KR20230100959A - 적외선 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템 및 측정방법 - Google Patents

적외선 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템 및 측정방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 데이터베이스 및 연산기능을 가진 제어서버를 이용하는 컴퓨팅장치에 의해 수행되는 건축물의 야간 변위 측정시스템으로서, 카메라를 이용하여 야간 영상을 취득하는 영상 취득부(100); 상기 취득된 영상을 흑백으로 변환하고 각 프레임별로 관심영역을 설정하여, 컨벡스 헐(convex hull)을 이용하여 관심영역 내의 물체를 특정하는 경계 설정부(200); 컨벡스 헐의 중앙점을 추적하여 구조물의 변위를 추출하는 변위 추출부(300); 상기 변위 추출부(300)에서 픽셀 단위로 추출된 변위를, 환산계수를 적용하여 물리 단위의 변위로 변환하는 스케일링부(400); 및 상기 물리 변위를 시간에 따라 분석하여 구조물의 강성을 분석하여 동특성을 판단하는 데이터 분석부(500)를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템이다.

Description

적외선 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템 및 측정방법{Measurement System and Method of night displacement for building structures using of camera with infrared pass filter}
본 발명은 건축물의 야간 변위 측정시스템 및 측정방법에 관한 것이다. 구체적으로는 적외선 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템 및 측정방법법에 관한 것이다.
구조물의 변위를 측정하기 위해 종래에 사용된 기술에는 LVDT(Linear Variable Differential Transformer), GPS 그리고 LDV(Laser Doppler Vibrometer)가 있다.
LVDT는 높은 정확도로 구조물의 변위를 측정할 수 있지만 구조물에 접촉하여 계측이 진행되므로 대형 건축물이나 접근이 어려운 캔틸레버 구조물 측정에 어려움이 있다.
GPS는 인공위성을 활용하여 변위를 측정하지만 그 오차가 수 mm에 달하기 때문에 미세한 움직임을 보이는 건축물의 변위를 파악하기에는 정확도가 부족하다.
LDV는 레이저를 활용하여 구조물의 변위를 측정하지만 장비가 고가이고 유효거리가 짧아 범용적으로 사용되긴 어렵다.
최근 들어 구조물을 촬영한 영상을 활용하여 변위를 측정하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 한국등록특허 제10-1309443호(모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치 및 방법)에는 구조물에 인위적으로 마커를 부착하여 이를 촬영한 영상을 분석하여 구조물의 변위를 추출하는 방법이 연구되었다. 하지만, 구조물에 별도의 마커를 부착하는 경우 영상을 통해 해당 마커를 추적하기 용이하지만 해당 과정이 대형 건축물이나 접근이 어려운 건축물에는 적합하지 않는 문제점이 제기된다.
이에, 마커를 부착하지 않고도 구조물의 변위를 측정하는 방식에 대한 연구가 한국등록특허 제10-2271251호(영상처리기반 비접촉식 구조물 변위 측정 시스템 및 방법)에 제시되어 있다. 해당 특허에서는 구조물에 레이저를 조사하여 환산 계수를 설정한다. 하지만, 레이저를 조사하여 환산 계수를 정할 경우 거리에 따라 빛의 세기가 약해져 그 정확도가 줄어들 가능성이 있다. 또한 단순히 영상에서 특징점을 잡아 특징점의 변위를 산출하기에는 추적 과정에서 오차가 발생할 수 있는 문제점이 제기된다.
(문헌 1) 한국등록특허공보 제10-1309443호 (2013.09.10) (문헌 2) 한국등록특허공보 제10-2271251호 (2021.06.24)
본 발명에 따른 적외선 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템 및 측정방법은 다음과 같은 해결과제를 가진다.
첫째, 별도의 마커를 부착하지 않고도 비접촉식으로 야간 영상을 분석해 구조물의 변위를 정확하게 추출하고자 한다.
둘째, 컨벡스 헐 알고리즘을 이용하여, 구조물의 변위를 정확하게 추출하고자 한다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은 데이터베이스 및 연산기능을 가진 제어서버를 이용하는 컴퓨팅장치에 의해 수행되는 건축물의 야간 변위 측정시스템으로서, 카메라를 이용하여 야간 영상을 취득하는 영상 취득부; 상기 취득된 영상을 흑백으로 변환하고 각 프레임별로 관심영역을 설정하여, 컨벡스 헐(convex hull)을 이용하여 관심영역 내의 물체를 특정하는 경계 설정부; 컨벡스 헐의 중앙점을 추적하여 구조물의 변위를 추출하는 변위 추출부; 상기 변위 추출부에서 픽셀 단위로 추출된 변위를, 환산계수를 적용하여 물리 단위의 변위로 변환하는 스케일링부; 및 상기 물리 변위를 시간에 따라 분석하여 구조물의 강성을 분석하여 동특성을 판단하는 데이터 분석부를 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 영상 취득부의 카메라는 적외선 투과 필터가 구비될 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 경계 설정부는 직전의 컨벡스 헐 다각형과 대비하여, 모든 변의 길이가 같고, 넓이 차이가 최소가 되는 컨벡스 헐을 검출할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 경계 설정부에서 상기 컨벡스 헐은 수학식 1을 통해 설정될 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 스케일링부는 수학식 3을 통해 픽셀 좌표기반 변위 데이터를 물리 좌표로 변환하며, SFM(scaling factor model)은 이미지 평면 특징점의 픽셀 좌표를 1 픽셀마다 변화시켜 환산 계수를 정의할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 수학식 3에서의 픽셀좌표에 따른 초점 평면과 물리 평면간의 거리는 제2코사인법칙을 활용해 수학식 4와 같이 정리될 수 있다.
