KR101850617B1 - 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템 및 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법 - Google Patents

케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템 및 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법 Download PDF

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Abstract

케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템 및 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 타겟이 부착되는 케이블 교량을 촬영한 영상으로부터 타겟 이미지를 획득하는 획득부와, 상기 영상과 연관된 조건에 따라, 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식하는 인식부, 및 상기 복수 개의 라인을 포함하는 영역 경계에서의 중심을, 상기 타겟 이미지에 대한 기준점으로서 산출하는 처리부를 포함한다.

Description

케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템 및 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법{SYSTEM AND METHOD FOR MONITORING DEFLECTION OF CABLE BRIDGE}
본 발명은 영상 기반으로 케이블 교량의 처짐(변위응답)을 모니터링하는 기술에 관한 것으로, 영상 처리를 통해 타겟의 기준점을 자동 인식하여 케이블 교량의 처짐을 실시간으로 측정 함으로써, 케이블 교량의 성능을 판단하고 안전성을 확보하기 위한 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템 및 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법에 관한 것이다.
케이블 교량은, 국가사회간접시설의 핵심이 되는 도로의 주요 시설물로서, 설정한 설계수명 동안 안전하게 기능을 수행할 수 있도록 설계되어, 공용기간 동안의 안정성과 사용성이 확보되도록 하고 있다.
한편, 케이블 교량은 시간이 경과 함에 따라 교통 환경의 변화 및 재료의 열화 등과 같은 다양한 원인에 의해 손상을 받게 되므로, 적절한 유지 관리를 통해 수명을 연장하는 것이 필요하다.
특히, 케이블 교량의 전체적인 거동을 나타내는 처짐은, 교량의 성능 저하, 노후도를 판단하는 근거로서 교량의 건전성 평가에 있어서 중요한 지표가 되므로, 케이블 교량의 처짐을 주기적으로 모니터링 하여 안전성을 확보하는 것은 중요한 과제가 되고 있다.
이를 위해, 기존에는 LDV(Laser Dropper Vibrometer)와 같은 레이저식 처짐계를 사용하여 상대변위를 계측 함으로써 케이블 교량의 처짐을 측정하고 있으나, 타겟에 생긴 오염원으로 인해 계측 결과의 신뢰성이 저하되는 문제점이 발생할 수 있고, 또한, 레이저식 처짐계는 비교적 고가의 장비로서 수명은 대략 5년 정도로 제한적인 반면 유지 관리에 어려움이 있을 수 있다.
본 발명의 실시예는 케이블 교량을 촬영한 영상으로부터 획득한 타겟 이미지에서 복수 개의 라인 인식을 통해 기준점을 자동 산출 함으로써, 케이블 교량의 처짐을 실시간으로 측정하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명의 실시예는 타겟 이미지에서 인식할 라인의 개수를, 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경 등의 조건에 따라, 예를 들어, '주간'일 경우 '40개', '야간'이나 '악천후'일 경우 '12개'와 같이 상이하게 결정 함으로써, 광학이나 영상 열화로 인한 노이즈를 줄이면서도 최소한의 해석 시간을 통해 실시간 처짐을 계산할 수 있도록 지원하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 타겟이 부착되는 케이블 교량을 촬영한 영상으로부터 타겟 이미지를 획득하는 획득부와, 상기 영상과 연관된 조건에 따라, 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식하는 인식부, 및 상기 복수 개의 라인을 포함하는 영역 경계에서의 중심을, 상기 타겟 이미지에 대한 기준점으로서 산출하는 처리부를 포함한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법은, 타겟이 부착되는 케이블 교량을 촬영한 영상으로부터 타겟 이미지를 획득하는 단계와, 상기 영상과 연관된 조건에 따라, 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식하는 단계, 및 상기 복수 개의 라인을 포함하는 영역 경계에서의 중심을, 상기 타겟 이미지에 대한 기준점으로서 산출하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 영상 처리를 통해 타겟의 기준점을 자동 인식하여 케이블 교량의 처짐을 실시간으로 측정 함으로써, 케이블 교량의 성능을 판단하고 안전성을 확보할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 기존의 레이저식 처짐계 보다 수명이 길고 유지 관리가 용이한 카메라를 이용하여, 영상 기반으로 타겟의 기준점을 자동 인식하고, 영상 처리를 통해 타겟의 오염원으로 인한 영향을 줄임으로써, 경제적이고 효율적으로 케이블 교량의 처짐을 모니터링 할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경 등의 조건에 따라, 타겟 이미지에서 인식할 라인의 개수를 상이하게 결정 함으로써, 광학이나 