KR20190013176A - 드론을 이용한 구조물의 변화 탐지 방법 및 장치 - Google Patents

드론을 이용한 구조물의 변화 탐지 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

드론을 이용한 구조물의 변화 탐지 방법 및 장치가 개시된다. 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법은, 드론으로부터 위치 정보, 자세 정보 및 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 포함한 입력 데이터를 수신하는 단계, 입력 데이터에서 위치 정보 및 자세 정보를 W3DS(Web 3D Service) 서버에 전송하는 단계, W3DS 서버로부터 전송에 대한 응답으로, 위치 정보 및 자세 정보에 상응하는 2D 영상을 획득하는 단계 및 획득한 2D 영상을 영상 정보와 비교하여 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계를 포함한다. 따라서, 구조물의 변화를 자동으로 신속하게 파악하여 3D 공간 정보에 업데이트할 수 있다.

Description

드론을 이용한 구조물의 변화 탐지 방법 및 장치{METHOD FOR DETECTING CHANGE OF STRUCTURE USING DRONE AND APPARARUS FOR THE SAME}
본 발명은 드론을 이용한 구조물의 변화 탐지 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 드론에서 수집된 위치, 자세, 영상 정보를 기초로, 별도로 획득된 2D 영상과 비교하여 구조물의 변화를 탐지하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
과거 드론은 군사용으로 개발되었으나, 최근 다양한 분야로의 활용 가능성이 높아지면서 산업과 민간용 시장에서 빠르게 보급 및 연구되고 있는데, 특히 드론은 기상관리와 인명구조 및 영상 촬영과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있고, 취미 또는 레저용으로 점차 대중화 및 보편화되면서 드론 산업을 선점하기 노력이 활발하게 지속되고 있다.
특히, 드론의 영상 촬영을 이용하여 3차원 공간 정보를 구축하고자 하는 노력이 국내외에서 활발한데, 이 기술이 성공적으로 구현되면, 사람의 접근이 불가능한 지역에 드론을 투입시켜 공간정보를 수집하여 해당 지역의 지도를 자동으로 구축이 가능하다.
또한, 복잡한 도시 환경에서 새로이 건설되고 철거되는 건물 및 도로로 인한 지도정보의 부분적인 업데이트 또한 드론을 이용하여 자동으로 처리가 가능하다.
최근, 국토교통부에서는 “드론을 이용한 실시간 자동 지도 구축 기술”을 개발하고 있는 중인데 이 기술은 현장에 띄워진 드론을 통해 공간정보를 취득하고 이를 3D 공간정보 포탈에 전송하여 공간정보를 업데이트 하도록 계획되었다.
이때, 도시 지역은 특히 농어촌 지역에 비해 많은 건물들이 존재하고 이 건물들은 증축 또는 면적을 늘려 변형 또는 철거되거나 아예 새로이 건축 되는 등 빠르게 변화하고 있으므로 그 변화를 신속하게 지도 데이타베이스에 반영(공간정보의 업데이트)해주는 것이 필요하다.
이러한 작업을 수행할 때, 드론이 촬영한 전체 건물 영상을 업데이트 대상으로 고려하는 것은 많은 비용과 시간이 요구되므로 업데이트가 필요한 일부 영상 정보만 최신 정보로 갱신하는 것이 효율적이다.
따라서, 드론이 촬영한 전체 건물 영상 중에서 지도 데이터베이스의 마지막 업데이트 후에 변화가 발생된 건물들의 영상만을 자동으로 탐지해내는 기술이 필요한 실정이다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 구조물 변화 탐지 장치에서 수행되는 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법을 제공한다.
여기서, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법은, 드론으로부터 위치 정보, 자세 정보 및 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 포함한 입력 데이터를 수신하는 단계, 상기 입력 데이터에서 상기 위치 정보 및 상기 자세 정보를 W3DS 서버에 전송하는 단계, 상기 W3DS 서버로부터 상기 전송에 대한 응답으로, 상기 위치 정보 및 상기 자세 정보에 상응하는 2D 영상을 획득하는 단계 및 획득한 2D 영상을 상기 영상 정보와 비교하여 상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서 상기 W3DS 서버는, 국제 표준화 기구인 OGC(Open Geospatial Consortium)에 따른 기능 규격을 준수한 데이터를 서비스할 수 있다.