본 발명에 있어서, 특징점의 물리좌표 기반 거리는 수학식 5를 통해 산출될 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 데이터 분석부에서, 추출된 물리 좌표 기반 변위를 기반으로 구조물의 횡강성을 분석하며, 시간에 따른 변위데이터와 가속도데이터를 최상층에 대한 하중-변위관계에 관한 수학식 7를 통해 분석할 수 있다.
본 발명에 있어서, 최상층의 층강성이 도출되면, 그 이하의 층은 순차적으로 수학식 8을 통해 도출할 수 있다.
본 발명은 데이터베이스 및 연산기능을 가진 제어서버를 이용하는 컴퓨팅장치에 의해 수행되는 건축물의 야간 변위 측정방법으로서, 상기 컴퓨팅장치는 영상 취득부가 카메라를 이용하여 야간 영상을 취득하는 S100 단계; 경계 설정부가 상기 취득된 영상을 흑백으로 변환하고 각 프레임별로 관심영역을 설정하여, 컨벡스 헐(convex hull)을 이용하여 관심영역 내의 물체를 특정하는 S200 단계; 변위 추출부가 컨벡스 헐의 중앙점을 추적하여 구조물의 변위를 추출하는 S300 단계; 스케일링부가 상기 변위 추출부에서 픽셀 단위로 추출된 변위를, 환산계수를 적용하여 물리 단위의 변위로 변환하는 S400 단계; 및 데이터 분석부가 상기 물리 변위를 시간에 따라 분석하여 구조물의 강성을 분석하여 동특성을 판단하는 S500 단계를 포함하여 수행할 수 있다.
본 발명에 있어서, S100 단계의 상기 영상 취득부의 카메라는 적외선 투과 필터가 구비될 수 있다.
본 발명에 있어서, S200 단계의 상기 경계 설정부는 직전의 컨벡스 헐 다각형과 대비하여, 모든 변의 길이가 같고, 넓이 차이가 최소가 되는 컨벡스 헐을 검출할 수 있다.
본 발명에 있어서, S200 단계의 상기 경계 설정부에서 상기 컨벡스 헐은 수학식 1을 통해 설정될 수 있다.
본 발명은 하드웨어와 결합되어, 본 발명에 따른 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정방법을 컴퓨터에 의해 실행시키기 위하여 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
본 발명에 따른 적외선 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템 및 측정방법은 다음과 같은 효과를 가진다.
첫째, 별도의 마커를 부착하지 않고도 비접촉식으로 야간 영상을 분석해 구조물의 변위를 정확하게 추출하는 효과가 있다.
둘째, 컨벡스 헐 알고리즘을 이용하여, 구조물의 변위를 정확하게 추출하는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 건축물의 야간 변위 측정시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 대한 개념도이다. 영상취득부(100)에서 구조물(A)의 이미지를 획득하며, 획득된 이미지는 컴퓨팅장치(C)에서 해석과정을 거치게 된다.
도 3은 본 발명에서 컨벡스 헐(Convex Hull)을 적용하는 일 실시예를 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명에 따른 관심영역을 설정하고, 컨벡스 헐(Convex Hull)을 적용하는 기술 구성에 대한 모식도이다.
도 5는 본 발명의 환산 계수를 적용하는 기술 구성에 대한 개념도이다.
도 6은 본 발명의 환산 계수를 적용하는 시뮬레이션 모식도이다.
도 7은 본 발명에 따른 건축물의 야간 변위 측정방법의 순서도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 설명한다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 이해할 수 있는 바와 같이, 후술하는 실시예는 본 발명의 개념과 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 형태로 변형될 수 있다. 가능한 한 동일하거나 유사한 부분은 도면에서 동일한 도면부호를 사용하여 나타낸다.
본 명세서에서 사용되는 전문용어는 단지 특정 실시예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지는 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 군의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 명세서에서 사용되는 방향에 관한 표현, 예를 들어 전/후/좌/우의 표현, 상/하의 표현, 종방향/횡방향의 표현은 도면에 개시된 방향을 참고하여 해석될 수 있다.
다각형의 임의의 두 꼭짓점을 연결하는 선분이 항상 다각형 내부에 존재하는 다각형을 볼록 다각형이라고 한다. 2차원 평면에 N개의 점이 주어졌을 때, 이들 중 몇 개의 점을 골라 볼록 다각형을 만드는데, 나머지 모든 점을 내부에 포함하도록 할 수 있다. 이를 '컨벡스 헐(CONVEX HULL)' 또는 '볼록 껍질'이라고 한다
컨벡스 헐(Convex Hull) 알고리즘은 볼록 껍질을 만드는 알고리즘으로서, 2차원 평면상에 여러개의 점이 있을 때, 그 점 중에서 일부를 이용하여 볼록 다각형을 만들되 볼록 다각형 내부에 모든 점을 포함시키는 것을 의미한다.
본 발명은 적외선 투과 필터를 부착한 카메라를 이용해 구조물의 야간 영상을 촬영하여 그 변위를 측정하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 광량이 적은 야간에도 높은 정확도로 변위를 추출해 강성을 분석함으로써 구조물의 동특성을 평가하는 기술 구성을 제공하는 것이다.
본 발명은 적외선 필터를 부착한 일반 카메라를 활용하여 촬영한 구조물의 야간 영상을 통해서도 컨벡스 헐(Convex Hull)을 활용해 높은 정확도로 동적 변위를 측정하여 구조물의 고유진동수, 모드 형상 등의 동특성을 도출해 평가하는 기술 구성을 제시한다.
