KR102067034B1 - Apparatus for extracting vegetation section for 3d navigation and method thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명은 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치 및 방법에 관한 것으로, 식생 구간 추출에 필요한 데이터를 수집하는 데이터 수집부와, 상기 수집된 데이터를 전처리하여 3차원 포인트 데이터를 생성하는 데이터 전처리부와, 상기 3차원 포인트 데이터의 헤더정보를 분석하는 헤더정보 분석부와, 상기 헤더정보를 필터링하여 식생 영역을 추출하는 헤더정보 필터부와, 상기 추출된 식생 영역을 표출하기 위하여 해당 식생 영역의 각 포인트 데이터에 클래스를 부여하는 클래스 부여부와, 상기 각 포인트 데이터에 부여된 클래스 정보를 이용하여 가로수나 식생 영역의 크기와 형태 및 면적 중 적어도 하나에 대응하는 면형 및 선형 데이터를 생성하여 도로 경계선에 매칭시키는 면형 및 선형 매칭부, 및 이미 알고 있는 도로에 관련된 정보를 이용하여 상기 가로수나 식생 영역에 대한 선형 보간을 수행하고 속성을 부여하는 선형 보간 및 속성 부여부를 포함한다.The present invention relates to an apparatus and method for extracting vegetation sections for three-dimensional navigation, comprising: a data collector for collecting data for vegetation section extraction; a data preprocessor for preprocessing the collected data to generate three-dimensional point data; A header information analysis unit for analyzing header information of the 3D point data, a header information filter unit for extracting a vegetation region by filtering the header information, and each point of the corresponding vegetation region to express the extracted vegetation region Using a class granting unit for assigning a class to data and class information assigned to each point data, generating planar and linear data corresponding to at least one of the size, shape, and area of roadside trees or vegetation areas, and matching the road boundaries Use the surface and linear matching section to make the information W performs the row of trees or the linear interpolation of the vegetation region, and comprising a given linear interpolation and properties that give it the property.

Description

3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치와 방법{APPARATUS FOR EXTRACTING VEGETATION SECTION FOR 3D NAVIGATION AND METHOD THEREOF}Apparatus and method for extracting vegetation sections for three-dimensional navigation {APPARATUS FOR EXTRACTING VEGETATION SECTION FOR 3D NAVIGATION AND METHOD THEREOF}

본 발명은 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치와 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System) 데이터, 및 레이저 데이터를 이용하여 3차원 내비게이션을 위한 식생 분포 구간을 추출할 수 있도록 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치와 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an apparatus and method for extracting vegetation sections for three-dimensional navigation, and more particularly, to a vegetation distribution section for three-dimensional navigation using GPS / INS (Global Positioning System / Inertial Navigation System) data and laser data. The present invention relates to a vegetation section extraction apparatus and method for three-dimensional navigation.

최근 출시되고 있는 3D 내비게이션은 도로뿐만 아니라 도로 주변의 각종 시설물도 함께 표시하고 있으며 가능한 실제와 동일하거나 유사하게 표시하기 위하여 지속적으로 업데이트되고 있다.Recently released 3D navigation displays not only roads but also various facilities around the roads and is constantly updated to display the same or similar as possible.

예컨대 상기 3D 내비게이션을 통해 표시되는 지도는 현장과 똑같은 가로수, 이정표, 전광판, 횡단보도, 신호등 등 주요 도로 시설물이 상세하고 실제와 유사하게 표시되고 있으며, 그 이외에도 지하철 출구, 방음벽, 육교, 버스정류장 등을 다양한 패턴으로 표시하여 현실감을 강화하고 있는 추세에 있다.For example, the map displayed through the 3D navigation displays the main road facilities such as roadsides, milestones, billboards, crosswalks, traffic lights, etc. in detail, and is similar to the actual site. There is a trend to enhance the reality by displaying in a variety of patterns.

그런데 인공적인 시설물과 달리 가로수와 같은 식생은 분포 구간과 형상이 일정하지 않고 매우 다양하기 때문에 상기 가로수 등의 식생을 3차원 내비게이션 지도에 표시하기 위해서는 많은 인력과 시간이 소요되었다. However, unlike artificial facilities, since vegetation such as roadside trees is not uniform in distribution range and shape, it takes a lot of manpower and time to display vegetation such as roadside trees on the 3D navigation map.

예컨대 종래의 내비게이션에서 표출되는 가로수 등의 식생이 분포되어 있는 대상지점을 폴리라인으로 구축하여 표출하기 위해서는, 지도 제작자가 상기 가로수 등의 식생이 분포되어 있는 대상지점을 직접 확인하여 벡터라이징(영상에서 특정 객체나 그룹의 외곽선을 선형화 하는 작업)을 통해 식생 분포 구간을 구축해야 하기 때문에 많은 인력과 시간이 소요되는 문제점이 있었다.For example, in order to construct and display a target point where vegetation such as roadside trees are distributed in a conventional navigation system using a polyline, a map maker directly checks a target point where vegetation such as roadside trees is distributed and then vectorizes the image. Since the vegetation distribution section needs to be constructed through linearizing the outline of a specific object or group), a lot of manpower and time are required.

본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허 제10-0888155호(2009.03.04.등록, 텍스처 맵핑을 이용하여 3차원 지도를 표시하는 시스템 및 방법)에 개시되어 있다.
Background art of the present invention is disclosed in Republic of Korea Patent No. 10-0888155 (2009.03.04. Registered, a system and method for displaying a three-dimensional map using texture mapping).