여기서 상기 자세 정보는, 상기 드론의 방위, 기울기, 시야(Field of View) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서 구조물 변화 탐지 방법은, 상기 구조물의 변화가 감지되면, 상기 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 반영하여 미리 구축된 3D 공간 정보를 부분적으로 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계는, 상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 각각 경계선(edge)을 검출하는 단계 및 검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계는, 검출된 경계선 상호간의 유사도가 미리 설정된 제1 임계값을 초과하는지 여부에 따라 상기 구조물의 변화를 감지할 수 있다.
여기서, 검출된 경계선 상호간의 유사도가 상기 제1 임계값을 초과하면, 상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 추출한 텍스처(texture) 상호간의 유사도를 비교하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 텍스처 상호간의 유사도를 비교하는 단계는, 상기 텍스처 상호간의 유사도가 미리 설정된 제2 임계값을 초과하는지 여부에 따라 상기 구조물의 변화를 감지할 수 있다.
여기서, 상기 텍스처 상호간의 유사도는, 상기 2D 영상의 텍스처와 상기 영상 정보의 픽셀값에 대하여, SAD(Sum of Absolute Difference)를 수행한 결과값을 지시할 수 있다.
여기서, 상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계는, 상기 영상 정보와 상기 2D 영상에서 각각 배경 영역을 제외하는 단계 및 배경 영역이 제외된 상기 영상 정보와 상기 2D 영상을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치를 제공한다.
여기서 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치는, 적어도 하나의 프로세서(processor) 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
여기서 상기 적어도 하나의 단계는, 드론으로부터 위치 정보, 자세 정보 및 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 포함한 입력 데이터를 수신하는 단계, 상기 입력 데이터에서 상기 위치 정보 및 상기 자세 정보를 W3DS(Web 3D Service) 서버에 전송하는 단계, 상기 W3DS 서버로부터 상기 전송에 대한 응답으로, 상기 위치 정보 및 상기 자세 정보에 상응하는 2D 영상을 획득하는 단계 및 획득한 2D 영상을 상기 영상 정보와 비교하여 상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서 상기 W3DS 서버는, 국제 표준화 기구인 OGC(Open Geospatial Consortium)에 따른 기능 규격을 준수한 데이터를 서비스할 수 있다.
여기서 상기 자세 정보는, 상기 드론의 방위, 기울기, 시야(Field of View) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서 상기 명령어들은 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 구조물의 변화가 감지되면, 상기 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 반영하여 미리 구축된 3D 공간 정보를 부분적으로 업데이트하는 단계를 더 수행하도록 지시할 수 있다.
여기서 상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계는, 상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 각각 경계선(edge)을 검출하는 단계 및 검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서 상기 명령어들은 상기 적어도 하나의 프로세서가, 검출된 경계선 상호간의 유사도가 미리 설정된 제1 임계값을 초과하는지 여부에 따라 상기 구조물의 변화를 감지하도록 지시할 수 있다.
여기서 상기 명령어들은 상기 적어도 하나의 프로세서가, 검출된 경계선 상호간의 유사도가 상기 제1 임계값을 초과하면, 상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 추출한 텍스처(texture) 상호간의 유사도를 비교하는 단계를 더 수행하도록 지시할 수 있다.
상기 명령어들은 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 텍스처 상호간의 유사도가 미리 설정된 제2 임계값을 초과하는지 여부에 따라 상기 구조물의 변화를 감지하도록 지시할 수 있다.
여기서 상기 텍스처 상호간의 유사도는, 상기 2D 영상의 텍스처와 상기 영상 정보의 픽셀값에 대하여, SAD(Sum of Absolute Difference)를 수행한 결과값을 지시할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은 구조물 변화 탐지 장치에서 수행되는 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법을 제공한다.
여기서 구조물 변화 탐지 방법은, 드론에서 수집된 구조물의 영상 정보와 W3DS 서버로부터 수신한 2D 영상을 획득하는 단계, 상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 각각 경계선(edge)을 검출하는 단계, 검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계 및 경계선 상호간 유사도가 인정되면, 상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 추출한 텍스처(texture) 상호간의 유사도를 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따른 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법 및 장치를 이용할 경우에는 구조물의 변화를 자동으로 확인하여 3차원 공간 정보에 반영할 수 있다.
