KR101858902B1 - 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템 - Google Patents

컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101858902B1
KR101858902B1 KR1020170080480A KR20170080480A KR101858902B1 KR 101858902 B1 KR101858902 B1 KR 101858902B1 KR 1020170080480 A KR1020170080480 A KR 1020170080480A KR 20170080480 A KR20170080480 A KR 20170080480A KR 101858902 B1 KR101858902 B1 KR 101858902B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
unit
point cloud
component
cloud data
extracting
Prior art date
Application number
KR1020170080480A
Other languages
English (en)
Inventor
박재형
김성환
이승환
박유경
김병주
Original Assignee
한국도로공사
사단법인 한국지능형교통체계협회
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국도로공사, 사단법인 한국지능형교통체계협회 filed Critical 한국도로공사
Priority to KR1020170080480A priority Critical patent/KR101858902B1/ko
Priority to US15/661,284 priority patent/US10290117B2/en
Priority to CN201710790206.2A priority patent/CN109117697B/zh
Priority to DE102017121591.3A priority patent/DE102017121591A1/de
Application granted granted Critical
Publication of KR101858902B1 publication Critical patent/KR101858902B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/75Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving models
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G01B11/2433Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures for measuring outlines by shadow casting
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/02Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06T3/153
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12Edge-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • G06T7/66Analysis of geometric attributes of image moments or centre of gravity
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/255Detecting or recognising potential candidate objects based on visual cues, e.g. shapes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/46Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/582Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of traffic signs
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/62Text, e.g. of license plates, overlay texts or captions on TV images
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10028Range image; Depth image; 3D point clouds
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/46Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
    • G06V10/469Contour-based spatial representations, e.g. vector-coding
    • G06V10/471Contour-based spatial representations, e.g. vector-coding using approximation functions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/09Recognition of logos

Abstract

컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템이 제공된다. 상기 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템은 사전에 규격화된 객체의 컴포넌트 파일을 제작하는 컴포넌트 파일 생성부, 라이다를 통해 수집된 점군 데이터를 이용하여 객체의 위치 정보를 추출해 내는 객체 위치 정보 추출부 및 컴포넌트 파일을 이용하여 점군 데이터의 객체 윤곽선을 최적화하고 최적화된 윤곽선으로부터 정확한 기준위치 정보를 추출하는 객체 윤곽 추출 및 위치 결정부를 포함한다.