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, GPS/INS 데이터, 레이저 데이터를 이용하여 3차원 내비게이션을 위한 식생 분포 구간을 추출할 수 있도록 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치와 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
The present invention was created to solve the above problems, and the vegetation section extraction apparatus and method for three-dimensional navigation to extract the vegetation distribution section for three-dimensional navigation using GPS / INS data, laser data The purpose is to provide.

본 발명의 일 측면에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치는, 식생 구간 추출에 필요한 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 수집된 데이터를 전처리하여 3차원 포인트 데이터를 생성하는 데이터 전처리부; 상기 3차원 포인트 데이터의 헤더정보를 분석하는 헤더정보 분석부; 상기 헤더정보를 필터링하여 식생 영역을 추출하는 헤더정보 필터부; 상기 추출된 식생 영역을 표출하기 위하여 해당 식생 영역의 각 포인트 데이터에 클래스를 부여하는 클래스 부여부; 상기 각 포인트 데이터에 부여된 클래스 정보를 이용하여 가로수나 식생 영역의 크기와 형태 및 면적 중 적어도 하나에 대응하는 면형 및 선형 데이터를 생성하여 도로 경계선에 매칭시키는 면형 및 선형 매칭부; 및 이미 알고 있는 도로에 관련된 정보를 이용하여 상기 가로수나 식생 영역에 대한 선형 보간을 수행하고 속성을 부여하는 선형 보간 및 속성 부여부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.Vegetation section extraction apparatus for three-dimensional navigation according to an aspect of the present invention, the data collection unit for collecting the data required for vegetation section extraction; A data preprocessor configured to preprocess the collected data to generate three-dimensional point data; A header information analyzer for analyzing header information of the 3D point data; A header information filter unit filtering the header information to extract a vegetation region; A class granting unit for assigning a class to each point data of the corresponding vegetation region in order to express the extracted vegetation region; A planar and linear matching unit configured to generate planar and linear data corresponding to at least one of the size, shape, and area of the roadside tree or the vegetation area using the class information assigned to each point data and match the road boundary line; And a linear interpolation and attribute assigning unit for performing linear interpolation on the roadside tree or vegetation region using the information related to the road, and assigning the attributes.

본 발명에 있어서, 상기 데이터 수집부는, GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System) 데이터를 수신하는 수단; 및 레이저 스캔 데이터를 수신하는 수단;을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the data collection unit, means for receiving Global Positioning System / Inertial Navigation System (GPS / INS) data; And means for receiving laser scan data.

본 발명에 있어서, 상기 데이터 전처리부는, 레이저 데이터의 리턴 정보를 이용하여, 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 포인트 데이터의 특성을 지표면, 풀, 잡목, 가로수, 빌딩 중 적어도 한 가지로 분류하여 포인트 데이터의 헤더정보에 기록하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the data pre-processing unit classifies the characteristic of the point data collected through the data collection unit into at least one of ground surface, pool, tree, tree, and building by using the return information of the laser data. It is characterized by recording in the header information.

본 발명에 있어서, 상기 포인트 데이터의 헤더정보는, 상기 포인트 데이터의 좌표, 정밀도, 및 특성 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the header information of the point data includes at least one or more of coordinates, precision, and characteristics of the point data.

본 발명에 있어서, 상기 도로에 관련된 정보는, 도로경계선 및 식생 영역이 도로 영역을 침범하여 표시되지 않도록 설정된 버퍼 라인을 포함하고, 상기 가로수나 식생 영역의 속성은, 가로수의 가지 및 나뭇잎들에 대한 모양, 무늬, 및 색상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
In the present invention, the information related to the road, the road boundary line and the vegetation area includes a buffer line is set so as not to be displayed by invading the road area, the attributes of the roadside tree or vegetation area, for the branches and leaves of the roadside tree It characterized in that it comprises at least one of the shape, pattern, and color information.

본 발명의 다른 측면에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 방법은, 데이터 수집부를 통해 수집된 데이터를 데이터 전처리부가 전처리하여 3차원 포인트 데이터를 추출하는 단계; 헤더정보 분석부가 상기 각 포인트 데이터의 헤더정보를 분석하고, 헤더정보 필터부가 상기 분석된 헤더정보를 필터링하여 식생 영역을 추출하는 단계; 상기 필터링된 식생 영역을 3차원 내비게이션 화면에 표출하기 위하여, 클래스 부여부가 각 포인트 데이터별로 클래스를 부여하는 단계; 상기 각 포인트 데이터에 부여된 클래스 정보를 이용하여, 면형 및 선형 매칭부가 가로수나 식생 영역의 크기와 형태 및 면적 중 적어도 하나에 대응하는 면형 및 선형 데이터를 생성하여 도로경계선에 매칭시키는 단계; 및 선형 보간 및 속성 부여부가 이미 알고 있는 도로에 관련된 정보를 이용하여 상기 가로수나 식생 영역에 대한 선형 보간을 수행하고 속성을 부여하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a vegetation section extraction method for three-dimensional navigation, comprising: pre-processing data collected by a data collection unit to extract three-dimensional point data; Analyzing, by a header information analyzer, header information of each point data, and extracting a vegetation region by filtering the analyzed header information by a header information filter unit; Assigning a class to each point data by a class assigning unit to display the filtered vegetation region on a 3D navigation screen; Using the class information assigned to each point data, the planar and linear matching unit generating planar and linear data corresponding to at least one of the size, shape and area of the roadside or vegetation area and matching the road boundary line; And performing linear interpolation on the roadside tree or vegetation region using the information related to the road which the linear interpolation and attribute providing unit already know, and assigning the attribute.