영상 열화로 인한 노이즈를 줄이면서도 최소한의 해석 시간을 통해 실시간 처짐을 계산할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 로컬 에버리지(Local Average) 및 하이라이트 디테일(Highlight Detail) 등과 같은 영상 필터 처리 알고리즘을 타겟 이미지에 적용하여, 영상의 노이즈 성분을 줄이고, 경계선(edge)을 강화할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, '야간'이나 '악천후'와 같은 기후 조건에서 셔터의 기능을 최적으로 조절하여, '주간'(예를 들어, '40개')에서 보다 상대적으로 적은 개수(예를 들어, '12개')의 라인 인식을 통해서도 기준점을 용이하게 산정할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, '야간'이나 '악천후' 등과 같이 열악한 기후 조건 하에서도 케이블 교량의 처짐을 용이하게 계측할 수 있어, 상용화가 가능하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템을 도시한 개요도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 타겟 이미지의 로컬 에버리지를 위한 제1 마스크와, 타겟 이미지의 경계선 향상을 위한 제2 마스크의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 타겟 이미지에서 라인 인식을 통해 기준점을 산출하는 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 타겟 이미지에서 라인 인식을 통해 기준점을 산출하는 다른 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 응용프로그램 업데이트 장치 및 방법에 대해 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템을 도시한 개요도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(100)은, 타겟이 부착되는 케이블 교량을 촬영한 영상으로부터 타겟 이미지(120)를 획득하고, 상기 영상과 연관된 조건에 따라, 타겟 이미지(120)로부터 복수 개의 라인을 인식하고, 상기 복수 개의 라인을 포함하는 영역 경계에서의 중심을, 타겟 이미지(120)에 대한 기준점으로서 산출하고, 상기 기준점을 이용하여 케이블 교량의 처짐을 측정할 수 있다.
일례로, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(100)은, 시간에 따라 변화하는 타겟 이미지(120)로부터 인식한 복수 개의 라인(예를 들어, '주간'일 경우 '40개', '야간' 또는 '악천후'일 경우 '12개')을 이용하여, 각 지점에서의 처짐의 오차를 보정하고, 기준점에서의 원의 도심을 측정하여 처짐을 실시간으로 측정할 수 있다.
다시 말해, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(100)은, 타겟 이미지(120)에 대한 영상 처리를 통해 타겟의 기준점을 자동 인식하여 상대변위를 계측 함으로써 케이블 교량의 처짐(변위응답)을 실시간으로 측정하고, 케이블 교량의 실시간 처짐에 관한 정보를, 광케이블로 연결된 관리 단말(110)로 전송할 수 있다.
또한, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(100)은, 상기 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경에 따른 조건(예를 들어, '광학', '날씨', '주간', '야간' 등)이 각각 상이한 경우에도, 타겟 이미지(120)로부터 기준점을 용이하게 자동 인식할 수 있도록, 타겟 이미지(120)에 대해 영상 필터 처리 알고리즘을 적용하여 사전 처리 함으로써, 영상 해석의 단일화를 수행할 수 있다. 여기서, 타겟 이미지(120)는 영상 필터 처리 전의 원 이미지를 나타낼 수 있다.
케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(100)은, 도시된 바와 같이, 고성능의 카메라 모듈과, 이를 제어하는 제어 서버를 포함하여 구성될 수 있다.
카메라 모듈은 원 거리에서 케이블 교량을 촬영하는 경우에도 예컨대 가로 '720' 픽셀 이상의 높은 해상도를 확보 가능한 렌즈를 구비할 수 있다.
또한, 카메라 모듈에는, '악천후'의 기후 조건에서도 카메라가 용이하게 구동 가능하도록, 방수, 방열 및 방진 기능을 수행하는 카메라 하우징이 설비될 수 있다.
제어 서버는 카메라에 의해 촬영되는 상기 영상을 예컨대 100fps(frame per second) 이상의 빠른 속도로 취득할 수 있다.
또한, 제어 서버는 카메라 모듈의 셔터(shutter) 정도를 조절하여, 촬영 시점 또는 촬영 환경에 따라, 타켓을 포함하여 케이블 교량의 최적의 영상을 촬영할 수 있다.
제어 서버는 광 통신을 이용하여 케이블 교량의 실시간 처짐을 관리 단말(110)로 전송할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 획득부(210), 인식부(220), 처리부(230) 및 데이터베이스(240)를 포함하여 구성할 수 있다.
획득부(210)는 타겟이 부착되는 케이블 교량을 촬영한 영상으로부터 타겟 이미지를 획득한다. 여기서, 상기 타겟 이미지는 영상 필터 처리 전의 원 이미지(도 1의 120 참조)를 지칭할 수 있다.
획득부(210)는 상기 영상의 촬영 시점 또는 촬영 환경에 따라, 카메라 모듈의 셔터(shutter) 정도를 조절하여, 카메라 모듈(250)에 의해, 타켓을 포함한 케이블 교량이 촬영되도록 할 수 있다.
인식부(220)는 상기 영상과 연관된 조건에 따라, 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식한다.
