KR20150042544A - 위치정보를 제공하는 단말기, 위치정보 측정 방법 및 시스템 - Google Patents

위치정보를 제공하는 단말기, 위치정보 측정 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 위치정보 측정 시스템은, 이동체의 이동방향의 전면을 촬영하여 영상을 획득하는 영상촬영장치; 객체의 타입별로 특징점의 이동좌표 및 상기 이동체의 실제 이동특성을 학습하여 생성된 학습정보를 저장하는 관리 서버; 및 상기 영상촬영장치에서 획득된 영상을 수신하고, 상기 영상에서 객체 인식 과정을 통해 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점의 이동좌표를 분석하고, 상기 분석된 특징점의 이동좌표에 대응하는 상기 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 상기 관리 서버에 저장된 학습정보로부터 획득하고, 상기 GPS 신호를 통해 최종적으로 확인된 상기 이동체의 위치정보에 상기 예측정보를 반영하여, 상기 이동체의 현재 위치정보를 측정하는 단말기를 포함한다.

Description

위치정보를 제공하는 단말기, 위치정보 측정 방법 및 시스템 {MOBILE TERMINAL FOR PROVIDING LOCATION INFORMATION, METHOD AND SYSTEM FOR MEASURING THE LOCATION INFORMATION}
본 발명은 위치정보를 제공하는 단말기, 위치정보 측정 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 GPS(Global Positioning System) 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서, 이동체의 전면을 촬영한 영상의 분석을 통해 이동체의 위치정보를 측정할 수 있는 단말기, 방법 및 시스템에 관한 것이다.
네비게이션(navigation) 장치는 차량과 같은 이동체에 탑재되어, 이동체의 위치정보 및 이동 경로를 제공해 주는 장치로써, GPS(Global Positioning System) 수신기를 이용하여 지구상에 떠 있는 GPS 위성으로부터 소정의 데이터를 수신하고, 수신된 데이터에 기초하여 자신의 위치를 계산한다.
최근 이동통신 단말기의 진화에 따라, 이동통신 단말기에 GPS 수신기 및 네비게이션 기능을 탑재할 수 있게 되었으며, 이동통신 단말기를 통해 무선인터넷에 접속하여 실시간 정보를 얻을 수 있으므로, 종래의 네비게이션 장치에 비해 사용자에게 보다 정확한 네비게이션 정보를 제공할 수 있게 되었다.
한편, GPS 위성으로부터 수신되는 신호는 위성신호의 특성 상 주변에 위치한 터널, 건물 기타 구조물 등의 영향으로 네비게이션 장치에 수신되지 않는 경우가 발생한다. 이 경우, 네비게이션 장치는 자신의 위치정보를 수신할 수 없으므로 정확한 위치정보의 제공이 불가능하며, 종래의 네비게이션 장치의 경우 자동차의 이동거리와 속도를 계산하여 위치정보를 추론하는 방식을 사용하였다.
하지만, 종래의 방식은 음영 지역에서 이동체의 정확한 위치정보를 산출하는 것이 쉽지 않은 바, 본 발명에서는 음영 지역에서 이동체의 이동 시 영상의 분석을 통한 정확한 위치정보를 산출할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서, 학습정보를 미리 생성하고, 촬영된 영상의 분석을 통해 상기 학습정보에서 맵핑되는 정보를 획득함으로써, 이동체의 위치정보를 정확하게 측정할 수 있는 단말기, 위치정보 측정 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적은 본 발명에 따라, 위치정보를 제공하는 단말기에 있어서, GPS(Global Positioning System) 위성으로부터, GPS 신호를 수신하는 GPS 수신부; 이동체의 이동방향의 전면을 촬영하여 영상을 획득하는 영상촬영부; 상기 획득한 영상에서 객체 인식 과정을 통해 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점의 이동좌표를 분석하는 영상분석부; 상기 분석된 특징점의 이동좌표에 대응하는 상기 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 미리 학습된 학습정보로부터 획득하고, 상기 GPS 신호를 통해 최종적으로 확인된 상기 이동체의 위치정보에 상기 예측정보를 반영하여, 상기 이동체의 현재 위치정보를 측정하는 위치정보 측정부를 포함하는 단말기에 의해 달성될 수 있다.