이하에서는 도면을 참고하여 본 발명을 설명하고자 한다. 참고로, 도면은 본 발명의 특징을 설명하기 위하여, 일부 과장되게 표현될 수도 있다. 이 경우, 본 명세서의 전 취지에 비추어 해석되는 것이 바람직하다.
도 1은 본 발명에 따른 건축물의 야간 변위 측정시스템의 구성도이다. 도 2는 본 발명에 대한 개념도이다. 영상취득부(100)에서 구조물(A)의 이미지를 획득하며, 획득된 이미지는 컴퓨팅장치(C)에서 해석과정을 거치게 된다.
본 발명은 데이터베이스 및 연산기능을 가진 제어서버를 이용하는 컴퓨팅장치에 의해 수행되는 건축물의 야간 변위 측정시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 야간 변위 측정시스템은 영상 취득부(100), 경계 설정부(200), 변위 추출부(300), 스케일링부(400) 및 데이터 분석부(500)를 포함한다.
도 1 및 도 2를 참고하여, 보다 구체적으로 설명하면, 본 발명에 따른 건축물의 야간 변위 측정시스템은 카메라를 이용하여 야간 영상을 취득하는 영상 취득부(100); 상기 취득된 영상을 흑백으로 변환하고 각 프레임별로 관심영역을 설정하여, 컨벡스 헐(convex hull)을 이용하여 관심영역 내의 물체를 특정하는 경계 설정부(200); 컨벡스 헐의 중앙점을 추적하여 구조물의 변위를 추출하는 변위 추출부(300); 상기 변위 추출부(300)에서 픽셀 단위로 추출된 변위를, 환산계수를 적용하여 물리 단위의 변위로 변환하는 스케일링부(400); 및 상기 물리 변위를 시간에 따라 분석하여 구조물의 강성을 분석하여 동특성을 판단하는 데이터 분석부(500)를 포함한다.
이하에서는, 본 발명에 따른 영상 취득부(100)를 설명한다.
본 발명에 있어서, 영상 취득부(100)는 카메라를 이용하여 야간 영상을 취득할 수 있다. 영상 취득부(100)의 카메라는 적외선 투과 필터가 구비될 수 있다.
영상 취득부는 일반적으로 사용되는 카메라에 적외선 투과 필터를 부착하여 가시광선이 아닌 적외선 영역의 영상을 취득할 수 있다. 적외선 영역의 영상은 광량이 적은 야간에도 물체 식별이 용이하여 목표 물체와 주변 경계의 구분을 명확히 할 수 있다.
파장 길이가 380nm~780nm에 해당하는 가시광선은 인간의 눈으로 식별이 가능하다. 일반적인 카메라는 가시광선 영역의 빛을 흡수해 영상으로 표현한다. 하지만 광량이 적은 야간에는 해당 영역의 빛이 사물을 구분하기에는 현저히 적다. 780nm 이상의 파장을 갖는 적외선을 활용하면 적은 광량으로도 명확한 이미지 정보를 획득할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 영상 취득부의 카메라는 일반 카메라의 IR 차단 필름을 제거하고 적외선 투과 필름을 부착하여 야간에도 적외선 영역의 빛을 흡수하여 구조물(X)의 명확한 이미지를 획득할 수 있다. 획득된 영상 이미지는 컴퓨팅장치(C)를 통해 해석과정을 진행하게 된다.
이하에서는, 본 발명에 따른 경계 설정부(200)를 설명한다.
본 발명에 있어서, 경계 설정부(200)는 상기 취득된 영상을 흑백으로 변환하고 각 프레임별로 관심영역을 설정하여, 컨벡스 헐(convex hull)을 이용하여 관심영역 내의 물체를 특정할 수 있다.
경계 설정부(200)는 직전의 컨벡스 헐 다각형과 대비하여, 모든 변의 길이가 같고, 넓이 차이가 최소가 되는 컨벡스 헐을 검출할 수 있다.
경계 설정부(200)는 취득한 영상의 이미지를 흑백으로 변환하여 관심영역내 물체의 경계를 정확히 한정 지을 수 있다. 흑백 이미지는 명도의 차이로만 표현되어 이후의 컨벡스 헐(Convex Hull)을 처리함에 있어 그 경계를 용이하게 구분할 수 있다.
또한 각 프레임 별 관심영역을 설정하여, 영상 전체를 분석하지 않고 특정 영역의 이미지를 분석하여 데이터 양을 줄일 수 있다.
컨벡스 헐(Convex Hull)은 추적 대상 물체 경계의 명도 임계점을 설정하여 주변 사물과 구분한다. 이어지는 모든 프레임에 대해 정확한 컨벡스 헐(Convex Hull)을 만들기 위해 직전의 컨벡스 헐(Convex Hull) 다각형과 모든 변의 길이가 같으면서 넓이 차이가 최소가 되도록 하는 컨벡스 헐(Convex Hull)을 찾는다.
도 3은 본 발명에서 컨벡스 헐(Convex Hull)을 적용하는 일 실시예를 나타낸 순서도이다. 영상을 기반으로 구조물의 특정 부분을 컨벡스 헐(Convex Hull)을 통해 추적하는 방법에 대한 과정은 도 3을 통해 확인할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 관심영역을 설정하고, 컨벡스 헐(Convex Hull)을 적용하는 기술 구성에 대한 모식도이다.
도 4-1은 촬영된 영상에서 관심영역을 나타내며, 도 4에서 구조물의 영상을 해석하기 위해 불필요한 기타 공간을 모두 처리하는 것이 아닌, 관심 영역을 설정하여 더 적은 데이터로도 구조물의 동적 변위를 추출할 수 있다.