또한, 촬영된 영상 전체를 업데이트하는 것이 아니라, 구조물의 변화가 있는 부분만 3차원 공간 정보에 업데이트할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 3D 영상 정보 구축에 관한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용하여 구조물의 변화를 탐지함으로써 3D 공간 정보를 업데이트하는 전체 시스템 구성에 관한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론에서 수집된 데이터를 서로 매핑한 데이터베이스에 관한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법에 관한 제1 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법에 관한 제2 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치에 관한 구성도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론의 시점에 따른 구조물 변화를 관리자에게 제공하는 시각화 영상에 대한 예시도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 3D 영상 정보 구축에 관한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용하여 건물, 교량, 터널 등 각종 구조물에 대한 영상 촬영으로 3D 공간 정보를 구성하는 개념을 확인할 수 있다.
구체적으로, 드론(Drone, 10)이 구조물의 주위를 이동하면서 영상을 촬영함으로써, 구조물에 대한 영상 정보를 수집할 수 있다.
여기서 드론(10)은 무선 전파로 조종할 수 있는 무인 항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicle)로서, 사전 입력된 프로그램에 따라 조종사가 탑승하지 않고 무선 전파의 유도에 따라 비행이나 조정이 가능한 무인기를 지칭할 수 있다. 경우에 따라서 드론은 RPV(Remote Piloted Vehicle), UAS(Unmanned Aircraft System), Robot Aircraft로 호칭될 수 있다.
또한, 드론(10)은 프로펠러(11), 카메라(12) 및 각종 센서와 송수신기(13)를 포함할 수 있다.
여기서, 프로펠러(11)는 드론의 자세와 방향을 제어하는 물리적 장치일 수 있고, 카메라(12)는 주기적으로 또는 별도의 무선 통신을 통한 원격 제어기(Remote Controller)의 제어 명령에 따라 구조물의 영상을 촬영하는 장치일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서 원격 제어기는 이하에서 설명되는 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
여기서, 각종 센서와 송수신기(13)는 드론의 위치를 감지하는 위치 센서(예를 들면 GPS(Global Positioning System)), 드론의 자세를 감지하는 자세 센서(예를 들면 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit, IMU) 또는 관성 항법 장치(Inertial Navigation System, INS)), 물체를 지각하고 물체와의 거리를 측정하는 초음파 센서(ultrasonic sensor), 지자기의 방향을 검출하는 지자기 센서, 기압을 감지하는 기압 센서, 각속도를 검출하는 자이로스코프(gyroscope) 센서, 영상을 송수신하거나 원격 제어기(Remote Controller)의 제어 명령을 수신하는 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 드론은 이처럼 위치와 자세를 감지하는 센서를 구비하고 있어, 드론의 위치 좌표(x,y,z), 자세 정보(방위, 기울기, 시야(Field of View, FOV))를 수집할 수 있고, 카메라(12)를 이용하여 특정 구조물을 촬영한 영상 정보를 수집할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용하여 구조물의 변화를 탐지함으로써 3D 공간 정보를 업데이트하는 전체 시스템 구성에 관한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템은 드론(10), 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버(20), 매핑 데이터베이스(30), W3DS 서버(40) 및 3D 데이터베이스(50) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버(20)는 드론(10)으로부터 위치, 자세, 영상 정보들을 수집할 수 있고, 경우에 따라서는 드론(10)에 제어 메시지를 전송하여 영상의 촬영 여부를 지시하거나, 자세나 위치를 제어할 수 있다.
또한, 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버(20)는 수신된 위치, 자세, 영상 정보들을 상호 매핑하여 매핑 데이터베이스(30)에 저장할 수 있고, W3DS 서버(40)에 위치나 자세 정보들을 제공하고, W3DS 서버(40)로부터 제공된 위치와 자세에 상응하는 2D 영상 정보를 제공받을 수 있다.
구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버(20)는 제공 받은 2D 영상 정보를 드론에서 촬영되어 수신한 영상 정보와 비교함으로써, 구조물의 변화를 자동으로 탐지하고, 변화가 있는 구조물의 3차원 공간 정보를 부분적으로 업데이트할 수 있다.
여기서 W3DS 서버(40)는 Web 3D Service 서버로서, 공간 정보 분야의 국제 표준화 기구인 OGC(Open Geospatial Consortium)에서 3차원 공간 정보 서비스를 제공하기 위해 정의한 기능 규격을 준수하여 3차원 또는 2차원 공간 정보 데이터를 제공할 수 있다.
구체적으로, W3DS 서버(40)는 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버(20)로부터 위치 및 자세 정보를 수신하여 위치 및 자세에 상응하는 3차원 영상을 특정하고, 특정된 3차원 영상을 3D 데이터베이스(50)로부터 획득할 수 있다.