여기서, 상기 영상분석부는, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 따라 상기 적어도 하나의 특징점을 추출할 수 있다.
여기서, 상기 영상분석부는, 상기 특징점을 포함하는 객체의 특성에 따라 타입별로 분류하고, 상기 위치정보 측정부는, 상기 타입 및 상기 분석된 특징점의 이동좌표에 맵핑되는 예측정보를 상기 학습정보로부터 획득할 수 있다.
여기서, 객체의 타입별로, 영상의 분석을 통한 특징점의 이동좌표 및 상기 특징점의 좌표 이동 시 GPS 신호를 통해 확인한 상기 이동체의 실제 이동특성을 분석하여 상기 학습정보를 생성하는 학습정보 생성부를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 학습정보를 저장하는 데이터베이스부를 더 포함하며, 상기 위치정보 측정부는, 상기 데이터베이스부에 포함된 상기 학습정보에서, 상기 분석된 특징점의 이동좌표와 맵핑되는 예측정보를 획득할 수 있다.
여기서, 상기 학습정보를 저장하는 외부의 관리 서버와 통신하는 통신부를 더 포함하며, 상기 통신부는 상기 추출된 특징점의 이동좌표를 상기 관리 서버에 전송하고, 상기 관리 서버로부터 상기 분석된 특징점의 이동좌표와 맵핑되는 예측정보를 수신할 수 있다.
여기서, 상기 영상분석부를 통한 분석 및 상기 위치정보 측정부를 통한 현재 위치정보의 측정은, 상기 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서 수행될 수 있다.
여기서, 상기 측정된 이동체의 현재 위치정보를 제공하는 위치정보 제공부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 목적은 본 발명에 따라, 위치정보 측정 방법에 있어서, GPS (Global Positioning System)신호가 수신되는 정상 지역에서 이동체의 전면을 촬영한 영상을 분석하여, 객체의 타입별로 특징점의 이동좌표 및 상기 이동체의 실제 이동특성을 학습하여, 학습정보를 생성하고 저장하는 단계; 상기 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서 상기 이동체의 전면을 촬영하여 영상을 획득하는 단계; 상기 촬영된 영상에서 객체 인식 과정을 통해서 적어도 하나의 특징점을 추출하는 단계; 상기 추출된 특징점의 이동좌표에 대응하는 상기 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 상기 학습정보로부터 획득하는 단계; 및 상기 GPS 신호를 통해 최종적으로 확인된 이동체의 위치정보에 상기 예측정보를 반영하여, 상기 이동체의 현재 위치정보를 측정하는 단계를 포함하는 위치정보 측정 방법에 의해 달성될 수도 있다.
여기서, 상기 특징점을 추출하는 단계는, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 따라 상기 특징점을 추출할 수 있다.
여기서, 상기 특징점을 포함하는 객체의 특성에 따라 타입별로 분류하는 단계를 더 포함하고, 상기 현재 위치정보를 측정하는 단계는, 상기 타입 및 상기 분석된 특징점의 이동좌표에 맵핑되는 예측정보를 상기 학습정보로부터 획득할 수 있다.
여기서, 상기 생성된 학습정보는 위치정보를 제공하는 단말기 내부에 마련된 데이터베이스 또는 외부의 관리 서버에 저장될 수 있다.
또한, 상기 목적은 본 발명에 따라, 위치정보 측정 시스템에 있어서, 이동체의 이동방향의 전면을 촬영하여 영상을 획득하는 영상촬영장치; 객체의 타입별로 특징점의 이동좌표 및 상기 이동체의 실제 이동특성을 학습하여 생성된 학습정보를 저장하는 관리 서버; 및 상기 영상촬영장치에서 획득된 영상을 수신하고, 상기 영상에서 객체 인식 과정을 통해 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점의 이동좌표를 분석하고, 상기 분석된 특징점의 이동좌표에 대응하는 상기 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 상기 관리 서버에 저장된 학습정보로부터 획득하고, 상기 GPS 신호를 통해 최종적으로 확인된 상기 이동체의 위치정보에 상기 예측정보를 반영하여, 상기 이동체의 현재 위치정보를 측정하는 단말기를 포함하는 위치정보 측정 시스템에 의해 달성될 수도 있다.