본 발명에 있어서, 상기 데이터 전처리부가 전처리를 수행하는 단계에서, 상기 데이터 전처리부는, 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 포인트 데이터의 특성을 지표면, 풀, 잡목, 가로수, 및 빌딩 중 적어도 한 가지로 분류하여 각 포인트 데이터의 헤더정보에 기록하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, in the data preprocessing unit performing the preprocessing, the data preprocessor classifies the characteristics of the point data collected through the data collection unit into at least one of the surface, pool, tree, tree, and building The data is recorded in the header information of each point data.

본 발명에 있어서, 상기 포인트 데이터의 헤더정보는, 상기 포인트 데이터의 좌표, 정밀도, 및 특성 중 적어도 하나 이상을 포함하고, 상기 도로에 관련된 정보는, 도로경계선 및 식생 영역이 도로 영역을 침범하여 표시되지 않도록 설정된 버퍼 라인을 포함하고, 상기 가로수나 식생 영역의 속성은, 가로수의 가지 및 나뭇잎들에 대한 모양, 무늬, 및 색상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.
In the present invention, the header information of the point data includes at least one or more of coordinates, precision, and characteristics of the point data, and the information related to the road includes a road boundary line and a vegetation area invading the road area. And a buffer line set so as not to be set, wherein the attributes of the roadside tree or the vegetation area include at least one of shape, pattern, and color information of branches and leaves of the roadside tree.

본 발명은 GPS/INS 데이터, 및 레이저 데이터를 이용하여 3차원 내비게이션을 위한 식생 분포 구간을 자동으로 추출함으로써 식생 구간의 판독 및 구축을 위한 인력과 시간의 소모를 절감할 수 있으며 상기 GPS/INS 데이터, 및 레이저 데이터를 활용할 수 있는 편의 기능에 대한 사용 범위도 확장시킬 수 있다.
The present invention can automatically extract the vegetation distribution section for three-dimensional navigation using GPS / INS data, and laser data to reduce the manpower and time consumption for the reading and construction of vegetation section and the GPS / INS data It also extends the range of uses for convenience functions that can utilize the data, and laser data.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 2는 본 실시예에 따른 레이터 데이터의 리턴 정보를 이용하여 포인트 데이터를 추출하는 방법을 설명하기 위한 예시도.
도 3은 본 실시예에 따라 식생 영역을 추출한 후 도로 경계선을 따라 선형 보간을 수행하는 방법을 설명하기 위한 예시도.
도 4는 상기 도 3에 있어서, 속성이 부여된 가로수를 3차원 내비게이션 지도에 표시한 화면을 보인 예시도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 방법을 설명하기 위한 흐름도.
1 is an exemplary view showing a schematic configuration of a vegetation section extraction apparatus for three-dimensional navigation according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary diagram for explaining a method of extracting point data using return information of the radar data according to the present embodiment.
3 is an exemplary diagram for explaining a method of performing linear interpolation along a road boundary line after extracting a vegetation region according to the present embodiment.
FIG. 4 is an exemplary view illustrating a screen displaying a roadside number to which a property is assigned on a 3D navigation map in FIG. 3. FIG.
5 is a flowchart illustrating a vegetation section extraction method for three-dimensional navigation according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치와 방법의 일 실시예를 설명한다. Hereinafter, an embodiment of an apparatus and a method for extracting vegetation sections for 3D navigation according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In this process, the thickness of the lines or the size of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of description. In addition, terms to be described below are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or convention of a user or an operator. Therefore, the definitions of these terms should be made based on the contents throughout the specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도이다.1 is an exemplary view showing a schematic configuration of a vegetation section extraction apparatus for three-dimensional navigation according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치는, 데이터 수집부(110), 데이터 전처리부(120), 헤더정보 분석부(130), 헤더정보 필터부(140), 클래스 부여부(150), 면형 및 선형 매칭부(160), 및 선형 보간 및 속성 부여부(170)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the vegetation section extraction apparatus for three-dimensional navigation according to the present embodiment includes a data collector 110, a data preprocessor 120, a header information analyzer 130, and a header information filter unit. 140, a class provider 150, a planar and linear matcher 160, and a linear interpolation and attribute provider 170.

상기 데이터 수집부(110)는 GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System) 데이터를 수신하는 수단(이하, GPS/INS 수단) 및 레이저 스캔 데이터를 수신하기 위한 수단(이하, 레이저 수단)을 포함한다. The data collection unit 110 includes a means for receiving GPS / INS (Global Positioning System / Inertial Navigation System) data (hereinafter referred to as GPS / INS means) and a means for receiving laser scan data (hereinafter referred to as laser means). do.

본 실시예에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치는 상기 GPS/INS 데이터 및 레이저 스캔 데이터를 처리하여 최종적으로는 포인트 데이터(예 : 지도에서 대상물이 표시되는 점이나 좌표)를 취득한다. 본 실시예에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치는 지도 제작을 위한 차량에 탑재하여 도로를 주행하면서 식생 구간을 자동으로 추출한다.The vegetation section extraction apparatus for three-dimensional navigation according to the present embodiment processes the GPS / INS data and the laser scan data to finally obtain point data (for example, points or coordinates at which an object is displayed on a map). The vegetation section extracting apparatus for 3D navigation according to the present embodiment is mounted on a vehicle for mapping to automatically extract vegetation sections while driving on a road.