또한 영상을 통해 구조물의 변위를 추출함에 있어 그 색감은 처리해야 할 데이터의 양이 늘어날 뿐 큰 의미를 갖지 못한다. 해당 영상을 흑백으로 변환하면 데이터 양을 줄이고 명암에 따른 컨벡스 헐(Convex Hull)의 경계를 구분 짓기 용이하다(도 4-2 참조).
도 4-2 내지 도 4-5는 관심영역내에서 촬영된 물체의 움직임에 따른 영상을 나타내며, 도 4-6 내지 도 4-9는 각각 도 4-2 내지 도 4-5에 대한 컨벡스 헐(Convex Hull)을 나타낸다. 본 발명은 마커없이도 영상에서 특징점을 용이하게 식별하기 위해, 도 4-2 내지 도 4-5와 같은 촬영된 영상을 그대로 사용하는 것이 아닌, 도 4-6 내지 도 4-9와 같이 물체의 형상정보를 기반으로 동일한 컨벡스 헐(Convex Hull)을 추춤함으로써, 해당 컨벡스헐의 도심을 변위데이터를 취득하기 위한 특징점을 삼는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 경계 설정부(200)에서, 목표 구조 부위의 컨벡스 헐(Convex Hull)은 다음 수학식 1의 알고리즘 식을 통해 설정될 수 있다.
Figure pat00001
여기서, S(i) i번째 프레임의 컨벡스 헐에 대해 좌측 하단의 변부터 반 시계 방향으로 순서대로 길이 값을 의미한다. S(r)은 기준 프레임의 컨벡스 헐에 대해 좌측 하단의 변부터 반 시계 방향으로 순서대로 길이 값을 의미한다. ti는 i번째 프레임의 임계값을 의미한다. A(ti)i 는 i번째 프레임의 Convex Hull에 대한 단면적을 의미한다. Ar 은 기준 프레임의 Convex Hull에 대한 단면적을 의미한다. i는 프레임의 번호를 의미한다. nf 는 촬영된 영상에서 총 프레임의 수를 의미한다.
수학식 1은 취득한 영상을 흑백으로 변환하여 관심 영역 설정 후 컨벡스 헐(Convex Hull)을 적용하는 기술 구성에 사용된다. 영상 속 모든 프레임에 대해 동일한 대상을 추적하기 위해 각각의 프레임 별로 최적의 임계값을 설정해야 한다.
컨벡스 헐(Convex Hull)은 기본적으로 다각형의 형태를 갖고 있다. 따라서 다각형의 성질을 활용하기 위해 기준 프레임의 컨벡스 헐(Convex Hull)에 대해 좌측 하단의 변부터 반 시계 방향으로 순서대로 길이 값들을 S(r)이라 하고 i번째 프레임에서 S(r)과 동일한 크기의 S(j)를 선정한다. i번째 프레임의 임계값을 ti,라 하고 Convex Hull의 변의 길이는 S(j)일 때 기준 프레임 Convex Hull의 넓이와 i번째 프레임 Convex Hull의 넓이 값이 최소가 되도록 하는 ti를 찾는다. 모든 변의 길이와 그 넓이의 차가 최소이므로 각각의 컨벡스 헐(Convex Hull)들은 최소한의 오차를 갖게 된다.
이하에서는, 본 발명에 따른 변위 추출부(300)를 설명한다.
본 발명에 있어서, 변위 추출부(300)는 컨벡스 헐(Convex Hull)의 중앙점을 추적하여 구조물의 변위를 추출할 수 있다. 컨벡스 헐(Convex Hull)의 중앙점을 추적함으로써 구조물의 초당 프레임(frame per second)에 따른 변위를 추출할 수 있다.
변위 추출부(300)는 매 프레임 별 동일한 다각형의 중앙점을 추적하여 해당 물체의 변위를 정확하게 추출할 수 있다. 물체의 변위는 모든 프레임에 대해 추출할 수 있으므로 초당 프레임(frame per second)을 고려해 시간에 따른 변위를 다음 수학식 2를 통해 추출할 수 있다
Figure pat00002
여기서, (U i, , V i ) 는 i번째 프레임에서 중앙점의 픽셀기반 상대좌표를 의미한다. (u i, , v i ) 는 i번째 프레임에서 중앙점의 픽셀기반 절대좌표를 의미한다. (u i,-1 , v i-1 ) 는 I-1번째 프레임에서 중앙점의 픽셀기반 절대좌표를 의미한다.
이하에서는, 본 발명에 따른 스케일링부(400)를 설명한다.
본 발명에 있어서, 스케일링부(400)는 변위 추출부(300)에서 픽셀 단위로 추출된 변위를, 환산계수를 적용하여 물리 단위의 변위로 변환할 수 있다.
변위 추출부(300)를 통해 추출된 변위는 픽셀좌표를 기반으로 하고 있어 이를 물리 좌표로 변환시켜 동특성 분석을 진행할 수 있다.
스케일링부(400)는 영상 속 픽셀 단위의 단순 변위를 물리 변위로 변환할 수 있다. 카메라와 대상 구조물 간의 거리와 각도가 상이하기 때문에 환산 계수를 적용함에 있어 카메라와 대상 물체 간의 거리 차이를 고려하여 정확한 물리 변위로 변환할 수 있다.
카메라와 구조물의 평면이 평행하지 않는다면 단위를 변환함에 있어 도 5와 같이 단순히 카메라 초점거리를 고려해 그 값을 계산할 수 없다. 또한 카메라 촬영 위치와 구조물과의 거리는 구조물의 부분 별로 다른 값을 갖는다.