Description

컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템{SYSTEM FOR EXTRACTING POSITION INFORMATION OF OBJECT IN POINT CLOUD DATA BY USING COMPONENT}
본 발명은 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템에 관한 것이다. 더 자세하게는 규격화된 객체의 정확한 수치 및 비율에 따라 객체별 모델링을 하고 이를 이용하여 윤곽의 결정 및 객체의 위치정보로 정확한 위치 정보를 추출할 수 있는 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템에 관한 것이다.
최근 측량기술의 급속한 발전을 통해 지도 제작을 위한 현장 데이터 취득 속도 및 정확도 측면에서 비약적인 발전을 이루고 있다. 특히 차량에 Lidar(Light Detection And Ranging, 레이저 광선을 이용하여 물체와의 거리를 측정하는 장치), 카메라, GPS/INS 등 다양한 데이터 취득 장치 및 위치 결정 장치 등을 탑재한 MMS(Mobile Mapping System)의 등장으로 언제 어느 때나 차량의 진입 및 주행이 가능한 지역에 대해서 정확한 데이터를 신속하게 처리할 수 있게 되었다.
이러한 기술의 발전과 더불어 지도에 대한 활용도가 함께 높아지고 있다. 과거에 지도는 현황을 파악하고 공사 등에 활용되는 것이 주요한 역할이었으나, 신속하고 정확도 높은 지도 제작 기술이 보급됨에 따라 다양한 분야로 그 활용성을 넓히고 있다. 특히, 이와 같은 지도는 자율주행차량의 센서를 보완하여 자율주행차량의 안전한 주행에 도움을 주는 역할을 담당할 수 있을 것으로 예상됨에 따라 이에 대한 관심이 더욱 증가하고 있다.
이에 최근의 지도 제작 기술은 앞서 제시한 신속 정확한 지도 제작이라는 요구 사항을 만족시키기 위해, Lidar 센서 및 GPS/INS 등으로 구성된 MMS를 활용하여 신속하고 정확하게 지도 DB 구축을 위한 점군 데이터를 생성하여 지도 제작에 활용한다.
이러한 라이다 데이터를 이용하여 3D 실내지도를 생성하기 위한 방법(10-1427364), 건물의 외곽선을 추출하는 방법(10-0995400) 등이 제시되고 있다.
최종적인 지도 DB 구축을 위해서는 점군 데이터를 활용하여 매핑(Mapping)하는 과정을 걸쳐야 한다. 이 과정에서 점군 데이터 내에 명확한 기준이 없어 작업자의 육안으로 식별하여 기준 위치를 결정함에 따라 정확도가 떨어지며, 정확도를 향상시키기 위해서는 많은 시간과 인력을 투입해야 하므로 경제성이 낮아져, 이를 해결할 수 있는 방안 제시가 필요하다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 추출 대상 객체들 중 사전에 형상이 규정되어 있는 객체에 대한 컴포넌트 파일을 제공하여 이를 상호 매칭시키는 방법을 통해 위치 결정에 소요되는 많은 시간과 인력 낭비를 줄이며 짧은 시간 안에 정확한 위치 정보를 결정할 수 있도록 하는 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 일 양태에 따르면, 사전에 규격화된 객체의 컴포넌트 파일을 제작하는 컴포넌트 파일 생성부, 라이다를 통해 수집된 점군 데이터를 이용하여 객체의 위치 정보를 추출해 내는 객체 위치 정보 추출부 및 컴포넌트 파일을 이용하여 점군 데이터의 객체 윤곽선을 최적화하고 최적화된 윤곽선으로부터 정확한 기준위치 정보를 추출하는 객체 윤곽 추출 및 위치 결정부를 포함한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 다른 양태에 따르면, 컴포넌트 파일 생성부는 사전에 규격화된 비엔나협약에서 정의되는 도로시설과 그 부속물에 대한 것으로 객체에 대한 형상을 정의하고 형상 정보를 수집하는 도로객체 정보 수집부, 수집된 정보를 기반으로 컴포넌트 파일을 제작하는 컴포넌트 파일 제작부, 제작된 컴포넌트 파일의 기하학적 기준위치를 지정하는 컴포넌트 기준위치 지정부 및 컴포넌트 파일의 두께로 인해 발생하는 오차 등을 소거하기 위한 좌표 추출 옵셋값을 설정하는 옵셋값 설정부를 포함한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 다른 양태에 따르면, 객체 위치 정보 추출부는 점군 데이터 내 객체가 정면에서 보이 것과 같이 하기 위해 점군 데이터 내 추출 대상 객체를 정사 투영시키는 객체 투영부, 실제 크기로 제작된 컴포넌트 파일을 화면의 축척과 동일하게 맞춰 별도의 크기 조정 없이 점군 데이터와 상호 매칭시키는 컴포넌트 입력부, 컴포넌트 내의 모서리 등 특징점을 점군 데이터 내의 원하는 지점으로 매칭하여 매칭 정확도를 향상시키는 스냅부 및 매칭된 컴포넌트 파일과 점군 데이터로부터 지정한 위치에 대한 정확한 좌표를 독취하여 포인트를 생성하는 기준위치 생성부를 포함한다.