참고로, 상기 GPS와 INS는 각기 위치취득에 이용되는 수단으로서, 먼저 INS는 외부의 도움이 없이 관성 센서인 자이로와 가속도계로 측정되는 차량의 가속도와 각속도를 이용하여 차량의 위치, 속도, 및 자세에 대한 정보를 계산한다. 그러나 INS는 가속도와 자이로의 입력 값을 적분해 자세와 속도를 계산하기 때문에 시간이 지날수록 오차가 누적되는 단점이 있다. 반면, GPS는 위성을 이용해 지구상의 절대적인 위치를 계산하는 수단으로서, 상기 INS와 달리 단시간의 항법 오차는 크지만 시간이 지나도 오차가 누적되지 않는 장점이 있다. 따라서 상기 GPS/INS 수단은 INS와 GPS의 장점만을 취합한 장치이다. For reference, the GPS and the INS is a means used for acquiring positions, respectively. First, the INS is the position, speed, and attitude of the vehicle using the acceleration and the angular velocity of the vehicle measured by the gyro and the accelerometer, which are inertial sensors, without external help. Calculate information about However, INS calculates the attitude and velocity by integrating the acceleration and gyro input values, which has the disadvantage of accumulating errors over time. On the other hand, GPS is a means for calculating the absolute position on the earth by using a satellite, unlike the INS has a advantage that the navigation error of the short time is large, but the error does not accumulate over time. Therefore, the GPS / INS means is a device that combines only the advantages of INS and GPS.

또한 레이저 스캔 데이터를 수신하기 위한 수단(레이저 수단)은 라이더(lidar : light detection and ranging)의 줄인 말인 레이저 레이더(laser radar) 수단으로서, 전파에 가까운 성질을 가진 레이저 광선을 대기중에 발사해 그 반사체 또는 산란체를 이용하여 대상물까지의 거리나 대기현상 등을 측정하는 레이더라고 할 수 있다.In addition, a means for receiving laser scan data (laser means) is a laser radar means, which is a shortened word for light detection and ranging (lidar), which emits a laser beam having a property close to radio waves in the air, and reflects it. Or it can be said to be a radar that measures the distance to the object or the atmospheric phenomenon using a scatterer.

본 실시예에서는 상기 레이저 수단의 특성을 이용하여 데이터 취득을 원하는 대상물체에 빛 다발(즉, 레이저)을 주사하고, 그때 반사되는 레이저 데이터(즉, 레이저 리턴 정보)를 이용하여 3차원 포인트 클라우드(Cloud)를 생성한다. 이때 대상물의 특성(예 : 낮은 식생, 높은 식생(가로수), 건물 등)에 따라 반사되어 오는 레이저 데이터의 수(즉, 레이더 리턴 정보)가 달라지며 상기 대상물의 특성을 이용하여 가로수 분포 영역을 추출한다.In this embodiment, a bundle of light is scanned on a target object for which data is to be acquired using the characteristics of the laser means, and a three-dimensional point cloud (that is, laser return information) is reflected using the reflected laser data (ie, laser return information). Create a Cloud). At this time, the number of reflected laser data (ie, radar return information) varies according to the characteristics of the object (eg, low vegetation, high vegetation (width), building, etc.), and the roadside distribution area is extracted using the characteristics of the object. do.

상기 레이저 데이터의 리턴 정보는 반사되어 돌아오는 레이저의 순서 및 반사 강도에 따라 대상물의 정보가 크게 4가지 정도로 분류되어 헤더에 기록된다.The return information of the laser data is classified into four types of information of the object according to the order and the reflection intensity of the returned laser and recorded in the header.

예컨대 대상물의 특성에 따라 단단하고 일정한 형상을 가지는 도로노면(또는 지표면) 및 건물 등은 한 차례의 리턴 정보를 가지게 되며, 식생(vegetation)의 경우 크기와 형태 및 높낮이에 따라 여러 차례의 리턴 정보(예 : 1st, 2nd, 3rd, 4th 등)를 가지게 된다. 이는 빛 다발(즉, 레이저 빔)이 주사된 후 레이저 빔의 면적 내에서 반사되는 대상의 크기와 형태 및 높낮이가 다양하기 때문이다(도 2 참조). For example, road surfaces (or ground surfaces) and buildings that have a hard and uniform shape according to the characteristics of the object have a single return information. In the case of vegetation, a plurality of pieces of return information (such as size, shape, and height) are used. Example: 1st, 2nd, 3rd, 4th, etc.). This is because the size, shape, and height of the object reflected within the area of the laser beam after the bundle of light (ie, the laser beam) are scanned vary (see FIG. 2).

참고로 도 2는 본 실시예에 따른 레이저 데이터의 리턴 정보를 이용하여 포인트 데이터를 추출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.For reference, FIG. 2 is an exemplary view for explaining a method of extracting point data using return information of laser data according to the present embodiment.

