KR20170073573A - 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 자동 측정 방법 - Google Patents

다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 자동 측정 방법 Download PDF

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KR20170073573A
KR20170073573A KR1020170077201A KR20170077201A KR20170073573A KR 20170073573 A KR20170073573 A KR 20170073573A KR 1020170077201 A KR1020170077201 A KR 1020170077201A KR 20170077201 A KR20170077201 A KR 20170077201A KR 20170073573 A KR20170073573 A KR 20170073573A
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이희남
이효성
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순천대학교 산학협력단
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H9/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves by using radiation-sensitive means, e.g. optical means

Abstract

개시된 본 발명에 따른 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 측정 방법은 a) 구조물에 표정용 기준점과 타겟을 설치하는 단계: b) 서로 다른 3대 이상의 n대의 카메라를 이용하여 해당 타겟을 시간대별로 촬영하여 해당 타겟의 연속 사진을 획득하는 단계; c) 상기 카메라의 내부표정요소와 외부표정요소를 결정하는 단계; d) 상기 획득한 서로 다른 영상을 시간대별로 매칭하여 해당 타겟의 시간대별 영상 좌표를 산출하는 단계로서, d1) 상기 시간대별 촬영된 서로 다른 영상 중 최초 촬영된 영상을 형상 검출 기법을 이용하여 타겟 영상 좌표를 자동 획득하는 단계와, d2) 상기 시간대별 촬영된 서로 다른 영상 중 최초 촬영된 영상 이후의 영상을 자동 추출하여, 상관계수 매칭기법에 의해 한 화소 단위의 상기 추출된 서로 다른 영상의 타켓 영상 좌표를 획득하고, 상기 획득한 한 화소 단위의 타겟 좌표를 최소제곱 매칭기법에 의해 부화소(sub-pixel) 단위의 타겟 영상 좌표를 획득하는 단계; e) 상기 산출된 시간대별 영상 좌표와 상기 결정된 카메라의 내부표정요소 및 외부표정요소에 기초하여 해당 타겟의 시간대별 3차원 좌표를 최소제곱법으로 산출하는 단계; 및, f) 상기 산출된 해당 타겟의 시간대별 3차원 좌표에 기초하여 해당 타겟의 입체적인 진동 변위량을 산출하는 단계를 포함한다.

Description

다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 자동 측정 방법{Method for the three-dimensional automatic measurement of structural vibration by multi-channel sequence digital images}
본 발명은 적어도 3대 이상의 카메라를 이용하여 촬영한 구조물의 연속 영상사진 데이터를 이용하여 구조물의 입체적인 진동을 측정하는 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 3대 이상의 일반 혹은 고속카메라를 이용하여 동시에 촬영한 구조물의 촬영 영상에 사진 측량기법을 적용하여 입체적인 진동 변위를 측정하기 위한 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 측정 방법에 관한 것이다.
구조물의 진동 특성의 파악은 해당 구조물의 안전성 검토를 위한 매우 중요한 요소 중 하나이다.
구조물 진동 측정은 일반적으로 레이저 변위계, 가속도계, 스트레인 게이지 등의 방법으로 이루어진다. 이러한 방법들은 주로 센서를 구조물에 직접 부착하고 전력을 공급하여 진동 변위를 측정하는데 이러한 시스템을 구축하기 위하여 많은 비용과 장비 셋업이 요구되고, 구조물의 제한된 특정 위치에서 특정 방향의 변위만을 측정할 수 있다는 제한점이 있다. 레이저 변위계의 경우에는 센서를 직접 부착할 필요없이 측정 가능하나 고가의 복잡한 장치와 많은 전력소모가 필요하고 일반적으로 특정 점의 특정 방향 변위만을 측정하는 제한점이 있다.
이러한 문제점을 보완할 수 있는 측량방법 중 하나로 수치근접 사진측량 기법이 있다. 수치근접 사진측량은 사진 상에 나타난 대상물의 2차원적 기하형상으로부터 2차원(X, Y) 또는 3차원(X, Y, Z) 형상을 측정하고 묘사하는 기술로서, 기계나 토목구조물의 진동을 원격에서 모니터링하고 영상에 나타난 구조물의 전체적인 변형을 측정 가능하다.