이에 따라, GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서, 학습정보를 미리 생성하고, 촬영된 영상의 분석을 통해 상기 학습정보에서 맵핑되는 정보를 획득함으로써, 이동체의 위치정보를 정확하게 측정할 수 있는 단말기, 위치정보 측정 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 위치정보를 제공하는 단말기의 블록도이다.
도 2는 촬영된 영상에서 추출된 특징점의 좌표 이동을 도시한 것이다.
도 3은 학습정보 데이터베이스에서 맵핑되는 정보를 검색하는 실시예에 관한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 위치정보 측정 시스템의 블록도이다.
도 5는 본 발명에 따른 위치정보 측정 방법의 흐름도이다.
본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 본 명세서에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니됨을 유의해야 한다. 본 발명의 사상은 첨부된 도면 외에 모든 변경, 균등물 내지 대체물에 까지도 확장되는 것으로 해석되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치정보를 제공하는 단말기(100)의 블록도이다.
도시된 바와 같이, 단말기(100)는 GPS 수신부(110), 영상촬영부(120), 영상분석부(130), 학습정보 생성부(140), 위치정보 측정부(150), 데이터베이스부(160), 통신부(170), 위치정보 제공부(180)를 포함한다. 단말기(100)는 차량과 같은 이동체에 탑재되어 사용자에게 현재의 위치정보를 제공하는 네비게이션(navigation) 장치 또는 네비게이션 기능을 탑재한 스마트폰으로 구현될 수 있다. 한편, 도 1에 도시된 구성은 일 실시예에 불과하며, 이 중 일부가 생략되더라도 본 발명의 특징을 구현함에는 지장이 없을 것이다.
사용자는 단말기(100)를 차량과 같은 이동체에 위치시켜 사용함으로써, 이동체의 위치정보를 수신하고, 목표 경로 정보를 지도 상에서 제공 받을 수 있다.
한편, 단말기(100)는 GPS(Global Positioning System) 신호가 수신되는 정상 지역에서 영상의 촬영 및 촬영된 영상의 분석을 통해 학습정보를 생성하고, GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서는 학습정보를 생성한 것과 동일한 방법으로 영상의 촬영 및 분석 과정을 거친 후, 미리 생성된 학습정보에서 맵핑되는 예측정보를 검색함으로써, 위치정보를 측정할 수 있다. 본 명세서에서는, 학습정보의 생성 과정에 대해서 우선적으로 설명하기로 하며, 위치정보의 측정 과정에 있어서 학습정보의 생성 과정과 동일하게 수행될 수 있는 기술적 특징에 대해서는 그 설명을 일부 생략하기로 한다.
학습정보의 생성
GPS(Global Positioning System) 수신부는 GPS 위성으로부터 전송되는 GPS 신호를 수신하며, GPS 신호는 단말기(100)의 위치정보를 포함할 수 있다. GPS 시스템은 3개의 GPS 위성에서 GPS 수신부(110)에 전송하는 신호의 도달 시간을 바탕으로 정확한 위치를 계산하며, 터널, 건물 기타 구조물 등의 영향을 받는 음영 지역의 경우, GPS 위성으로부터 GPS 수신부(110)에 GPS 신호가 정확히 도달하지 않으므로 정확한 위치정보의 제공이 불가능하다.
영상촬영부(120)는 이동체의 이동방향의 전면을 촬영하여 영상을 획득한다. 여기서, 획득된 영상은 시간의 흐름에 따른 복수의 프레임으로 구성되는 동영상을 의미하며, 공지의 방법에 의해 디지털 신호로 변환되고 인코딩을 거쳐 후술할 영상분석부(130)에 제공될 수 있다. 도 1에서 영상촬영부(120)는 단말기(100) 내에 포함된 구성으로 도시되어 있으나, 단말기(100)와 별도로 마련된 영상촬영장치(200), 예컨대 차량용 블랙박스 장치, 상에서 구현될 수도 있다.
영상분석부(130)는 영상촬영부(120)에서 촬영된 영상 또는 외부의 영상촬영장치(200)에 의해 촬영된 영상을 수신하고, 수신된 영상의 분석을 통해 특징점의 좌표 이동을 측정한다. 보다 구체적으로, 영상 내에서 객체 인식 과정을 통해 영상 내에 포함된 적어도 하나의 객체를 구분하고, 객체 내에 포함된 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 일정 시간 후의 프레임 상에서 추출된 특징점의 이동좌표를 분석한다.
