KR101387876B1

KR101387876B1 - 구조물 변위 측정 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101387876B1
Application number: KR1020120091295A
Authority: KR
Inventors: 신도형; 정원조; 김상빈; 강영종; 최준호
Original assignee: 인하대학교 산학협력단
Priority date: 2012-08-21
Filing date: 2012-08-21
Publication date: 2014-04-22
Also published as: KR20140024746A

Abstract

본 발명은 구조물 변위 측정 방법에 있어서, 구조물의 소정 지점별 기설정된 간격으로 설치된 각 카메라에서 특정 방향으로 우선하는 인접 카메라의 오브젝트를 기설정된 주기별로 촬영하는 과정과, 상기 각 카메라별 촬영을 통해 획득된 영상의 표정(orientation)을 위한 기준점을 측량하는 과정과, 상기 기준점이 측량된 영상의 내부표정요소 및 상대표정요소를 산출하는 과정과, 상기 측량된 기준점을 통해 절대표정을 수행하고, 상기 산출된 내부표정요소 및 상대표정요소에 기초하여 상기 오브젝트별 3차원 좌표를 산출하여 카메라별 설치된 지점의 변위를 측정하는 과정과, 상기 측정된 변위의 누적오차를 보정하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.

Description

구조물 변위 측정 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR MEASURING DEFORMATION STRUCTURE}

본 발명은 스트레오 카메라를 일렬 배치하여 대형 구조물의 변위 측정에 관한 것이다.

토목 또는 건축 구조물은 교통, 지진, 돌풍 등과 같은 외부 하중에 노출된다. 따라서 토목 또는 건축 구조물의 경우 합리적이고 정확한 설계 시공도 중요하지만, 구조물의 사용성을 최적의 상태로 유지하고 구조물의 수명을 연장시키기 위해서는 적절한 유지관리 업무가 매우 중요하다. 특히 최근에는 고층빌딩과 장대 교량과 같은 거대 구조물이 증가함에 따라 구조물 안전 진단 시스템의 중요성이 더욱 커졌다. 이러한 구조물 안전 진단 시스템은 교량, 건물 등과 같은 구조물의 동적 거동 상황을 측정, 분석 및 진단하여 구조물의 안정성을 향상시킬 수 있다. 구조물 안전 진단 시스템은 구조물 손상 식별 방법, 데이터 획득 및 전송 방법 등과 같은 많은 기술들을 필요로 한다.

이러한 구조물 안전 진단 시스템은 구조물 변위를 측정하기 위해 경사계, 가속도 센서, 스트레인 게이지, PZT 센서 등을 사용한다. 변위의 측정은 매우 중요함에도 불구하고 구조물의 거대한 크기의 접근의 어려움 때문에 많이 연구되지 않았다. 구조물 변위 측정에 주로 사용된 방법 중 하나는 직선형 가변 차동 변압기(Linear Variable Differential Transformer, LVDT), 하부에 안정적인 기준점(reference point)을 필요로 하는 접촉 형태의 센서를 사용하는 것이다.

그러나 이러한 센서들은 고가의 가격으로 인해 대형 구조물 전체를 모니터링하지 못하고 구조물의 몇몇 지점의 변위만 계측하는 실정이다.

한편, 대형 구조물의 변위 측정의 정밀도 향상을 위해서 일반적으로 카메라의 초점거리 조절을 통해 영상을 확대하는 방법이 사용된다. 하지만, 촬영거리가 지나치게 커질 경우 카메라 렌즈의 비용이 기하급수적으로 증가함으로써 카메라 초점거리를 통한 정밀도 확보방안은 한계가 있다.

특히, 대형 구조물의 경우 적절한 촬영거리 확보에 문제가 많이 발생한다. 예를 들어, 초장대교량의 경우 주경간과 카메라가 위치할 지상의 거리가 수백미터에서 수킬로미터에 이른다.