도 2를 참조하면, 상기 레이저 수단(예 : 레이저 스캐너)이 탑재된 차량이 도로를 주행하면서 주변에 레이저 빔을 발사하고, 상기 데이터 전처리부(120)를 통해 상기 발사된 레이저 빔의 리턴 정보를 수집 및 분석하여 대상물의 특성(예 : 지표면, 낮은 식생, 높은 식생, 빌딩 등)을 판단한다. 가령 빌딩(건물)과 같은 시설물은 레이저 빔이 산란되지 않고 단일한 리턴 정보가 추출된다. 그러나 가로수와 같은 식생(초목)은 나뭇잎 등에 의해 레이저 빔이 산란되어 멀티 리턴 정보(예 : 1st, 2nd, 3rd, 4th 등)가 추출된다. 그리고 상기 식생(초목) 중 기 설정된 기준 이상의 높이로 자란 가로수의 경우, 줄기(몸통) 부분에서 단일한 리턴 정보가 추출되므로 상기 멀티 리턴 정보가 추출된 나뭇잎 부분과 조합하여 가로수로 판단될 수 있다.Referring to FIG. 2, a vehicle equipped with the laser means (for example, a laser scanner) emits a laser beam around while driving on a road, and returns information of the emitted laser beam through the data preprocessor 120. Collect and analyze to determine the characteristics of the object (eg ground surface, low vegetation, high vegetation, building, etc.). In facilities such as buildings, for example, laser beams are not scattered and single return information is extracted. However, in vegetation (vegetation) such as roadside trees, laser beams are scattered by leaves and the like, and multi-return information (eg 1st, 2nd, 3rd, 4th, etc.) is extracted. In the case of the roadside tree grown to a height higher than or equal to a predetermined standard among the vegetation (vegetation), since single return information is extracted from the stem part, the multi-return information may be determined as a roadside tree in combination with the extracted leaf part.

상기 데이터 전처리부(120)는 상기 데이터 수집부(110)를 통해 수집된 데이터(예 : GPS/INS 데이터 및 레이저 스캔 데이터)를 전처리(Pre Processing)하여 포인트 데이터의 3차원 공간좌표를 생성한다. The data preprocessor 120 preprocesses data (eg, GPS / INS data and laser scan data) collected through the data collector 110 to generate three-dimensional spatial coordinates of point data.

상기 데이터 수집부(110)를 통해 수집된 데이터(즉, 원시데이터)는 상기 데이터 전처리부(120)를 통해 포인트의 반사강도 및 반사순서에 따라 크게 지표면, 가로수(식생), 빌딩 등으로 분류될 수 있다.The data (ie, raw data) collected through the data collection unit 110 may be largely classified into a ground surface, a roadside tree (vegetation), a building, etc. according to the reflection intensity and the reflection order of a point through the data preprocessor 120. Can be.

예컨대 상기 데이터 전처리를 통해 상기 원시데이터(데이터 수집부를 통해 수집된 데이터)에서 불필요한 포인트, 지표면 포인트, 가로수(식생) 및 건물의 포인트(예 : 풀이나 잡목과 같은 낮은 식생, 가로수와 같은 높은 식생, 건물(빌딩) 등의 포인트)를 추출할 수 있다.For example, through the data preprocessing, unnecessary points, ground surface points, roadside trees (vegetation) and building points (eg, low vegetation such as grass or scrub, high vegetation such as roadside trees) in the raw data (data collected through the data collection unit), Points (such as buildings) can be extracted.

상기 헤더정보 분석부(130)는 상기 3차원 공간좌표 형태로 생성된 포인트 데이터의 헤더정보를 분석한다.The header information analyzer 130 analyzes header information of point data generated in the 3D spatial coordinate form.

예컨대 상기 헤더정보는 포인트 데이터의 좌표, 정밀도, 특성(예 : 지표면, 낮은 식생, 높은 식생(가로수), 빌딩 등) 중 적어도 하나 이상을 포함한다.For example, the header information includes at least one of coordinates, precision, and characteristics (eg, ground surface, low vegetation, high vegetation (street), building, etc.) of the point data.

상기 헤더정보 필터부(140)는 식생 영역을 추출하기 위하여 상기 분석된 헤더정보를 필터링한다.The header information filter 140 filters the analyzed header information to extract a vegetation region.

예컨대 상기 헤더정보 필터부(140)는 상기 분석된 헤더정보를 이용하여 높은 식생(가로수) 특성을 갖는 포인트 데이터들을 필터링하여 그들의 영역(즉, 식생 영역)을 추출한다. 가령 상기 포인트 데이터가 가로수 밀집 영역에 속하는지, 연속해서 일정 간격으로(일렬로) 분포된 식생 영역에 속하는지를 추출할 수 있다.For example, the header information filter unit 140 extracts the region (ie, the vegetation region) by filtering the point data having a high vegetation (width) characteristic using the analyzed header information. For example, it is possible to extract whether the point data belongs to a tree-lined dense region or a vegetation region distributed continuously at a predetermined interval (in a line).

상기 클래스 부여부(150)는 상기 헤더정보 필터부(140)를 통해 추출된 영역을 표출하기 위하여 각 영역의 포인트 데이터별로 클래스(class)(즉, 일련의 공통된 집합이나 부류를 나타내는 정보)를 부여한다. The class assigning unit 150 grants a class (ie, information representing a set of common sets or classes) for each point data of each region in order to express regions extracted through the header information filter unit 140. do.

상기 면형 및 선형 매칭부(160)는 상기 각 포인트 데이터에 부여된 클래스 정보를 이용하여 가로수(또는 가로수 밀집 영역)(즉, 높은 식생)의 크기와 형태 및 면적에 대응하는 면형 및 선형 데이터를 생성하여 도로 경계선에 매칭시킨다.The planar and linear matching unit 160 generates planar and linear data corresponding to the size, shape, and area of the roadside tree (or roadside dense area) (ie, high vegetation) by using the class information assigned to each point data. To match the road boundary.