이러한 문제는 도 6의 환산 계수를 적용함으로써 해결할 수 있다. 구체적으로 환산 계수(scaling factor)를 적용하여 픽셀 변위를 물리 변위로 변환하는 기술 구성인 수학식 3을 통해, 픽셀좌표기반 변위데이터를 물리좌표로 변환할 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 스케일링부(400)는 다음 수학식 3을 통해 픽셀 좌표기반 변위 데이터를 물리 좌표로 변환하며, SFM(scaling factor model)은 이미지 평면 특징점의 픽셀 좌표를 1 픽셀마다 변화시켜 환산 계수를 정의할 수 있다.
Figure pat00003
여기서, SFM은 특징점의 픽셀기반좌표를 물리기반좌표 변환하기 위한 환산 계수를 의미한다. Z 는 특징점의 위치에 따른 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다. cx와 cy는 이미지 평면의 중심 픽셀을 의미한다. j는 중심 픽셀인 cx의 중심 픽셀로부터의 수평 거리를 의미한다. k는 cy의 중심 픽셀로부터의 수직거리를 의미한다. f는 카메라의 초점거리를 의미한다. R은 카메라 이미지센서의 픽셀피치로, 이미지센서의 1픽셀당 실제 물리적인 크기를 의미한다.
Figure pat00004
은 이미지 평면내의 픽셀좌표인 (cx±j,cy±k)에서의 환산 계수를 의미한다.
Figure pat00005
는 픽셀좌표 (cx±j,cy±k)에서의 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다.
상기 수학식 3에서의 픽셀좌표에 따른 초점 평면과 물리 평면간의 거리는 제2 코사인법칙을 활용해 수학식 4와 같이 정리될 수 있다.
Figure pat00006
여기서, Z 는 특징점의 위치에 따른 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다. A는 특징점의 위치에 따른 물리평면의 중심으로부터의 거리를 의미한다. cx와 cy는 이미지 평면의 중심 픽셀을 의미한다. j는 중심 픽셀인 cx의 중심 픽셀로부터의 수평 거리를 의미한다. k는 cy의 중심 픽셀로부터의 수직거리를 의미한다. θ는 이미지 평면과 물리 평면 사이의 각도를 의미한다.
Figure pat00007
는 픽셀좌표 (cx±j,cy±k)에서의 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다. Z(cx,cy)는 픽셀좌표 (cx,cy)에서의 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다.
Figure pat00008
는 픽셀좌표 (cx±j,cy±k)에서의 물리평면의 중심으로부터의 거리를 의미한다.
최종적으로 특징점의 물리좌표 기반 거리는 다음 수학식 5와 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00009
여기서, A는 특징점의 위치에 따른 물리평면의 중심으로부터의 거리를 의미한다. SFM은 특징점의 픽셀기반좌표를 물리기반좌표 변환하기 위한 환산 계수를 의미한다. cx와 cy는 이미지 평면의 중심 픽셀을 의미한다. j는 중심 픽셀인 cx의 중심 픽셀로부터의 수평 거리를 의미한다. k는 cy의 중심 픽셀로부터의 수직거리를 의미한다.
Figure pat00010
는 픽셀좌표 (cx±j,cy±k)에서의 물리평면의 중심으로부터의 거리를 의미한다.
Figure pat00011
는 픽셀좌표
Figure pat00012
에서의 환산 계수를 의미한다.
Figure pat00013
는 픽셀좌표
Figure pat00014
에서의 환산 계수를 의미한다.
본 발명은 전술한 수학식 1~4에 관한 기술 구성을 따라, 구조물의 야간 영상을 통해서 동적인 변위를 정확하게 추출할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 따른 데이터 분석부(500)를 설명한다.
본 발명에 있어서, 데이터 분석부(500)는 물리 변위를 시간에 따라 분석하여 구조물의 강성을 분석하여 동특성을 판단할 수 있다.
본 발명은 추출된 물리 좌표 기반 변위를 기반으로 횡강성을 추정할 수 있다. 일반적 구조물의 경우 감쇠는 5% 미만의 값을 갖기 때문에 횡강성의 차이가 크지 않다. 구조물에 손상이 발생한 경우에도 손상에 대한 정보가 변위를 통해 반영되므로 해석을 단순화하기 위해 비감쇠 선형시스템으로 가정하고 변위데이터를 분석한다.
즉, 변환된 변위를 바탕으로 구조물의 강성을 분석하여 동특성을 판단하는 기술 구성에서는 다음 수학식 6이 활용될 수 있다.
Figure pat00015
여기서, M은 구조물의
Figure pat00016
질량행렬을 의미한다. K는 구조물의
Figure pat00017
강성행렬을 의미한다. I는
Figure pat00018
단위 행렬을 의미한다.
Figure pat00019
는 구조물 기초의 지반 가속도를 의미한다.
각각의 매트릭스에 대한 자세한 식은 다음과 같다.
Figure pat00020
본 발명의 과정으로 인해 추출할 수 있는 정보는 각층 별 절대변위(u n ) 이고, 이를 2번 미분해 각 층별 절대가속도(
Figure pat00021
)를 얻을 수 있다. 지반 가속도(
Figure pat00022
)에대한 정보는 1층 하부 기둥의 절대 변위를 2번 미분하여 얻을 수 있다. 시간에 따른 변위데이터와 가속도데이터를 최상층에 대한 하중-변위관계에 관한 다음 수학식 7을 활용해 분석하면 k n 에 대한 평가할 수 있다.
Figure pat00023
여기서, kn은 최상층의 강성을 의미한다. un은 최상층의 변위를 의미한다. un-1은 최상층의 하부층에 대한 변위를 의미한다. mn은 최상층의 질량을 의미한다.
Figure pat00024
은 최상층의 가속도를 의미한다.