그리고나서 W3DS 서버(40)는 획득된 3차원 영상을 2차원 영상으로 변환하고, 변환된 2차원 영상을 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버(20)에 제공할 수 있다.
한편, 여기서 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버(20)는 구조물 변화 탐지 기능을 분리하여 별도의 서버나 장치로 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론에서 수집된 데이터를 서로 매핑한 데이터베이스에 관한 예시도이다.
도 3을 참조하면, 드론에서 수집된 데이터를 상호간에 매핑하는 방법을 설명할 수 있다.
구체적으로, 드론부터 수집된 위치, 자세, 영상 정보는 각각 별개의 센서에서 수집되기 때문에, 서로 연계되지 않은 상태로 수집될 수 있다. 이때, 드론에서 정보 상호간을 매핑할 경우 드론의 제한된 연산 능력과 배터리 소모를 고려할 때 바람직하지 않을 수 있다. 따라서, 드론에서 수집된 정보 상호간에 매핑은 앞서 설명한 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버에서 수행될 수 있다.
예를 들어, 카메라에서 촬영한 영상 정보는 촬영 시점에 따라 수집되어 영상 데이터베이스(31)가 구축될 수 있고, 드론의 위치와 자세 정보는 시간에 따라 위치 및 자세를 매핑하여 위치/자세 데이터베이스(33)가 구축될 수 있다.
다음으로, 시간을 기준으로 위치, 자세 및 영상을 상호 매핑한 매핑 데이터베이스(35)를 구축할 수 있다.
도 3을 참조해보면, 드론에서 영상은 지속적으로 촬영되지 않는 반면, 위치와 자세 정보는 로그 데이터로 지속적으로 수집될 수 있으므로, 특정 시각에서의 위치, 자세에 매핑되는 영상 정보가 존재하지 않을 수 있다. 이 때문에 도 3에서 시간 09:00:00 에는 영상 1이 매핑되었으나, 09:00:01 내지 09:03:00 이전 사이의 시간에 대해서는 매핑되는 영상이 생략되어 있음을 확인할 수 있다.
이것은, 특정 구조물에서 영상을 촬영하고, 구조물 사이를 드론이 이동할 때는 자세와 위치 정보만이 기록되는 특성상 이와 같이 매핑될 필요가 있다.
한편, 드론의 위치 정보에는 드론의 공간적 좌표인 (x,y,z)좌표값이 기록될 수 있으며, 자세 정보에는 드론의 방위, 기울기 또는 시야(Field of View, FOV)가 기록될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법에 관한 제1 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변화 탐지 장치에서 수행되는 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법은, 드론으로부터 위치 정보, 자세 정보 및 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 포함한 입력 데이터를 수신하는 단계(S100), 입력 데이터에서 위치 정보 및 자세 정보를 W3DS 서버에 전송하는 단계(S110), W3DS 서버로부터 전송에 대한 응답으로, 위치 정보 및 자세 정보에 상응하는 2D 영상을 획득하는 단계(S120) 및 획득한 2D 영상을 영상 정보와 비교하여 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.
여기서 W3DS 서버는, 국제 표준화 기구인 OGC(Open Geospatial Consortium)에 따른 기능 규격을 준수한 데이터를 서비스할 수 있다.
여기서 자세 정보는, 드론의 방위, 기울기, 시야(Field of View) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서 구조물 변화 탐지 방법은, 구조물의 변화가 감지되면, 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 반영하여 미리 구축된 3D 공간 정보를 부분적으로 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법에 관한 제2 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 도 4에서의 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계(S130)을 더 상세히 설명할 수 있다.
구체적으로, 도 4에서 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계(S130)는, 2D 영상과 영상 정보에서 각각 경계선(edge)을 검출하는 단계(S131) 및 검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계(S133)를 포함할 수 있다.
여기서, 검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계(S133)는, 검출된 경계선 상호간의 유사도가 미리 설정된 제1 임계값을 초과하는지 여부(S135)에 따라 구조물의 변화를 감지할 수 있다.
여기서, 제1 임계값을 초과하지 않으면, 구조물의 변화가 있는 것으로 감지 또는 결정(S140)할 수 있고, 구조물의 변화가 있는 것으로 감지되면, 3D 공간 정보를 영상 정보에 따라 부분적으로 업데이트(S142)할 수 있다.