여기서, 영상분석부(130)는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 의해 적어도 하나의 특징점을 추출할 수 있다. SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 영상의 특성을 고려하여 특징의 위치, 스케일 및 방향 등의 속성을 추출하는 것으로, 추출되는 특징점은 영상의 크기 및 이동에 의해 불변할 것으로 예측되는 키 포인트를 의미할 수 있다. 특징점을 추출하기 위한 SIFT 알고리즘은 「D.G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints", Int. J. Comput. Vision 60 (2), 91-110, 2004.」 및 「미국등록특허 US 6,711,293 B1」에 개시된 알고리즘이 활용될 수 있다.
또한, 영상분석부(130)는 추출되는 특징점을 최소화하여 연산처리를 신속히 수행하기 위해, 일정 면적 내에서 특징점의 우측에 있는 특징점을 제거하는 방식으로, 추출된 특징점의 수를 감소시킬 수 있다.
영상분석부(130)는 적어도 하나의 특징점을 포함하는 객체의 특성에 따라 각각의 타입으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 촬영된 영상 내에서 좌측에는 높은 건물, 정면에는 산, 아래에는 도로가 위치하는 경우, 좌측의 높은 건물에 포함되는 특징점을 A타입, 정면의 산에 포함되는 특징점을 B타입, 도로에 포함되는 특징점을 C타입과 같은 방식으로 분류할 수 있다. 또한, 터널 안과 같이 영상 전체적으로 일정한 색으로 점등해 있는 경우는 D타입으로 분류할 수 있다.
이와 같이, 각각의 타입으로 분류하는 것은, 차량이 이동함에 따라 각 객체 내에 위치한 특징점이 이동하는 패턴이 다르기 때문이다. 즉, 영상의 정면과, 우측, 좌측, 상측에 따라서 특징점의 이동 패턴이 서로 다르므로, 이에 대한 좌표값의 계산과 이동체의 이동거리를 보다 정밀하게 비교하기 위해 각각의 타입으로 분류할 수 있다.
예컨대, 도 2에 도시된 바와 같이, 특정 시간에 촬영된 영상(10A)에서 좌측에 위치한 건물의 창문의 모서리가 특징점으로 추출된 경우(11A), 일정 시간동안 이동체가 전방으로 이동한 후의 프레임(10B)에서는 특징점의 좌표가 좌상 측으로 이동할 것이다(11B). 또한, 하측에 위치한 도로의 차선 일부가 특징점으로 추출된 경우 차량이 전방으로 이동하면 하측으로 이동할 것이다. 이와 같이, 각각의 타입은 이동체의 이동에 따라 영상 내에서 특징점의 이동 좌표가 유사한 패턴을 갖는 지에 따라 분류될 수 있다.
학습정보 생성부(140)는 영상분석부(130)의 분석 결과 및 영상을 촬영하는 동안 이동체의 실제 이동특성을 통해 학습정보를 생성한다. 여기서, 영상분석부(130)의 분석 결과를 통해 특정한 타입에서 객체에 포함된 특징점의 이동좌표가 어떠한지를 도출할 수 있고, 영상 내에서 특징점의 좌표가 이동하는 동안 GPS 수신부(110)를 통해 수신한 이동체의 실제 이동특성이 어떠한지 확인할 수 있다. 이에 따라, 학습정보는 객체의 타입별로, 영상의 분석을 통한 특징점의 이동좌표 및 특징점의 좌표 이동 시 GPS 신호를 통해 확인한 이동체의 실제 이동특성를 맵핑하여 생성될 수 있다.
예를 들어, 1분동안 특정한 타입의 특징점의 좌표가 이동하는 패턴을 분석하고, GPS 신호를 통해 이동체의 이동특성, 즉 이동거리와 방향을 측정하여, 학습정보를 생성할 수 있다. 이와 같이 생성된 학습정보를 미리 생성하는 경우, 이 후 실제 위치정보를 획득할 수 없는 음영 지역에서도, 촬영된 영상에서의 특징점의 타입과 이동좌표만을 획득하면, 이동체의 이동거리와 방향을 유추할 수 있게 된다.
