KR102038590B1 - 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 방법은 지상라이다의 3D 스캐닝자료에 포함된 지물정보 및 라이다지형정보를 3차원 정보로 가시화할 수 있도록 포인트 클라우드와 지상객체자료로 분류하는 단계; 드론으로부터 획득되는 드론영상정보에 포함된 지형정보와 영상정보를 분류하는 단계; 상기 포인트 클라우드를 지형에 대한 보정과 지물에 대한 보정을 각각 수행하기 위해 수치지형모델과 수치표면모델로 분류하는 단계; 상기 수치지형모델과 상기 드론에서 획득된 지형정보와 병합하여 대단위 지형정보를 생성하는 단계; 상기 수치표면모델과 상기 드론에서 획득된 영상정보 및 상기 지상객체자료와 병합하여 정밀객체가시화정보를 생성하는 단계; 상기 정밀객체가시화정보 및 대단위 지형정보는 각 정보를 병합 및 재가공하여 다차원의 초고정밀 DEM 정보인 다차원측량정보를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.

Description

다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램{System, method and computer program for producing multidimensional measure information using multi measurement equipment}
본 발명은 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다양한 측량기기들로 통합적으로 획득된 지형정보 및 지물정보에 대한 초고정밀 다차원측량정보를 생성하는 연계 알고리즘을 제공하는 다차원측량정보 생성 시스템 및 방법에 관한 것이다.
화재 발생 시 해당 위험시설물을 관리하는 중앙관리 주체는 정확한 관제를 통해 소방 시설과 소방안전관리 요원의 적정 배치를 지시하고 소방차량 등의 진입이 용이할 수 있도록 현장 상황을 통제하여야 한다. 특히 석유, 가스, 화학물 등 화재사고에 치명적인 위험 시설물에 대해서는 일반 시설 대비 더 많은 소화 시설 및 소방 안전 관리자를 배치하여 관리해야 한다.
그러나 대형 산업 시설의 특성상 지리적, 공간적 제약이 있으며, 정확한 위치 확인이 어려워 안전관리요원 및 소방차량의 접근이 용이하지 않아 신속하고 정확한 대응이 어려웠다.
한편, 최근 정보통신, 육상교통, 시설물 관리, 정밀 경작 등의 다양한 분야에서 정확한 위치정보의 구축을 위한 GNSS(Grobal Navigation Satellite System), 토탈 스테이션(Total Station), 지상라이다(LiDAR) 또는 드론(drone) 등을 활용한 측량기기의 활용이 이루어지고 있다.
그러나, 대부분 각각 개별적인 측량 기기로 활용되고 있을 뿐이므로, 측량기기들로 통합적으로 획득된 측량성과에 대한 연계 알고리즘을 구축하여 소방안전 활용 정보에 기여하도록 다차원 측량 시스템을 마련해야 할 필요성이 대두되고 있다.
대한민국 등록 특허 제10-1835143호(2018년02월27일 등록)
본 발명의 목적은 GNSS를 이용한 위치정보와 토탈 스테이션의 위상정보를 기반으로 지상라이다의 3D 스캐닝자료로부터 추출된 포인트 클라우드를 수치지형모델 및 수치표면모델로 분류하고, 상기 수치지형모델과 드론에서 획득된 지형정보와 병합하여 대단위 지형정보를 생성하며, 상기 수치표면모델과 상기 드론에서 획득된 영상정보 및 상기 지상라이다로부터 획득된 지상객체자료와 병합하여 정밀객체가시화정보를 생성하며 상기 정밀객체가시화정보 및 대단위 지형정보를 병합 및 재가공하여 고해상도 3D 다차원측량정보를 생성할 수 있는 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 방법은 지상라이다의 3D 스캐닝자료에 포함된 지물정보 및 라이다지형정보를 3차원 정보로 가시화할 수 있도록 포인트 클라우드와 지상객체자료로 분류하는 단계; 드론으로부터 획득되는 드론영상정보에 포함된 지형정보와 영상정보를 분류하는 단계; 상기 포인트 클라우드를 지형에 대한 보정과 지물에 대한 보정을 각각 수행하기 위해 수치지형모델과 수치표면모델로 분류하는 단계; 상기 수치지형모델과 상기 드론에서 획득된 지형정보와 병합하여 대단위 지형정보를 생성하는 단계; 상기 수치표면모델과 상기 드론에서 획득된 영상정보 및 상기 지상객체자료와 병합하여 정밀객체가시화정보를 생성하는 단계; 상기 정밀객체가시화정보 및 대단위 지형정보는 각 정보를 병합 및 재가공하여 다차원의 초고정밀 DEM 정보인 다차원측량정보를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.