Figure pat00025
은 구조물 기초의 지반 가속도를 의미한다.
Figure pat00026
은 최상층의 절대가속도를 의미한다. Fn은 최상층의 관성력을 의미한다.
최상층의 층강성이 도출되면 그 이하의 층은 순차적으로 다음 수학식 8을 통해 도출할 수 있다.
Figure pat00027
여기서, kl은 l번째 층의 강성을 의미한다. ul은 l번째 층의 변위를 의미한다. ul-1은 l-1번째 층의 하부층에 대한 변위를 의미한다. kl+1은 l+1번째 층의 강성을 의미한다. ul+1은 l+1번째 층의 변위를 의미한다. ml은 l번째 층의 질량을 의미한다.
Figure pat00028
은 l번째 층의 가속도를 의미한다.
Figure pat00029
은 구조물 기초의 지반 가속도를 의미한다.
Figure pat00030
은 l번째 층의 절대가속도를 의미한다. Fl은 l번째 층의 관성력을 의미한다. k1은 1층의 강성을 의미한다. u1은 1층의 변위를 의미한다. k2는 2층의 강성을 의미한다. u2는 2층의 변위를 의미한다. m1은 1층의 질량을 의미한다.
Figure pat00031
은 1층의 가속도를 의미한다.
Figure pat00032
은 1층의 절대가속도를 의미한다. F1은 1층의 관성력을 의미한다.
상기의 과정을 통해 1층까지 구조물의 횡강성 값을 도출하면 이를 기반으로 구조물의 동특성을 분석할 수 있다. 현재의 과정까지 알고 있는 정보는 각 층의 강성 및 질량 값이므로 이를 MDOF(Multi Degree of Freedom)의 자유진동에 대한 수학식 9의 방정식을 도출할 수 있고 이를 고유값 문제(eigenvalue problem)로 해를 도출하면 구조물에 대한 모드 행렬(modal matrix)와 스펙트럼 매트릭스(spectral matrix)를 얻을 수 있다.
Figure pat00033
여기서, q n (t)는 시간에 따른 모드 좌표에 대한 변위이다, Φ n 는 n번째 모드에 대한 모드 벡터이다. ω n 은 n번째 모드에 대한 고유 진동수이다. mn 은 n번?? 모드의 m번째 요소에 대한 모드 벡터이다. Φ는 모드벡터이다. Ω는 스펙트럼 매트릭스이다. M은 DOF의 수이다. N은 층 수 이다.
한편, 본 발명은 야간 변위 측정방법 발명으로 구현될 수 있다. 구체적으로 적외선 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정방법으로 구현될 수 있다.
이러한 방법발명은 전술한 시스템발명과 발명의 카테고리는 상이하나, 실질적으로 동일한 발명에 해당된다. 따라서, 시스템발명과 공통되는 구성은, 전술한 설명으로 대체하기로 하며, 이하에서는 본 방법발명의 요지 위주로 설명하고자 한다.
본 발명은 데이터베이스 및 연산기능을 가진 제어서버를 이용하는 컴퓨팅장치에 의해 수행되는 건축물의 야간 변위 측정방법으로서, 상기 컴퓨팅장치는 영상 취득부(100)가 카메라를 이용하여 야간 영상을 취득하는 S100 단계; 경계 설정부(200)가 상기 취득된 영상을 흑백으로 변환하고 각 프레임별로 관심영역을 설정하여, 컨벡스 헐(convex hull)을 이용하여 관심영역 내의 물체를 특정하는 S200 단계; 변위 추출부(300)가 컨벡스 헐의 중앙점을 추적하여 구조물의 변위를 추출하는 S300 단계; 스케일링부(400)가 상기 변위 추출부(300)에서 픽셀 단위로 추출된 변위를, 환산계수를 적용하여 물리 단위의 변위로 변환하는 S400 단계; 및 데이터 분석부(500)가 상기 물리 변위를 시간에 따라 분석하여 구조물의 강성을 분석하여 동특성을 판단하는 S500 단계를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정방법이다.
본 발명에 있어서, S100 단계의 상기 영상 취득부(100)의 카메라는 적외선 투과 필터가 구비될 수 있다.
본 발명에 있어서, S200 단계의 상기 경계 설정부(200)는 직전의 컨벡스 헐 다각형과 대비하여, 모든 변의 길이가 같고, 넓이 차이가 최소가 되는 컨벡스 헐을 검출할 수 있다.
본 발명에 있어서, S200 단계의 상기 경계 설정부(200)에서 상기 컨벡스 헐은 수학식 1을 통해 설정될 수 있다.
본 발명에 있어서, S400 단계의 상기 스케일링부(400)는 수학식 3을 통해 픽셀 좌표기반 변위 데이터를 물리 좌표로 변환하며, SFM(scaling factor model)은 이미지 평면 특징점의 픽셀 좌표를 1 픽셀마다 변화시켜 환산 계수를 정의할 수 있다.
본 발명에 있어서, 수학식 3에서의 픽셀좌표에 따른 초점 평면과 물리 평면간의 거리는 제2코사인법칙을 활용해 수학식 4와 같이 정리될 수 있다.
본 발명에 있어서, 특징점의 물리좌표 기반 거리는 수학식 5를 통해 산출될 수 있다.
본 발명에 있어서, S500 단계의 상기 데이터 분석부(500)에서, 추출된 물리 좌표 기반 변위를 기반으로 구조물의 횡강성을 분석하며, 시간에 따른 변위데이터와 가속도데이터를 최상층에 대한 하중-변위관계에 관한 수학식 7를 통해 분석할 수 있다.
본 발명에 있어서, 최상층의 층강성이 도출되면, 그 이하의 층은 순차적으로 수학식 8을 통해 도출할 수 있다.