한편, 기존의 수치근접 사진측량을 이용한 진동 변위 측정을 위한 기본적인 개념을 살펴보면, 측정 대상 구조물 표면에 있는 여러 타겟의 움직임을 두 대의 카메라를 이용하여 스테레오 촬영한 후, 이를 분석하여 시간에 따른 진동 변위를 측 정한다. 이때 사용되는 두 대의 카메라는 일반적으로 고속촬영용이고 그 가격이 고가일 뿐만 아니라, 이를 이용한 시스템 또한 매우 고가이기 때문에 특정한 그룹에서만 사용될 뿐, 일반 연구자들에게 보편화되기에는 어려움이 많았다.
이를 감안하여 일 예로 하기 선행기술문헌에 개시된 바와 같이 최근 저가의 일반적인 카메라 두 대를 이용하여 구조물의 3차원 진동을 측정하는 방법이 고안되었다. 그러나 이 방법은 구조물에 대하여 특정의 한 방향 면 즉 평면의 촬영을 통한 진동 변위 측정에 국한하기 때문에 경도 또는/및 위도 각 360방향에 대한 입체적인 진동 변위 측정을 할 수 없는 문제점이 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-1130482호(2012.03.27. 공개)
본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 안출된 것으로써, 연속 촬영 기능이 있는 세 대 이상 여러 대의 카메라들을 측정 대상 구조물의 주변을 경도 또는/및 위도 각 360방향으로 전체적으로 감싸는 위치에 설치하여 3차원 진동 변위를 동적으로 정밀하게 측정하고 해당 구조물의 동적거동을 입체적으로 파악할 수 있도록 하는 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 측정 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 측정 방법은, a) 구조물에 표정용 기준점과 타겟을 설치하는 단계: b) 서로 다른 3대 이상의 n대의 카메라를 이용하여 해당 타겟을 시간대별로 촬영하여 해당 타겟의 연속 사진을 획득하는 단계; c) 상기 카메라의 내부표정요소와 외부표정요소를 결정하는 단계; d) 상기 획득한 서로 다른 영상을 시간대별로 매칭하여 해당 타겟의 시간대별 영상 좌표를 산출하는 단계로서, d1) 상기 시간대별 촬영된 서로 다른 영상 중 최초 촬영된 영상을 형상 검출 기법을 이용하여 타겟 영상 좌표를 자동 획득하는 단계와, d2) 상기 시간대별 촬영된 서로 다른 영상 중 최초 촬영된 영상 이후의 영상을 자동 추출하여, 상관계수 매칭기법에 의해 한 화소 단위의 상기 추출된 서로 다른 영상의 타켓 영상 좌표를 획득하고, 상기 획득한 한 화소 단위의 타겟 좌표를 최소제곱 매칭기법에 의해 부화소(sub-pixel) 단위의 타겟 영상 좌표를 획득하는 단계; e) 상기 산출된 시간대별 영상 좌표와 상기 결정된 카메라의 내부표정요소 및 외부표정요소에 기초하여 해당 타겟의 시간대별 3차원 좌표를 최소제곱법으로 산출하는 단계; 및, f) 상기 산출된 해당 타겟의 시간대별 3차원 좌표에 기초하여 해당 타겟의 입체적인 진동 변위량을 산출하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면 고가의 고속카메라가 아니더라도 저가의 디지털 카메라를 이용하면서도 시간대별로 동기화한 여러 대의 카메라 촬영 영상을 이용하여 효율적으로 평면 구조물이 아닌 입체 구조물의 입체적인 진동 변위를 편리하고 정확하게 측정할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 구조물의 입체적인 진동 자동 측정 방법을 수행하기 위한 진동 자동 측정 시스템의 구성도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 자동 측정 방법의 흐름도,
도 3은 도 2의 'S220' 및 'S240' 단계를 설명하기 위한 도면,
도 4는 도 3의 'S240' 단계의 원리를 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 구조물의 입체적인 진동 측정 방법을 수행하기 위한 진동 측정 시스템의 다른 구성도이다.