학습정보 생성부(140)는 GPS 신호가 수신되는 정상구간에서 상기와 같은 방법으로 학습정보를 생성할 수 있으며, 후술하는 바와 같이, GPS 신호가 수신되지 않는 음영구간에서 예측정보로 제공될 수 있다.
학습정보 생성부(140)에 의해 생성된 학습정보는 단말기(100) 내부에 마련된 데이터베이스부(160)에 저장될 수 있다.
또한, 단말기(100)는 외부의 관리 서버(300)와의 통신을 위한 통신부(170)를 포함할 수 있으며, 생성된 학습정보는 IP(Internet Protocol) 기반으로 이동통신망을 통해 외부의 관리 서버(300)에 전송되어 저장될 수 있다. 이 경우, 관리 서버(300)는 복수의 단말기(100)에서 생성된 학습정보를 수신하여 저장할 수 있다.
음영 지역에서 위치정보의 측정
앞서 설명한 바에 따라, 학습정보가 생성되어 저장되면, 이 후 이동체가 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에 진입한 경우 학습정보를 참고하여 이동체의 위치정보를 측정할 수 있다. 음영 지역에서 위치정보의 측정에 대해서는 이하에서 상세히 설명하기로 하며, 앞서 설명한 학습정보의 생성 과정과 동일하게 수행되는 기술적 특징에 대해서는 그 설명을 생략하기로 한다.
영상촬영부(120)는 이동체의 이동방향의 전면을 촬영하여 영상을 획득한다.
영상분석부(130)는 획득한 영상에서 객체 인식 과정을 통해 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점의 이동좌표를 분석한다. 여기서, 영상분석부(130)는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 의해 적어도 하나의 특징점을 추출할 수 있다.
영상분석부(130)는 적어도 하나의 특징점을 포함하는 객체의 특성에 따라 각각의 타입으로 분류할 수 있다.
영상분석부(130)에 의해 음영 지역에서 일정시간 동안 촬영된 영상의 특징점의 추출 및 특징점의 이동좌표의 분석이 완료되면, 분석된 특징점의 이동좌표에 대응하는 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 학습정보 생성부(140)에 의해 생성된 학습정보로부터 획득한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 학습정보를 저장한 데이터베이스부(160) 또는 관리 서버(300)는 특징점의 이동좌표에 대응하는 이동체의 이동특성에 관한 정보를 맵핑하여 각각의 타입별로 저장한다.
위치정보 측정부(150)는 분석된 특징점의 이동좌표에 대응하는 이동체의 이동특성과 맵핑되는 학습정보를 검색하는데, 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 촬영된 영상에서 B타입의 특징점이 일정한 좌표로 이동하는 경우, 학습정보 상에서 이와 맵핑되는 정보를 검색한다.
학습정보는 영상의 분석을 통해, 특징점의 좌표 이동과 동시에 GPS 신호를 통해 정확히 측정한 이동체의 이동특성을 맵핑하여 저장하는 바, 위치정보 측정부(150)가 특징점의 좌표 이동 특성과 대응되는 예측정보를 학습정보에서 획득하는 경우, 실제 이동체의 이동특성과 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있다.
위치정보 측정부(150)는 학습정보를 통해 예측정보를 획득하면, 최종적으로 확인된 위치정보에 예측정보를 반영하여 이동체의 현재 위치정보를 측정한다. 즉, GPS 신호가 수신되는 정상 지역에서 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역으로 진입하기 전 최종적으로 확인된 위치에서, 이동하였을 것으로 예측되는 방향 및 거리만큼 이동한 현재의 위치를 측정할 수 있다.
위치정보 제공부(180)는 위치정보 측정부(150)에 의해 측정된 이동체의 현재 위치정보를 제공한다. 위치정보 제공부(180)는 디스플레이 화면에 지도를 표시하고 지도 상에서 이동체의 현재 위치를 표시하여 제공할 수 있다.
상술한 본 발명에 따른 위치정보를 제공하는 단말기(100)는, 영상의 분석에 따라 타입별로 특징점의 이동좌표에 대응하는 이동체의 이동거리를 맵핑하여 학습정보를 생성하고, 이 후 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서 촬영된 영상의 분석을 통해 미리 생성된 학습정보에서 맵핑되는 정보를 획득함으로써, 이동체의 위치정보를 정확하게 예측할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 위치정보 측정 시스템의 블록도이다.
영상촬영장치(200)는 이동체의 이동방향의 전면을 촬영하여 영상을 획득한다. 영상촬영장치(200)는 차량용 블랙박스 장치로 구현될 수 있으며, 단말기(100) 내부에 마련된 카메라 모듈로 구현될 수도 있다.
관리 서버(300)는 객체의 타입별로 특징점의 이동좌표 및 상기 이동체의 실제 이동특성을 학습하여 생성된 학습정보를 저장한다. 관리 서버(300)는 IP 기반으로 이동통신망을 통해 복수의 단말기(100)에서 생성한 학습정보를 수신하여 저장할 수 있다. 학습정보의 생성은 GPS 신호가 수신되는 정상 지역에서 각 단말기(100)에 의해 이루어지며, 상세한 내용은 앞서 설명한 바와 같다.
단말기(100)는 영상촬영장치(200)에서 획득된 영상을 수신하고, 수신한 영상에서 객체 인식 과정을 통해 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 추출된 특징점의 이동좌표를 분석한다. 여기서, 특징점의 추출 과정은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 따라 수행될 수 있다.
단말기(100)는 분석된 특징점의 이동좌표에 대응하는 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 관리 서버(300)에 저장된 학습정보로부터 획득한다. 이에 대해서는 앞서 도 3을 통해 설명한 바와 같다.
단말기(100)는 GPS 신호를 통해 최종적으로 확인된 이동체의 위치정보에 예측정보를 반영하여, 이동체의 현재 위치정보를 측정한다. 학습정보는 영상의 분석을 통해, 특징점의 좌표 이동과 동시에 GPS 신호를 통해 정확히 측정한 이동체의 이동특성을 맵핑하여 저장하는 바, 단말기(100)가 특징점의 좌표 이동 특성과 대응되는 예측정보를 학습정보에서 획득하는 경우, 실제 이동체의 이동특성과 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있다.
상술한 본 발명에 따른 위치정보 측정 시스템은, 영상의 분석에 따라 타입별로 특징점의 이동좌표에 대응하는 이동체의 이동거리를 맵핑하여 학습정보를 생성하고, 이 후 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서, 촬영된 영상의 분석을 통해 미리 생성된 학습정보에서 맵핑되는 정보를 획득함으로써, 이동체의 위치정보를 정확하게 예측할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 위치정보 측정 방법의 흐름도이다.
본 발명에 따른 위치정보 측정 방법은 GPS 신호가 수신되는 정상 지역에서 영상의 촬영 및 촬영된 영상의 분석을 통해 학습정보를 생성하는 과정 및 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서는 학습정보를 생성한 것과 동일한 방법으로 영상의 촬영 및 분석 과정을 거친 후, 미리 생성된 학습정보에서 맵핑되는 예측정보를 검색함으로써, 위치정보를 측정하는 과정을 포함하며, 앞서 설명한 특징과 동일한 부분에 대해서는 그 설명을 생략하기로 한다.
단말기(100)는 객체의 타입별로 특징점의 이동좌표 및 상기 이동체의 실제 이동특성을 학습하여, 학습정보를 생성한다(S110). 학습정보의 생성 방법에 대해서는 앞서 설명한 바와 같다. 단말기(100)에 의해 생성된 학습정보는 위치정보를 제공하는 단말기(100) 내부에 마련된 데이터베이스에 저장되거나, 외부의 관리 서버(300)에서 복수의 단말기(100)로부터 생성된 학습정보를 수신하여 저장할 수 있다.
이동체가 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역으로 진입하는 경우(S120), 다음과 같은 위치정보의 측정 과정을 거칠 수 있다.
단말기(100)는 이동체의 전면을 촬영하여 영상을 획득한다(S130). 다른 실시예로써, 단말기(100) 외부에 마련된 영상촬영장치(200), 예컨대 차량용 블랙박스, 에 의해 촬영된 영상이 획득될 수 있다.