이러한 문제의 해결방안으로 Pqrk et al.(2010)은 카메라의 일렬배치를 통해 초고층빌딩의 변위를 알아보는 방법을 제안했으며, 이들은 모노카메라를 통한 변위계산을 위해 Lee and Shinozoka(2006)의 target geometry와 이동픽셀수를 통해 변위를 알아보는 알고리즘을 사용했다. 이 제안에서는 타겟의 x 방향의 픽셀값과 y 방향의 픽셀값의 변화를 통해 변위를 알아낼 때는 움직임 벡터와 스케일 벡터가 일정하게 유지된다는 가정을 하게 된다. 하지만 이 가정은 많은 오류를 내포하고 있다. 픽셀 이용 범위와 촬영 범위가 커질수록 변위 계산값은 실제 변위와 차이를 나타낸다. 이는 스케일 벡터와 움직임 벡터가 어떤 상황에서도 일정하게 유지되지 않는 다는 것을 나타내며, 이러한 가정을 통해 변위 계산값을 그대로 실제 변위로 간주하는 것은 위험성을 가지고 있고, 이는 변위 측정 시 정확도 확보가 어렵다.

따라서 본 발명은 스트레오 카메라를 구조물의 소정 지점별로 기설정된 간격으로 일렬 배치하고, 상기 각 카메라별 후면에 변위 측정을 위한 타겟(target)을 설치하여, 특정방향으로 우선하는 인접 카메라의 타겟을 기설정된 주기별 촬영하고, 상기 촬영된 영상의 변화를 통해 카메라별 설치된 지점의 변위 변화량을 측정하고, 상기 각 카메라별 인접 카메라와 상대변위를 이용하여 정밀도와 정확성이 향상된 구조물의 최종변위를 측정하는 기술을 제공하고자 한다.

본 발명의 일 견지에 따르면, 구조물 변위 측정 방법에 있어서, 구조물의 소정 지점별 기설정된 간격으로 설치된 각 카메라에서 특정 방향으로 우선하는 인접 카메라의 오브젝트를 기설정된 주기별로 촬영하는 과정과, 상기 각 카메라별 촬영을 통해 획득된 영상의 표정(orientation)을 위한 기준점을 측량하는 과정과, 상기 기준점이 측량된 영상의 내부표정요소 및 상대표정요소를 산출하는 과정과, 상기 측량된 기준점을 통해 절대표정을 수행하고, 상기 산출된 내부표정요소 및 상대표정요소에 기초하여 상기 오브젝트별 3차원 좌표를 산출하여 카메라별 설치된 지점의 변위를 측정하는 과정과, 상기 측정된 변위의 누적오차를 보정하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 견지에 따르면, 구조물 변위 측정 시스템에 있어서, 구조물의 소정 지점별 기설정된 간격으로 설치되어 특정 방향으로 우선하는 인접 카메라의 오브젝트를 기설정된 주기별로 촬영하는 다수의 카메라와, 네트워크를 통해 연결된 상기 각 카메라로부터 촬영 영상 정보를 수집하고, 상기 다수의 카메라를 식별하여 해당 카메라로부터 수집된 영상 정보를 매칭하여 관리하고, 카메라별 수집된 영상의 표정(orientation)을 위한 기준점을 측량하여 내부표정요소 및 상대표정요소를 산출하고, 상기 측량된 기준점을 통해 절대표정을 수행하여 상기 오브젝트별 3차원 좌표를 산출하여 카메라별 설치된 지점의 변위를 측정하고, 상기 측정된 카메라별 설치된 지점의 누적 오차를 보정하는 제어서버를 포함함을 특징으로 한다.

본 발명은 고가의 센서를 통한 측정보다 경제적일 뿐만 아니라, 다수의 카메라가 일렬로 배치되어 기설정된 주기별로 선행하는 카메라에 부착된 타겟을 촬영함으로써 카메라의 배치 간격 혹은 촬영 간격을 구조물의 특성에 따라 적응적으로 조절하여 변위 측정의 정확도 및 정밀도가 향상되는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 구조물 변위 측정을 위한 전체 시스템의 개략적인 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 구조물 변위 측정 방법에 관한 전체 흐름도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스트레오 카메라의 평면도.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 구조물 변위 측정에서 지점별 정의를 보인 예시도.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 구조물 변위 측정 시스템에서 제어 서버에 관한 상세 블록도.

이하 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기 설명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들이 나타나고 있는데 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들이 본 발명의 범위 내에서 소정의 변형이나 혹은 변경이 이루어질 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다.