여기서, 검출된 경계선 상호간의 유사도가 제1 임계값을 초과하면, 2D 영상과 영상 정보에서 추출한 텍스처(texture) 상호간의 유사도를 비교하는 단계(S137)를 더 포함할 수 있다.
여기서, 텍스처 상호간의 유사도를 비교하는 단계(S137)는, 텍스처 상호간의 유사도가 미리 설정된 제2 임계값을 초과하는지 여부(S139)에 따라 구조물의 변화를 감지할 수 있다.
여기서, 제2 임계값을 초과하지 않으면, 구조물의 변화가 있는 것으로 감지 또는 결정(S140)할 수 있고, 구조물의 변화가 있는 것으로 감지되면, 3D 공간 정보를 영상 정보에 따라 부분적으로 업데이트(S142)할 수 있다.
여기서, 텍스처 상호간의 유사도는, 2D 영상의 텍스처와 영상 정보의 픽셀값에 대하여, SAD(Sum of Absolute Difference)를 수행한 결과값을 지시할 수 있다.
여기서, 도 4에서 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계(S130)는, 영상 정보와 2D 영상에서 각각 배경 영역을 제외하는 단계 및 배경 영역이 제외된 영상 정보와 2D 영상을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서 배경 영역은 앞서 검출한 경계선을 이용하여 경계선 밖에 있는 영역을 제외함으로써 제외될 수 있다. 배경 영역을 제외하고 영상 정보와 2D 영상의 유사도를 비교함으로써 구조물로 의심되는 영역만을 비교할 수 있다. 이때, 배경 영역이 제외된 영상 정보와 2D 영상을 비교하는 과정은 마찬가지로 SAD를 수행한 결과값을 도출함으로써 이루어질 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 구조물 변화 탐지 장치에서 수행되는 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법의 다른 예로서, 드론에서 수집된 구조물의 영상 정보와 W3DS 서버로부터 수신한 2D 영상을 획득하는 단계, 2D 영상과 영상 정보에서 각각 경계선(edge)을 검출하는 단계, 검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계 및 경계선 상호간 유사도가 인정되면, 2D 영상과 영상 정보에서 추출한 텍스처(texture) 상호간의 유사도를 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치에 관한 구성도이다.
도 6을 참조하면, 구조물 변화 탐지 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110) 및 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.
여기서 구조물 변화 탐지 장치(100)는 드론으로부터 수신된 정보 또는 W3DS서버로부터 수신된 정보를 저장하는 저장소(storage, 140)를 더 포함할 수 있다.
여기서 구조물 변화 탐지 장치(100)는 드론 또는 W3DS 서버와 데이터를 유무선으로 송수신하기 위한 통신 모듈(130)을 더 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 단계는, 드론으로부터 위치 정보, 자세 정보 및 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 포함한 입력 데이터를 수신하는 단계, 입력 데이터에서 위치 정보 및 자세 정보를 W3DS(Web 3D Service) 서버에 전송하는 단계, W3DS 서버로부터 전송에 대한 응답으로, 위치 정보 및 자세 정보에 상응하는 2D 영상을 획득하는 단계 및 획득한 2D 영상을 영상 정보와 비교하여 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서 W3DS 서버는, 국제 표준화 기구인 OGC(Open Geospatial Consortium)에 따른 기능 규격을 준수한 데이터를 서비스할 수 있다.
여기서 자세 정보는, 드론의 방위, 기울기, 시야(Field of View) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서 명령어들은 적어도 하나의 프로세서(110)가, 구조물의 변화가 감지되면, 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 반영하여 미리 구축된 3D 공간 정보를 부분적으로 업데이트하는 단계를 더 수행하도록 지시할 수 있다.
여기서 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계는, 2D 영상과 영상 정보에서 각각 경계선(edge)을 검출하는 단계 및 검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서 명령어들은 적어도 하나의 프로세서(110)가, 검출된 경계선 상호간의 유사도가 미리 설정된 제1 임계값을 초과하는지 여부에 따라 구조물의 변화를 감지하도록 지시할 수 있다.
여기서 명령어들은 적어도 하나의 프로세서(110)가, 검출된 경계선 상호간의 유사도가 제1 임계값을 초과하면, 2D 영상과 영상 정보에서 추출한 텍스처(texture) 상호간의 유사도를 비교하는 단계를 더 수행하도록 지시할 수 있다.