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 다른 양태에 따르면, 객체 윤곽 추출 및 위치 결정부는 필터링 방법에 의해 객체의 윤곽선을 추출하는 객체 윤곽 추출부, 추출된 윤곽선을 기준으로 컴포넌트 파일 DB에서 가장 적합한 컴포넌트 파일을 결정하는 최적 객체파일 결정부, 결정된 컴포넌트 파일을 이용하여 점군 데이터의 윤곽선을 최적화하기 위한객체 윤곽선 최적화부 및 최적화된 윤곽선으로부터 기준 위치를 결정하기 위해 다각형의 무게 중심을 계산하여 위치를 결정하는 기준위치 결정부를 포함한다.
본 발명에 따른 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템은 Mapping 대상 객체에 대해 신속하고 정확한 위치를 결정하고 포인트를 생성할 수 있으며 정확한 지도 데이터베이스(DB)는 다양한 산업 분야에서 적용함으로써 경제적ㆍ산업적 측면에서도 효과가 있을 것으로 판단된다.
또한, 본 발명의 주요 대상이 되는 도로 시설물 등의 객체는 대한민국이 비엔나협약을 준수하기 때문에 개발이 완료될 경우 비엔나협약에 가입한 국가에서의 적용이 용이하며, 또한 그 외의 국가에서도 별도의 데이터베이스(DB)를 적용하여, 자율 주행 자동차의 자율 주행의 기본이 되는 지도로 활용이 가능하므로 그 파급효과가 매우 큰 기술이라고 판단된다.
도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면.
도 2는 종래의 객체 위치 추출 방식을 나타낸 도면.
도 3은 본 발명에서 객체 추출 대상으로 삼은 도로표지판의 예시.
도 4는 본 발명에서 기준위치 산정을 위한 기준 좌표에 대한 개념도.
도 5는 본 발명에의 객체의 기하학적 중심에 대한 개념도.
도 6은 본 발명에서의 점군 데이터내의 시설물의 방향을 화면과 일치시키는 개념도.
도 7은 본 발명에서의 시설물 컴포넌트와 점군 데이터의 특징점과의 매칭을 보여주는 개념도.
도 8은 본 발명에서 시설물 피팅 방식을 활용한 좌표 독취에 대한 개념도.
도 9는 점군 데이터의 필터링에 활용하기 위한 특정 파장대별 반사율의 차이를 보여주는 그림.
도 10은 점군 데이터의 윤곽선을 추출하는 그림.
도 11은 폐합 다각형의 면적을 산출하는 예제 그림과 수식.
도 12는 폐합 다각형과 컴포넌트 파일을 이용하여 최적 윤곽선을 결정하는 모식도.
도 13은 폐합 다각형의 무게 중심을 계산하는 그림과 수식.
이하, 첨부한 도면들 및 후술되어 있는 내용을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되어지는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되어 지는 것이다.
명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급되지 않는 한 복수형도 포함된다. 명세서에서 사용되는 “포함한다(comprises)" 및/또는 ”포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 도 1 내지 도 13을 참조하여, 본 발명의 일실시 예에 따른 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템에 대하여 상세히 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 종래의 객체 위치 추출 방식을 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명에서 객체 추출 대상으로 삼은 도로표지판의 예시이고, 도 4는 본 발명에서 기준위치 산정을 위한 기준 좌표에 대한 개념도이고, 도 5는 본 발명에의 객체의 기하학적 중심에 대한 개념도이고, 도 6은 본 발명에서의 점군 데이터내의 시설물의 방향을 화면과 일치시키는 개념도이고, 도 7은 본 발명에서의 시설물 컴포넌트와 점군 데이터의 특징점과의 매칭을 보여주는 개념도이고, 도 8은 본 발명에서 시설물 피팅 방식을 활용한 좌표 독취에 대한 개념도이고, 도 9는 점군 데이터의 필터링에 활용하기 위한 특정 파장대별 반사율의 차이를 보여주는 그림이고, 도 10은 점군 데이터의 윤곽선을 추출하는 그림이고, 도 11은 폐합 다각형의 면적을 산출하는 예제 그림과 수식이고, 도 12는 폐합다각형과 컴포넌트 파일을 이용하여 최적 윤곽선을 결정하는 모식도이고, 도 13은 폐합 다각형의 무게 중심을 계산하는 그림과 수식이다.
