KR102104003B1 - System for constructing spatial data big data platform using sensorless data acquisition and mission equipment - Google Patents

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정진호
정유미
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주식회사 두시텍
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    • B64U2101/30UAVs specially adapted for particular uses or applications for imaging, photography or videography

Abstract

The present invention relates to a method for systematically acquiring and managing mission equipment image information of synchronized drone and raw data of a hyperspectral sensor and a thermal camera, which integrally manages site flight of an unmanned aerial vehicle (drone), a ground control equipment operation method, access management of an integrated drone control system, remote drone monitoring, and a video situation propagation process, processes data of a big data storage and management unit for constructing big data and providing a big data service of the processed video and sensor data, and increases efficiency in data acquisition and processing through flight plan (scheduler) software of the drone having less flight time. Moreover, the present invention relates to a method for operating the integrated drone control system, the remote drone monitoring, the situation propagation, the big data storage and management unit, 2D and 3D orthographic image data processing units, and big data construction and operation services for final results. According to the present invention, provided is a spatial information data big data platform system integrated control of the drone and acquisition of mission equipment sensor data, which is different from a big data spatial information service method for each wide range of Google or a portal service to periodically and redundantly manage the data processed from the raw data as the big data for each country and each area with time. According to the present invention, the system comprises a drone body, the ground control equipment, the integrated drone control system, the big data storage and management unit, and the data processing unit.

Description

무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템{System for constructing spatial data big data platform using sensorless data acquisition and mission equipment}System for constructing spatial data big data platform using sensorless data acquisition and mission equipment

본 발명은 무인기(드론) 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 무인기(드론) 기체에서 획득된 데이터를 준 실시간 지상관제 및 통합관제를 통해 공간정보 빅 데이터 구축과 데이터 처리하여 지능형 공간정보 빅데이터 구축을 위한 원시데이터 데이터 검증 및 가공과 운영방법에 따른 데이터 획득을 통해 구글 또는 포털서비스의 광범위한 지역별 빅 데이터 공간정보 서비스 방식과 차별화하여 국가별 지역별 시간변화에 따른 빅데이터를 원시데이터부터 가공처리된 데이터를 빅 데이터로 주기적 중첩관리할 수 있는 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a spatial information big data platform using unmanned aerial vehicle (drone) integrated control and mission equipment sensor data acquisition, and more specifically, space through real-time ground control and integrated control that gave data obtained from an unmanned aerial vehicle (drone) aircraft. Information big data construction and data processing to differentiate intelligent data from various regional big data geospatial service methods of Google or portal services through data verification according to raw data data verification and processing and operation methods for intelligent spatial information big data construction. It is a system for constructing a spatial information big data platform using unmanned integrated control and mission equipment sensor data acquisition that can periodically superimpose big data according to time change from raw data to processed data as big data.

무인비행기(드론) 또는 멀티콥터(Multicopter)가 비행하는 목적은 무거운 물건을 이동시키는 물류 목적, 소독 농약 살포를 이한 방제목적, 지구표면의 영상을 촬영하고 식별하는 공간정보 데이터 획득 목적 등으로 운영되며, 드론을 이용한 영상및 센서데이터를 이용하여 건설공간정보(토지보상, 도시재개발, 개발제한구역 불법 건축물, 주택건설등), 농업공간정보(농작물 작황 모니터링, 통산물 통계자료, 자확 식생등), 해양공간정보(해안선 침식, 양식장 적조, 녹조등), 환경 공간정보(대기측정, 오염원 감시 ,오염지역 원격탐사등), 광산 공간정보(노천광산, 채석물량등), 교통공간정보(고통사고, 도로관리, 교통량분석등), 재난공간정보(산불, 태풍, 산사태, 교량붕괴)등 전지구 표변의 정확한 공간 좌표위치에 시간별 정보의 변동을 주기적으로 빅데이터를 구축하고 하나의 정보로 정사시키고 일정 간격으로 타일링 시키며 동일한 지역의 날자 시간별 타일링 객체 변화를 인공지능으로 학습하고 서비스하는 것이 무인기를 활용한 빅데이터 운영의 가장 중요한 방법이다.The purpose of the unmanned aerial vehicle (drone) or multicopter flying is for the purpose of logistics for moving heavy objects, the purpose of controlling disinfectant pesticide spraying, and the purpose of acquiring spatial information data for capturing and identifying images of the Earth's surface. Construction space information (land compensation, urban redevelopment, illegal construction of restricted areas, housing construction, etc.) using agricultural and drone images and sensor data, agricultural spatial information (monitoring of crop crops, statistical data on agricultural products, self-grown vegetation, etc.), Marine spatial information (coast line erosion, farm red tide, green algae, etc.), environmental spatial information (atmospheric measurement, pollutant monitoring, remote sensing of polluted areas, etc.), mining spatial information (open mine, quarrying quantity, etc.), traffic spatial information (pain accident, Road management, traffic analysis, etc.), disaster spatial information (wildfires, typhoons, landslides, bridge collapses), etc.At the exact spatial coordinates of the global surface, changes in hourly information are regularly constructed, big data is built into one piece of information and fixed at regular intervals. It is the most important way to operate big data using UAV by tiling with and learning and servicing tiling object changes by date and time in the same area with artificial intelligence.

공간정보 획득을 위한 드론은 영상, 센서등 획득데이터는 다양한 종류의 드론형태에 따라 원시데이터가 생성되고 있으며 한번의 비행으로 수백메가 대용량의 영상자료, 센서데이터가 드론 제조사별 형식이 다른형테로 획득되고 있어 원시데이터 관리부터 데이터 검증 처리에 따른 결과를 하나의 정보로 정사시키고 일정 간격으로 타일링 시키며 동일한 지역의 날자 시간별 타일링 구축하여 처리하는 방법의 어려운 문제를 가지고 있다.Drones for acquisition of spatial information are obtained by obtaining raw data according to various types of drones, such as images and sensors, and hundreds of mega-capacity image data and sensor data are acquired in different types by drone manufacturer in one flight. As it is being used, the result of data verification processing from raw data management is refined into one piece of information, tiled at regular intervals, and has a difficult problem of how to build and process tiling by date and time in the same area.

일반적인 무인기(드론) 기체의 임무장비(영상획득, 센서데이터, 열화상정보등)를 이용한 공간정보 데이터획득은 드론제조사의 성능과 임무장비 규격과 통일되지 못한 부정확한 규격으로 생성된 데이터는 제조사별 가공을 통한 결과 데이터만 활용이 가능하기 때문에 원시데이터의 재가공부터 데이터를 공유하여 활용하기 위한 빅데이터 구축에 어려움이 많다. Spatial information data acquisition using mission equipment (image acquisition, sensor data, thermal image information, etc.) of general unmanned aircraft (drone) aircraft is the performance of drone manufacturers and data generated by incorrect specifications that are inconsistent with mission equipment specifications. Since it is possible to utilize only the result data through processing, there are many difficulties in constructing big data to share and utilize data from reprocessing of raw data.

한편, 드론을 이용해 광범위한 지역의 정사영상 데이터를 획득할 때 일정 지역의 비행구역을 중첩하여 비행하기 때문에 많은 비행시간이 요구되며, 한번의 비행으로 넓은 지역 데이터를 획득하기 어려워 일정구역을 나누어 연료(배터리)를 교체하여 비행을 한다. 그러나 기존 비행계획(미션 스케즐러) 프로그램은 하나의 비행체의 이륙과 착륙과정으로 비행하고 있으며 임무수행 완료 또는 배터리 부족으로 회귀하여 착륙할 경우 비행 계획을 다시설정하여 비행임무를 전송하는 반복수행과정과 최종 비행지점과 연결된 비행 임무수행의 어려운 문제점이 있다. On the other hand, when acquiring orthogonal image data of a wide area using a drone, it requires a lot of flight time because it flies by overlapping flight areas of a certain area, and it is difficult to obtain data of a wide area with a single flight, so it is difficult to obtain data of a wide area and divide fuel Battery) to fly. However, the existing flight plan (Mission Scheduler) program is flying with the takeoff and landing process of one aircraft, and iterative process of resetting the flight plan and sending the flight mission when returning to land due to the completion of mission or low battery. There is a difficulty in performing flight missions linked to the final flight point.