한편, 본 발명은 컴퓨터프로그램으로 구현될 수도 있다. 구체적으로 본 발명은 하드웨어와 결합되어, 본 발명에 따른 적외선 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간변위 측정방법을 컴퓨터에 의해 실행시키기 위하여 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 프로그램 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광 기록 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 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 명세서에서 설명되는 실시예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 영상 취득부
200 : 경계 설정부
300 : 변위 추출부
400 : 스케일링부
500 : 데이터 분석부

Claims (14)

  1. 데이터베이스 및 연산기능을 가진 제어서버를 이용하는 컴퓨팅장치에 의해 수행되는 건축물의 야간 변위 측정시스템으로서,
    카메라를 이용하여 야간 영상을 취득하는 영상 취득부;
    상기 취득된 영상을 흑백으로 변환하고 각 프레임별로 관심영역을 설정하여, 컨벡스 헐(convex hull)을 이용하여 관심영역 내의 물체를 특정하는 경계 설정부;
    컨벡스 헐의 중앙점을 추적하여 구조물의 변위를 추출하는 변위 추출부;
    상기 변위 추출부에서 픽셀 단위로 추출된 변위를, 환산계수를 적용하여 물리 단위의 변위로 변환하는 스케일링부; 및
    상기 물리 변위를 시간에 따라 분석하여 구조물의 강성을 분석하여 동특성을 판단하는 데이터 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 영상 취득부의 카메라는 적외선 투과 필터가 구비되는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 경계 설정부는 직전의 컨벡스 헐 다각형과 대비하여,
    모든 변의 길이가 같고, 넓이 차이가 최소가 되는 컨벡스 헐을 검출하는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 경계 설정부에서 상기 컨벡스 헐은 다음 수학식 1을 통해 설정되는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템.
    [수학식 1]
    Figure pat00034

    (여기서, S(i) i번째 프레임의 컨벡스 헐에 대해 좌측 하단의 변부터 반 시계 방향으로 순서대로 길이 값을 의미한다. S(r)은 기준 프레임의 컨벡스 헐에 대해 좌측 하단의 변부터 반 시계 방향으로 순서대로 길이 값을 의미한다. ti는 i번째 프레임의 임계값을 의미한다. A(ti)i 는 i번째 프레임의 Convex Hull에 대한 단면적을 의미한다. Ar 은 기준 프레임의 Convex Hull에 대한 단면적을 의미한다. i는 프레임의 번호를 의미한다. nf 는 촬영된 영상에서 총 프레임의 수를 의미한다.)
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 스케일링부는 다음 수학식 3을 통해 픽셀 좌표기반 변위 데이터를 물리 좌표로 변환하며,
    SFM(scaling factor model)은 이미지 평면 특징점의 픽셀 좌표를 1 픽셀마다 변화시켜 환산 계수를 정의하는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템.
    [수학식 3]
    Figure pat00035

    (여기서, SFM은 특징점의 픽셀기반좌표를 물리기반좌표 변환하기 위한 환산 계수를 의미한다. Z 는 특징점의 위치에 따른 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다. cx와 cy는 이미지 평면의 중심 픽셀을 의미한다. j는 중심 픽셀인 cx의 중심 픽셀로부터의 수평 거리를 의미한다. k는 cy의 중심 픽셀로부터의 수직거리를 의미한다. f는 카메라의 초점거리를 의미한다. R은 카메라 이미지센서의 픽셀피치로, 이미지센서의 1픽셀당 실제 물리적인 크기를 의미한다.
    Figure pat00036
    은 이미지 평면내의 픽셀좌표인 (cx±j,cy±k)에서의 환산 계수를 의미한다.
    Figure pat00037
    는 픽셀좌표 (cx±j,cy±k)에서의 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다.)
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 수학식 3에서의 픽셀좌표에 따른 초점 평면과 물리 평면간의 거리는 제2코사인법칙을 활용해 수학식 4와 같이 정리되는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템.
    [수학식 4]
    Figure pat00038

    (여기서, Z 는 특징점의 위치에 따른 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다. A는 특징점의 위치에 따른 물리평면의 중심으로부터의 거리를 의미한다. cx와 cy는 이미지 평면의 중심 픽셀을 의미한다. j는 중심 픽셀인 cx의 중심 픽셀로부터의 수평 거리를 의미한다. k는 cy의 중심 픽셀로부터의 수직거리를 의미한다. θ는 이미지 평면과 물리 평면 사이의 각도를 의미한다.
    Figure pat00039
    는 픽셀좌표 (cx±j,cy±k)에서의 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다. Z(cx,cy)는 픽셀좌표 (cx,cy)에서의 물리평면과 초점평면 사이의 거리를 의미한다.
    Figure pat00040
    는 픽셀좌표 (cx±j,cy±k)에서의 물리평면의 중심으로부터의 거리를 의미한다.)
  7. 청구항 6에 있어서,
    특징점의 물리좌표 기반 거리는 다음 수학식 5를 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템.
    [수학식 5]
    Figure pat00041

    (여기서, A는 특징점의 위치에 따른 물리평면의 중심으로부터의 거리를 의미한다. SFM은 특징점의 픽셀기반좌표를 물리기반좌표 변환하기 위한 환산 계수를 의미한다. cx와 cy는 이미지 평면의 중심 픽셀을 의미한다. j는 중심 픽셀인 cx의 중심 픽셀로부터의 수평 거리를 의미한다. k는 cy의 중심 픽셀로부터의 수직거리를 의미한다.
    Figure pat00042
    는 픽셀좌표 (cx±j,cy±k)에서의 물리평면의 중심으로부터의 거리를 의미한다.