다음 상기 면형 및 선형 매칭부(160)가 포인트 데이터를 이용하여 가로수(또는 가로수 밀집 영역)(즉, 높은 식생)의 크기와 형태 및 면적에 대응하는 면형 및 선형 데이터를 생성한 후, 상기 선형 보간 및 속성 부여부(170)에서 이미 알고 있는 도로 정보(예 : 도로경계선, 버퍼라인)를 이용하여 상기 가로수(또는 가로수 밀집 영역)에 대한 선형 보간을 수행한다.Next, the planar and linear matching unit 160 generates planar and linear data corresponding to the size, shape, and area of the roadside tree (or roadside dense area) using the point data, and then linear interpolation. And linear interpolation of the roadside tree (or roadside dense area) by using the road information (eg, road boundary line and buffer line) which is already known by the attribute providing unit 170.

상기 선형 보간 및 속성 부여부(170)는 상기 가로수(또는 가로수 밀집 영역)에 대응하여 생성된 면형 및 선형에 대하여 도로경계선을 기준으로 선형 보간을 수행한다. 또한 버퍼 라인(Buffer Line)(즉, 식생 영역이 도로 영역을 침범하여 표시되지 않도록 설정된 경계선)을 적용하여 가로수가 도로 영역을 침범하지 않도록 표시하고, 가로수(또는 가로수 밀집 영역)에 속성(예 : 나무의 가지 및 나뭇잎들에 대한 모양, 무늬, 색상 등)을 부여한다(도 3,4 참조).The linear interpolation and attribute providing unit 170 performs linear interpolation based on a road boundary line with respect to a plane and a linear line generated in correspondence with the roadside number (or roadside density area). In addition, by applying a buffer line (that is, a border line that is set so that vegetation areas invade the road area), the roadside tree does not invade the roadway area, and the attributes (e.g., Shape, pattern, color, etc. of the branches and leaves of the tree) (see FIGS. 3 and 4).

참고로 도 3은 본 실시예에 따라 식생 영역을 추출한 후 도로 경계선을 따라 선형 보간을 수행하는 방법을 설명하기 위한 예시도이고, 도 4는 상기 도 3에 있어서, 속성이 부여된 가로수를 3차원 내비게이션 지도에 표시한 화면을 보인 예시도이다.For reference, FIG. 3 is an exemplary diagram for describing a method of performing linear interpolation along a road boundary line after extracting a vegetation region according to the present embodiment. FIG. 4 is a three-dimensional view of a tree with an attribute in FIG. 3. This is an example of the screen displayed on the navigation map.

상기와 같이 본 실시예는 추출된 포인트 데이터(예 : 지도에서 대상물이 표시되는 점이나 좌표)의 헤더정보를 이용하여 식생 분포 영역에 대한 분류를 자동으로 수행하고, 상기 분류된 식생 분포 영역에 대한 선형 및 면형을 추출한 후 자동으로 속성을 부여하여 표시함으로써 인력과 시간에 대한 투입을 감소시킬 수 있도록 한다.As described above, the present embodiment automatically classifies a vegetation distribution region using header information of extracted point data (for example, a point or coordinate at which an object is displayed on a map), and performs classification on the classified vegetation distribution region. After extracting linear and planar shapes, attributes are automatically assigned and displayed to reduce manpower and time input.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a vegetation section extraction method for 3D navigation according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 데이터 전처리부(120)는 데이터 수집부(110)를 통해 수집된 데이터(예 : GPS/INS 데이터 및 레이저 스캔 데이터)를 전처리하여 3차원 포인트 데이터를 추출한다(S101).Referring to FIG. 5, the data preprocessor 120 extracts 3D point data by preprocessing data (eg, GPS / INS data and laser scan data) collected through the data collector 110 (S101).

상기 데이터 전처리부(120)는 멀티 리턴(Multi Return)이 발생한 포인트 데이터의 레이저 반사 정보에 기초하여 각 포인트 데이터를 지표면, 가로수(식생), 빌딩 등으로 분류할 수 있다. The data preprocessor 120 may classify each point data into an earth surface, a roadside tree, a building, and the like based on the laser reflection information of the point data in which the multi return occurs.

그리고 상기 데이터 전처리부(120)는 각 포인트 데이터의 헤더정보에 상기 분류 정보를 기록한다.The data preprocessor 120 records the classification information in header information of each point data.

예컨대 데이터 전처리부(120)는 상기 데이터 수집부(110)를 통해 수집된 데이터에서 불필요한 포인트, 지표면 포인트, 가로수(식생) 및 건물의 포인트(예 : 풀이나 잡목과 같은 낮은 식생, 가로수와 같은 높은 식생, 건물(빌딩) 등의 포인트)를 추출하여 각 포인트 데이터의 헤더정보에 상기 분류 정보를 기록한다.For example, the data preprocessor 120 may store unnecessary points, surface points, roadside trees (vegetation), and building points (eg, low vegetation, such as grass or scrub, high roadside trees) in data collected through the data collection unit 110. Points of vegetation, buildings (buildings, etc.) are extracted and the classification information is recorded in header information of each point data.

그리고 헤더정보 분석부(130)는 상기 각 포인트 데이터의 헤더정보를 분석하고(S102), 식생 영역을 추출하기 위하여 헤더정보 필터부(140)는 상기 분석된 헤더정보를 필터링한다(S103).The header information analysis unit 130 analyzes the header information of each point data (S102), and the header information filter unit 140 filters the analyzed header information to extract the vegetation region (S103).

