 범위 내의 포인트를 유효한 것으로 판단한다. 결국, 제 1추출부(14)는 밀도값과 평균값의 두 가지 조건이 모두 만족하는 점군을 구조물(1)의 후보점으로 추출한다.
제 30단계(S30)에서 데이터 감소부(15)는 상기 구조물(1)의 후보점으로 추출된 데이터를 감소시키면서도 오차 범위를 벗어나지 않도록 상기 데시메이션을 수행한다. 예를 들어, 상기 지상 라이다를 이용해 아파트 8개동을 측정하는 경우, 취득되는 점군데이터는 약 4천만 개가 된다. 이와 같이 방대한 데이터를 모두 처리하는 경우, 상기 구조물 윤곽선 추출장치(10)에는 엄청난 부하가 발생하게 된다. 따라서, 데이터 감소부(15)는 상기의 수학식 1에 의해 정해지는 상기 데시메이션율에 기초하여 상기 후보점 데이터를 두 포인트마다 한 개씩 데시메이션을 수행하여 전체 데이터 중 절반만을 이용하도록 감소시킨다.
그러면, 제 40단계(S40)에서 제 2추출부(16)는 x축 및 z축에 대해 일정 범위를 정한 후 분할해서 점 밀도를 통해 최대 점군과 최소 점군을 추출하여 상기 구조물(1)의 윤곽선 후보점을 검출한다.
예를 들어, 도 7a 내지 도 7c에는 윤곽선 후보점을 추출하는 과정을 예시하는 예시도가 도시되어 있고, 도 8에는 제 7a 내지 제 7c에 도시된 과정을 거쳐 추출된 윤곽선 후보점 데이터를 도시하는 그래프가 도시되어 있다.
도 7a 내지 도 7c에 도시된 바와 같이, 제 2추출부(16)는 먼저, 구조물(1)의 최소 길이를 판단하고, x축을 미리 설정된 간격의 구간으로 분할하여 상하 윤곽선 후보점을 판단한다. 마찬가지 방법으로, z축을 미리 설정된 간격의 구간으로 분할하여 좌우 윤곽선 후보점을 판단한다. 이와 같은 과정을 거친 윤곽선 후보점 데이터 그래프는 도 8에서 확인할 수 있다.
이어서, 제 50단계(S50)에서 제 3추출부(17)는 제 2추출부(16)를 통해 추출된 윤곽선 후보점을 이어 만들어진 윤곽선을 정리하여 최종 윤곽선을 추출한다.
예를 들어, 도 9a 내지 도 9d에는 최종 윤곽선을 추출하는 과정을 예시하는 예시도가 도시되어 있고, 도 9e에는 윤곽선이 추출된 구조물을 예시하는 예시도가 도시되어 있다.
이들 도면을 참조하여 최종 윤곽선을 추출하는 과정을 상세하게 설명한다.
먼저, 도 9a와 같이 각 윤곽선 후보점(이하 '점'이라 약칭함)(j, k, l, m, n, o, p)이 나열된 상태에서, 제 3추출부(17)는 도 9b와 같이 상기 더글라스-피커 알고리즘과 동일하게 좌표값이 가장 큰 값을 가지는 점(k)과 가장 작은 값을 가지는 점(j)을 선분으로 잇는다.
그리고, 도 9c와 같이 상기 좌표값이 가장 작은 점(j)에서 큰 점(k)으로 가는 직선과 각 점(l, m, n, o, p)의 수선 길이를 측정하여, 그 측정된 수선 길이가 임계값을 넘어갈 경우 그 점(l)과 앞과 뒤의 점(m, n)까지 총 세 개의 점을 유효한 점으로 판단한다.
이와 같이 유효한 점(l, m, n)이 발견된 경우, 도 9d와 같이 제 3추출부(17)는 상기 유효한 점(l, m, n)과 상기 가장 큰 점(k)을 선분으로 잇는다. 이어서, 상기 유효한 점(l, m, n)이 발견되면 처음부터 다시 측정하는 기존의 더글라스-피커 알고리즘 방식과 달리, 본 발명에서 제 3추출부(17)는 상기 유효한 점(l, m, n)으로부터 상기 가장 큰 점(k)으로 이동하면서 위의 과정을 반복한다.