본 발명은 구조물의 변위를 측정하기 위한 것으로, 보다 상세하게는 스트레오 카메라를 구조물의 소정 지점별로 기설정된 간격으로 일렬 배치하고, 상기 각 카메라별 후면에 변위 측정을 위한 타겟(target)을 설치하여, 특정방향으로 우선하는 인접 카메라의 타겟을 기설정된 주기별 촬영하고, 상기 촬영된 영상의 변화를 통해 카메라별 설치된 지점의 변위 변화량을 측정하고, 상기 각 카메라별 인접 카메라와 상대변위를 이용하여 상기 구조물의 최종변위를 측정함으로써 고가의 센서를 통한 측정보다 경제적일 뿐만 아니라, 다수의 카메라가 일렬로 배치되어 기설정된 주기별로 선행하는 카메라에 부착된 타겟을 촬영함으로써 카메라의 배치 간격 혹은 촬영 간격을 구조물의 특성에 따라 적응적으로 조절하여 변위 측정의 정확도 및 정밀도가 향상된 기술을 제공하고자 한다.

그리고 본 발명이 적용된 변위 측정 기술은 토목 혹은 건축 구조물을 포함하는 대형 구조물의 유지 관리 및 안전 진단 시 모두 적용 가능한 기술이나, 이하 후술되는 본 발명의 상세한 설명에서는 대형 구조물 중 교량의 예를 들어 설명하기로 한다.

우선, 본 발명의 일 실시 예에 따른 구조물 변위 측정 시스템에 관해 도 1을 참조하여 개략적으로 살펴보기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 구조물 변위 측정을 위한 전체 시스템의 개략적인 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명이 적용된 시스템(100)은 교량 구조물(110), 다수의 카메라(0 ~ N-1) 및 제어서버(114)를 포함한다.

상기 교량 구조물(110)은 적어도 둘이상의 교각별간 사이의 거더(Girder)에 변위 측정을 위한 다수의 카메라가 배치되고, 상기 다수의 카메라(0 ~ N-1)은 고정 프레임에 적어도 둘 이상의 카메라가 고정되어 한 쌍을 이루며, 각 카메라별 후면에 변위 측정을 위한 촬영의 목표물인 타겟이 부착되어, 특정 방향 즉, 왼쪽 혹은 오른쪽으로 후행하는 인접 카메라의 의해 촬영된다.

또한, 상기 제어서버(114)는 네트워크를 통해 다수의 카메라(0 ~ N-1)와 연동되어 상기 카메라에서 발생하는 이벤트 예컨대, 기설정된 주기별 촬영된 영상 정보 및 카메라의 식별정보를 매칭하여 저장, 관리 및 제어한다.

이때, 상기 제어서버(114)는 디지털 방송 단말기, 개인 정보 단말기(PDA, Personal Digital Assistant), 스마트 폰(Smart Phone), 태블릿(Tablet) PC, 아이패드(Ipad), 3G 단말기 예를 들면 IMT-2000(International Mobile Telecommunication 2000)단말기, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access)단말기, GSM/GPRS(Global System For Mobile Communication Packet Radio Service) 및 UMTS(Universal Mobile Telecommunication Service) 단말기 등과 같은 모든 정보통신기기 및 멀티미디어 기기 등이 포함될 수 있다. 그러나 본 명세서에서 기재된 실시 예에 따른 구성은 데스크탑 컴퓨터 등과 같은 고정 단말기에도 적용될 수도 있음을 본 기술 분야의 당업자라면 쉽게 알 수 있을 것이다.

이하, 본 발명의 일 실시 예에 따른 구조물 변위 측정 방법에 대해 도 2를 참조하여 살펴보기로 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 구조물 변위 측정 방법에 관한 전체 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 먼저 210 과정에서는 구조물의 소정 지점별 기설정된 간격으로 설치된 각 카메라에서 특정 방향 예컨대, 왼쪽 혹은 오른쪽으로 우선하는 인접 카메라의 오브젝트를 기설정된 주기별로 촬영한다.

즉, 각 카메라는 구조물의 소정 지점에 일렬로 배치되어 왼쪽 혹은 오른쪽의 기준된 방향으로 선행하는 카메라 후면의 오브젝트 예컨대, 변위 측정을 위한 타겟을 미리 설정된 주기별로 촬영을 수행하는 것으로, 도 3에 도시된 바와 같이 본 발명이 적용된 카메라는 프레임(미도시)에 적어도 둘 이상으로 고정되어 한 쌍((1, 2), (3, 4), (5, 6))을 이루고, 상기 오브젝트는 카메라별((1, 2), (3, 4), (5, 6)) 후면에 부착되어 변위측정을 위한 촬영 목표물(30, 31, 32)을 의미한다.