다음, 클래스 부여부(150)는 상기 필터링된 식생 영역을 3차원 내비게이션 화면에 표출하기 위하여 각 포인트 데이터별로 클래스(class)(즉, 일련의 공통된 집합이나 부류를 나타내는 정보)를 부여한다(S104). Next, in order to express the filtered vegetation region on the 3D navigation screen, the class assigning unit 150 assigns a class (ie, information representing a set of common sets or classes) for each point data (S104). .

그리고 면형 및 선형 매칭부(160)는 상기 각 포인트 데이터에 부여된 클래스 정보를 이용하여 가로수(또는 가로수 밀집 영역)(즉, 식생)의 크기와 형태 및 면적에 대응하는 면형 및 선형 데이터를 생성하여 도로경계선에 매칭시킨다(S105).The planar and linear matching unit 160 generates planar and linear data corresponding to the size, shape, and area of the roadside tree (or roadside dense area) (that is, vegetation) by using the class information assigned to each point data. Match the road boundary line (S105).

상기와 같이 포인트 데이터를 이용하여 가로수(또는 가로수 밀집 영역)(즉, 식생)의 크기와 형태 및 면적에 대응하는 면형 및 선형 데이터를 생성한 후, 선형 보간 및 속성 부여부(170)는 이미 알고 있는 도로 정보(예 : 도로경계선, 버퍼 라인)를 이용하여 상기 가로수(또는 가로수 밀집 영역)에 대한 선형 보간을 수행하고(S106), 가로수(또는 가로수 밀집 영역)(즉, 식생)에 대하여 속성(예 : 나무의 가지 및 나뭇잎들에 대한 모양, 무늬, 색상 등의 정보)을 부여한다(S107).After generating the planar and linear data corresponding to the size, shape and area of the roadside tree (or roadside dense area) (ie, vegetation) using the point data as described above, the linear interpolation and attribute provider 170 already knows. Linear interpolation of the roadside tree (or roadside dense area) using road information (eg, road boundary line, buffer line), and the attributes (for vegetation) Example: to give information (such as shape, pattern, color, etc.) for the branches and leaves of the tree (S107).

상기와 같이 가로수(또는 가로수 밀집 영역)에 대하여 속성이 부여됨으로써, 도 4에 도시된 바와 같이, 3차원 내비게이션 지도의 화면에 실제와 유사한 가로수(또는 가로수 밀집 영역)(즉, 식생)가 표시된다. As described above, attributes are assigned to the roadside trees (or roadside dense areas), so that the actual roadside trees (or roadside dense areas) (that is, vegetation) are displayed on the screen of the 3D navigation map. .

상기와 같이 본 실시예는 식생 구간에 대한 선형 및 면형을 자동으로 추출하여 속성을 부여함으로써 3차원 내비게이션 화면에 실제와 유사한 가로수를 표시하기 위하여 투입되는 인력과 시간을 절감할 수 있도록 한다.As described above, the present embodiment can automatically reduce the manpower and time input to display the actual roadside tree on the three-dimensional navigation screen by automatically extracting the linear and facet shape for the vegetation section.

이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
The present invention has been described above with reference to the embodiments shown in the drawings, but this is merely exemplary, and various modifications and equivalent other embodiments are possible from those skilled in the art. I will understand the point. Therefore, the technical protection scope of the present invention will be defined by the claims below.

110 : 데이터 수집부
120 : 데이터 전처리부
130 : 헤더정보 분석부
140 : 헤더정보 필터부
150 : 클래스 부여부
160 : 면형 및 선형 매칭부
170 : 선형 보간 및 속성 부여부
110: data collection unit
120: data preprocessing unit
130: header information analysis unit
140: header information filter unit
150: class grant unit
160: face and linear matching
170: linear interpolation and attribute assigning unit

Claims (8)