광학 및 다양한 날씨 조건에 의해 발생한 랜덤 노이즈는 명암도에서 뚜렷한 전이로 이루어질 수 있기 때문에, 인식부(220)는 획득한 타겟 이미지로부터 라인 인식을 수행하기 전에, 타겟 이미지에 영상 필터 알고리즘을 적용하여 사전 처리를 수행할 수 있다.
구체적으로, 인식부(220)는 상기 타겟 이미지에 대해, 로컬 에버리지를 위한 제1 마스크(도 3의 310 참조)를 픽셀 별로 적용하여, 명암의 전이에 따른 노이즈를 필터링 할 수 있다. 즉, 인식부(220)는 제1 마스크에 의해 정의된 이웃 점들을 타겟 이미지 내의 모든 픽셀의 값을 교체 함으로써 명암도에서 전이가 줄어든 영상이 생기게 할 수 있다.
이와 같이, 인식부(220)는 로컬 에버리지를 통해 타겟 이미지를 구성하는 픽셀들을 보정하여, 타겟 이미지 내의 작은 세밀한 부분을 제거하거나, 선들과 곡선들 내의 작은 틈들을 연결하여 노이즈를 감소할 수 있다.
또한, 인식부(220)는 상기 제1 마스크가 적용된 타겟 이미지에 대해, 경계선 향상(하이라이트 디테일)을 위한 제2 마스크(도 3의 320 참조)를 픽셀 별로 적용하여, 상기 타겟 이미지에 포함되는 복수 개의 라인을 강조할 수 있다.
이와 같이, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 타겟 이미지에 대해 영상 필터 처리 알고리즘을 적용하여 사전 처리 함으로써, 상기 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경에 따른 조건(예를 들어, '광학', '날씨', '주간', '야간' 등)이 각각 상이한 경우에도, 타겟 이미지로부터 기준점을 용이하게 자동 인식할 수 있도록 할 수 있다.
또한, 인식부(220)는 허프 변환(Hough transform)을 이용하여 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식하되, 상기 조건에 따른 상기 영상의 촬영 시점 또는 촬영 환경에 상응하여 인식할 라인의 개수를 결정할 수 있다.
즉, 인식부(220)는 상기 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경에 따른 조건이 광학이나 영상 열화로 인한 노이즈가 큰 '주간'이면, '야간' 또는 '악천후'일 때 보다 많은 개수의 라인을 인식하도록 할 수 있다.
구체적으로, 인식부(220)는 타겟 이미지가, n*n개(상기 n은 2 이상의 자연수)의 원을 포함하는 원 이미지로 구성되는 경우, 상기 촬영 시점이 '주간'이면, 상기 타겟 이미지로부터, 상기 n*n개의 원을 연결하는 각 라인을 인식할 수 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 인식부(220)는 타겟 이미지가 5*5개의 원 및 각 원을 연결하는 '40개'의 라인을 포함하는 경우, 상기 영상의 촬영 시점이 '주간'이면, 타겟 이미지 내의 모든 원을 연결하는 '40개'의 라인(410)을 인식할 수 있다.
또는, 인식부(220)는 상기 촬영 시점이 '야간'이거나 또는 상기 촬영 환경이 '악천후'이면, 상기 타겟 이미지로부터 (n-2)*(n-2)개의 원을 연결하는 각 라인을 인식할 수 있다.
예를 들어, 도 5를 참조하면, 인식부(220)는 타겟 이미지가 5*5개의 원 및 각 원을 연결하는 '40개'의 라인을 포함하는 경우, 상기 영상의 촬영 시점이 '야간'이거나, 촬영 환경이 '눈', '비', '태풍' 등의 '악천후'이면, 타겟 이미지 내의 3*3개의 원을 연결하는 '12개'의 라인(510)을 인식할 수 있다.
처리부(230)는 복수 개의 라인을 포함하는 영역 경계에서의 중심을, 상기 타겟 이미지에 대한 기준점으로서 산출한다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 처리부(230)는 상기 영상의 촬영 시점이 '주간'이면, 타겟 이미지로부터 인식한 '40개'의 라인을 포함하는 영역 경계(420)의 중심을, 타겟 이미지에 대한 기준점(430)으로 산출할 수 있다.
또한, 도 5를 참조하면, 처리부(230)는 상기 영상의 촬영 시점이 '야간'이거나, 촬영 환경이 '눈', '비', '태풍' 등의 '악천후'이면, 타겟 이미지로부터 인식한 '12개'의 라인으로 구성되는 영역 경계(520)의 중심을, 타겟 이미지에 대한 기준점(530)으로서 산출할 수 있다.
이와 같이, 처리부(230)는 케이블 교량에 대한 영상을 이용하여 타겟의 기준점을 자동으로 산정하고, 상기 산출된 기준점을 이용하여 상기 케이블 교량의 실시간 처짐을 측정할 수 있다.
일례로, 데이터베이스(240)는 획득한 제1 타겟 이미지 및 상기 제1 타겟 이미지에서의 기준점을, 촬영 시점과 연관시켜 저장할 수 있다.