단말기(100)는 촬영된 영상에서 객체 인식 과정을 통해 적어도 하나의 특징점을 추출한다(S140). 이 때, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 의해 적어도 하나의 특징점을 추출할 수 있다. SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 영상의 특성을 고려하여 특징의 위치, 스케일 및 방향 등의 속성을 추출하는 것으로, 추출되는 특징점은 영상의 크기 및 이동에 의해 불변할 것으로 예측되는 키 포인트를 의미할 수 있다.
단말기(100)는 적어도 하나의 특징점을 포함하는 객체의 특성에 따라 각각의 타입으로 분류할 수 있다. 이 때, 각각의 타입은 이동체의 이동에 따라 영상 내에서 특징점의 이동 좌표가 유사한 패턴을 갖는 지에 따라 분류될 수 있다.
단말기는 추출된 특징점의 이동좌표에 대응하는 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 학습정보로부터 획득한다(S150). 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 촬영된 영상에서 B타입의 특징점이 일정한 좌표로 이동하는 경우, 학습정보 상에서 이와 맵핑되는 정보를 검색한다.
학습정보는 영상의 분석을 통해, 특징점의 좌표 이동과 동시에 GPS 신호를 통해 정확히 측정한 이동체의 이동특성을 맵핑하여 저장하는 바, 단말기(100)가 특징점의 좌표 이동 특성과 대응되는 예측정보를 학습정보에서 획득하는 경우, 실제 이동체의 이동특성과 거의 일치하는 결과를 얻을 수 있다.
단말기(100)는 GPS 신호를 통해 최종적으로 확인된 이동체의 위치정보에 예측정보를 반영하여, 이동체의 현재 위치정보를 측정한다(S160). 즉, GPS 신호가 수신되는 정상 지역에서 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역으로 진입하기 전 최종적으로 확인된 위치에서, 이동하였을 것으로 예측되는 방향 및 거리만큼 이동한 현재의 위치를 측정할 수 있다.
단말기(100)는 측정된 현재 위치정보를 제공한다(S170). 이 경우, 디스플레이 화면에 지도를 표시하고 지도 상에서 이동체의 현재 위치를 표시하여 제공할 수 있다.
상술한 본 발명에 따른 위치정보 측정 방법은, 영상의 분석에 따라 타입별로 특징점의 이동좌표에 대응하는 이동체의 이동거리를 맵핑하여 학습정보를 생성하고, 이 후 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서, 촬영된 영상의 분석을 통해 미리 생성된 학습정보에서 맵핑되는 정보를 획득함으로써, 이동체의 위치정보를 정확하게 예측할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 일실시예에 따른 위치정보 측정 방법은, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상, 본 발명의 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다고 할 것이다.
상술한 본 발명에 따른 위치정보를 제공하는 단말기, 위치정보 측정 방법 및 시스템에 따르면, GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서, 학습정보를 미리 생성하고, 촬영된 영상의 분석을 통해 상기 학습정보에서 맵핑되는 정보를 획득함으로써, 이동체의 위치정보를 정확하게 측정할 수 있는 결과, 기존 기술의 한계를 뛰어 넘음에 따라 관련 기술에 대한 이용만이 아닌 적용되는 장치의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.
100: 단말기 110: GPS 수신부
120: 영상촬영부 130: 영상분석부
140: 학습정보 생성부 150: 위치정보 측정부
160: 데이터베이스부 170: 통신부
180: 위치정보 제공부 200: 영상촬영장치
300: 관리 서버

Claims (13)

  1. 위치정보를 제공하는 단말기에 있어서,
    GPS(Global Positioning System) 위성으로부터, GPS 신호를 수신하는 GPS 수신부;
    이동체의 이동방향의 전면을 촬영하여 영상을 획득하는 영상촬영부;
    상기 획득한 영상에서 객체 인식 과정을 통해 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점의 이동좌표를 분석하는 영상분석부;
    상기 분석된 특징점의 이동좌표에 대응하는 상기 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 미리 학습된 학습정보로부터 획득하고, 상기 GPS 신호를 통해 최종적으로 확인된 상기 이동체의 위치정보에 상기 예측정보를 반영하여, 상기 이동체의 현재 위치정보를 측정하는 위치정보 측정부를 포함하는 단말기.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상분석부는,
    SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 따라 상기 적어도 하나의 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 단말기.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 영상분석부는,
    상기 특징점을 포함하는 객체의 특성에 따라 타입별로 분류하고,
    상기 위치정보 측정부는,
    상기 타입 및 상기 분석된 특징점의 이동좌표에 맵핑되는 예측정보를 상기 학습정보로부터 획득하는 것을 특징으로 하는 단말기.