212 과정에서는 상기 각 카메라별 촬영을 통해 획득된 영상의 표정(orientation)을 위한 기준점을 측량하고, 214 과정에서 상기 기준점이 측량된 영상의 내부표정(interior orientation)요소 및 상대표정(relative orientation)요소를 산출한다.

이때, 상기 내부표정요소 산출은 상기 영상 촬영을 통해 발생하는 왜곡을 보정하고, 상기 촬영된 오브젝트의 좌표를 카메라 투영중심을 원점으로 하느 좌표계로의 변환을 수행하여 획득되는 것으로, 카메라의 초점거리, 오브젝트의 좌표를 입력값으로 내부표정 실시를 통해 카메라 렌즈의 정확한 기준점과 초점거리를 조정할 수 있다.

상기 상대표정요소 산출은, 한 쌍의 카메라 사이의 상대적인 경사관계를 설정하여 상기 촬영된 오브젝트에 대하여 중복되는 지역에서 동일지점으로 판단되는 지점에 대한 매칭을 통해 차이를 소거하여 획득되는 것으로, 카메라의 스트레오(stereo) 촬영 시 오른쪽, 왼쪽 카메라의 위치와 좌표관계를 조정할 수 있다.

상기 상대표정요소 산출을 위해서는 촬영되는 오브젝트에 적어도 다섯 이상의 기준점을 필요로 한다.

계속해서, 216 과정에서는 212 과정에서 측량된 기준점을 통해 절대표정(absolut orientation)을 수행한다.

여기서, 상기 절대표정은 214 과정에서 산출된 내부표정요소 및 상대표정요소에 기초하여 획득된 3차원 상대좌표를 통해 산출된 변위를 실제변위로 변환하는 것으로, 상대좌표를 통해 구한 변위는 실제 변위가 아닌 상대좌표 상에서 변위이기 때문에 실제로 변환하는 과정의 필요로 인해 촬영된 영상에서 경사와 축적을 바로잡아 수행된다.

이후, 218 과정에서는 상기 산출된 내부표정요소 및 상대표정요소에 기초하여 상기 오브젝트별 3차원 좌표를 산출하고, 220 과정에서는 카메라별 설치된 지점의 변위를 측정하는 것으로, 이러한 변위 측정은 상기 기설정된 주기별 획득된 영상을 통해 해당 카메라가 설치된 지점의 변위 변화량을 인식하고, 상기 특정 방향으로 우선하는 인접 카메라와 상대변위를 통해 상기 구조물의 최종 변위를 인식하여 수행된다.

222 과정에서는 상기 측정된 변위의 누적오차를 보정한다.

이때, 상기 누적오차 보정은, 최소제곱법을 사용하여 누적오차를 상쇄하기 위한 오브젝트 n-1에 대한 오브젝트 n의 측정된 상대변위와 오브젝트 n-1에 대한 오브젝트 n 변위의 최종확정값의 최소화를 위하여 하기의 수학식 4를 수행하여 실시된다.

상기 수학식 4의 기재함에 앞서, 본 발명이 적용된 시스템에서 카메라 일렬배치를 통한 변위측정의 경우 상대변위 측정을 통해 최종 변위량이 나타나므로 누적오차가 발생할 수 있으며, 상기 누적오차로 인해 0으로 변위를 가정했던 지점의 최종변위가 0이 아닐 수도 있으므로 누적오차를 상쇄시키기 위해 최소제곱법을 사용할 수 있으며, 상기 최소제곱법은 실제로 관측된 값과 이론적으로 가정된 기댓값의 편차를 최소로하여 발생한 오차를 보정하는 것이다.

이러한 누적오차보정의 원리는 하기와 같다.

라고 정의하고, n = 1, 2, 3, ...,N이라 가정한다.

첫 번째 지점(Target 0)의 변위를 0으로 가정한다면, 도 4에 도시된 바와 같이 각 지점의 변위를 정의할 수 있다.

또한, 하기의 수학식 2와 같이 변위를 나타낼 수 있다.

여기서, 만약

가 된다.

상대변위 측정의 오차가 존재하기 때문에 최종확정값은 측정값에 잔차를 더한 값이다.