처리부(230)는 타겟 이미지에 대한 기준점과 동일한 기준점을 포함하면서, 촬영 시점이 가장 최근인 제1 타겟 이미지를 데이터베이스(240)로부터 추출하고, 상기 영역 경계를, 상기 추출한 제1 타겟 이미지와 비교하여, 상기 케이블 교량에 대한 처짐을 측정할 수 있다.
다른 일례로, 처리부(230)는 상기 복수 개의 라인을 이용하여 상기 타겟 이미지에 대한 오차를 보정하고, 상기 타겟 이미지 내의 복수 개의 원 중에서, 상기 기준점에 위치하는 원의 도심을 측정하여, 상기 케이블 교량에 대한 처짐을 측정할 수 있다.
여기서, '도심'이란 임의의 점 중에서 무게가 좌,우,상,하, 어느 곳으로도 치우치지 않는 점으로, 모멘트가 "0"인 점을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 원의 지름이 D인 경우, 원의 도심은 "D/2"이 될 수 있다.
처리부(230)는 상기 기준점을 근거로 측정되는 상기 케이블 교량의 처짐에 관한 정보를, 광 통신을 통해, 관리자 단말로 전송할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따르면, 영상 처리를 통해 타겟의 기준점을 자동 인식하여 케이블 교량의 처짐을 실시간으로 측정 함으로써, 케이블 교량의 성능을 판단하고 안전성을 확보할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 기존의 레이저식 처짐계 보다 수명이 길고 유지 관리가 용이한 카메라를 이용하여, 영상 기반으로 타겟의 기준점을 자동 인식하고, 영상 처리를 통해 타겟의 오염원으로 인한 영향을 줄임으로써, 경제적이고 효율적으로 케이블 교량의 처짐을 모니터링 할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경 등의 조건에 따라, 타겟 이미지에서 인식할 라인의 개수를 상이하게 결정 함으로써, 광학이나 영상 열화로 인한 노이즈를 줄이면서도 최소한의 해석 시간을 통해 실시간 처짐을 계산할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 로컬 에버리지(Local Average) 및 하이라이트 디테일(Highlight Detail) 등과 같은 영상 필터 처리 알고리즘을 타겟 이미지에 적용하여, 영상의 노이즈 성분을 줄이고, 경계선(edge)을 강화할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, '야간'이나 '악천후'와 같은 기후 조건에서 셔터의 기능을 최적으로 조절하여, '주간'(예를 들어, '40개')에서 보다 상대적으로 적은 개수(예를 들어, '12개')의 라인 인식을 통해서도 기준점을 용이하게 산정할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, '야간'이나 '악천후' 등과 같이 열악한 기후 조건 하에서도 케이블 교량의 처짐을 용이하게 계측할 수 있어, 상용화가 가능하다.
도 3은 타겟 이미지의 로컬 에버리지를 위한 제1 마스크와, 타겟 이미지의 경계선 향상을 위한 제2 마스크의 일례를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 획득한 타겟 이미지에 대해 영상 필터 처리 알고리즘으로서 로컬 에버리지 및 하이라이트 디테일을 적용하여 사전 처리 함으로써, 영상 해석의 단일화를 수행할 수 있다. 여기서, 타겟 이미지는 영상 필터 처리 전의 원 이미지(도 1의 120 참조)를 지칭할 수 있다.
일례로, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은 로컬 에버리지를 위한 제1 마스크(310)를 픽셀 별로 적용하여, 명암의 전이에 따른 노이즈를 필터링할 수 있다.
광학 및 다양한 날씨 조건에 의해 발생한 랜덤 노이즈는 명암도에서 뚜렷한 전이로 이루어질 수 있다. 이에 따라, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은 타겟 이미지로부터 라인을 인식하기 전에, 영상 필터 처리 알고리즘 중 로컬 에버리지를 타겟 이미지에 적용하여, 제1 마스크(310)에 의해 정의된 이웃 점들을 타겟 이미지 내의 모든 픽셀의 값을 교체 함으로써 명암도에서 전이가 줄어든 영상이 생기게 할 수 있다.
이와 같이, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은 로컬 에버리지를 통해 타겟 이미지를 구성하는 픽셀들을 보정하여, 타겟 이미지 내의 작은 세밀한 부분을 제거하거나, 선들과 곡선들 내의 작은 틈들을 연결하여 노이즈를 감소할 수 있다.
디지털 함수의 미분은 차에 의해 정의되며 그 차를 정의하는 데에는 다양한 방법이 있다. 1차원 함수
Figure 112016092852096-pat00001
의 1차 미분의 기본의 정의는 수학식 1과 같은 차이다.
Figure 112016092852096-pat00002
두 변수의 영상 함수
Figure 112016092852096-pat00003
에는 편미분이 사용되며 2차 미분의 차를 이용하여 정의하면 수학식 2와 같다.