식생 구간 추출에 필요한 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
상기 수집된 데이터를 전처리하여 3차원 포인트 데이터를 생성하는 데이터 전처리부;
상기 3차원 포인트 데이터의 헤더정보를 분석하는 헤더정보 분석부;
상기 헤더정보를 필터링하여 식생 영역을 추출하는 헤더정보 필터부;
상기 추출된 식생 영역을 표출하기 위하여 해당 식생 영역의 각 포인트 데이터에 클래스를 부여하는 클래스 부여부;
상기 각 포인트 데이터에 부여된 클래스 정보를 이용하여 가로수나 식생 영역의 크기와 형태 및 면적 중 적어도 하나에 대응하는 면형 및 선형 데이터를 생성하여 도로 경계선에 매칭시키는 면형 및 선형 매칭부; 및
이미 알고 있는 도로에 관련된 정보를 이용하여 상기 가로수나 식생 영역에 대한 선형 보간을 수행하고 속성을 부여하는 선형 보간 및 속성 부여부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치.
A data collection unit collecting data for extracting vegetation sections;
A data preprocessor configured to preprocess the collected data to generate three-dimensional point data;
A header information analyzer for analyzing header information of the 3D point data;
A header information filter unit filtering the header information to extract a vegetation region;
A class granting unit for assigning a class to each point data of the corresponding vegetation region in order to express the extracted vegetation region;
A planar and linear matching unit configured to generate planar and linear data corresponding to at least one of the size, shape, and area of the roadside tree or the vegetation area by using the class information assigned to each point data and match the road boundary line; And
And a linear interpolation and attribute assigning unit for performing linear interpolation on the roadside tree or vegetation region using information related to a road that is already known, and assigning the attributes to the vegetation section.
제 1항에 있어서, 상기 데이터 수집부는,
GPS/INS(Global Positioning System/Inertial Navigation System) 데이터를 수신하는 수단; 및
레이저 스캔 데이터를 수신하는 수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치.
The method of claim 1, wherein the data collection unit,
Means for receiving Global Positioning System / Inertial Navigation System (GPS / INS) data; And
Means for receiving laser scan data; vegetation section extraction apparatus for three-dimensional navigation comprising a.
제 1항에 있어서, 상기 데이터 전처리부는,
레이저 데이터의 리턴 정보를 이용하여, 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 포인트 데이터의 특성을 지표면, 풀, 잡목, 가로수, 빌딩 중 적어도 한 가지로 분류하여 포인트 데이터의 헤더정보에 기록하는 것을 특징으로 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치.
The data preprocessing unit of claim 1,
Characterizing the point data collected through the data collection unit by using the return information of the laser data is classified into at least one of the ground surface, grass, trees, trees, buildings, and recorded in the header data of the point data Vegetation section extraction device for dimensional navigation.
제 1항에 있어서, 상기 포인트 데이터의 헤더정보는,
상기 포인트 데이터의 좌표, 정밀도, 및 특성 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치.
The method of claim 1, wherein the header information of the point data is
Vegetation section extraction apparatus for three-dimensional navigation, characterized in that it comprises at least one or more of the coordinates, precision, and characteristics of the point data.
제 1항에 있어서,
상기 도로에 관련된 정보는, 도로경계선 및 식생 영역이 도로 영역을 침범하여 표시되지 않도록 설정된 버퍼 라인을 포함하고,
상기 가로수나 식생 영역의 속성은, 가로수의 가지 및 나뭇잎들에 대한 모양, 무늬, 및 색상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 장치.
The method of claim 1,
The information related to the road includes a buffer line set so that the road boundary line and the vegetation area invade the road area and are not displayed.
The vegetation section extraction apparatus for three-dimensional navigation, characterized in that the attributes of the tree or vegetation region comprises at least one of the shape, pattern, and color information of the branches and leaves of the tree.
데이터 수집부를 통해 수집된 데이터를 데이터 전처리부가 전처리하여 3차원 포인트 데이터를 추출하는 단계;
헤더정보 분석부가 상기 각 포인트 데이터의 헤더정보를 분석하고, 헤더정보 필터부가 상기 분석된 헤더정보를 필터링하여 식생 영역을 추출하는 단계;
상기 필터링된 식생 영역을 3차원 내비게이션 화면에 표출하기 위하여, 클래스 부여부가 각 포인트 데이터별로 클래스를 부여하는 단계;
상기 각 포인트 데이터에 부여된 클래스 정보를 이용하여, 면형 및 선형 매칭부가 가로수나 식생 영역의 크기와 형태 및 면적 중 적어도 하나에 대응하는 면형 및 선형 데이터를 생성하여 도로경계선에 매칭시키는 단계; 및
선형 보간 및 속성 부여부가 이미 알고 있는 도로에 관련된 정보를 이용하여 상기 가로수나 식생 영역에 대한 선형 보간을 수행하고 속성을 부여하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 방법.
Extracting three-dimensional point data by preprocessing the data collected by the data collector;
A header information analyzing unit analyzing header information of each point data, and a header information filter filtering the analyzed header information to extract a vegetation region;
Assigning a class to each point data by a class assigning unit to display the filtered vegetation region on a 3D navigation screen;
Using the class information assigned to each point data, the planar and linear matching unit generating planar and linear data corresponding to at least one of the size, shape and area of the roadside or vegetation area and matching the road boundary line; And
A method of extracting vegetation sections for three-dimensional navigation, comprising: performing linear interpolation on the roadside tree or vegetation region and assigning properties using information related to a road that a linear interpolation and attribute providing unit already know. .
제 6항에 있어서, 상기 데이터 전처리부가 전처리를 수행하는 단계에서,
상기 데이터 전처리부는, 상기 데이터 수집부를 통해 수집된 포인트 데이터의 특성을 지표면, 풀, 잡목, 가로수, 및 빌딩 중 적어도 한 가지로 분류하여 각 포인트 데이터의 헤더정보에 기록하는 것을 특징으로 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 방법.
The method of claim 6, wherein in the data preprocessing unit, preprocessing is performed.
The data preprocessing unit classifies the characteristics of the point data collected through the data collection unit into at least one of a ground surface, a pool, a tree, a tree, and a building, and records them in header information of each point data. Vegetation section extraction method for the.
제 6항에 있어서,
상기 포인트 데이터의 헤더정보는, 상기 포인트 데이터의 좌표, 정밀도, 및 특성 중 적어도 하나 이상을 포함하고,
상기 도로에 관련된 정보는, 도로경계선 및 식생 영역이 도로 영역을 침범하여 표시되지 않도록 설정된 버퍼 라인을 포함하고,
상기 가로수나 식생 영역의 속성은, 가로수의 가지 및 나뭇잎들에 대한 모양, 무늬, 및 색상 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 내비게이션을 위한 식생 구간 추출 방법.
The method of claim 6,
The header information of the point data includes at least one or more of coordinates, precision, and characteristics of the point data.
The information related to the road includes a buffer line set so that the road boundary line and the vegetation area invade the road area and are not displayed.
The vegetation section extraction method of the vegetation region for the three-dimensional navigation, characterized in that at least one of the shape, pattern, and color information for the branches and leaves of the tree.
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