이와 같은 과정을 거쳐 최종 윤곽선이 추출된 구조물의 상태는 도 9e에 도시 된 바와 같다. 이와 함께, 추출되는 최종 윤곽선은 도 10a 내지 도 10c를 통해서도 확인할 수 있다. 도 10a에는 도 8에 도시된 윤곽선 후보점들을 이어 만든 윤곽선 그래프가 도시되어 있다. 그리고, 도 10b에는 도 10a에 도시된 윤곽선을 도 9a 내지 도 9d에 도시된 과정을 통해 3점 이동 평균값(3-point moving average)을 이용하여 윤곽선의 데이터를 감소시켜 정리한 윤곽선 그래프가 도시되어 있다. 또한, 도 10c에는 최종 추출된 윤곽선 그래프가 도시되어 있다. 이에 따라, 제 3추출부(17)는 윤곽선의 방향이 급격하게 변하는 구간에서도 볼록 도형 형태의 윤곽선이 생성되는 것을 방지한다. 또한, 상기 유효한 점이 발견되면 처음부터 다시 측정하는 상기 더글라스-피커 알고리즘 방식보다 계산량을 감소시킬 수 있다.
제 60단계(S60)에서 제어부(18)는 상기 구조물(1)의 윤곽선을 추출과정을 완료한다.
상기한 바와 같은 과정을 통하여, 본 발명의 바람직한 실시 예는 지상 라이다 기반 점군데이터의 데시메이션을 수행하여 처리해야하는 데이터 수를 감소시켜 시스템의 부하를 줄이고, 변형된 더글라스-피커 알고리즘을 적용하여 구조물의 윤곽선 추출작업을 신속하고 정확하게 수행할 수 있도록 제어한다.
이상과 같이, 본 발명이 도면에 도시된 실시 예를 참고하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것들에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 요지 및 범위를 벗어나지 않으면서도 다양한 변형, 변경 및 균등한 타 실시 예들이 가능하다는 것을 명백하게 알 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 등록 청구범위의 기술적 사상에 의해 정 해져야 할 것이다.
도 1은 지상의 구조물을 측량한 사진.
도 2a 및 도 2b는 도 1에 도시된 구조물을 지상 라이다 시스템으로 측정한 데이터를 예시하는 예시도와, 그 요부를 확대한 데이터를 예시하는 예시도.
도 3은 본 발명에 따른 구조물 윤곽선 추출장치의 블록 구성도.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 구조물 윤곽선 추정방법을 단계별로 설명하는 흐름도.
도 5는 구조물의 지상 라이다 기반 점군데이터를 도시하는 그래프.
도 6a는 도 5에 도시된 점군데이터로부터 추출되는 구조물의 후보점을 도시하는 분포도.
도 6b는 제 1추출부에 의해 필터링된 2차원 점군데이터를 도시하는 그래프.
도 7a 내지 도 7c는 윤곽선 후보점을 추출하는 과정을 예시하는 예시도.
도 8은 도 7a 내지 도 7c에 도시된 과정을 거쳐 추출된 윤곽선 후보점 데이터를 도시하는 그래프.
도 9a 내지 도 9d는 최종 윤곽선을 추출하는 과정을 예시하는 예시도.
도 9e는 구조물의 최종 윤곽선이 추출된 상태를 예시하는 예시도
도 10a 내지 도 10c는 윤곽선 후보점들을 정리하여 최종적으로 추출되는 윤곽선을 예시하는 그래프.
《도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명》
1: 구조물 10: 구조물 윤곽선 검출장치
11: 스캐너부 12: 타이머
13: 평형 측정부 14: 제 1추출부
15: 데이터 감소부 16: 제 2추출부
17: 제 3추출부 18: 제어부
19: GPS 수신부 20: GPS 위성
j 내지 p: 윤곽선 후보점

Claims (9)

  1. 지상 라이다 기반의 레이저 광선을 송신하고, 구조물로부터 반사되는 레이저 광선을 수신하는 스캐너부,
    상기 수신된 레이저 광선에 의한 점군데이터의 분포도에 따른 밀도값과 이동 거리 평균값을 이용하여 상기 구조물의 후보점을 추출하는 제 1추출부,
    상기 구조물의 추출된 후보점으로부터 점 밀도를 기초하여 윤곽선 후보점을 추출하는 제 2추출부, 그리고
    상기 추출된 윤곽선 후보점으로부터 실제 윤곽선을 추출하는 제 3추출부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 구조물 윤곽선 추출장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1추출부로부터 추출된 상기 구조물의 후보점 데이터 수를 감소시켜 상기 제 2추출부에 제공하는 데이터 감소부를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 구조물 윤곽선 추출장치.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 데이터 감소부는,
    미리 설정되는 오차 범위 이내를 유지한 상태에서 아래의 수학식 1에 의해 결정되는 데시메이션율에 따라 상기 점군데이터의 데시메이션을 수행하는 것을 특징으로 하는 구조물 윤곽선 추출장치.
    Figure 112009019504776-pat00004
    .............수학식 1
    e: 최대 오차 허용범위
    d: 스캐너부로부터 물체까지의 거리
    r: 구조물의 반사율
    d*tanθ: 점간 거리
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 스캐너부로부터 송신된 레이저 광선의 이동시간을 측정하는 타이머와,
    상기 스캐너부의 평형상태를 측정하는 평형 측정부와,
    GPS 위성으로부터 GPS 신호를 수신하여 GPS 수신부와,
    상기 수신된 GPS 신호를 이용하여 상기 구조물의 위치를 계산하는 제어부를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 구조물 윤곽선 추출장치.
  5. 지상 라이다를 통해 구조물의 점군데이터를 취득하는 단계;
    상기 취득된 점군데이터를 필터링하여 상기 구조물의 후보점을 추출하는 단계;
    상기 추출된 구조물의 후보점 데이터 수를 줄이는 데시메이션을 수행하는 단계;
    상기 데시메이션이 수행된 데이터로부터 상기 구조물의 윤곽선 후보점을 추출하는 단계; 그리고
    상기 추출된 윤곽선 후보점으로부터 상기 구조물의 윤곽선을 최종 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 윤곽선 추출방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 구조물의 후보점 추출단계는,
    상기 점군데이터의 분포도에서 밀도값이 미리 설정된 기준값보다 높은 점군으로 분류하는 제 1조건과, 상기 각 점군데이터 사이의 이동 거리 평균값을 기준으로 좌우 일정 범위 내의 데이터를 유효한 것으로 판단하는 제 2조건을 모두 만족하는 점들만을 상기 구조물의 후보점으로 분류하는 것을 특징으로 하는 구조물 윤곽선 추출방법.
  7. 제 5항에 있어서, 상기 데시메이션 수행단계는,
    아래의 수학식 1에 의해 결정되는 데시메이션율에 따라 상기 점군데이터의 데시메이션을 수행하는 것을 특징으로 하는 구조물 윤곽선 추출방법.
    Figure 112009019504776-pat00005
    .............수학식 1
    e: 최대 오차 허용범위
    d: 스캐너부로부터 물체까지의 거리
    r: 구조물의 반사율
    d*tanθ: 점간 거리
  8. 제 5항에 있어서, 상기 윤곽선 후보점 추출단계는,
    상기 구조물의 최소 길이를 고려하여 절대좌표를 이용해 정해지는 일정 범위를 설정하는 단계,
    x축 및 z축에 대해 상기 설정된 일정 범위를 소정 간격으로 분할하여 점 밀도에 따라 최대 점군과 최소 점군으로 분류하는 단계, 그리고
    상기 분류된 최대 점군과 최소 점군으로부터 상기 윤곽선 후보점을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 구조물 윤곽선 추출방법.
  9. 제 5항에 있어서, 상기 최종 윤곽선 추출단계는,
    상기 윤곽선 후보점 중에서 좌표값이 가장 큰 점과 가장 작은 점을 선분으로 잇는 제 1단계;
    상기 가장 작은 점에서 상기 가장 큰 점으로 가면서 각 윤곽선 후보점으로부터 상기 제 1단계에서 이어진 선분과의 수선 길이를 측정하는 제 2단계; 그리고
    상기 측정된 수선 길이가 미리 설정된 임계값보다 큰 경우, 그 점과 앞 점 및 뒤 점의 총 세 점을 유효한 점으로 판단하는 제 3단계를 포함하고,
    상기 유효한 점으로 판단된 점으로부터 상기 가장 큰 점으로 진행하면서 상기 제 1 내지 제 3단계를 반복하는 것을 특징으로 하는 구조물 윤곽선 추출방법.
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