Figure 112016092852096-pat00004
등방성 미분 연산자는 라플라시안이고, 두 변수 함수
Figure 112016092852096-pat00005
는 수학식 3과 같이 정의될 수 있다. 또한, 임의 차수의 미분은 선형 연산이기 때문에 라플라시안은 선형 연산자이다.
Figure 112016092852096-pat00006
두 변수를 갖는 점을 고려하여 x방향에서 2차 편미분은 수학식 4와 같고 y방향에서 2차 편미분은 수학식 5와 같다.
Figure 112016092852096-pat00007
Figure 112016092852096-pat00008
수학식 3의 2차원 라플라시안의 디지털 구현은 수학식 4 및 수학식 5의 두 성분을 더함으로써 얻어진다.
Figure 112016092852096-pat00009
영상 향상을 위해 라플라시안 사용하는 기본 방법은 수학식 7 및 수학식 8과 같으며, 수학식 7은 라플라시안 마스크의 가운데 계수가 음일 경우 사용되고, 수학식 8은 라플라시안 마스크의 가운데 계수가 양일 때 사용된다.
Figure 112016092852096-pat00010
Figure 112016092852096-pat00011
단일 마스크의 계수는 수학식 4에서
Figure 112016092852096-pat00012
를 위해 수학식 6을 대입하면 합성 라플라시안 마스크를 사용할 수 있고 이는 수학식 9와 같다.
Figure 112016092852096-pat00013
또한, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은 제1 마스크(310)가 적용된 타겟 이미지에 대해, 경계선 향상을 위한 제2 마스크(320)를 픽셀 별로 적용하여, 상기 타겟 이미지에 포함되는 복수 개의 라인을 강조할 수 있다.
여기서, 제1 마스크(310) 및 제2 마스크(320)의 사이즈는 각각 '3x3 마스크'로 구현되는 것을 예시할 수 있다.
케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은 허프 변환을 통해 각 시간에 따라 변화하는 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식할 수 있고, 이를 통해 실시간 처짐을 계산할 수 있다.
여기서 허프 변환은, 이미지 상에서 직선, 원 등의 특정 모양을 찾고, 이들 사이의 연관성을 찾아 특징을 추출하기 위한 것이다. 허프 변환의 원리는 아래와 같이 설명될 수 있다.
xy평면 상에 기울기 a1과 y절편으로 b1을 갖는 직선
Figure 112016092852096-pat00014
이 있고, 이 직선 상의 점 중 임의의 점
Figure 112016092852096-pat00015
이 있는 경우, 이 점들을 xy평면 상에서 기울기와 y절편의 평면인 ab평면 상으로 옮기게 되면, 각각 하나의 직선을 갖게 되고, 총 세 개의 직선이 나오게 된다.
ab평면이 직선의 기울기와 y절편은 같은 직선 상의 점들은 같은 기울기와 y절편을 갖게 되므로 교점을 형성하며, 그 좌표 값은
Figure 112016092852096-pat00016
이 된다. 이 좌표 값을 가지고 ab평면에서 다시 xy평면으로 바꾸게 되면 기울기와 y절편을 알고 있으므로 하나의 직선을 구하게 된다.
xy평면 상의 같은 직선인지 아닌지 모르는 임의의 점들을 ab평면상으로 바꾸어 매핑한 것이다. ab평면 상에서의 직선을 구하고 그 직선들 간의 교점의 존재 여부를 확인해 보면 같은 직선 상의 점인지 아닌지를 알 수 있다.
여기서, 만약 기울기가 '0'일 경우 무수히 많은 직선이 형성되어 각 점들 사이의 연관성을 찾을 수가 없으므로, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은 허프 변환을 통해, 기울기와 y절편의 평면이 아닌, 이산적으로 계산할 수 있는 극좌표계, rθ평면으로 수학식 10과 같이 변환한다.
Figure 112016092852096-pat00017
같은 직선 상에서 세 점을 뽑을 경우 같은 (r, θ)의 한 교점을 갖게 되며, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은 허프 변환을 통해 타겟 이미지에 위치한 라인을 인식할 수 있다.
케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은 '주간' 또는 '야간'의 조건에서 타겟 이미지의 라인을 허프 변환을 통해 인식하고, 그 중심을 구하여 케이블 교량의 처짐을 도 4 내지 도 5와 같이 계산할 수 있다.
이와 같이, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 타겟 이미지에 대해 영상 필터 처리 알고리즘을 적용하여 사전 처리 함으로써, 상기 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경에 따른 조건(예를 들어, '광학', '날씨', '주간', '야간' 등)이 각각 상이한 경우에도, 타겟 이미지로부터 기준점을 용이하게 자동 인식할 수 있도록 할 수 있다.
도 4 내지 도 5는 타겟 이미지에서 라인 인식을 통해 기준점을 산출하는 일례들을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 허프 변환을 이용하여 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식할 수 있다.