그러므로 하기의 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.

그리고, 앞서 언급한 최초제곱법으로 오차를 보정하기 위해서

의 차가 최소가 되어야하기 때문에 하기의 수학식 4와 같이 수행할 수 있다.

또한,

이기 때문에 S를 하기의 수학식 5와 같이 표현할 수 있다.

누적오차를 최소화하기 위해 S는 최소값이어야 한다.

따라서 하기의 수학식 6과 같다.

그러므로 실제상대변위는 하기의 수학식 7과 같다.

상기 수학식 7을 일반화시키면 하기의 수학식 8과 같다.

이상에서는 본 발명의 일 실시 예에 따른 구조물 변위 측정 방법에 대해서 살펴보았다.

이하, 본 발명의 실시 예에 따른 구조물 변위 측정 시스템에서 제어 서버에 관한 구성을 도 5를 참조하여 살펴보기로 한다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 구조물 변위 측정 시스템에서 제어 서버에 관한 상세 블록도이다.

도 5를 참조하면, 본 발명이 적용된 제어 서버(500)은 영상 수집부(510), 저장부(512) 및 제어부(514)를 포함한다.

상기 제어부(514)의 제어 하에 상기 영상 수집부(510)은 구조물의 소정 지점별 기설정된 간격으로 설치되어 특정방향으로 우선하는 인접 카메라의 오브젝트를 기설정된 주기별로 촬영하는 다수의 카메라(51, 52, 53)로부터 영상을 수집한다.

상기 저장부(512)는 제어부(514)의 제어 하에 영상 수집부(510)로부터 출력된 다수의 영상을 해당 카메라별로 식별하여 수집된 영상 정보를 매칭하여 관리 저장한다.

상기 제어부(514)는 기준점 측량부(516), 산출부(518), 변위 측정부(524) 및 누적오차 보정부(526)를 포함하는 것으로, 기준점 측량부(516)을 통해 카메라별 수집된 영상의 표정(orientation)을 위한 기준점을 측량하여 출력하고, 산출부(518)의 내부표정(520) 및 상대표정(522)을 통해 내부표정요소 및 상대표정요소를 산출한 후, 상기 측량된 기준점을 이용하여 절대표정(523)을 통해 절대표정을 수행한 후 상기 변위 측정부(524)로 출력한다.

이때, 상기 내부표정요소 산출은 상기 영상 촬영을 통해 발생하는 왜곡을 보정하고, 상기 촬영된 오브젝트의 좌표를 카메라 투영중심을 원점으로 하는 좌표계로의 변환을 수행하여 획득되고, 상기 상대표정요소 산출은 한 쌍의 카메라 사이의 상대적인 경사관계를 설정하여 상기 촬영된 오브젝트에 대하여 중복되는 지역에서 동일지점으로 판단되는 지점에 대한 매칭을 통해 차이를 소거하여 획득된다.

또한, 상기 절대표정은, 산출된 내부표정요소 및 상대표정요소에 기초하여 획득된 3차원 상대좌표를 통해 산출된 변위를 실제변위로 변환하여 획득된다.

상기 변위 측정부(524)는 오브젝트별 3차원 좌표를 산출하여 카메라별 설치된 지점의 변위를 측정하고, 상기 누적오차 보정부(526)에서 이를 보정한다.

상기와 같이 본 발명에 따른 구조물 변위 측정 시스템 및 방법에 관한 동작이 이루어질 수 있으며, 한편 상기한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나 여러 가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 청구범위와 청구범위의 균등한 것에 의하여 정하여져야 할 것이다.