도 1을 참조하면 본 발명의 일실시 예에 따른 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템은 크게 컴포넌트 파일 생성부(100), 객체 위치정보 추출부(200), 객체 윤곽 추출 및 위치 결정부(300)를 포함하여 구성된다. 컴포넌트 파일 생성부(100)는 사전에 규격화된 객체의 컴포넌트 파일을 제작하는 역할을 수행하고, 객체 위치정보 추출부(200)는 라이다를 통해 수집된 점군 데이터를 이용하여 객체의 위치 정보를 추출해 내는 역할을 수행하고, 객체 윤곽 추출 및 위치 결정부(300)는 컴포넌트 파일을 이용하여 점군 데이터의 객체 윤곽선을 최적화하고 최적화된 윤곽선으로부터 정확한 기준위치 정보를 추출하는 역할을 수행한다.
컴포넌트 파일 생성부(100)는 사전에 규격화된 비엔나협약에서 정의되는 도로시설과 그 부속물에 대한 것으로 객체에 대한 형상을 정의하고 형상 정보를 수집하는 도로객체 정보 수집부(110), 수집된 정보를 기반으로 컴포넌트 파일을 제작하는 컴포넌트 파일 제작부(120), 제작된 컴포넌트 파일의 기하학적 기준위치를 지정하는 컴포넌트 기준위치 지정부(130) 및 컴포넌트 파일의 두께로 인해 발생하는 오차 등을 소거하기 위한 좌표 추출 옵셋값을 설정하는 옵셋값 설정부(140)를 포함할 수 있다.
도로객체 정보 수집부(110)는 점군 데이터를 통해 추출할 도 3과 같은 도로 표지판의 형상을 정의한다.
컴포넌트 파일 제작부(120)는 도 3의 형상을 모델링하여 컴포넌트 파일을 제작하는 것으로 도 4와 같이 입체 모델의 형상을 기하학적인 X, Y, Z를 활용하여 시설물의 높이와 너비, 두께로 지정하여 공간상에 존재하는 점군 데이터의 객체와 매칭 시킬 수 있게 한다.
컴포넌트 기준위치 지정부(130)는 도 5와 같이 각 객체의 기하학적 기준으로서 높이(X축), 너비(Y축)를 기준으로 하여 컴포넌트 파일의 기준 위치를 산정한다.
옵셋값 설정부(140)는 도 4와 같이 컴포넌트 파일의 두께(Z)가 존재하기 때문에 점군 데이터와 컴포넌트 파일을 매칭하여 위치를 잡을 때 오차요인으로서 작용하게 됨에 따라 이에 대해 사전에 정의해 두어 객체의 두께에 따른 오차를 제거할 수 있도록 한다.
객체 위치정보 추출부(200)는 점군 데이터 내 객체가 정면에서 보이는 것과 같이 하기 위해 점군 데이터 내 추출 대상 객체를 정사 투영시키는 객체 투영부(210), 실제 크기로 제작된 컴포넌트 파일을 화면의 축척과 동일하게 맞춰 별도의 크기 조정 없이 점군 데이터와 상호 매칭시키는 컴포넌트 입력부(220), 컴포넌트 내의 모서리 등 특징점을 점군 데이터 내의 원하는 지점으로 매칭하여 매칭 정확도를 향상시키는 스냅부(230) 및 매칭된 컴포넌트 파일과 점군 데이터로 부터 지정한 위치에 대한 정확한 좌표를 독취하여 포인트를 생성하는 기준위치 생성부(240)를 포함할 수 있다.
객체 투영부(210)는 화면상의 입체 시설물의 방향이 실제 크기와 모양을 정면에서 바라보는 형상으로 만들기 위함으로 화면상에서 이를 맞추기 위해 임의의 정육면체를 화면상에 보이게 하여 정육면체를 기준으로 시설물의 정면 위치를 화면상에서 일치시킬 수 있다.
컴포넌트 입력부(220)는 컴포넌트 파일 생성부(100)에서 제작된 컴포넌트를 화면으로 불러들이는 것으로, 실제 크기를 가지고 있는 컴포넌트의 크기를 화면상의 축척과 동일하게 하여 크기를 화면의 축척 비율과 같게 조정하여 불러들인다.
스냅부(230)는 점군 데이터와 컴포넌트 파일의 위치를 일치시키기 위함으로 컴포넌트를 점군 데이터의 특정위치에 정위치 시키기 위해 객체 스냅 기능을 적용하는 것을 특징으로 한다.
기준위치 생성부(240)는 컴포넌트의 기준위치와 좌표 추출 옵셋 값을 제외하고 컴포넌트의 중심 위치에 포인트를 생성하여 정확한 위치 정보를 획득하는 것을 특징으로 한다.
객체 위치 정보 추출부(200)는 컴포넌트 파일 생성부(100)에서 제작한 컴포넌트를 활용하여 기준위치를 추출하는 역할을 수행한다.
위치 매칭을 위해 우선적으로 실시해야 할 사항은 점군 데이터 내 객체가 정면에서 보이는 것과 같이 하기 위해 점군 데이터 내 추출 대상 객체를 정사 투영하는 것으로, 객체 투영부(210)를 통해 도 6과 같이 가상의 육면체를 활용하여 시설물을 화면과 일치시켜 입력된 컴포넌트와 방향을 일치시킨다.