상기에 있어서, GNSS의 위치정보 및 토탈 스테이션의 위상정보를 기반으로 지상라이다의 3D 스캐닝자료를 위치 보정하여 포인트 클라우드와 지상객체자료로 분류하는 것을 특징으로 한다.
상기에 있어서, 상기 GNSS의 위치정보와 상기 토탈 스테이션의 위상정보를 기반으로 위치 보정이 완료된 포인트 클라우드를 수치지형모델과 수치표면모델로 분류하는 것을 특징으로 한다.
상기에 있어서, 상기 드론영상정보는 정합을 위한 모자이크(Mosaic) 과정을 거친 후 에피폴라 기하학(Epipolar Geometry) 기법을 활용한 기하 보정(Geometric correction)을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템은 GNSS를 이용한 위치정보와 토탈 스테이션의 위상정보를 기반으로 지상라이다의 3D 스캐닝자료로부터 추출된 포인트 클라우드를 수치지형모델 및 수치표면모델로 분류하고, 상기 수치지형모델 및 수치표면모델에 대한 모델링을 수행하며 모델 데이터 변환 및 속성 데이터 정제 과정을 수행함으로써, 상기 수치지형모델과 드론에서 획득된 지형정보와 병합하여 대단위 지형정보를 생성하며, 상기 수치표면모델과 상기 드론에서 획득된 영상정보 및 상기 지상라이다로부터 획득된 지상객체자료와 병합하여 정밀객체가시화정보를 생성하며, 상기 정밀객체가시화정보 및 대단위 지형정보를 병합 및 재가공하여 다차원측량정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기에 있어서, 각각의 단위로 생성된 포인트 클라우드를 병합하고, 컬러 영상과 깊이 영상에 따라 색상을 변환하는 병합및색상변환부; 상기 포인트 클라우드에서 웹용 LOD(Level of Detail)를 생성하는 웹용LOD생성부; 상기 포인트 클라우드로부터 수치지형모델과 수치표면모델을 생성할 수 있는 모델링부; 상기 수치지형모델과 수치표면모델의 포인트에 대한 속성 데이터를 구축하는 속성구축부; 모델 데이터 변환 및 결손이나 잡음 있는 속성 데이터에 대한 정제 작업을 수행하는 모델및속성변환부;를 더 포함한다.
본 발명의 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템 및 방법은 GNSS, 토탈 스테이션, 지상라이다, 드론 등을 이용한 다양한 측량기기들로 통합적으로 획득된 지형정보 및 지물정보에 대한 초고정밀 다차원측량정보를 생성하는 연계 알고리즘을 구축함으로써, 초고정밀 다차원측량정보를 다양한 분야에 활용할 수 있는 이점이 있다.
또한 본 발명에 의해 생성된 초고정밀 다차원측량정보를 이용하여 산업 시설의 특성상 지리적, 공간적 제약을 해소하고, 정확한 위치 확인이 가능함으로써, 위험 시설물에 대한 안전관리요원 및 소방차량의 접근이 용이하여 신속하고 정확한 대응이 가능하며 나아가 소방안전 활용 정보에 기여하는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 방법의 전체적인 과정을 나타낸 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템의 전체적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1의 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 방법을 이용하여 생성된 고정밀의 다차원측량정보의 예시를 보여주는 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다. 또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 방법의 전체적인 과정을 나타낸 순서도이다.
본 발명의 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 방법은 GNSS, 토탈 스테이션, 지상라이다, 드론 등의 다수의 측량기기의 각 측량 기법에서 획득된 영상정보 및 지형정보를 병합하여 고해상도 지형 및 지물에 대한 다차원측량정보를 생성하는 방법이다.
먼저, 정밀한 위치정보를 얻기 위해 GNSS를 이용한 위치 측량을 통해 획득된 위치정보 및 토탈 스테이션을 통해 지물(지상 객체)에 대하여 정의된 위상정보를 기반으로 지상라이다를 정위치시킬 수 있다.
즉, GNSS, 토탈 스테이션, 지상라이다, 드론을 활용한 측량에 있어 위치 기준이 되는 것은 GNSS의 위치정보이며, 각 장비에서 획득되는 영상정보 및 지형정보에 대한 위치 기준은 GNSS의 위치정보의 좌표를 활용하게 된다. 이때 활용되는 좌표는 위험 시설물 전반에 대해 측량이 가능할 수 있도록 구체화하여 활용한다.
또한 GNSS의 위치정보에 포함된 좌표를 바탕으로 토탈 스테이션을 통해 측량된 지상좌표정보와 GNSS의 위치정보에 포함된 좌표를 매칭하며 지형 및 지물에 대한 위상정보를 가질 수 있도록 좌표 간 연결을 수행하게 되는데 좌표의 연결은 현장의 측량대장과 지상라이다의 지물정보 및 라이다지형정보의 형태를 참조할 수 있다.
다음, 상기 획득된 위상정보를 기반으로 지상라이다의 3D 스캐닝자료를 위치 보정하여 지물정보 및 라이다지형정보를 3차원 정보로 가시화할 수 있도록 3차원 x,y,z 좌표성분의 포인트 클라우드(Point Cloud, 점구름)와 영상에 해당하는 지상객체자료로 분류한다(S100). 여기서 포인트 클라우드는 지상라이다의 3D 스캐너로 획득될 수 있으며, 지상객체자료는 지상라이다의 카메라에 의해 획득될 수 있다.
포인트 클라우드는 드론에서 획득된 드론영상정보와 병합(Composition)될 수 있다.
또한 드론에서 획득된 드론영상정보는 3D 고해상도의 지형정보와 영상정보를 포함하기 때문에 각각을 분류하는 작업을 수행할 수 있다(S102). 이때 드론영상정보에서 지형의 경우, 지상라이다의 지형정보가 정확도 대비 지형 획득 범위가 한정적이기 때문에 드론에서 획득된 지형정보와 병합 및 보정하여 대단위 지형정보(Raster)가 표출될 수 있도록 재가공하며, 지물의 경우 지상라이다에 부착된 카메라에 의해 획득된 지상객체자료와 드론을 통해 촬영된 동일 지역의 드론영상정보와 병합하여 보다 가시화된 지상 객체정보로 표출한다.
특히 드론 측량의 경우, 촬영된 드론영상정보의 정합(matching)을 위해 지상에 설치된 지상좌표정보를 이용하게 되며, 드론영상정보의 정합을 위한 모자이크(Mosaic) 과정을 거친 후 기하 보정(Geometric correction)을 수행한다. 이때 드론 영상들은 다각에서 촬영된 영상이 다수 존재하므로, 에피폴라 기하학(Epipolar Geometry) 기법을 활용한 3차원 지형을 생성하며 해당 지형정보를 바탕으로 정사 보정(Ortho-Rectification)을 수행한다. 이러한 기하 보정 및 정사 보정을 통하여 촬영체의 움직임이나 자세, 고도 등에 의해서 발생한 영상의 기하학적 오차를 수정할 수 있으며, 특히 정사 보정에서는 영상정보 외에 지형정보(표고값)와 카메라 정보를 이용하여 기하학적 왜곡을 계산할 수 있다.
지상라이다의 3D 스캐닝자료 및 지상객체자료 역시 앞서 진행된 GNSS의 위치정보의 좌표와 토탈 스테이션의 측량자료를 기반으로 위치 보정을 진행하며, 측량의 정확도를 높이기 위해 포인트 클라우드와 지상객체자료(카메라 영상)를 별도로 처리한다.
여기서 포인트 클라우드는 3차원 x,y,z 좌표에 대한 매칭을 진행하며, 포인트 클라우드의 지형 및 지물정보는 포인트 클라우드가 가지는 위치정보의 키(key)값을 이용하여 GNSS의 위치정보의 좌표와 토탈 스테이션의 위상정보를 통해 위치보정에 대한 연계가 이루어진다.
GNSS의 위치정보의 좌표와 토탈 스테이션의 위상정보를 기반으로 위치 보정이 완료된 포인트 클라우드는 3차원의 지형 및 지물 정보를 나타내며, 지형에 대한 보정과 지물에 대한 보정을 각각 수행하기 위해 분류(Classification) 과정을 거친다(S104).
분류를 통해 추출되는 정보는 수치지형모델(Digital Terrain Model : DTM)과 수치표면모델(Digital Surface Model : DSM)로 수치지형모델은 지상의 지물이 제외된 지형 모델이며, 수치표면모델은 지상의 지물이 포함된 모델이다.
이때 수치지형모델과 드론에서 획득한 고해상 지형정보의 병합으로 대단위 지형정보(Raster)가 생성되며, 수치표면모델은 드론에서 획득된 영상정보 및 지상객체자료와 병합하여 정밀객체가시화정보가 생성된다(S106, S108).
정밀객체가시화정보 및 대단위 지형정보 생성이 완료되면 각 정보를 병합 및 재가공하여 다차원(1, 2, 3차원을 포함)의 초고정밀 DEM(Digital Elevation Model) 정보인 다차원측량정보를 생성한다(S110).
이와 같이 생성된 다차원측량정보는 수 mm 단위 해상도를 가진 영상 데이터 정보로 측량 범위 안에서 지상에 존재하는 모든 것들이 표현될 수 있으며, 그 예시를 도 3에서 도시하고 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템의 전체적인 구성을 나타낸 블록도이다.
다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템(100)은 GNSS를 이용한 위치정보와 토탈 스테이션의 위상정보를 기반으로 지상라이다의 3D 스캐닝자료로부터 추출된 포인트 클라우드를 수치지형모델 및 수치표면모델로 분류한다.
또한 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템(100)은 수치지형모델 및 수치표면모델에 대한 모델링을 수행하며 모델 데이터 변환 및 속성 데이터 정제 과정을 수행함으로써, 수치지형모델과 상기 드론에서 획득된 지형정보와 병합하여 대단위 지형정보를 생성하며, 수치표면모델과 상기 드론에서 획득된 영상정보 및 상기 지상객체자료와 병합하여 정밀객체가시화정보를 생성한다.
또한 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템(100)은 정밀객체가시화정보 및 대단위 지형정보를 병합 및 재가공하여 면단위로 출력되도록 출력 로딩에 의해 다차원측량정보를 생성할 수 있다.
다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템(100)은 상술한 다차원측량정보를 생성하기 위하여 도 2에 도시된 바와 같이, 병합및색상변환부(110), 웹용LOD생성부(120), 모델링부(130), 속성구축부(140), 모델및속성변환부(150), 시스템로딩부(160)를 더 포함한다.
병합및색상변환부(110)는 각각의 축적 소스 단위로 생성된 포인트 클라우드를 병합하고, 컬러 영상과 깊이 영상에 따라 색상을 변환하는 작업을 수행한다.
웹용LOD생성부(120)는 포인트 클라우드에서 웹용 LOD(Level of Detail)를 생성하는 작업을 수행한다.
모델링부(130)는 포인트 클라우드로부터 수치지형모델과 수치표면모델을 생성할 수 있다.
속성구축부(140)는 각 수치지형모델과 수치표면모델의 포인트에 대한 속성 데이터를 구축하며, 모델및속성변환부(150)는 모델 데이터 변환 및 결손이나 잡음 있는 속성 데이터에 대한 정제(cleaning) 작업을 수행한다.
시스템로딩부(160)는 출력 로딩에 의해 다차원측량정보를 생성할 수 있다.
나아가 본 발명의 일실시예에 따른 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 방법의 동작 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 본 발명을 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, SSD(Solid State Drive) 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.
또한 본 발명에서 사용되는 컴퓨터 또는 컴퓨터 프로그램과 같은 구성은 이동통신 단말기의 형태가 스마트폰과 같이 변형되며, 컴퓨팅 파워가 획기적으로 커짐에 따라, 스마트폰 또는 스마트폰에서 실행되는 애플리케이션과 같은 의미로도 사용될 수 있다.
100 : 다차원측량정보 생성 시스템 110 : 병합및색상변환부
120 : 웹용LOD생성부 130 : 모델링부
140 : 속성구축부 150 : 모델및속성변환부
160 : 시스템로딩부

Claims (7)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. GNSS를 이용한 위치정보와 토탈 스테이션의 위상정보를 기반으로 지상라이다의 3D 스캐닝자료로부터 추출된 포인트 클라우드를 수치지형모델 및 수치표면모델로 분류하고,
    상기 수치지형모델 및 수치표면모델에 대한 모델링을 수행하며 모델 데이터 변환 및 속성 데이터 정제 과정을 수행함으로써, 상기 수치지형모델과 드론으로부터 획득된 지형정보와 병합하여 대단위 지형정보를 생성하며, 상기 수치표면모델과 상기 드론으로부터 획득된 영상정보 및 상기 지상라이다로부터 획득된 지상객체자료와 병합하여 정밀객체가시화정보를 생성하며,
    상기 정밀객체가시화정보 및 대단위 지형정보를 병합 및 재가공하여 다차원측량정보를 생성하는 것을 특징으로 하되,
    각각의 단위로 생성된 포인트 클라우드를 병합하고, 컬러 영상과 깊이 영상에 따라 색상을 변환하는 병합및색상변환부;
    상기 포인트 클라우드에서 웹용 LOD(Level of Detail)를 생성하는 웹용LOD생성부;
    상기 포인트 클라우드로부터 수치지형모델과 수치표면모델을 생성할 수 있는 모델링부;
    상기 수치지형모델과 수치표면모델의 포인트에 대한 속성 데이터를 구축하는 속성구축부;
    모델 데이터 변환 및 결손이나 잡음 있는 속성 데이터에 대한 정제 작업을 수행하는 모델및속성변환부를 더 포함하는 다수 측량기기를 이용한 다차원측량정보 생성 시스템.
  6. 삭제
  7. 삭제
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