명령어들은 적어도 하나의 프로세서(110)가, 텍스처 상호간의 유사도가 미리 설정된 제2 임계값을 초과하는지 여부에 따라 구조물의 변화를 감지하도록 지시할 수 있다.
여기서 텍스처 상호간의 유사도는, 2D 영상의 텍스처와 영상 정보의 픽셀값에 대하여, SAD(Sum of Absolute Difference)를 수행한 결과값을 지시할 수 있다.
여기서 구조물 변화 탐지 장치(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
또한, 여기서 구조물 변화 탐지 장치(100)는 도 2에 따른 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버(20)의 전부 또는 일부에 대응될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 드론의 시점에 따른 구조물 변화를 관리자에게 제공하는 시각화 영상에 대한 예시도이다.
도 7을 참조하면, 구조물의 변화 탐지 결과를 나타낸 예시를 확인할 수 있다.
구체적으로, 기존에 구축된 3D 공간 정보를 이용하여 드론의 위치 및 자세에 상응하는 3D 지도를 화면 상에 표시하고, 이때, 드론의 위치 및 자세에 따른 드론의 이동 경로를 3D 지도상에 함께 시각화할 수 있다.
또한, 드론의 특정 위치 및 자세에서 촬영된 구조물의 영상 정보를 이용하여, 구조물의 변화가 감지된 구조물에 대해서는 드론이 촬영한 영상을 최근 영상으로 기존의 3D 지도에 함께 표시할 수 있다.
3D 공간 정보를 구축하는 서버(또는 도 2에 따른 구조물 변화 탐지 및 공간 정보 구축 서버)의 관리자는 도 7과 같이 제공된 관리자 화면을 통해 어느 구조물이 변경되었는지, 드론의 경로가 어디인지 확인할 수 있다.
또한, 드론의 위치 및 자세에 따른 영상 정보를 매핑 데이터베이스에서 획득함으로써, 영상 정보에서 파악되는 드론의 경로 상에 장애물이 있는지 파악하고 드론에 경로 제어 메시지를 전송할 수도 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (20)

  1. 구조물 변화 탐지 장치에서 수행되는 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법에서,
    드론으로부터 위치 정보, 자세 정보 및 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 포함한 입력 데이터를 수신하는 단계;
    상기 입력 데이터에서 상기 위치 정보 및 상기 자세 정보를 W3DS(Web 3D Service) 서버에 전송하는 단계;
    상기 W3DS 서버로부터 상기 전송에 대한 응답으로, 상기 위치 정보 및 상기 자세 정보에 상응하는 2D 영상을 획득하는 단계; 및
    획득한 2D 영상을 상기 영상 정보와 비교하여 상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계를 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  2. 청구항 1에서,
    상기 W3DS 서버는,
    국제 표준화 기구인 OGC(Open Geospatial Consortium)에 따른 기능 규격을 준수한 데이터를 서비스하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  3. 청구항 1에서,
    상기 자세 정보는,
    상기 드론의 방위, 기울기, 시야(Field of View) 중 적어도 하나를 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  4. 청구항 1에서,
    상기 구조물의 변화가 감지되면, 상기 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 반영하여 미리 구축된 3D 공간 정보를 부분적으로 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  5. 청구항 1에서,
    상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계는,
    상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 각각 경계선(edge)을 검출하는 단계; 및
    검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계를 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  6. 청구항 5에서,
    상기 검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계는,
    검출된 경계선 상호간의 유사도가 미리 설정된 제1 임계값을 초과하는지 여부에 따라 상기 구조물의 변화를 감지하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  7. 청구항 6에서,
    검출된 경계선 상호간의 유사도가 상기 제1 임계값을 초과하면,
    상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 추출한 텍스처(texture) 상호간의 유사도를 비교하는 단계를 더 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  8. 청구항 7에서,
    상기 텍스처 상호간의 유사도를 비교하는 단계는,
    상기 텍스처 상호간의 유사도가 미리 설정된 제2 임계값을 초과하는지 여부에 따라 상기 구조물의 변화를 감지하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  9. 청구항 8에서,
    상기 텍스처 상호간의 유사도는,
    상기 2D 영상의 텍스처와 상기 영상 정보의 픽셀값에 대하여, SAD(Sum of Absolute Difference)를 수행한 결과값을 지시하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  10. 청구항 1에서,
    상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계는,
    상기 영상 정보와 상기 2D 영상에서 각각 배경 영역을 제외하는 단계; 및
    배경 영역이 제외된 상기 영상 정보와 상기 2D 영상을 비교하는 단계를 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
  11. 적어도 하나의 프로세서(processor); 및
    상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치로서,
    상기 적어도 하나의 단계는,
    드론으로부터 위치 정보, 자세 정보 및 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 포함한 입력 데이터를 수신하는 단계;
    상기 입력 데이터에서 상기 위치 정보 및 상기 자세 정보를 W3DS(Web 3D Service) 서버에 전송하는 단계;
    상기 W3DS 서버로부터 상기 전송에 대한 응답으로, 상기 위치 정보 및 상기 자세 정보에 상응하는 2D 영상을 획득하는 단계; 및
    획득한 2D 영상을 상기 영상 정보와 비교하여 상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계를 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치.