따라서, 현장에서 광법위 공간정보 데이터 획득을 위해 무인기를 운영할 때 비행을 어려번 반복하거나 중복비행 또는 비행이 이루어지지 않은 공간이 생겨 운영상의 어려움이 많이 생기고 있다.Therefore, when operating the UAV to acquire spatial information data from the Optical Act in the field, many difficulties occur in operation due to repeated flight or overlapped flight or space in which no flight has been made.

최근, 드론를 이용한 공간정보 데이터획득은 정밀한 위치의 정보를 획득하기 위해 비시계 자동비행으로 운영되고 있으며 세계 각국 또는 국내에서 비시계 비행은 비행정보를 관리하는 관제 기능을 갖도록 하고 있으며 실시간으로 비행체의 비행정보를 통합관리하며, 비시계비행 위치에서 비행체의 이동경로를 확인하는 수단이 필요하고 임무장비로부터 획득된 영상정보의 활용 방법에 대해 어려운 문제점을 갖고 있다.Recently, the acquisition of spatial information data using drones is operated by non-clockwise automatic flight to obtain precise location information, and non-clockwise flight in countries or countries around the world has a control function to manage flight information, and flight of aircraft in real time Integrated management of information is required, and a means to check the movement path of the vehicle in a non-clockwise flight position is required, and it has a difficult problem with respect to a method of utilizing image information obtained from mission equipment.

따라서, 무인기의 비시계 비행을 위한 통합 관제 방법에서 비행정보의 보안관리 방법과 다수의 비행체의 비행경로를 통합관리하는 접속방법과 실시간 영상 및 센서의 빅 데이터 획득과 원시 데이터베이스 생성 구축과 증가되는 원시데이터의 시스템 관리 방법에 대해 체계적인 운영관리의 어려운 문제점을 갖는다.Therefore, in the integrated control method for unmanned flight of unmanned aerial vehicles, the security management method of flight information, the access method that manages the flight paths of multiple vehicles, and the real-time image and sensor big data acquisition, creation of raw databases, and increased raw It has a difficult problem of systematic operation management for the system management method of data.

또한, 원시 데이터베이스에서 데이터 저장관리 방법과 데이터처리를 위한 분석, 보정, 가공처리 결과를 그동안 많은 전문 기관을 통해 각각 수행하고 통합하여 결과를 확인하는 과정이 빅데이터로 구축하여 체계적으로 활용하지 못하는 문제점이 있다. In addition, the process of verifying the results by performing and integrating the data storage management method and analysis, correction, and processing results for data processing in a raw database through many specialized organizations has been constructed as big data and cannot be systematically utilized. There is this.

이와 같이 처리된 빅 데이터 결과는 건설공간정보, 농업공간정보, 해양공간정보, 환경 공간정보, 광산 공간정보, 교통공간정보, 재난공간정보등 시간공간의 빅데이터 정보를 서비스하는 기관에서 빅데이터를 활용 할 수 있으며 드론을 이용한 공간정보 빅데이터 드론 플랫폼 구축 사례보다 대부분 요소기술 방법으로 선행기술로는, 대한민국공개특허 제10-2017-0006983호(저고도 무인항공기 식별 방법 및 시스템), 대한민국공개특허 제10-2016-0151762호(저고도 무인항공기 감시시스템), 대한민국공개특허 제10-2017-0013667호(패치 타입의 스트레인 센서와 압력 센서 기반 드론 원격제어 시스템)이 있다.As a result of the big data processed in this way, big data is provided by organizations that provide big data information in time space, such as construction spatial information, agricultural spatial information, marine spatial information, environmental spatial information, mining spatial information, transportation spatial information, and disaster spatial information. It is possible to utilize and use the space information as a predominant technology as most of the element technology methods than the case of constructing a spatial information big data drone platform using drones. There is 10-2016-0151762 (low altitude unmanned aerial vehicle surveillance system), Korea Patent Publication No. 10-2017-0013667 (patch type strain sensor and pressure sensor based drone remote control system).

대한민국공개특허 제10-2017-0006983호 제10-2016-0151762호의 발명은 무인항공기의 지상관제와 연결 및 식별에 관한 형태의 표식을 제안하고 있다.The invention of Korean Patent Publication No. 10-2017-0006983 No. 10-2016-0151762 proposes a mark in the form of ground control, connection and identification of unmanned aerial vehicles.

대한민국공개특허 제10-2017-0013667호의 발명은 지상의 관제자 움직임과 신체에서 감지되는 움직임 압력을 센싱하여 측정된 데이터를 연산처리하여 드론을 동작하는 방식을 제안하고 있다.The invention of Korean Patent Publication No. 10-2017-0013667 proposes a method of operating a drone by calculating and processing measured data by sensing the motion of the ground controller and the pressure detected by the body.

특허문헌 1. 대한민국 공개특허 제10-2017-0006983호 - 저고도 무인항공기 식별 방법 및 시스템Patent Document 1. Republic of Korea Patent Publication No. 10-2017-0006983-Low altitude unmanned aerial vehicle identification method and system 특허문헌 2. 대한민국 공개특허 제10-2016-0151762호 - 저고도 무인항공기 감시시스템Patent Document 2. Republic of Korea Patent Publication No. 10-2016-0151762-Low altitude unmanned aerial vehicle surveillance system 특허문헌 3. 대한민국 공개특허 제10-2017-0013667호 - 패치 타입의 스트레인 센서와 압력 센서 기반 드론 원격제어 시스템Patent Document 3. Republic of Korea Patent Publication No. 10-2017-0013667-Patch type strain sensor and pressure sensor based drone remote control system 특허문헌 4. 대한민국 등록특허 10-183392호 - 공간영상도화용 이미지를 확보하는 드론 시스템Patent Document 4. Korean Patent Registration No. 10-183392-Drone system to secure images for spatial imaging

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 제반 단점과 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명은 무인기(드론)의 현장 비행과 지상관제장비 운영방법, 드론통합관제 시스템 접속관리와 드론원격 모니터링 및 동영상 상황전파과정을 통합관리하며 빅 데이터 구축을 위한 빅데이터 저장 관리부 데이터 처리와 영상 및 센서 데이터의 가공된 자료의 빅 데이터 서비스를 제공하는 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention is to solve all the disadvantages and problems of the prior art as described above, the present invention is an unmanned aerial vehicle (drone) field flight and ground control equipment operating method, drone integrated control system access management and drone remote monitoring and video Spatial information big data platform using unmanned integrated control and mission equipment sensor data acquisition to provide big data service of processed data of image and sensor data and big data storage management unit for integrated management of situation propagation process and big data construction The purpose is to provide a building system.