컴포넌트 입력부(220)는 실제 크기로 제작된 컴포넌트 파일을 화면의 축척과 동일하게 맞춰 별도의 크기 조정 없이 점군 데이터와 상호 매칭시킨다.
스냅부(230)는 도7에서는 보는 바와 같이 컴포넌트 내의 모서리 등 특징점을 점군 데이터 내의 원하는 지점으로 매칭할 수 있는 기능으로 매칭 정확도를 향상시킨다.
기준위치 생성부(240)는 매칭된 컴포넌트 파일과 점군 데이터로부터 도8과 같이 지정한 위치에 대한 정확한 좌표를 독취하여 포인트를 생성하는 것으로서 도 2에서 보는 종래의 객체 위치 추출 방식에 비해 정확도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 작업 속도를 향상 시킬 수 있다.
객체 윤곽 추출 및 위치 결정부(300)는 필터링 방법에 의해 객체의 윤곽선을 추출하는 객체 윤곽 추출부(310), 추출된 윤곽선을 기준으로 컴포넌트 파일 DB에서 가장 적합한 컴포넌트 파일을 결정하는 최적 객체파일 결정부(320), 결정된 컴포넌트 파일을 이용하여 점군 데이터의 윤곽선을 최적화하기 위한 객체 윤곽선 최적화부(330) 및 최적화된 윤곽선으로부터 기준 위치를 결정하기 위해 다각형의 무게 중심을 계산하여 위치를 결정하는 기준위치 결정부(340)를 포함할 수 있다.
객체 윤곽 추출부(310)는 도로시설물 등 객체에 대한 윤곽선을 추출하기 위한 방법으로 원본 데이터의 속성값(반사강도)을 활용하여 대상 객체와 주변의 데이터에 대한 필터링을 실시하여 대상 객체의 윤곽선을 추출하는 것을 특징으로 한다.
최적 객체파일 결정부(320)는 컴포넌트 파일 생성부(100)에서 제작된 컴포넌트 파일로부터 객체 윤곽 추출부(310)에서 추출한 윤곽선의 크기 및 형상이 가장 적합한 객체 컴포넌트 파일을 결정하는 것을 특징으로 한다.
객체 윤곽선 최적화부(330)는 최적 객체파일 결정부(320)를 통해 결정된 컴포넌트 파일을 이용하여 점군 데이터의 윤곽선을 최적화하기 위한 것으로서 객체 윤곽 추출부(310)에서 추출한 윤곽선의 경우 점군 데이터의 특성 등으로 인해 매끄럽지 않은 선이지만 이를 실제 형상과 같은 형태의 윤곽선이 되도록 한다.
기준위치 결정부(340)는 윤곽선 최적화부(330)를 통해 형성된 다각형으로부터 기하학적 중심을 추출하여 기준위치를 결정한다.
객체 윤곽 추출부(310)는 도로시설물 등 객체에 대한 윤곽선을 추출하기 위해 도9와 같이 색상 및 매질에 따라 특정 파장대별로 각기 다른 물체의 반사율을 활용하여 대상 객체와 주변의 데이터에 대한 필터링을 실시하여 도10과 같이 대상 객체의 윤곽선을 추출한다.
최적 객체파일 결정부(320)는 도 10과 같이 추출된 윤곽선을 기준으로 컴포넌트 파일 DB에서 가장 적합한 컴포넌트 파일을 결정하는 역할을 수행하며, 폐합 다각형으로 추출된 윤곽선에 대해 도 11의 식을 이용하여 면적을 산정하여 이를 기준으로 가장 적합한 컴포넌트 파일을 결정한다.
객체 윤곽선 최적화부(330)는 최적 객체파일 결정부(320)에서 선택된 컴포넌트 파일을 이용하여 점군 데이터의 윤곽선을 최적화하기 위한 것으로서 객체 윤곽 추출부(310)에서 추출한 윤곽선의 경우 점군 데이터의 특성 등으로 인해 실제 형상과 일치하기 어렵기 때문에 도 12의 주황색 선과 같이 선택된 컴포넌트의 형상 및 크기와 유사하게 윤곽선을 맞춘다.
기준위치 결정부(340)는 폐합 다각형 형태로 되어 있는 윤곽선으로부터 기준 위치를 결정하는 것으로 기준위치가 대부분 중심 위치를 사용하기 때문에 도 13과 같이 다각형의 무게 중심을 계산하여 위치를 결정한다.
이상에서 대표적인 실시 예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시 예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라 이 특허청구 범위와 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태에 의하여 정해져야 한다.
100 : 컴포넌트 파일 생성부
110 : 도로객체 정보 수집부
120 : 컴포넌트 파일 제작부
130 : 컴포넌트 기준 위치 지정부
140 : 옵셋값 설정부
200 : 객체 위치정보 추출부
210 : 객체 투영부
220 : 컴포넌트 입력부
230 : 스냅부
240 : 기준위치 생성부
300 : 객체 윤곽 추출 및 위치 결정부
310 : 객체 윤곽 추출부
320 : 최적 객체파일 결정부
330 : 객체 윤곽선 최적화부
340 : 기준위치 결정부