  12. 청구항 11에서,
    상기 W3DS 서버는,
    국제 표준화 기구인 OGC(Open Geospatial Consortium)에 따른 기능 규격을 준수한 데이터를 서비스하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치.
  13. 청구항 11에서,
    상기 자세 정보는,
    상기 드론의 방위, 기울기, 시야(Field of View) 중 적어도 하나를 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치.
  14. 청구항 11에서,
    상기 명령어들은 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 구조물의 변화가 감지되면, 상기 구조물에 대해 촬영된 영상 정보를 반영하여 미리 구축된 3D 공간 정보를 부분적으로 업데이트하는 단계를 더 수행하도록 지시하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치.
  15. 청구항 11에서,
    상기 구조물의 변화 여부를 감지하는 단계는,
    상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 각각 경계선(edge)을 검출하는 단계; 및
    검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계를 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치.
  16. 청구항 15에서,
    상기 명령어들은 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    검출된 경계선 상호간의 유사도가 미리 설정된 제1 임계값을 초과하는지 여부에 따라 상기 구조물의 변화를 감지하도록 지시하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치.
  17. 청구항 16에서,
    상기 명령어들은 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    검출된 경계선 상호간의 유사도가 상기 제1 임계값을 초과하면,
    상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 추출한 텍스처(texture) 상호간의 유사도를 비교하는 단계를 더 수행하도록 지시하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치.
  18. 청구항 17에서,
    상기 명령어들은 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 텍스처 상호간의 유사도가 미리 설정된 제2 임계값을 초과하는지 여부에 따라 상기 구조물의 변화를 감지하도록 지시하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치.
  19. 청구항 18에서,
    상기 텍스처 상호간의 유사도는,
    상기 2D 영상의 텍스처와 상기 영상 정보의 픽셀값에 대하여, SAD(Sum of Absolute Difference)를 수행한 결과값을 지시하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 장치.
  20. 구조물 변화 탐지 장치에서 수행되는 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법에서,
    드론에서 수집된 구조물의 영상 정보와 W3DS 서버로부터 수신한 2D 영상을 획득하는 단계;
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    검출된 경계선 상호간의 유사 여부를 비교하는 단계; 및
    경계선 상호간 유사도가 인정되면, 상기 2D 영상과 상기 영상 정보에서 추출한 텍스처(texture) 상호간의 유사도를 비교하는 단계를 포함하는, 드론을 이용한 구조물 변화 탐지 방법.
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Cited By (8)

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210015624A (ko) * 2019-08-01 2021-02-10 한국전자통신연구원 드론 기반 재난상황 관제 방법 및 시스템
WO2021221758A3 (en) * 2020-02-13 2021-12-30 Skydio, Inc. Performing 3d reconstruction via an unmanned aerial vehicle
US11573544B2 (en) 2020-02-13 2023-02-07 Skydio, Inc. Performing 3D reconstruction via an unmanned aerial vehicle
JP2023511779A (ja) * 2020-02-13 2023-03-22 スカイディオ，インコーポレイテッド 無人航空機による３次元再構成の実行
US11703864B2 (en) 2020-02-13 2023-07-18 Skydio, Inc. Scanning structures via unmanned aerial vehicles
US11829142B2 (en) 2020-02-13 2023-11-28 Skydio, Inc. Unmanned aerial vehicle adaptable to obstructions
US11829141B2 (en) 2020-02-13 2023-11-28 Skydio, Inc. Determining a three-dimensional model of a scan target
US11940795B2 (en) 2020-02-13 2024-03-26 Skydio, Inc. Performing 3D reconstruction via an unmanned aerial vehicle

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