또한 본 발명은 데이터 획득은 비행시간이 적은 드론의 비행계획(스케즐러)소프트웨어를 통해 데이터 획득과 가공효율이 향상되는 동기화된 드론의 임무장비 영상정보, 초분광센서, 열화상 카메라의 원시데이터를 체계적으로 획득 관리방법과 드론통합관제 시스템, 드론원격 모니터링 및 상황전파, 빅 데이터 저장관리부, 2차원 3차원 정사영상 데이터 처리부, 최종 결과의 빅 데이터 구축과 운영 서비스을 위한 방법으로 구글 또는 포털서비스의 광법위 지역별 빅 데이터 공간정보 서비스 방식과 차별화 하여 국가별 지역별 시간변화에 따른 빅데이터를 원시데이터부터 가공처리된 데이터를 빅 데이터로 주기적 중첩관리하는 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템을 제공하는데 다른 목적이 있다.In addition, according to the present invention, data acquisition is performed by using the drone's flight planning (scheduler) software with low flight time to obtain raw data from mission equipment image information, hyperspectral sensors, and thermal imaging cameras of synchronized drones that improve processing efficiency. Systematic acquisition management method and drone integrated control system, drone remote monitoring and situation propagation, big data storage management part, 2D 3D ortho data processing part, method for constructing and operating big data of the final result. Differentiated from the Big Data Spatial Information Service Method of each region by law, the unmanned integrated control and mission equipment sensor data acquisition by periodically superimposing the big data according to the time change by region from the raw data to the processed data as big data There are other purposes to provide a data platform building system.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 공간정보 획득을 위한 것으로 영상 및 센서 데이터획득을 위한 구성으로 무인기 제조사별 형식이 다양한 무인기에 설치가능한 규격화된 미션컴퓨터(313)와 센서 데이터를 획득하는 센서데이터획득부(312) 및 통신 처리를 위한 통신처리부(311) 기능을 갖춘 임무장비(310)가 탑재 무인기 기체(300); 상기 무인기 기체(300)의 경로비행을 제어하는 지상관제장비(200); 실시간 전송된 상기 무인기 기체(300)로부터의 비행정보와 동영상을 관리하되, 상기 무인기 기체(300)에서 획득된 센서데이터를 빅 데이터 저장 관리부(500)에 전송하고, 동영상은 드론원격 모니터링 및 상황전파(900)를 위한 스마트폰에 제공하며, 인터넷 접속을 통한 드론 통제정보, 접속자정보, 데이터 처리정보를 서비스 하는 무인기 통합관제 시스템(400); 상기 무인기 통합관제시스템(400)에서 전송된 무인기 임무 데이터를 데이터베이스 관리시스템(DBMS)으로 관리하되 원시데이터를 3D 빅데이터, 2D 빅데이터 및 객체 빅데이터 등으로 분산관리하여 빅데이터를 구축하고, 가공하여 데이터 처리부(600)로 전송하는 빅 데이터 저장 관리부(500); 및 상기 빅 데이터 저장 관리부(500)에서 전송된 데이터에 대하여 데이터 분석과 보정 처리가공을 처리하는데, 상용 3D정사처리 프로그램을 별도로 연계하여 다양한 분석활용가능 하며 상용소프트웨어는 글로벌 포털의 빅데이터 서비스와 같은 규격으로 변환하고, 백터추정 및 보정 알고리즘을 통해 빅테이터를 구축하는 데이터 처리부(600);를 포함하여 상기 데이터처리부(600)의 처리 결과는 상기 빅 데이터 저장 관리부(500)를 통해 빅 데이터 서비스(800)가 이루어지도록 구성된 것을 특징으로 하는 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention is for obtaining spatial information, and as a configuration for acquiring image and sensor data, the standardized mission computer 313 and sensor data for acquiring sensor data that can be installed in various types of UAV manufacturers are available. The unmanned aerial vehicle 300 equipped with the mission equipment 310 equipped with the function of the acquisition unit 312 and the communication processing unit 311 for communication processing; Ground control equipment (200) for controlling the flight path of the unmanned aircraft (300); Manage flight information and videos from the unmanned aerial vehicle 300 transmitted in real time, but transmit sensor data obtained from the unmanned aerial vehicle 300 to the big data storage management unit 500, and the video is drone remote monitoring and situation propagation An unmanned integrated control system 400 that provides a smartphone for 900 and services drone control information, visitor information, and data processing information through Internet access; The unmanned mission data transmitted from the unmanned integrated control system 400 is managed by a database management system (DBMS), but the raw data is distributed and managed by 3D big data, 2D big data, and object big data to build and process big data. Big data storage management unit 500 to transmit to the data processing unit 600; And data analysis and correction processing processing for data transmitted from the big data storage management unit 500. Commercial 3D orthogonal processing programs are separately linked to enable various analysis and commercial software is the same as the global portal's big data service. Data processing unit 600 that converts to a standard and constructs a big data through vector estimation and correction algorithm; including the result of processing of the data processing unit 600, the big data service through the big data storage management unit 500 ( 800) provides a spatial information big data platform construction system using unmanned integrated control and mission equipment sensor data acquisition.

여기서 빅 데이터 서비스(800)의 빅 데이터 운영(700)은 데이터 운영 소프트웨어를 통해 구글, 다음, 네이버, 브이월드와 같은 포털 서비스와 호환된 배경에 빅데이터를 구축하는 방식으로 모니터링이 지원되며, 전지구 모니터링은 최신 데이터 View의 최상위 정보를 제공하게 되고, 데이터 운영정보는 구글의 규격과 같이 타일링된 규격으로 타일링 빅 데이터 서비스를 통해 빅데이터의 학습이 가능한 딥러닝 DB 서비스를 지원하는 것을 특징으로 한다.Here, the big data operation 700 of the big data service 800 is monitored by building big data in a background compatible with portal services such as Google, Daum, Naver, and V World through data operation software, and is supported globally. Monitoring provides the top-level information of the latest data view, and data operation information is characterized by supporting deep learning DB service that can learn big data through tiling big data service in a tiled standard like Google's standard.

그리고 빅데이터 서비스(800)는 상기 빅데이터 운영(700)의 빅데이터 View SW의 위치 면적 부피를 포함하는 공학적 기능을 통해 공간정보 빅데이터 서비스가 가능하도록 지원하되, 건설공간정보(821), 농업공간정보(825), 해양공간정보(822), 환경공간정보(827), 광산공간정보(824), 지적공간정보(826), 교통공간정보(828), 재난공간정보(823), 기타공간정보(829) 중 하나 이상의 빅데이터 처리시 활용된다.And the big data service 800 supports the spatial information big data service through an engineering function including the location area volume of the big data view SW of the big data operation 700, but the construction spatial information 821, agriculture Spatial information (825), marine spatial information (822), environmental spatial information (827), mining spatial information (824), intellectual spatial information (826), traffic spatial information (828), disaster spatial information (823), other spaces It is utilized when processing one or more big data of information 829.

또한 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템은, 지상관제장비(200)의 비시계 비행으로 무인기 기체(300) 상황이 어려운 경우 스마트폰을 통해 현재 비행하는 무인기 기체(300)의 드론 네비게이션(941)을 드론원격 모니터링(940)하며, 현재의 스마트폰 또는 다른 스마트폰을 통해 동일 또는 다른 드론의 동영상 상황전파(942)를 다수가 볼 수 있는 동영상 상황 전파 서비스를 하고, 정보의 재난센터 상황전파(930)를 위해 UTM정보 공유(931) 및 재난센터에 동영상 상황전파(932) 정보를 제공한다.In addition, the system for constructing a spatial information big data platform using unmanned aerial vehicle control and mission equipment sensor data acquisition, is currently flying through a smart phone when the situation of the unmanned aerial vehicle 300 is difficult due to the non-clock flight of the ground control equipment 200 The drone navigation 941 of 300 is drone remote monitoring 940, and a video situation propagation service in which multiple video situation propagation 942 of the same or different drones can be viewed through a current smartphone or another smartphone is provided. The UTM information sharing (931) and video context propagation (932) information to the disaster center is provided for information dissemination of the disaster center (930).

본 발명의 일 실시예에 따른 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템은 다음과 같은 효과가 있다.The system for constructing a spatial information big data platform using unmanned aerial vehicle control and mission equipment sensor data acquisition according to an embodiment of the present invention has the following effects.