이때, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 타겟을 포함한 케이블 교량의 영상을 촬영 시의 촬영 시점 또는 촬영 환경에 관한 조건에 따라, 도 4 및 도 5와 같이, 인식할 라인의 개수를 상이하게 결정할 수 있다.
일례로, 인식부(220)는 상기 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경에 따른 조건이 광학이나 영상 열화로 인한 노이즈가 큰 '주간'이면, '야간' 또는 '악천후'일 때 보다 많은 개수의 라인을 인식하도록 할 수 있다.
도 4에는 타겟을 포함한 케이블 교량의 영상을 촬영하는 촬영 시점이 '주간'인 경우, 타겟 이미지로부터 라인을 인식하는 과정이 도시되어 있다.
도 4를 참조하면, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 타겟 이미지가 5*5개의 원 및 각 원을 연결하는 '40개'의 라인을 포함하는 경우, 상기 영상의 촬영 시점이 '주간'이면, 타겟 이미지 내의 모든 원을 연결하는 '40개'의 라인(410)을 인식하고, '40개'의 라인을 포함하는 영역 경계(420)의 중심을, 타겟 이미지에 대한 기준점(430)으로 산출할 수 있다.
케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, '40개'의 라인(410)을 이용하여 타겟 이미지에 대한 오차를 보정하고, 타겟 이미지 내의 복수 개의 원 중에서, 기준점(430)에 위치하는 원의 도심을 측정하여, 케이블 교량에 대한 처짐을 측정할 수 있다.
도 5에는 타겟을 포함한 케이블 교량의 영상을 촬영하는 촬영 시점이 '주간'인 경우, 타겟 이미지로부터 라인을 인식하는 과정이 도시되어 있다.
도 5를 참조하면, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 타겟 이미지가 5*5개의 원 및 각 원을 연결하는 '40개'의 라인을 포함하는 경우, 상기 영상의 촬영 시점이 '야간'이거나, 촬영 환경이 '눈', '비', '태풍' 등의 '악천후'이면, 타겟 이미지 내의 3*3개의 원을 연결하는 '12개'의 라인(510)을 인식하고, '12개'의 라인으로 구성되는 영역 경계(520)의 중심을, 타겟 이미지에 대한 기준점(530)으로서 산출할 수 있다.
케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, '12개'의 라인(510)을 이용하여 타겟 이미지에 대한 오차를 보정하고, 타겟 이미지 내의 복수 개의 원 중에서, 기준점(530)에 위치하는 원의 도심을 측정하여, 케이블 교량에 대한 처짐을 측정할 수 있다.
실시예에 따라, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, '주간', '야간', '악천후' 등의 조건에서 카메라의 셔터 기능을 최적의 조건으로 조절할 수 있다.
이를 위해, 형태 벡터는 최소 거리 개념으로 적용될 수 있으며, 형태수로 서술된 영역 경계들의 비교를 위해 공식화 될 수 있다. 두 영역의 경계들 및 형태들 사이의 유사도 k는 그들의 형태수가 일치하는 가장 큰 차수로 정의되고, a와 b를 4방향을 가진 경계들의 형태수라고 할 수 있다.
Figure 112016092852096-pat00018
수학식 11에서 두 형태는 유사성 k를 가질 수 있다. 여기서 s는 형태수를 나타내고, 아래 첨자는 차수를 나타낸다. a와 b 두 형태 사이의 거리는 수학식 12와 같이 이들 유사도의 역으로 정의될 수 있다.
Figure 112016092852096-pat00019
또한, 거리 D(a,b)는 다음 성질들을 만족할 수 있다.
Figure 112016092852096-pat00020
k 또는 D 중 어느 하나가 두 형태를 비교하기 위해 사용될 수 있다. 유사도가 사용되면 k값이 클수록 형태를 더 많이 일치하게 되며, 같은 형태에 대해서는 k가 무한대로 될 수 있다. 따라서, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은, 사전에 인식한 k의 셔터의 크기로 변환할 수 있다.
이하, 도 6에서는 본 발명의 실시예들에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)의 작업 흐름을 상세히 설명한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.
본 실시예에 따른 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법은 상술한 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)에 의해 수행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 단계(610)에서, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 타겟이 부착되는 케이블 교량을 촬영한 영상으로부터 타겟 이미지를 획득한다.
이때, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 상기 영상의 촬영 시점 또는 촬영 환경에 따라, 카메라 모듈의 셔터 정도를 조절하여, 카메라 모듈에 의해, 타켓을 포함한 케이블 교량이 촬영되도록 할 수 있다.
단계(620)에서, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 상기 영상과 연관된 조건에 따라, 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식한다.
케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 상기 타겟 이미지에 대해, 로컬 에버리지를 위한 제1 마스크(도 3의 310 참조)를 픽셀 별로 적용하여, 명암의 전이에 따른 노이즈를 필터링 함으로써, 타겟 이미지 내의 작은 세밀한 부분을 제거하거나, 선들과 곡선들 내의 작은 틈들을 연결하여 노이즈를 감소할 수 있다.
또한, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 상기 제1 마스크가 적용된 타겟 이미지에 대해, 경계선 향상(하이라이트 디테일)을 위한 제2 마스크(도 3의 320 참조)를 픽셀 별로 적용하여, 상기 타겟 이미지에 포함되는 복수 개의 라인을 강조할 수 있다.
이와 같이, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은, 타겟 이미지에 대해 영상 필터 처리 알고리즘을 적용하여 사전 처리 함으로써, 상기 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경에 따른 조건(예를 들어, '광학', '날씨', '주간', '야간' 등)이 각각 상이한 경우에도, 타겟 이미지로부터 기준점을 용이하게 자동 인식할 수 있도록 할 수 있다.
또한, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 허프 변환을 이용하여 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식하되, 상기 조건에 따른 상기 영상의 촬영 시점 또는 촬영 환경에 상응하여 인식할 라인의 개수를 결정할 수 있다.
즉, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 상기 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경에 따른 조건이 광학이나 영상 열화로 인한 노이즈가 큰 '주간'이면, '야간' 또는 '악천후'일 때 보다 많은 개수의 라인을 인식하도록 할 수 있다.
예를 들어, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 타겟 이미지가 5*5개의 원 및 각 원을 연결하는 '40개'의 라인을 포함하는 경우, 상기 영상의 촬영 시점이 '주간'이면, 타겟 이미지 내의 모든 원을 연결하는 '40개'의 라인을 인식하고, 상기 영상의 촬영 시점이 '야간'이거나, 촬영 환경이 '눈', '비', '태풍' 등의 '악천후'이면, 타겟 이미지 내의 3*3개의 원을 연결하는 '12개'의 라인을 인식할 수 있다.
단계(630 내지 640)에서, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 상기 복수 개의 라인을 포함하는 영역 경계에서의 중심을, 상기 타겟 이미지에 대한 기준점으로서 산출하고, 상기 기준점을 이용하여, 상기 케이블 교량에 대한 처짐을 측정한다.
일례로, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 타겟 이미지에 대한 기준점과 동일한 기준점을 포함하면서, 촬영 시점이 가장 최근인 제1 타겟 이미지를 데이터베이스로부터 추출하고, 상기 영역 경계를, 상기 추출한 제1 타겟 이미지와 비교하여, 상기 케이블 교량에 대한 처짐을 측정할 수 있다.
다른 일례로, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 상기 복수 개의 라인을 이용하여 상기 타겟 이미지에 대한 오차를 보정하고, 상기 타겟 이미지 내의 복수 개의 원 중에서, 상기 기준점에 위치하는 원의 도심을 측정하여, 상기 케이블 교량에 대한 처짐을 측정할 수 있다.
이와 같이, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 케이블 교량에 대한 영상을 이용하여 타겟의 기준점을 자동으로 산정하고, 상기 산출된 기준점을 이용하여 상기 케이블 교량의 실시간 처짐을 측정할 수 있다.
단계(650)에서, 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템(200)은 상기 기준점을 근거로 측정되는 상기 케이블 교량의 처짐에 관한 정보를, 광 통신을 통해, 관리자 단말로 전송한다.
이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따르면, 기존의 레이저식 처짐계 보다 수명이 길고 유지 관리가 용이한 카메라를 이용하여, 영상 기반으로 타겟의 기준점을 자동 인식하고, 영상 처리를 통해 타겟의 오염원으로 인한 영향을 줄임으로써, 경제적이고 효율적으로 케이블 교량의 처짐을 모니터링 할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 영상의 촬영 시점이나 촬영 환경 등의 조건에 따라, 타겟 이미지에서 인식할 라인의 개수를 상이하게 결정 함으로써, 광학이나 영상 열화로 인한 노이즈를 줄이면서도 최소한의 해석 시간을 통해 실시간 처짐을 계산할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
200: 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템
210: 획득부 220: 인식부
230: 처리부 240: 데이터베이스
250: 카메라 모듈

Claims (16)

  1. 타겟이 부착되는 케이블 교량을 촬영한 영상으로부터 타겟 이미지를 획득하는 획득부;
    상기 영상과 연관된 조건에 따라, 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식하는 인식부; 및
    상기 복수 개의 라인을 포함하는 영역 경계에서의 중심을, 상기 타겟 이미지에 대한 기준점으로서 산출하는 처리부
    를 포함하고,
    상기 인식부는,
    허프 변환(Hough transform)을 이용하여 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식하되, 상기 조건에 따른 상기 영상의 촬영 시점 또는 촬영 환경에 상응하여 인식할 라인의 개수를 결정하는
    케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템은,
    획득한 제1 타겟 이미지 및 상기 제1 타겟 이미지에서의 기준점을, 촬영 시점과 연관시켜 저장하는 데이터베이스
    를 더 포함하고,
    상기 처리부는,
    상기 타겟 이미지에 대한 기준점과 동일한 기준점을 포함하면서, 촬영 시점이 가장 최근인 제1 타겟 이미지를 상기 데이터베이스로부터 추출하고,
    상기 영역 경계를, 상기 추출한 제1 타겟 이미지와 비교하여, 상기 케이블 교량에 대한 처짐을 측정하는
    케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 복수 개의 라인을 이용하여 상기 타겟 이미지에 대한 오차를 보정하고,
    상기 타겟 이미지 내의 복수 개의 원 중에서, 상기 기준점에 위치하는 원의 도심을 측정하여, 상기 케이블 교량에 대한 처짐을 측정하는
    케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 이미지가, n*n개(상기 n은 2 이상의 자연수)의 원을 포함하는 원 이미지로 구성되는 경우,
    상기 인식부는,
    상기 촬영 시점이 '주간'이면,
    상기 타겟 이미지로부터, 상기 n*n개의 원을 연결하는 각 라인을 인식하고,
    상기 촬영 시점이 '야간'이거나 또는 상기 촬영 환경이 '악천후'이면,
    상기 타겟 이미지로부터 (n-2)*(n-2)개의 원을 연결하는 각 라인을 인식하는
    케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 획득부는,
    상기 영상의 촬영 시점 또는 촬영 환경에 따라, 카메라 모듈의 셔터(shutter) 정도를 조절하여, 상기 카메라 모듈에 의해, 상기 타겟을 포함한 상기 케이블 교량이 촬영되도록 하는
    케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 인식부는,
    상기 타겟 이미지에 대해, 로컬 에버리지(Local Average)를 위한 제1 마스크를 픽셀 별로 적용하여, 명암의 전이에 따른 노이즈를 필터링하는
    케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 인식부는,
    상기 제1 마스크가 적용된 타겟 이미지에 대해, 경계선 향상을 위한 제2 마스크를 픽셀 별로 적용하여, 상기 타겟 이미지에 포함되는 복수 개의 라인을 강조하는
    케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 기준점을 근거로 측정되는 상기 케이블 교량의 처짐에 관한 정보를, 광 통신을 통해, 관리자 단말로 전송하는
    케이블 교량의 처짐 모니터링 시스템.
  10. 타겟이 부착되는 케이블 교량을 촬영한 영상으로부터 타겟 이미지를 획득하는 단계;
    상기 영상과 연관된 조건에 따라, 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식하는 단계; 및
    상기 복수 개의 라인을 포함하는 영역 경계에서의 중심을, 상기 타겟 이미지에 대한 기준점으로서 산출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 인식하는 단계는,
    허프 변환을 이용하여 상기 타겟 이미지로부터 복수 개의 라인을 인식하되, 상기 조건에 따른 상기 영상의 촬영 시점 또는 촬영 환경에 상응하여 인식할 라인의 개수를 결정하는 단계
    를 포함하는 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법은,
    획득한 제1 타겟 이미지 및 상기 제1 타겟 이미지에서의 기준점을, 촬영 시점과 연관시켜 저장하는 데이터베이스를 유지하는 단계;
    상기 타겟 이미지에 대한 기준점과 동일한 기준점을 포함하면서, 촬영 시점이 가장 최근인 제1 타겟 이미지를 상기 데이터베이스로부터 추출하는 단계; 및
    상기 영역 경계를, 상기 추출한 제1 타겟 이미지와 비교하여, 상기 케이블 교량에 대한 처짐을 측정하는 단계
    를 더 포함하는 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법은,
    상기 복수 개의 라인을 이용하여 오차를 보정한 상기 타겟 이미지 내의 복수 개의 원 중에서, 상기 기준점에 위치하는 원의 도심을 측정하여, 상기 케이블 교량에 대한 처짐을 측정하는 단계
    를 더 포함하는 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법.
  13. 삭제
  14. 제10항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 영상의 촬영 시점 또는 촬영 환경에 따라, 카메라 모듈의 셔터 정도를 조절하여, 상기 카메라 모듈에 의해, 상기 타겟을 포함한 상기 케이블 교량이 촬영되도록 하는 단계
    를 포함하는 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법은,
    상기 타겟 이미지에 대해, 로컬 에버리지를 위한 제1 마스크를 픽셀 별로 적용하여, 명암의 전이에 따른 노이즈를 필터링하는 단계; 및
    상기 제1 마스크가 적용된 타겟 이미지에 대해, 경계선 향상을 위한 제2 마스크를 픽셀 별로 적용하여, 상기 타겟 이미지에 포함되는 복수 개의 라인을 강조하는 단계
    를 더 포함하는 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법은,
    상기 기준점을 근거로 측정되는 상기 케이블 교량의 처짐에 관한 정보를, 광 통신을 통해, 관리자 단말로 전송하는 단계
    를 더 포함하는 케이블 교량의 처짐 모니터링 방법.
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