510: 영상수집부 512: 저장부
514: 제어부 516: 기준점측량부
518: 산출부 512: 변위측정부

Claims

구조물 변위 측정 방법에 있어서,
구조물의 소정 지점별 기설정된 간격으로 설치된 각 카메라에서 특정 방향으로 우선하는 인접 카메라의 오브젝트를 기설정된 주기별로 촬영하는 과정과,
상기 각 카메라별 촬영을 통해 획득된 영상의 표정(orientation)을 위한 기준점을 측량하는 과정과,
상기 기준점이 측량된 영상의 내부표정요소 및 상대표정요소를 산출하는 과정과,
상기 측량된 기준점을 통해 절대표정을 수행하고, 상기 산출된 내부표정요소 및 상대표정요소에 기초하여 상기 오브젝트별 3차원 좌표를 산출하여 카메라별 설치된 지점의 변위를 측정하는 과정과,
상기 측정된 변위의 누적오차를 보정하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 방법.
제1항에 있어서, 상기 내부표정요소 산출은,
상기 영상 촬영을 통해 발생하는 왜곡을 보정하고, 상기 촬영된 오브젝트의 좌표를 카메라 투영중심을 원점으로 하는 좌표계로의 변환을 수행함을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 방법.
제1항에 있어서, 상기 상대표정요소 산출은,
한 쌍의 카메라 사이의 상대적인 경사관계를 설정하여 상기 촬영된 오브젝트에 대하여 중복되는 지역에서 동일지점으로 판단되는 지점에 대한 매칭을 통해 차이를 소거하여 수행됨을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 방법.
제1항에 있어서, 상기 절대표정은,
상기 산출된 내부표정요소 및 상대표정요소에 기초하여 획득된 3차원 상대좌표를 통해 산출된 변위를 실제변위로 변환함을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 방법.
제1항에 있어서, 상기 누적오차를 보정하는 과정은,
최소제곱법을 사용하여 누적오차를 상쇄하기 위한 오브젝트 n-1에 대한 오브젝트 n의 측정된 상대변위와 오브젝트 n-1에 대한 오브젝트 n 변위의 최종확정값의 최소화를 위하여 하기의 수학식을 수행함을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 방법.
제1항에 있어서,
상기 카메라는 프레임에 적어도 둘 이상의 카메라가 고정되어 한 쌍을 이루고, 상기 오브젝트는 카메라별 후면에 부착되어 변위측정을 위한 촬영 목표물임을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 방법.
제1항에 있어서, 상기 변위를 측정하는 과정은,
상기 기설정된 주기별의 획득된 영상을 통해 해당 카메라가 설치된 지점의 변위 변화량을 인식하는 과정과,
상기 특정 방향으로 우선하는 인접 카메라와 상대변위를 통해 상기 구조물의 최종 변위를 인식하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 방법.
구조물 변위 측정 시스템에 있어서,
구조물의 소정 지점별 기설정된 간격으로 설치되어 특정 방향으로 우선하는 인접 카메라의 오브젝트를 기설정된 주기별로 촬영하는 다수의 카메라와,
네트워크를 통해 연결된 상기 각 카메라로부터 촬영 영상 정보를 수집하고, 상기 다수의 카메라를 식별하여 해당 카메라로부터 수집된 영상 정보를 매칭하여 관리하고, 카메라별 수집된 영상의 표정(orientation)을 위한 기준점을 측량하여 내부표정요소 및 상대표정요소를 산출하고, 상기 측량된 기준점을 통해 절대표정을 수행하여 상기 오브젝트별 3차원 좌표를 산출하여 카메라별 설치된 지점의 변위를 측정하고, 상기 측정된 변위의 누적 오차를 보정하는 제어서버를 포함함을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 시스템.
제8항에 있어서, 상기 제어서버는,
상기 누적 오차 보정 시 최소제곱법을 사용하여 누적오차를 상쇄시키기 위한 오브젝트 n-1에 대한 오브젝트 n의 측정된 상대변위와 오브젝트 n-1에 대한 오브젝트 n 변위의 최종확정값의 최소화를 위하여 하기의 수학식을 수행함을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 시스템.
제8항에 있어서, 상기 내부표정요소 산출은,
상기 영상 촬영을 통해 발생하는 왜곡을 보정하고, 상기 촬영된 오브젝트의 좌표를 카메라 투영중심을 원점으로 하는 좌표계로의 변환을 수행함을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 시스템.
제8항에 있어서, 상기 상대표정요소 산출은,
한 쌍의 카메라 사이의 상대적인 경사관계를 설정하여 상기 촬영된 오브젝트에 대하여 중복되는 지역에서 동일지점으로 판단되는 지점에 대한 매칭을 통해 차이를 소거하여 수행됨을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 시스템.
제8항에 있어서, 상기 절대표정은,
상기 산출된 내부표정요소 및 상대표정요소에 기초하여 획득된 3차원 상대좌표를 통해 산출된 변위를 실제변위로 변환하여 획득됨을 특징으로 하는 구조물 변위 측정 시스템.