Claims (4)

  1. 사전에 규격화된 객체의 컴포넌트 파일을 제작하는 컴포넌트 파일 생성부;
    라이다를 통해 수집된 점군 데이터를 이용하여 객체의 위치 정보를 추출해 내는 객체 위치 정보 추출부; 및
    상기 점군 데이터의 윤곽선을 추출하고, 추출된 윤곽선에 대응되는 컴포넌트 파일을 이용하여 객체의 윤곽선을 보정하며, 보정된 윤곽선으로부터 정확한 기준위치 정보를 추출하는 객체 윤곽 추출 및 위치 결정부를 포함하고,
    상기 컴포넌트 파일 생성부는 도로시설과 그 부속물에 대한 객체의 형상을 정의하고 형상 정보를 수집하는 도로객체 정보 수집부; 수집된 정보를 기반으로 컴포넌트 파일을 제작하는 컴포넌트 파일 제작부; 제작된 컴포넌트 파일의 기하학적 기준위치를 지정하는 컴포넌트 기준위치 지정부; 및 컴포넌트 파일의 두께로 인해 발생하는 오차를 소거하기 위한 좌표 추출 옵셋값을 설정하는 옵셋값 설정부;를 포함하는 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 객체 위치 정보 추출부는
    점군 데이터 내 추출 대상 객체를 정사 투영시키는 객체 투영부;
    실제 크기로 제작된 컴포넌트 파일을 화면의 축척과 동일하게 맞춰 별도의 크기 조정 없이 점군 데이터와 상호 매칭시키는 컴포넌트 입력부;
    컴포넌트 내의 특징점을 점군 데이터 내의 원하는 지점으로 매칭하여 매칭 정확도를 향상시키는 스냅부; 및
    매칭된 컴포넌트 파일과 점군 데이터로부터 지정한 위치에 대한 정확한 좌표를 독취하여 포인트를 생성하는 기준위치 생성부;를 포함하는 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 객체 윤곽 추출 및 위치 결정부는
    필터링 방법에 의해 객체의 윤곽선을 추출하는 객체 윤곽 추출부;
    추출된 윤곽선에 대응되는 컴포넌트 파일을 결정하는 최적 객체파일 결정부;
    결정된 컴포넌트 파일을 기준으로 점군 데이터의 윤곽선을 실제 형상과 같은 형태의 윤곽선으로 보정하는 객체 윤곽선 최적화부; 및
    보정된 윤곽선으로부터 기준 위치를 결정하기 위해 다각형의 무게 중심을 계산하여 위치를 결정하는 기준위치 결정부;를 포함하는 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템.
KR1020170080480A 2017-06-26 2017-06-26 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템 KR101858902B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170080480A KR101858902B1 (ko) 2017-06-26 2017-06-26 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템
US15/661,284 US10290117B2 (en) 2017-06-26 2017-07-27 System for extracting position information of object in point cloud data by using component
CN201710790206.2A CN109117697B (zh) 2017-06-26 2017-09-05 利用组件的点云数据的对象位置信息抽取系统
DE102017121591.3A DE102017121591A1 (de) 2017-06-26 2017-09-18 System zum Extrahieren von Positionsinformationen von Objekten aus Punktwolkendaten unter Verwendung von Komponenten