    Figure pat00043
    는 픽셀좌표
    Figure pat00044
    에서의 환산 계수를 의미한다.
    Figure pat00045
    는 픽셀좌표
    Figure pat00046
    에서의 환산 계수를 의미한다.)
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 데이터 분석부에서, 추출된 물리 좌표 기반 변위를 기반으로 구조물의 횡강성을 분석하며,
    시간에 따른 변위데이터와 가속도데이터를 최상층에 대한 하중-변위관계에 관한 다음 수학식 7를 통해 분석하는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템.
    [수학식 7]
    Figure pat00047

    (여기서, kn은 최상층의 강성을 의미한다. un은 최상층의 변위를 의미한다. un-1은 최상층의 하부층에 대한 변위를 의미한다. mn은 최상층의 질량을 의미한다.
    Figure pat00048
    은 최상층의 가속도를 의미한다.
    Figure pat00049
    은 구조물 기초의 지반 가속도를 의미한다.
    Figure pat00050
    은 최상층의 절대가속도를 의미한다. Fn은 최상층의 관성력을 의미한다.)
  9. 청구항 8에 있어서,
    최상층의 층강성이 도출되면, 그 이하의 층은 순차적으로 다음 수학식 8을 통해 도출하는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정시스템.
    [수학식 8]
    Figure pat00051

    (여기서, kl은 l번째 층의 강성을 의미한다. ul은 l번째 층의 변위를 의미한다. ul-1은 l-1번째 층의 하부층에 대한 변위를 의미한다. kl+1은 l+1번째 층의 강성을 의미한다. ul+1은 l+1번째 층의 변위를 의미한다. ml은 l번째 층의 질량을 의미한다.
    Figure pat00052
    은 l번째 층의 가속도를 의미한다.
    Figure pat00053
    은 구조물 기초의 지반 가속도를 의미한다.
    Figure pat00054
    은 l번째 층의 절대가속도를 의미한다. Fl은 l번째 층의 관성력을 의미한다. k1은 1층의 강성을 의미한다. u1은 1층의 변위를 의미한다. k2는 2층의 강성을 의미한다. u2는 2층의 변위를 의미한다. m1은 1층의 질량을 의미한다.
    Figure pat00055
    은 1층의 가속도를 의미한다.
    Figure pat00056
    은 1층의 절대가속도를 의미한다. F1은 1층의 관성력을 의미한다.)
  10. 데이터베이스 및 연산기능을 가진 제어서버를 이용하는 컴퓨팅장치에 의해 수행되는 건축물의 야간 변위 측정방법으로서, 상기 컴퓨팅장치는
    영상 취득부가 카메라를 이용하여 야간 영상을 취득하는 S100 단계;
    경계 설정부가 상기 취득된 영상을 흑백으로 변환하고 각 프레임별로 관심영역을 설정하여, 컨벡스 헐(convex hull)을 이용하여 관심영역 내의 물체를 특정하는 S200 단계;
    변위 추출부가 컨벡스 헐의 중앙점을 추적하여 구조물의 변위를 추출하는 S300 단계;
    스케일링부가 상기 변위 추출부에서 픽셀 단위로 추출된 변위를, 환산계수를 적용하여 물리 단위의 변위로 변환하는 S400 단계; 및
    데이터 분석부가 상기 물리 변위를 시간에 따라 분석하여 구조물의 강성을 분석하여 동특성을 판단하는 S500 단계를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    S100 단계의 상기 영상 취득부의 카메라는 적외선 투과 필터가 구비되는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정방법.
  12. 청구항 10에 있어서,
    S200 단계의 상기 경계 설정부는 직전의 컨벡스 헐 다각형과 대비하여,
    모든 변의 길이가 같고, 넓이 차이가 최소가 되는 컨벡스 헐을 검출하는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정방법.
  13. 청구항 10에 있어서,
    S200 단계의 상기 경계 설정부에서 상기 컨벡스 헐은 다음 수학식 1을 통해 설정되는 것을 특징으로 하는 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정방법.
    [수학식 1]
    Figure pat00057

    (여기서, S(i) i번째 프렘임의 컨벡스 헐에 대해 좌측 하단의 변부터 반 시계 방향으로 순서대로 길이 값을 의미한다. S(r)은 기준 프레임의 컨벡스 헐에 대해 좌측 하단의 변부터 반 시계 방향으로 순서대로 길이 값을 의미한다. ti는 i번째 프레임의 임계값을 의미한다. A(ti)i 는 i번째 프레임의 Convex Hull에 대한 단면적을 의미한다. Ar 은 기준 프레임의 Convex Hull에 대한 단면적을 의미한다. i는 프레임의 번호를 의미한다. nf 는 촬영된 영상에서 총 프레임의 수를 의미한다.)
  14. 하드웨어와 결합되어, 청구항 10에 따른 적외선 투과 필터가 부착된 카메라를 이용한 건축물의 야간 변위 측정방법을 컴퓨터에 의해 실행시키기 위하여 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101309443B1 (ko) 2010-11-15 2013-10-04 연세대학교 산학협력단 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치 및 방법
KR102271251B1 (ko) 2020-11-11 2021-06-30 탄탄안전 주식회사 영상처리기반 비접촉식 구조물 변위 측정 시스템 및 방법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101309443B1 (ko) 2010-11-15 2013-10-04 연세대학교 산학협력단 모션 캡처를 이용한 구조물 모니터링 장치 및 방법
KR102271251B1 (ko) 2020-11-11 2021-06-30 탄탄안전 주식회사 영상처리기반 비접촉식 구조물 변위 측정 시스템 및 방법

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