본 발명의 상기와 같은 목적, 특징 및 다른 장점들은 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명함으로써 더욱 명백해질 것이다. 이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 측정 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 구조물의 입체적인 진동 측정 방법을 수행하기 위한 진동 측정 시스템에 관한 것으로서, 3대 이상의 n대의 카메라를 포함하는 촬영장치와, 카메라 내부표정요소와 외부표정요소 산출을 위해 구조물 상단에 설치된 표정용 기준점(120)과, 측정 대상으로써 진동 측정을 위한 복수의 타겟(140)이 부착된 입체 구조물(130)과, 시스템의 구성요소들을 제어하고 데이터를 수신하여 처리하여 진동을 측정하는 제어장치(도시하지 않음)를 포함한다. 한편 도시되지 않았으나 제어장치에 의해 제어되는 디스플레이형 동기화 타이머가 더 설치될 수 있으며, 동기화 타이머는 입체 구조물(130)의 타겟(140)과 함께 촬영장치에 의해 촬영될 수 있다.
촬영장치는 적어도 3대 이상의 n대의 카메라(112)를 포함하며, 본 발명의 실시예에 따르면 n대의 카메라는 입체 구조물(130)의 주위를 둘러싸도록 배치되어 입체 구조물을 촬영하게 된다. n대의 카메라들은 입체 구조물의 주변을 경도 또는/및 위도 각 360방향으로 전체적으로 감싸는 위치에 설치되는 것이 바람직하며, 카메라의 수가 많을수록 측정의 정밀도가 높아진다.
도 2를 참조하면 본 발명의 실시예에 따른 구조물의 입체적인 진동 측정 방법은, 입체 구조물(130)에 복수의 타켓을 설치하는 단계(S210), 서로 다른 3대 이상의 n대의 카메라를 이용하여 입체 구조물(130)의 해당 타겟(140)을 시간대별로 촬영하여 연속 영상을 획득하는 단계(S220), 카메라의 내부표정요소 및 외부표정요소를 결정하는 단계(S230), 서로 다른 n대의 카메라에 의해 획득한 서로 다른 영상을 시간대별로 매칭하고 해당 타켓의 시간대별 영상 좌표를 산출하는 단계(S230), 시간대별 해당 타켓의 3차원 좌표를 산출하는 단계(S250), 및 입체적인(3차원) 진동 변위량을 측정하는 단계(S260)를 포함한다.
이하 본 발명의 실시예에 따른 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 측정 방법의 각 단계에 대해 상세하게 설명하기로 한다.
먼저, 도 1에 도시된 바와 같이 카메라의 내부표정요소 및 외부표정요소 추출을 위한 표정용 기준점(120)을 진동을 측정하고자 하는 구조물(130) 상단에 설치한다. 그리고 구조물(130)의 진동 측정을 위해 입체 구조물(130)에 복수의 타겟(140)을 설치한다(S210).
그 후 3대 이상의 서로 다른 n대의 카메라를 이용하여 입체 구조물(130)의 해당 타겟(140)을 시간대별로 촬영하여 연속 영상을 획득한다(S220). 이때 n개 영상의 동기화를 위해 진동하는 구조물(130)과 미도시된 동기화 타이머를 동시에 촬영한다.
서로 다른 n대의 카메라를 촬영하기 위해서는 이들을 동기화하는데, 이러한 서로 다른 카메라의 동기화는 예를 들어 사용자가 별도의 리모트 콘트롤러를 이용하여 서로 다른 n대의 카메라를 동시에 동작시키거나, 또는 제어장치가 서로 다른 n대의 카메라에 구성된 타이머를 동기화하고 사용자 제어 하에 촬영의 예약 시간이 입력되면, 해당 시간부터 서로 다른 카메라를 동시에 동작시킬 수 있다.
이후 카메라의 내부표정요소 및 외부표정요소를 결정하게 된다(S230). 내부표정요소는 촬영장치의 초점거리, 주점변위량, 방사왜곡량 등을 포함할 수 있고, 외부표정요소는 촬영장치의 위치, 자세 등을 포함할 수 있다.