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170080480A KR101858902B1 (ko) 2017-06-26 2017-06-26 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101858902B1 true KR101858902B1 (ko) 2018-05-16

Family

ID=62452078

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170080480A KR101858902B1 (ko) 2017-06-26 2017-06-26 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10290117B2 (ko)
KR (1) KR101858902B1 (ko)
CN (1) CN109117697B (ko)
DE (1) DE102017121591A1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110068279A (zh) * 2019-04-25 2019-07-30 重庆大学产业技术研究院 一种基于点云数据的预制构件平面圆孔提取方法
KR102275671B1 (ko) * 2021-01-19 2021-07-12 (주)뷰런테크놀로지 객체 형태 검출 장치 및 방법

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10671862B2 (en) * 2018-01-30 2020-06-02 Wipro Limited Method and system for detecting obstacles by autonomous vehicles in real-time
CN110070557A (zh) * 2019-04-07 2019-07-30 西北工业大学 一种基于边缘特征检测的目标识别与定位方法
CN110308423B (zh) * 2019-05-23 2021-07-27 浙江厚达智能科技股份有限公司 基于反光板的室内车载激光定位方法及系统
CN112489105B (zh) * 2019-08-24 2024-03-15 北京地平线机器人技术研发有限公司 一种结构化参数表示获取方法及装置
CN111708043B (zh) * 2020-05-13 2023-09-26 阿波罗智能技术(北京)有限公司 定位方法及装置
JP2022042146A (ja) * 2020-09-02 2022-03-14 株式会社トプコン データ処理装置、データ処理方法およびデータ処理用プログラム

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100995400B1 (ko) * 2010-06-29 2010-11-19 한진정보통신(주) 지상 라이다를 이용한 건물 외곽선 추출 시스템 및 그 방법