첫째, 무인기를 이용한 데이터 활용에 대한 다양한 분야의 데이터 표준 획득을 위한 임무장비와 지상관제장비 운용 방법과 드론통합관제, 드론 원격 모니터링 상황전파를 통한 비시계 비행 운용 운용신뢰성 확보와 무인기 데이터 빅 데이터 저장관리부와 데이터처리부에 의한 빅데이터 구축 플랫폼 방법으로 글로벌 규격의 빅 데이터 시스템을 손쉽게 구축할수 있다.First, mission equipment and ground control equipment operation method to acquire data standards in various fields on the use of unmanned aerial vehicles, drone integrated control, drone remote monitoring, and non-clockwise flight operation through radio wave propagation to secure operational reliability and save unmanned aircraft data big data It is easy to build a global standard big data system with the big data construction platform method by the management and data processing.

둘째, 빅데이터 서비스를 위한 접속자 서비스와 운영소프트웨어로 규격화된 빅데이터를 제공하고 1cm급의 고해상도 서비스에 필요한 빅데이터 축척과 타일링 빅 데이터로 인공지능의 딥러닝(학습) DB 서비스를 연동하며, 빅 데이터 서비스 기반의 정밀보정 정보DB를 통해 최신의 정보를 제공하여 실시간 유지하여 무인이동체 빅데이터 서비스를 할 수 있으며, 빅 데이터는 영상, 지적정보, 센서정보, 열화상등 다양한 정보를 오버랩시켜 정보를 공유하도록 구성되어 산업현장에서 공정 및 이상진단, 무인이동체 유도제어방법에 활용시킬 수 있는 효과가 있다.Second, provide big data standardized with accessor service and operation software for big data service, link artificial intelligence deep learning (learning) DB service with big data scale and tiling big data required for 1 cm high resolution service, Provides up-to-date information through a data service-based precision correction information DB to maintain real-time and provide unmanned mobile big data services. Big data overlaps various information such as images, intellectual information, sensor information, and thermal images to provide information. It is configured to be shared, and it has an effect that can be used for process and abnormal diagnosis in an industrial site, and induction control method of unmanned moving objects.

셋째, 무인비행체 착륙시 무인비행기 착륙장치에 정밀한 착륙을 일치시킴으로써, 무인비행기의 원격지 자동이착륙과 자동전원충전을 효과적으로 수행 할 수 있는 효과가 있다.Third, when landing an unmanned aerial vehicle, by matching the precise landing with the unmanned aerial vehicle landing device, there is an effect that can effectively perform remote automatic take-off and automatic power charging of the unmanned aerial vehicle.

도 1은 본 발명에 따른 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템에 필요한 전장정보 빅 데이터 획득 드록 플랫폼 서비스 체계를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 내지 도 5는 도 2에 나타낸 본 발명 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템을 상세히 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 2에 나타낸 본 발명 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템의 공간정보 빅 데이터 서비스 활용의 실시예를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템을 이용한 빅데이터 운용 소프트웨어 처리 결과의 예를 나타낸 도면이다.
1 is a view showing the battlefield information big data acquisition lock platform service system required for a spatial information big data platform construction system using unmanned aerial vehicle control and mission equipment sensor data acquisition according to the present invention.
2 is a view for explaining a system for constructing a spatial information big data platform using unmanned aerial vehicle control and mission equipment sensor data acquisition according to the present invention.
3 to 5 are diagrams for explaining in detail the system for constructing a spatial information big data platform using the unmanned aerial vehicle integrated control and mission equipment sensor data acquisition of the present invention shown in FIG. 2.
FIG. 6 is a diagram showing an embodiment of utilizing the spatial information big data service of the spatial information big data platform construction system using the present invention unmanned aerial control and mission equipment sensor data acquisition shown in FIG. 2.
7 is a view showing an example of a result of processing a big data operation software using a system for constructing a spatial information big data platform using unmanned aerial vehicle integrated control and mission equipment sensor data acquisition.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, the terms or words used in the present specification and claims should not be interpreted as being limited to ordinary or dictionary meanings, and the inventor appropriately explains the concept of terms in order to explain his or her invention in the best way. Based on the principle of being able to be defined, it should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. In addition, unless there are other definitions in the technical terms and scientific terms used, those skilled in the art to which the present invention pertains have the meanings commonly understood, and the subject matter of the present invention in the following description and the accompanying drawings. Descriptions of well-known functions and configurations that may be obscured are omitted. The drawings introduced below are provided as examples in order to sufficiently convey the spirit of the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the present invention is not limited to the drawings presented below and may be embodied in other forms. In addition, the same reference numbers throughout the specification indicate the same components. It should be noted that the same components in the drawings are indicated by the same reference numerals wherever possible.

도 1은 본 발명에 따른 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템에 필요한 전장정보 빅 데이터 획득 드록 플랫폼 서비스 체계를 나타낸 도면이다.FIG. 1 is a diagram showing a battlefield information big data acquisition lock platform service system required for a spatial information big data platform construction system using unmanned aerial vehicle control and mission equipment sensor data acquisition according to the present invention.

본 발명에 따른 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템의 개념은 도 1에 나타낸 바와 같은데, 무인기(드론) 기체에 대하여 드론원격 모니터링 및 상황전파 및 A/S 유지보수를 수행하고, 무인기의 비행(Flying)을 통해 데이터획득한다. 이때, 지상관제장비(GCS)에서의 드론의 비행계획(스케즐러) 소프트웨어를 통해 데이터 획득(임무장비 영상정보, 초분광센서, 열화상 카메라의 원시데이터의 체계적으로 획득) 관리하기 위하여 드론통합관제 시스템, 드론원격 모니터링 및 상황전파, 빅 데이터 저장관리부, 빅데이터 저장관리부의 GIS 빅데이터에 대한 수집/분석 데이터의 처리를 통한 2차원 3차원 정사영상 데이터 처리(정사처리), 최종 결과의 빅 데이터 구축과 빅 데이터 운영 서비스을 수행한다. 이를 통해 구글 또는 포털서비스의 광법위 지역별 빅 데이터 공간정보 서비스 방식과 차별화 하여 국가별 지역별 시간변화에 다른 빅데이터를 원시데이터부터 가공처리된 데이터를 빅 데이터로 주기적 중첩관리하는 무인기 통합관제와 데이터 구축을 이용한 공간정보 빅 데이터 드론 플랫폼 구축 및 방법을 제공한다.The concept of a system for constructing a spatial information big data platform using unmanned aerial vehicle control and mission equipment sensor data acquisition according to the present invention is as shown in FIG. 1, drone remote monitoring and situational propagation and A / S maintenance for unmanned aerial vehicle (drone) aircraft Performs maintenance and acquires data through the flying of a UAV. At this time, drone integrated control to manage data acquisition (systematic acquisition of mission equipment image information, hyperspectral sensors, and raw data from thermal imaging cameras) through drone's flight planning (scheduler) software in ground control equipment (GCS) System, drone remote monitoring and situational propagation, big data storage management unit, big data storage management unit GIS big data processing / collection data analysis / processing of 2D 3D orthographic image data (orthogonal processing), big data of final result Build and perform big data operation services. Through this, it is differentiated from the Google or Portal Service's Big Data spatial information service method by region, and unmanned integrated control and data construction that periodically superimposes and processes processed big data from raw data to big data that differs according to time changes by region. Provides a method and method of constructing a spatial data big data drone using.

도 2는 본 발명에 따른 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템을 설명하기 위한 도면이고, 도 3 내지 도 5는 도 2에 나타낸 본 발명 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템을 상세히 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 도 2에 나타낸 본 발명 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템의 공간정보 빅 데이터 서비스 활용의 실시예를 나타낸 도면이고, 도 7은 본 발명 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템을 이용한 빅데이터 운용 소프트웨어 처리 결과의 예를 나타낸 도면이다.FIG. 2 is a diagram for explaining a system for constructing a spatial information big data platform using unmanned aerial control and mission equipment sensor data acquisition according to the present invention, and FIGS. 3 to 5 are the present invention unmanned integrated control and mission equipment shown in FIG. It is a diagram for explaining in detail a system for constructing a spatial information big data platform using sensor data acquisition, and FIG. 6 is a spatial information of a system for constructing a spatial information big data platform using sensor data acquisition of the present invention unmanned integrated control and mission equipment shown in FIG. FIG. 7 is a view showing an example of using a big data service, and FIG. 7 is a diagram showing an example of a result of processing a big data operation software using a system for constructing a spatial information big data platform using unmanned aerial vehicle integrated control and mission equipment sensor data acquisition.

우선 본 발명에 따른 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템은 도 2에 나타낸 바와 같이, 지상관제장비(200), 무인기(드론) 기체(300), 무인기(드론) 통합관제 시스템(400), 빅 데이터 저장 관리부(500), 데이터 처리부(600)로 구성되어 빅데이터 운영(700) 및 빅데이터 서비스(800)를 통해 빅데이터 지역서비스(100)를 수행한다.First, the system for constructing a spatial information big data platform using unmanned aerial vehicle control and mission equipment sensor data acquisition according to the present invention, as shown in FIG. 2, ground control equipment 200, unmanned aerial vehicle (drone) aircraft 300, unmanned aerial vehicle (drone) ) It consists of an integrated control system 400, a big data storage management unit 500, and a data processing unit 600 to perform the big data local service 100 through the big data operation 700 and the big data service 800.

여기서 지상관제장비(200)는 무인기 기체(300)의 경로비행을 제어한다.Here, the ground control equipment 200 controls the route flight of the unmanned aerial vehicle 300.

무인기(드론) 기체(300)는 공간정보 획득을 위한 것으로 영상, 센서 등 데이터획득을 위한 구성으로 무인기 제조사별 형식이 다양한 무인기에 설치가능한 규격화된 미션컴퓨터(313)와 센서 데이터를 획득하는 센서데이터획득부(312) 및 통신 처리를 위한 통신처리부(311) 기능을 갖춘 임무장비(310)가 탑재된다. 이러한 무인기 기체(300)는 일반적으로 통신부, 풍향/풍속/고도 센서, 지자기센서, 가속도센서, 자이로센서, 회전날개, 구동모터, 배터리, 구동엔진, 연료통, 무게감지센서, 데이터저장부, 촬영부, GPS 수신기 및 제어부 등이 선택적으로 구비된다.The unmanned aerial vehicle (drone) aircraft 300 is for obtaining spatial information, and is a configuration for acquiring data such as images and sensors. The standardized mission computer 313 that can be installed in various types of unmanned aerial vehicle manufacturers and sensor data to acquire sensor data The mission unit 310 equipped with the function of the acquisition unit 312 and the communication processing unit 311 for communication processing is mounted. The unmanned aircraft 300 is generally a communication unit, a wind direction / wind speed / altitude sensor, a geomagnetic sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, a rotary wing, a driving motor, a battery, a driving engine, a fuel container, a weight sensor, a data storage unit, a photographing unit , GPS receiver and a control unit are optionally provided.

무인기 통합관제 시스템(400)은 실시간 전송된 무인기 기체(300)로부터의 비행정보와 동영상을 관리한다. 이때, 무인기 기체(300)에서 획득된 센서데이터를 데이터 저장부(500)에 전송하고, 동영상은 드론원격 모니터링 및 상황전파(900)에 제공하며, 인터넷 접속을 통한 드론 통제정보, 접속자정보, 데이터 처리정보를 서비스 하고, 웹 접속자의 대용량 데이터 서비스는 대용량 P2P SW(411)를 통해 사용자에게 서비스 된다. The UAV integrated control system 400 manages flight information and videos from the UAV 300 transmitted in real time. At this time, the sensor data obtained from the UAV 300 is transmitted to the data storage unit 500, and the video is provided to the drone remote monitoring and situation propagation 900, and the drone control information, visitor information, and data through the Internet access. The processing information is serviced, and the large-capacity data service of the web accessor is provided to the user through the large-capacity P2P SW 411.

빅 데이터 저장 관리부(500)는 드론 통합관 제시스템(400)에서 전송된 무인기 임무 데이터를 데이터베이스 관리시스템(DBMS)으로 관리하되 원시데이터를 3D 빅데이터, 2D 빅데이터 및 객체 빅데이터 등으로 분산관리하여 빅데이터를 구축하고, 가공하여 데이터 처리부(600)로 전송한다.The big data storage management unit 500 manages unmanned mission data transmitted from the drone integrated control system 400 as a database management system (DBMS), but distributes and manages raw data as 3D big data, 2D big data, and object big data. To build the big data, process it and send it to the data processing unit 600.

데이터 처리부(600)는 빅 데이터 저장 관리부(500)에서 전송된 데이터에 대하여 데이터 분석과 보정 처리가공을 처리하는데, 상용 3D정사처리 프로그램을 별도로 연계하여 다양한 분석활용가능 하며 상용소프트웨어는 글로벌 포털의 빅데이터 서비스와 같은 규격으로 변환하고, 백터추정 및 보정 알고리즘을 통해 빅테이터를 1cm규격의 정밀도로 구축한다.The data processing unit 600 processes data analysis and correction processing for data transmitted from the big data storage management unit 500, and commercial analysis software can be used in a variety of ways by separately linking commercial 3D refinement processing programs. It converts to the same standard as data service, and builds big data with precision of 1cm standard through vector estimation and correction algorithm.

데이터처리부(600)의 처리 결과는 빅 데이터 저장 관리부(500)의 정보를 통해 빅데이터 서비스(800)가 이루어 지며 빅데이터 서비스를 위해 빅데이터 접속관리(840), 원격지 빅 데이터 지원을 위한 빅 데이터 원격지원(830), 빅 데이터를 모니터에 표출하는 빅데이터 View SW(820)로 서비스 되고 데이터 학습과 인공지능에 필요한 타일링 빅 데이터 서비스는 인공지능 DB접속(810)관리자에 의해 딥러닝 객체인식(812)과 객체비교 합습인식(811) 알고리즘서비스가 지원되며 빅 데이터의 백터 정보와 인공지능 DB를 이용하여 무인이동체 서비스(850)의 3D 백처정보 객체연동과 빅데이터 서비스(800)의 빅데이터 운영(700)을 한다.The result of the processing of the data processing unit 600 is a big data service 800 through the information of the big data storage management unit 500, big data access management 840 for big data service, big data for remote big data support Remote support (830), a big data view SW (820) that displays big data on a monitor, and tiling big data services required for data learning and artificial intelligence are deep learning object recognition by the administrator of artificial intelligence DB connection (810) ( 812) and object comparison joint recognition (811) algorithm service is supported, and using 3D vector information of unmanned mobile services (850) using big data vector information and artificial intelligence DB and operating big data of big data service (800) (700).

빅데이터 운영(700)은 데이터 운영 소프트웨어를 통해 구글, 다음, 네이버, 브이월드와 같은 포털 서비스와 호환된 배경에 빅데이터를 구축하는 방식으로 모니터링이 지원되며, 전지구 모니터링은 최신 데이터 View의 최상위 정보를 제공하게 되고, 데이터 운영정보는 구글의 규격과 같이 타일링된 규격으로 타일링 빅 데이터 서비스를 통해 빅데이터의 학습이 가능한 딥러닝 DB 서비스를 지원한다.Big data operation 700 is supported by building big data on a background compatible with portal services such as Google, Daum, Naver, and V World through data operation software, and global monitoring is the top-level information of the latest data view. The data management information is a tiled standard, such as Google's standard, and supports a deep learning DB service capable of learning big data through a tiling big data service.

빅데이터 서비스(800)는 빅데이터 운영(700)의 빅데이터 View SW의 위치 면적 부피 등의 공학적 기능을 통해 공간정보 빅데이터 서비스가 가능하도록 지원 하는 것으로, 도 6과 같이 건설공간정보(821), 농업공간정보(825), 해양공간정보(822), 환경공간정보(827), 광산공간정보(824), 지적공간정보(826), 교통공간정보(828), 재난공간정보(823), 기타공간정보(829)와 같은 빅데이터를 처리 할 때 주로 활용될 수 있다.The big data service 800 supports the spatial data big data service through engineering functions such as the location area volume of the big data view SW of the big data operation 700, and the construction spatial information 821 as shown in FIG. 6. , Agricultural spatial information (825), marine spatial information (822), environmental spatial information (827), mining spatial information (824), intellectual spatial information (826), traffic spatial information (828), disaster spatial information (823), It can be mainly used when processing big data such as other spatial information (829).

이와 같은 구성에 따라 드론원격 모니터링 및 상황전파(900)는 지상관제장비(200)의 비시계 비행으로 무인기 기체(300) 상황이 어려운 경우 드론 원격모니터링 및 상황전파(900)에서의 스마트폰을 통해 현재 비행하는 무인기 기체(300)의 드론 네비게이션(941)을 드론원격 모니터링(940)하며, 현재의 스마트폰 또는 다른 스마트폰을 통해 동일 또는 다른 드론의 동영상 상황전파(942)를 다수가 볼 수 있는 동영상 상황 전파 서비스를 하고, 정보의 재난센터 상황전파(930)를 위해 UTM정보 공유(931) 및 재난센터에 동영상 상황전파(932) 정보를 제공할 수 있다. According to this configuration, the drone remote monitoring and situation propagation 900 is a non-clock flight of the ground control equipment 200. If the unmanned aircraft 300 situation is difficult, drone remote monitoring and situation propagation 900 through a smartphone The drone navigation 941 of the drone currently flying 300 is monitored by a drone remotely (940), and a large number of video status propagation (942) of the same or different drones can be viewed through the current smartphone or another smartphone. A video context propagation service may be provided, and the video context propagation 932 information may be provided to the UTM information sharing 931 and the disaster center for information center disaster propagation 930.

다시 말하면 무인기(드론)기체(300)와 지상관제장비(200)는 공간정보 획득을 위한 영상, 센서 등 데이터획득을 위한 구성으로, 무인기 기체(300)는 무인기 기체(300)의 제조사별 형식이 다양한 무인기 기체(300)에 설치가능한 규격화된 미션컴퓨터(313)와 센서데이터획득부(312), 통신처리부(311) 기능을 갖춘 임무장비(310)를 제조사별 무인기에 탑재하도록 규격화한다.In other words, the UAV (drone) gas 300 and the ground control equipment 200 are configured to acquire data such as images and sensors for obtaining spatial information, and the UAV 300 is a manufacturer-specific format of the UAV 300. The standardized mission computer 313, the sensor data acquisition unit 312, and the communication processing unit 311, which can be installed on various drones 300, are equipped with mission equipment 310 equipped with each manufacturer.

그리고 지상관제장비(200)의 기능과 임무장비(310)는 무인기 기체(300)의 비행제어기(320)의 경로비행을 제어할수 있는 기능을 갖는다. In addition, the function of the ground control equipment 200 and the mission equipment 310 have a function of controlling the path flight of the flight controller 320 of the unmanned aircraft 300.

임무장비(310)과 지상관제장비(200)는 상호 호환되는 임무수행 경로설정의 비행 스케즐러 SW(250), 센서 데이터획득부(312)의 정보 데이터를 검증하는 2D 정사배치(240)과 무인기의 긴급제어에 필요한 비행원격 조종장치(230), 비행정보를 지상에서 관제하는 비행관제 모니터링(220) 및 임무장비의 영상을 관제하는 영상모니터링(210)과 규격화된 구성을 갖고, 지상관제장비(200)과 무인기 기체(300)의 임무장비(310)와 연동하여 다양한 제조사의 비행제어기(320)의 비행 경로를 제어하여 임무장비에 탑재된 규격화된 센서데이터 획득부(312)의 정보를 지상관제장비(200)와 다수의 무인기 기체(300)를 통합관제하는 무인기 통합관제 시스템(400)에 규격화된 데이터를 전송한다.The mission equipment 310 and the ground control equipment 200 are compatible with each other, the flight scheduler SW 250 of the mission performance routing, the 2D orthogonal deployment 240 and the UAV verifying the information data of the sensor data acquisition unit 312 The flight remote control device (230) necessary for the emergency control of the aircraft, the flight control monitoring (220) that controls flight information from the ground, and the video monitoring (210) that controls the image of mission equipment and the standardized configuration, 200) to control the flight paths of the flight controllers 320 of various manufacturers in conjunction with the mission equipment 310 of the unmanned aerial vehicle 300 to control the information of the standardized sensor data acquisition unit 312 mounted on the mission equipment. The standardized data is transmitted to the unmanned integrated control system 400 for the integrated control of the equipment 200 and the plurality of unmanned aircraft 300.

그리고 지상관제장비(200)는 비행스케즐러SW(250)에 설정된 넓은 비행경로를 배태리 교환만으로 반복비행이 가능하도록 이륙과 착륙 위치정보를 저장 관리하여 배터리 부족 및 비상 착륙이후 배터리교제로 이전 착륙된 비행궤적을 찾아 연속비행이 가능하도록 센서 데이터 획득부(312)와 데이터 전송 및 지상통제와 드론통합관제 시스템(400)의 원격데이터를 전송한다.In addition, the ground control equipment 200 stores and manages the takeoff and landing location information so that a wide flight path set in the flight scheduler SW 250 can be repeatedly carried out only by exchanging batteries. The sensor data acquisition unit 312 and data transmission and remote control of the ground control and drone integrated control system 400 are transmitted to enable continuous flight in search of flight trajectories.

무인기 기체(300)의 비행제어기(320)은 지상관제장비(200)와 제조사별 다른 무인기 임무장비(310)와 비행제어기를 연동하기 위한 구성으로, 일반적으로 조종기와 비행제어기의 제어방식에서 규격화된 임무장비(310)를 통한 비행제어기(320) 제어관리와 지상관제장비(200)의 비행스케즐러SW(250)의 통제방식으로 임무장비의 규격화된 비행제어로 센서데이터 획득 정보를 규격화 한다. The flight controller 320 of the unmanned aerial vehicle 300 is a configuration for interlocking the ground control equipment 200 with other UAV mission equipment 310 of each manufacturer and the flight controller, and is generally standardized in the control method of the remote controller and the flight controller. The control data of the flight controller 320 through the mission equipment 310 and the control method of the flight scheduler SW 250 of the ground control equipment 200 standardize the sensor data acquisition information by standardized flight control of the mission equipment.

그리고, 임무장비를 통해 임무정보(비행정보, 영상, 동영상 등)를 통신 처리부(311)를 통해 지상관제장비(200)와 드론 통합관제 시스템(400)으로 데이터를 전송한다.In addition, the mission information (flight information, video, video, etc.) is transmitted through the mission equipment to the ground control equipment 200 and the drone integrated control system 400 through the communication processing unit 311.

또한, 드론통합관제 시스템(400)에 실시간 전송된 무인기 기체(300)의 비행정보와 동영상은 드론통합관제 시스템(400)의 드론통합관제 서버(410)에 비행로그정보를 비행접속관리자(415)를 통해 관리하고, 임무정보(310)는 비행데이터 관리자(414)를 통해 무인기 기체(300)에서 획득된 센서데이터(311) 빅 데이터 저장 관리부(500)에 전송하여 관리한다.In addition, the flight information and the video of the drone 300 transmitted in real time to the drone integrated control system 400 is flight connection manager 415 that provides flight log information to the drone integrated control server 410 of the drone integrated control system 400. Through the management, the mission information 310 is transmitted to the sensor data 311 acquired from the unmanned aircraft 300 through the flight data manager 414 and stored in the big data storage management unit 500 for management.

여기서 동영상접속관리(413)은 드론원격 모니터링 및 상황전파(900)에 필요한 정보를 제공하며, 접속자 웹서비스(412)는 인터넷 접속을 통한 드론 통제정보, 접속자정보, 데이터 처리정보를 서비스 하며, 웹 접속자의 대용량 데이터 서비스는 대용량 P2P SW(411)를 통해 사용자에게 서비스 된다. Here, the video access management 413 provides information necessary for drone remote monitoring and situation propagation 900, and the visitor web service 412 provides drone control information, visitor information, and data processing information through the Internet access, and the web. The large-capacity data service of the accessor is serviced to the user through the large-capacity P2P SW 411.

한편 드론원격 모니터링 및 상황전파(900)는 지상관제장비의 비시계 비행으로 무인기 상황이 어려운 경우 스마트폰을 통해 현재 비행하는 무인기 기체(300)의 드론 네비게이션(941)을 드론원격 모니터링(940)하며, 현재의 스마트폰 또는 다른 스마트폰을 통해 동일 또는 다른 드론의 동영상 상황전파(942)를 다수가 볼 수 있는 동영상 상황 전파 서비스를 한다. 그에 따라 정보 중 재난센터 상황전파(930)를 위해 UTM정보 공유(931) 및 재난센터에 동영상 상황전파(932) 정보를 제공한다. On the other hand, the drone remote monitoring and situation propagation 900 drone remote monitoring 940 of the drone navigation 941 of the drone 300 currently flying through a smartphone when the unmanned situation is difficult due to the non-clock flight of the ground control equipment. , Provides a video context propagation service that allows a large number of video context propagation 942 of the same or different drones to be viewed through a current smartphone or another smart phone. Accordingly, UTM information sharing 931 and video context propagation 932 information are provided to the disaster center for information about the situation 930 of the disaster center.

드론 통합관 제시스템(400)에서 전송된 무인기 기체(300) 임무 데이터는 빅 데이터 저장 관리부(500)에 전송되며 데이터베이스 관리시스템(DBMS)관리 방법은 원시데이터 DB관리(570), 3D가공 빅데이터(560), 2D가공 빅데이터(550), 전지구 3D백터 DB(540), 딥러닝 학습 객체 DB(530), 싯시간 동영상 DB(520), 정밀보정정보유(510)으로 데이터베이스를 분산관리하여 빅데이터를 구축한다. The UAV 300 mission data transmitted from the drone integrated control system 400 is transmitted to the big data storage management unit 500, and the database management system (DBMS) management method is raw data DB management 570, 3D processing big data (560), 2D processing big data (550), global 3D vector DB (540), deep learning learning object DB (530), seat time video DB (520), precision correction information oil (510) to distribute and manage the database Build big data.

그리고 원시데이터 DB관리(570)의 데이터 가공은 데이터처리부(600)의 데이터 처리서버(610)는 원시 DB 배치분석(615), 정밀보정정보 DB(510)의 신규 정밀보정 좌표를 관리 하는 신규보정정보(614)처리, 3D 정사영상처리(613), 2D 와핑 모자이크(612)처리, 3D 백터 모델링 자동생성(611)의 서버로 각각 운영되어 처리결과는 빅데이터 저장 관리부(500)에 저장된다.And the data processing of the raw data DB management 570, the data processing server 610 of the data processing unit 600, the raw DB batch analysis 615, the new correction to manage the new precise correction coordinates of the precision correction information DB 510 It is operated as a server of information 614 processing, 3D ortho-image processing 613, 2D warping mosaic 612 processing, and 3D vector modeling automatic generation 611, and the processing results are stored in the big data storage management unit 500.

또한 데이터처리부(600)의 처리 결과는 빅 데이터 저장 관리부(500)의 정보를 통해 빅데이터 서비스부(800)에서 이루어 지며 빅데이터 서비스를 위해 빅데이터 접속관리(840), 원격지 빅 데이터 지원을 위한 빅 데이터 원격지원(830), 빅 데이터를 모니터에 표출하는 빅데이터 View SW(820)로 서비스 된다.In addition, the processing result of the data processing unit 600 is performed in the big data service unit 800 through the information of the big data storage management unit 500, and for the big data service, the big data access management 840 and remote big data support It is serviced by Big Data Remote Support (830) and Big Data View SW (820) that displays big data on a monitor.

그리고, 데이터 학습과 인공지능에 필요한 타일링 빅 데이터 서비스는 인공지능 DB접속(810) 관리자에 의해 딥러닝 객체인식(812)과 객체비교 합습인식(811) 알고리즘서비스가 지원되며, 빅 데이터의 백터 정보와 인공지능 DB를 이용하여 무인이동체 서비스(850)의 3D 백터정보 객체연동과 빅데이터 서비스(800)의 빅데이터 운영(700)부분에서 하도록 한다.And, the tiling big data service required for data learning and artificial intelligence is supported by deep learning object recognition (812) and object comparison joint recognition (811) algorithm services by the artificial intelligence DB access (810) manager, and vector information of big data And 3D vector information object linkage of the unmanned moving object service 850 and the big data operation 700 part of the big data service 800 using the artificial intelligence DB.

특히 빅데이터 서비스(800)의 빅데이터 운영(700)은 데이터베이스 운영 소프트웨어(710)의 전지구 모니터링(711)이 가능하며, 전지구 모니터링의 배경정보는 구글, 다음, 네이버, 브이월드와 같은 포털 서비스와 호환된 배경에 빅데이터를 구축하는 방식으로 모니터링이 지원되고, 전지구 모니터링은 항상 최신 데이터 View(712)의 최상위 정보를 제공하게 되며, 데이터 운영정보는 구글의 규격과 같이 타일링된 규격으로 타일링 빅 데이터(713) 서비스를 통해 빅데이터의 학습이 가능한 딥러닝 DB서비스(714)를 지원하도록 한다.In particular, the big data operation 700 of the big data service 800 can be globally monitored 711 of the database operation software 710, and the background information of the global monitoring is provided with portal services such as Google, Daum, Naver, and VWorld. Monitoring is supported by constructing big data on a compatible background, global monitoring always provides the top-level information of the latest data view (712), and data operation information is tiling big data in a tiled standard like Google's standard (713) A deep learning DB service 714 capable of learning big data through a service is supported.

아울러, 상기 빅데이터 서비스(800)는 빅데이터 View SW의 위치 면적 부피등의 공학적 기능을 통해 공간정보 빅데이터 서비스가 가능하도록 지원 하며 건설공간정보(821), 농업공간정보(825), 해양공간정보(822), 환경공간정보(827), 광산공간정보(824), 지적공간정보(826), 교통공간정보(828), 재난공간정보(823), 기타공간정보(829)와 같은 빅데이터를 처리 할 때 주로 활용된다. In addition, the big data service 800 supports the spatial information big data service through engineering functions such as location area volume of the big data view SW, construction spatial information 821, agricultural spatial information 825, and marine space. Big data such as information (822), environmental spatial information (827), mining spatial information (824), intellectual spatial information (826), traffic spatial information (828), disaster spatial information (823), and other spatial information (829) It is mainly utilized when processing.

이때, 데이터 처리부(600)의 데이터 분석과 보정 처리가공은 상용 3D정사처리 프로그램을 별도로 연계하여 다양한 분석활용가능 하며, 상용소프트웨어는 글로벌 포털의 빅데이터 서비스와 같은 규격으로 변환하고 백터추정 및 보정 알고리즘을 통해 빅테이터를 1cm규격의 정밀도로 구축되도록 한다.At this time, the data analysis and correction processing processing of the data processing unit 600 can be used in a variety of analysis by separately linking commercial 3D orthogonal processing programs, and commercial software is converted into the same standard as the big data service of the global portal, and vector estimation and correction algorithm Through this, the big data is constructed with the accuracy of 1 cm.

이상과 같은 예로 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 예들에 국한되는 것이 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서 본 발명에 개시된 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 예들에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. Although the present invention has been described as an example as described above, the present invention is not necessarily limited to these examples, and may be variously modified without departing from the technical spirit of the present invention. Therefore, the examples disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these examples. The scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical spirits within the equivalent range should be interpreted as being included in the scope of the present invention.

200 : 지상관제장비 300 : 무인기 기체
400 : 드론 통합관제 시스템 500 : 빅 데이터 저장 관리부
600 : 데이터 처리부
200: ground control equipment 300: unmanned aircraft
400: drone integrated control system 500: big data storage management unit
600: data processing unit

Claims (4)

공간정보 획득을 위한 것으로 영상 및 센서 데이터획득을 위한 구성으로 무인기 제조사별 형식이 다양한 무인기에 설치가능한 규격화된 미션컴퓨터(313)와 센서 데이터를 획득하는 센서데이터획득부(312) 및 통신 처리를 위한 통신처리부(311) 기능을 갖춘 임무장비(310)가 탑재 무인기 기체(300);
상기 무인기 기체(300)의 경로비행을 제어하는 지상관제장비(200);
실시간 전송된 상기 무인기 기체(300)로부터의 비행정보와 동영상을 관리하되, 상기 무인기 기체(300)에서 획득된 센서데이터를 빅 데이터 저장 관리부(500)에 전송하고, 동영상은 드론원격 모니터링 및 상황전파(900)를 위한 스마트폰에 제공하며, 인터넷 접속을 통한 드론 통제정보, 접속자정보, 데이터 처리정보를 서비스 하는 무인기 통합관제 시스템(400);
상기 무인기 통합관제시스템(400)에서 전송된 무인기 임무 데이터를 데이터베이스 관리시스템(DBMS)으로 관리하되 원시데이터를 3D 빅데이터, 2D 빅데이터 및 객체 빅데이터 등으로 분산관리하여 빅데이터를 구축하고, 가공하여 데이터 처리부(600)로 전송하는 빅 데이터 저장 관리부(500); 및
상기 빅 데이터 저장 관리부(500)에서 전송된 데이터에 대하여 데이터 분석과 보정 처리가공을 처리하는데, 상용 3D정사처리 프로그램을 별도로 연계하여 다양한 분석활용가능 하며 상용소프트웨어는 글로벌 포털의 빅데이터 서비스와 같은 규격으로 변환하고, 백터추정 및 보정 알고리즘을 통해 빅테이터를 구축하는 데이터 처리부(600);를 포함하여 상기 데이터처리부(600)의 처리 결과는 상기 빅 데이터 저장 관리부(500)를 통해 빅 데이터 서비스(800)가 이루어지도록 구성되며,
상기 빅 데이터 서비스(800)의 빅 데이터 운영(700)은 데이터 운영 소프트웨어를 통해 구글, 다음, 네이버, 브이월드와 같은 포털 서비스와 호환된 배경에 빅데이터를 구축하는 방식으로 모니터링이 지원되며, 전지구 모니터링은 최신 데이터 View의 최상위 정보를 제공하게 되고, 데이터 운영정보는 구글의 규격과 같이 타일링된 규격으로 타일링 빅 데이터 서비스를 통해 빅데이터의 학습이 가능한 딥러닝 DB 서비스를 지원하는 것을 특징으로 하는 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템.
For obtaining spatial information, it is a configuration for acquiring image and sensor data. It is a standardized mission computer 313 that can be installed in various types of UAV manufacturers, and a sensor data acquisition unit 312 for acquiring sensor data and communication processing. The unmanned aerial vehicle 300 equipped with the mission equipment 310 equipped with the communication processing unit 311 function;
Ground control equipment (200) for controlling the flight path of the unmanned aircraft (300);
Manage flight information and videos from the unmanned aerial vehicle 300 transmitted in real time, but transmit sensor data obtained from the unmanned aerial vehicle 300 to the big data storage management unit 500, and the video is drone remote monitoring and situation propagation An unmanned integrated control system 400 that provides a smartphone for 900 and services drone control information, visitor information, and data processing information through Internet access;
The unmanned mission data transmitted from the unmanned integrated control system 400 is managed by a database management system (DBMS), but the raw data is distributed and managed by 3D big data, 2D big data, and object big data to build and process big data. Big data storage management unit 500 to transmit to the data processing unit 600; And
Data analysis and correction processing are processed for the data transmitted from the big data storage management unit 500. Various commercially available 3D orthogonal processing programs can be connected to each other to utilize various analysis. Commercial software is the same as the big data service of the global portal. And a data processing unit 600 for constructing a big data through a vector estimation and correction algorithm. The processing results of the data processing unit 600, including the big data service 800 through the big data storage management unit 500 ) Is made,
The big data operation 700 of the big data service 800 is monitored by building big data on a background compatible with portal services such as Google, Daum, Naver, and V World through data operation software, and is supported globally. The monitoring provides the top-level information of the latest data view, and the data operation information is a tiled standard like Google's standard, and it supports a deep learning DB service that can learn big data through a tiling big data service. Spatial information big data platform construction system using integrated control and mission equipment sensor data acquisition.
삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 빅데이터 서비스(800)는 상기 빅데이터 운영(700)의 빅데이터 View SW의 위치 면적 부피를 포함하는 공학적 기능을 통해 공간정보 빅데이터 서비스가 가능하도록 지원하되, 건설공간정보(821), 농업공간정보(825), 해양공간정보(822), 환경공간정보(827), 광산공간정보(824), 지적공간정보(826), 교통공간정보(828), 재난공간정보(823), 기타공간정보(829) 중 하나 이상의 빅데이터 처리시 활용되는 것을 특징으로 하는 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템.
The method according to claim 1,
The big data service 800 supports the spatial data big data service through an engineering function including the location area volume of the big data view SW of the big data operation 700, but the construction spatial information 821, agriculture Spatial information (825), marine spatial information (822), environmental spatial information (827), mining spatial information (824), intellectual spatial information (826), traffic spatial information (828), disaster spatial information (823), other spaces A system for constructing a spatial information big data platform using unmanned integrated control and mission equipment sensor data acquisition, which is utilized when processing one or more of the information 829.
청구항 1에 있어서,
상기 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템은,
상기 지상관제장비(200)의 비시계 비행으로 무인기 기체(300) 상황이 어려운 경우 스마트폰을 통해 현재 비행하는 무인기 기체(300)의 드론 네비게이션(941)을 드론원격 모니터링(940)하며, 현재의 스마트폰 또는 다른 스마트폰을 통해 동일 또는 다른 드론의 동영상 상황전파(942)를 다수가 볼 수 있는 동영상 상황 전파 서비스를 하고, 정보의 재난센터 상황전파(930)를 위해 UTM정보 공유(931) 및 재난센터에 동영상 상황전파(932) 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 무인기 통합관제와 임무장비 센서데이터 획득을 이용한 공간정보 빅 데이터 플랫폼 구축 시스템.
The method according to claim 1,
The spatial information big data platform construction system using the unmanned aerial vehicle integrated control and mission equipment sensor data acquisition,
When the situation of the unmanned aerial vehicle 300 is difficult due to the non-clock flight of the ground control equipment 200, the drone navigation 941 of the unmanned aerial vehicle 300 currently flying through a smartphone is drone remotely monitored (940), and the current Provides a video context propagation service that allows multiple users to view the video context propagation (942) of the same or different drones through a smartphone or other smart phone, and shares UTM information (931) for information center disaster propagation (930) and Spatial information big data platform construction system using unmanned integrated control and mission equipment sensor data acquisition, which provides video context propagation (932) information to a disaster center.
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