  4. 제 1항에 있어서,
    객체의 타입별로, 영상의 분석을 통한 특징점의 이동좌표 및 상기 특징점의 좌표 이동 시 GPS 신호를 통해 확인한 상기 이동체의 실제 이동특성을 분석하여 상기 학습정보를 생성하는 학습정보 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 단말기.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 학습정보를 저장하는 데이터베이스부를 더 포함하며,
    상기 위치정보 측정부는,
    상기 데이터베이스부에 포함된 상기 학습정보에서, 상기 분석된 특징점의 이동좌표와 맵핑되는 예측정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 단말기.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 학습정보를 저장하는 외부의 관리 서버와 통신하는 통신부를 더 포함하며,
    상기 통신부는 상기 추출된 특징점의 이동좌표를 상기 관리 서버에 전송하고,
    상기 관리 서버로부터 상기 분석된 특징점의 이동좌표와 맵핑되는 예측정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 단말기.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 영상분석부를 통한 분석 및 상기 위치정보 측정부를 통한 현재 위치정보의 측정은, 상기 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서 수행되는 것을 특징으로 하는 단말기.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 측정된 이동체의 현재 위치정보를 제공하는 위치정보 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 단말기.
  9. 위치정보 측정 방법에 있어서,
    GPS (Global Positioning System)신호가 수신되는 정상 지역에서 이동체의 전면을 촬영한 영상을 분석하여, 객체의 타입별로 특징점의 이동좌표 및 상기 이동체의 실제 이동특성을 학습하여, 학습정보를 생성하고 저장하는 단계;
    상기 GPS 신호가 수신되지 않는 음영 지역에서 상기 이동체의 전면을 촬영하여 영상을 획득하는 단계;
    상기 촬영된 영상에서 객체 인식 과정을 통해서 적어도 하나의 특징점을 추출하는 단계;
    상기 추출된 특징점의 이동좌표에 대응하는 상기 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 상기 학습정보로부터 획득하는 단계; 및
    상기 GPS 신호를 통해 최종적으로 확인된 이동체의 위치정보에 상기 예측정보를 반영하여, 상기 이동체의 현재 위치정보를 측정하는 단계를 포함하는 위치정보 측정 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 특징점을 추출하는 단계는,
    SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘에 따라 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 위치정보 측정 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 특징점을 포함하는 객체의 특성에 따라 타입별로 분류하는 단계를 더 포함하고,
    상기 현재 위치정보를 측정하는 단계는,
    상기 타입 및 상기 분석된 특징점의 이동좌표에 맵핑되는 예측정보를 상기 학습정보로부터 획득하는 것을 특징으로 하는 위치정보 측정 방법.
  12. 제 9항에 있어서,
    상기 생성된 학습정보는 위치정보를 제공하는 단말기 내부에 마련된 데이터베이스 또는 외부의 관리 서버에 저장되는 것을 특징으로 하는 위치정보 측정 방법.
  13. 위치정보 측정 시스템에 있어서,
    이동체의 이동방향의 전면을 촬영하여 영상을 획득하는 영상촬영장치;
    객체의 타입별로 특징점의 이동좌표 및 상기 이동체의 실제 이동특성을 학습하여 생성된 학습정보를 저장하는 관리 서버; 및
    상기 영상촬영장치에서 획득된 영상을 수신하고, 상기 영상에서 객체 인식 과정을 통해 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점의 이동좌표를 분석하고, 상기 분석된 특징점의 이동좌표에 대응하는 상기 이동체의 이동특성에 관한 예측정보를 상기 관리 서버에 저장된 학습정보로부터 획득하고, 상기 GPS 신호를 통해 최종적으로 확인된 상기 이동체의 위치정보에 상기 예측정보를 반영하여, 상기 이동체의 현재 위치정보를 측정하는 단말기를 포함하는 위치정보 측정 시스템.
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