구체적으로, 사진촬영 전 토탈스테이션(Total-station)을 이용하여 표정용 기준점(120)들의 3차원 공간 좌표를 구하고, 연속으로 촬영한 서로 다른 영상 중 최초로 촬영된 영상으로부터 표정용 기준점들의 영상 좌표를 획득한다. 기준점들의 3차원 공간 좌표, 영상 좌표 그리고 하기 수학식 1의 공선조건을 이용하여 n대 카메라 각각의 내부표정요소 및 외부표정요소를 구한다. n대 카메라의 경우, 내/외부표정요소는 사진측량에서 일반화된 번들블록조정방법을 적용한다.
Figure pat00001
여기서
Figure pat00002
,=1,2, , n,
Figure pat00003
는 표정용 기준점의 영상 좌표,
Figure pat00004
는 주점(영상중심)의 영상좌표,
Figure pat00005
는 카메라 렌즈중심의 3차원 위치,
Figure pat00006
는 대상물에서 임의 점(타켓)의 3차원 위치,
Figure pat00007
는 초점거리이다. 그리고
Figure pat00008
은
Figure pat00009
3축에 대한 회전각(또는 자세, 각각
Figure pat00010
)을 포함한 회전행렬 요소이다.
그 후 서로 다른 n대의 카메라에 의해 획득한 서로 다른 영상을 시간대별로 매칭하고 해당 타켓의 시간대별 영상 좌표를 산출한다(S240).
연속촬영 기능을 가진 카메라 또는 고속카메라로부터 획득되어진 영상들은 수십에서 수 만개의 프레임을 가진다. 따라서 수많은 프레임의 타겟 영상 좌표를 직접 독취하는 것은 매우 어렵다.
따라서 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에서는 영상 좌표를 자동으로 추출하도록 한다. 구체적으로 첫 번째 영상의 타겟 영상 좌표를 자동으로 추출하고, 그 다음 영상들의 타겟 영상 좌표들은 자동 타겟매칭 기법을 적용하여 구한다.
먼저 첫 번째 영상의 경우 타겟 영상 좌표를 추출하는 방법은 다음과 같다. 타겟(140)을 측정하고자 하는 입체 구조물과 대조되는 색상과 밝기로 제작하고 이를 입체 구조물에 부착한다. 예를 들어 입체 구조물이 흰색일 경우 타겟을 검정색과 같은 유색으로 한다. 그리고 캐니(Canny) 연산자와 같이 잘 알려진 형상 검출(Feature Detection) 기법과 Centroid 방법을 이용하여 타겟의 영상좌표를 자동으로 추출하도록 한다. 형상 검출 기법은 주변 화소값과 타겟 화소값의 차이를 이용하여 타겟을 추출하는 방법으로써 영상처리 분야에서 널리 알려진 사항에 해당하므로 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.
그 다음 영상들의 타겟 영상 좌표를 추출하는 자동 타겟매칭 기법은 두 단계로 나누어진다. 첫 번째 단계는 한 화소 단위로 매칭하는 상관계수 매칭(Correlation Matching) 기법이고, 두 번째 단계는 상관계수 매칭으로 구한 한 화소 단위의 영상좌표를 부(sub) 화소 단위로 구하는 최소제곱 매칭(Least Squares Matching) 기법이다.
도 4를 참조하면, 상관계수 매칭은 기준영역(Reference Area, ith frame)과 이 영역 내에 있는 타겟과 동일한 점이 존재할 가능성이 있는 검색영역(Search Area, (i+1)th frame)을 설정한 다음, 기준영역 화소 값들을 검색영역 내에서 한 화소씩 움직이면서 상관계수 값을 계산한다. 상관계수는 1에 가까울수록 매칭의 신뢰도가 높으며, 검색영역 내에서 상관계수 최대값 지점을 동일한 위치로 간주한다. 상관계수를 구하는 원리는 전술한 대한민국 등록특허공보 제10-1130482호에 상세하게 개시되어 있으므로, 본 발명의 실시예에서는 상세한 설명을 생략하기로 한다.
그러나 상관계수 매칭은 단지 한 화소 단위의 영상 좌표만 구하는 한계를 가지고 있으므로 이를 보완하기 위해, 본 발명의 실시예에서는 화소단위 이하의 좌표를 산출할 경우 최소제곱 매칭기법을 적용하였다.
최소제곱 매칭기법은 두 영역 사이의 화소값 차의 제곱이 최소가 되는 점을 찾기 위해, 두 영역 사이의 관계식을 수립하고, 계산과정을 반복적으로 수행하여 해가 수렴할 때의 좌표값을 매칭점으로 결정하는 기법이다.
동일한 지점에 해당하는 기준영역과 검색영역 화소값의 함수를 각각
Figure pat00011
,
Figure pat00012
라 정의하고, 두 영역간 geometric 차이를 Affine 식으로 표현하면 하기 수학식 2과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00013
여기서,
Figure pat00014
; 기준영역 중심점의 영상좌표,
Figure pat00015
;
Figure pat00016
과 대응되는 검색영역 중심점의 영상좌표이다.
그리고, Radiometric Parameters를 고려하면, 상기 수학식 2는 아래의 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00017
여기서,
Figure pat00018
는 radiometric shift,
Figure pat00019
은 radiometric scale이다.
상기 수학식 3은 하기 수학식 4와 같은 조건 방정식(condition equation)으로 표현할 수 있다.
Figure pat00020
그리고, 상기 수학식 4는 파라미터
Figure pat00021
를 계산하기 위해 하기 수학식 5와 같이 선형화될 수 있다.
Figure pat00022
B matrix의 계수들은 상기 수학식 4의 편미분과 일치하며 하기 수학식 6과 같다.
Figure pat00023
상기 수학식 6에서의 계수들은 아래 수학식 7과 같이 도출될 수 있다.
Figure pat00024
Figure pat00025
Figure pat00026
Figure pat00027
Figure pat00028
Figure pat00029
Figure pat00030
Figure pat00031
여기서,
Figure pat00032
,
Figure pat00033
.
그리고 상기 수학식 5의 우측 항은 하기 수학식 8과 같다. f는 기준영역과 검색영역의 화소 값 차이를 나타내며, 반복계산으로 f는 0에 가까워진다.
Figure pat00034
만족할만한 결과를 얻기 위해 초기 파라미터 값들을
Figure pat00035
로 세팅하는 것이 좋다. 구하고자 하는 파라미터들은 △=
Figure pat00036
와 초기치 변수들에 의해
Figure pat00037
과 같이 업데이트 되어지고, △가 0에 가까워질 때까지 반복계산하면 수학식 1로부터 기준영역에 대응되는 검색영역의 위치(영상좌표)를 부 화소단위로 구할 수 있게 된다.
이상과 같이 구해진 내/외부표정요소와 영상들의 동일지점의 영상 좌표와 공선조건(수학식 1)을 이용한 최소제곱법으로 타겟들의 3차원 좌표를 구할 수 있게 된다(S250). 본 발명의 실시예에서는 최소제곱법을 이용하였다.
상기 수학식 1에서
Figure pat00038
를 제외한 모든 요소들은 번들조정 과정에서 계산되어지므로 수학식 1은 영상이 n개인 경우, 2n개의 방정식을 구성할 수 있고, 이로부터 최소제곱법에 의해
Figure pat00039
를 결정할 수 있다.
구체적으로,
Figure pat00040
를 제외한 나머지 요소를 묶어 표현하면 하기 수학식 9와 같다.
Figure pat00041
Figure pat00042
Figure pat00043
Figure pat00044
.
.
Figure pat00045
Figure pat00046
상기 수학식 9를 행렬로 표현하면 하기 수학식 10과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00047
상기 수학식 10을 간단히 한 후, 최소제곱법을 적용하면 하기 수학식 11과 같다.
Figure pat00048
Figure pat00049
결국 상기 수학식 11으로부터 n대의 멀티 카메라를 이용한 타겟의 3차원 좌표 위치를 구할 수 있다.
타겟들의 3차원 좌표는 복수의 카메라의 각 프레임 쌍마다 구할 수 있으므로 이들로부터 구조물의 입체적인 진동 변위량을 측정할 수 있다(S260).
이와 같이 본 발명에 의하면 구조물의 주변을 경도 또는/및 위도 각 360방향으로 전체적으로 감싸는 위치에 카메라들을 설치하고, 3대 이상 n대의 카메라 촬영 영상을 이용하여 효율적으로 평면 구조물 아닌 입체 구조물의 입체적인 진동 변위를 측정할 수 있는 이점이 있다.
도 5 본 발명이 적용되는 예를 추가적으로 설명한 것을 나타내는 것으로, 도 1는 진동을 측정하고자 하는 입체 구조물이 지면에 바로 설치된 것을 나타낸 것이나, 도 5는 진동을 측정하고자 하는 입체 구조물이 지지대에 의해 지면으로부터 일정 거리 떨어진 상태로 설치된 것을 나타낸 것인데, 이 역시 본 발명의 실시예에 따른 진동 측정 방법에 의해 진동 측정이 가능하게 된다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였으나 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니한다. 즉, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가지는 자라면 첨부된 특허청구범위의 사상 및 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대한 다수의 변경 및 수정이 가능하며, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정의 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
120. 표정용 기준점 130. 구조물
140. 타겟

Claims (4)

  1. a) 구조물에 표정용 기준점과 타겟을 설치하는 단계:
    b) 서로 다른 3대 이상의 n대의 카메라를 이용하여 해당 타겟을 시간대별로 촬영하여 해당 타겟의 연속 사진을 획득하는 단계;
    c) 상기 카메라의 내부표정요소와 외부표정요소를 결정하는 단계;
    d) 상기 획득한 서로 다른 영상을 시간대별로 매칭하여 해당 타겟의 시간대별 영상 좌표를 산출하는 단계로서, d1) 상기 시간대별 촬영된 서로 다른 영상 중 최초 촬영된 영상을 형상 검출 기법을 이용하여 타겟 영상 좌표를 자동 획득하는 단계와, d2) 상기 시간대별 촬영된 서로 다른 영상 중 최초 촬영된 영상 이후의 영상을 자동 추출하여, 상관계수 매칭기법에 의해 한 화소 단위의 상기 추출된 서로 다른 영상의 타켓 영상 좌표를 획득하고, 상기 획득한 한 화소 단위의 타겟 좌표를 최소제곱 매칭기법에 의해 부화소(sub-pixel) 단위의 타겟 영상 좌표를 획득하는 단계;
    e) 상기 산출된 시간대별 영상 좌표와 상기 결정된 카메라의 내부표정요소 및 외부표정요소에 기초하여 해당 타겟의 시간대별 3차원 좌표를 최소제곱법으로 산출하는 단계; 및,
    f) 상기 산출된 해당 타겟의 시간대별 3차원 좌표에 기초하여 해당 타겟의 입체적인 진동 변위량을 산출하는 단계를 포함하는 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 자동 측정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 d2) 단계에서 최소제곱 매칭기법은 기준영역과 이 기준영역 내에 있는 타겟과 동일한 점이 존재할 가능성이 있는 검색영역 사이의 화소값 차의 제곱이 최소가 되는 점을 찾기 위해, 상기 기준영역과 검색영역 사이의 관측 방정식(observation equation)을 수립하고, 계산과정을 반복적으로 수행하여 해가 수렴할 때의 좌표값을 매칭점으로 결정하는 것을 특징으로 하는 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 자동 측정 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 n대의 카메라는 상기 구조물의 주변을 경도 또는 위도 각 360°방향으로 전체적으로 감싸는 위치에 설치되어 촬영을 하는 것을 특징으로 하는 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 자동 측정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 표정용 기준점은 상기 구조물의 상단에 설치되는 것을 특징으로 하는 다채널 연속 촬영 영상을 이용한 구조물의 입체적인 진동 자동 측정 방법.
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