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5988862A (en) * 1996-04-24 1999-11-23 Cyra Technologies, Inc. Integrated system for quickly and accurately imaging and modeling three dimensional objects
DE112010004767T5 (de) * 2009-12-11 2013-01-24 Kabushiki Kaisha Topcon Punktwolkedaten-Verarbeitungsvorrichtung, Punktwolkedaten-Verarbeitungsverfahren und Punktwolkedaten-Verarbeitungsprogramm
DE102013017264A1 (de) * 2013-10-17 2015-04-23 Dräger Medical GmbH Verfahren für die Überwachung eines Patienten innerhalb eines medizinischen Überwachungsbereichs
KR101427364B1 (ko) 2014-03-27 2014-08-08 (주)아세아항측 라이다 장치를 이용한 3d 실내지도 생성용 스캔시스템
JP6545065B2 (ja) * 2015-09-30 2019-07-17 株式会社日立ビルシステム 3次元点群データのモデリング装置、モデリングプログラム及びエレベータガイドレールのモデリング方法
DE102015224171A1 (de) * 2015-12-03 2017-06-08 Robert Bosch Gmbh Neigungserkennung bei Zweirädern
CN106887020A (zh) * 2015-12-12 2017-06-23 星际空间(天津)科技发展有限公司 一种基于LiDAR点云的道路纵横断面获取方法
CN105678689B (zh) * 2015-12-31 2020-01-31 百度在线网络技术(北京)有限公司 高精地图数据配准关系确定方法及装置
KR20170115778A (ko) * 2016-04-08 2017-10-18 팅크웨어(주) 도로면 생성 방법, 도로면 생성 장치, 포인트 클라우드 데이터 처리 방법, 포인트 클라우드 데이터 처리 장치, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100995400B1 (ko) * 2010-06-29 2010-11-19 한진정보통신(주) 지상 라이다를 이용한 건물 외곽선 추출 시스템 및 그 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110068279A (zh) * 2019-04-25 2019-07-30 重庆大学产业技术研究院 一种基于点云数据的预制构件平面圆孔提取方法
KR102275671B1 (ko) * 2021-01-19 2021-07-12 (주)뷰런테크놀로지 객체 형태 검출 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
CN109117697A (zh) 2019-01-01
US20180374238A1 (en) 2018-12-27
CN109117697B (zh) 2022-04-12
DE102017121591A1 (de) 2018-12-27
US10290117B2 (en) 2019-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101858902B1 (ko) 컴포넌트를 활용한 점군 데이터의 객체 위치정보 추출 시스템
CN111652179B (zh) 基于点线特征融合激光的语义高精地图构建与定位方法
KR102145109B1 (ko) 지도 생성 및 운동 객체 위치 결정 방법 및 장치
EP3171292B1 (en) Driving lane data processing method, device, storage medium and apparatus
KR101219767B1 (ko) 수치지형도 작성을 위한 차량 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로 레이어 현지조사 방법
CN113034689A (zh) 基于激光点云的地形三维模型及地形图构建方法和系统、存储介质
CN112270272B (zh) 高精度地图制作中道路路口提取方法及系统
CN104732553A (zh) 一种基于多台激光辅助靶标的特征点提取方法
CN113392169A (zh) 一种高精度地图更新的方法、装置及服务器
Huber et al. Fusion of LIDAR data and aerial imagery for automatic reconstruction of building surfaces
Haala et al. Acquisition of 3D urban models by analysis of aerial images, digital surface models, and existing 2D building information
CN112805766A (zh) 用于更新详细地图的装置和方法
CN114509065B (zh) 地图构建方法、系统、车辆终端、服务器端及存储介质
KR102170745B1 (ko) 실내 공간정보 데이터 융합을 통한 위치추정 방법
JP2021107981A (ja) 教師データ生成装置
JP6550305B2 (ja) 道路データ生成装置、道路データ生成方法、及びプログラム
Zhang et al. Primitive-based building reconstruction by integration of Lidar data and optical imagery
CN107808160B (zh) 三维建筑物提取方法和装置
KR20210098534A (ko) 포지셔닝을 위한 환경 모델을 생성하기 위한 방법 및 시스템
KR101008394B1 (ko) 수치표면모형의 경계선을 이용한 수치표고모형의 건물영역 평탄화 장치
CN112258568B (zh) 一种高精度地图要素的提取方法及装置
CN114494625A (zh) 高精度地形图制作方法、装置和计算机设备
Jaspers et al. Fast and robust b-spline terrain estimation for off-road navigation with stereo vision
CN110379006A (zh) 一种基于移动激光雷达扫描点云的三维斑马线重建方法
Wang et al. Least-squares building model fitting using aerial photos and LiDAR data

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant