KR20240065866A - 가상 모델을 활용한 영상 기반 3d 거리 측정 시스템 및 방법 - Google Patents

가상 모델을 활용한 영상 기반 3d 거리 측정 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 가상 AR 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 가시 거리내의 3D 거리를 정확하게 측정할 수 있고, 환경적 요인의 영향을 최소화하는 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Description

가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 시스템 및 방법{Image-Based 3D Distance Measurement System And Method Using Virtual Model}
본 발명은 가상 AR 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 가시 거리내의 3D 거리를 정확하게 측정할 수 있고, 환경적 요인의 영향을 최소화하는 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
3D거리 측정 기술은 객체 인식, 안전 운항, SLAM기술 등 다양한 고도화된 AI기술 구현에 있어 데이터로 활용된다. 가장 많은 일반인들이 활용하는 방법은 GPS센서 기반의 거리 측정 기술이다. 하지만 GPS는 실내에서 매우 부정확하기 때문에, 산업 환경에서 활용하기에 한계가 많다. 따라서, 산업에서(자동차, 선박, 건축 등) 3D거리 측정 방법으로 최근 가장 많이 활용되는 방법은 레이더(Radar), 라이다(Lidar)와 같은 장비를 활용하는 방법으로 라이다(Lidar)는 200m까지 측정이 가능하고 레이더(Radar)는 수십키로까지 가능하다. 하지만 모두 고가의 장비로 최근 카메라 영상을 기반으로 3D거리를 측정하는 기술이 많은 연구를 통해 진행되고 있다.
카메라는 상대적으로 매우 저가의 장비로 주변 일상에서 쉽게 찾아볼 수 있는 장비이기 때문에, 영상을 기반으로 한 3D거리 측정 기술은 매우 범용적으로 활용될 수 있는 기술이다. 하지만 영상을 기반으로 처리되는 방식은 일반적으로 영상내에 존재하는 특징(색상 경계)을 찾아 처리되는 방식으로 영상의 화질이나, 주변 환경의 빛 매질, 안개나 음영 구역과 같은 환경적 오류에 따라 오차가 심해 일반적으로 7~10m까지의 단거리 측정에만 활용되고 있다는 문제점이 있었다.
대한민국 등록특허 제10-2196035호(2020.12.29.)
본 발명의 목적은 가상 모델을 활용하여 환경적 요인을 최소화하고 가시거리 내의 3D 거리를 정확하게 측정할 수 있도록 가상 모델이 맵핑(Mapping)된 AR(Augmented Reality)환경을 이용해 3D 거리 측정할 수 있는 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 다른 목적은 가상 모델과 카메라를 통해 저가의 장비 활용으로 상대적으로 비용이 절감될 수 있는 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법은, 가상 공간상에 카메라와 영상 수신용 캔버스를 생성하는 카메라 및 캔버스 생성 단계; 상기 카메라 및 캔버스 생성 단계에서 생성된 캔버스 상에 카메라 영상을 렌더링 하는 영상 렌더링 단계; 카메라와 캔버스 사이에 가상의 그리드(grid) 패턴을 갖는 가상모델을 생성하는 가상모델 생성 단계; 가상의 3D 공간상의 카메라와 그리드(grid) 패턴 간의 물리적 거리를 측정하는 거리 측정 단계; 가상모델의 3D 이미지 좌표를 2D 이미지 좌표로 변환하는 이미지 좌표 변환 단계; 및 가상 데이터와 실제 데이터의 상관관계를 분석하고 실제 거리를 도출하는 분석 및 도출 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법에서 상기 가상모델 생성 단계는, 카메라와 캔버스 사이에 가상의 그리드 패턴을 갖는 증강현실(AR) 가상모델을 생성할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법은 상기 가상모델 생성 단계에서 생성된 그리드 패턴은 사이 폭과 너비가 일정하며, 동일한 고도를 갖는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법에서 상기 거리 측정 단계는, 카메라 영상 왜곡 제거 단계를 더 포함하며, 가상모델이 맵핑(Mapping)된 이미지를 통해 GPS 센서 기반으로 카메라와의 거리를 측정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법에서 분석 및 도출 단계는, 가상의 그리드 패턴의 폭과 너비가 실제 공간상의 물리적 거리에 대한 상관관계를 분석하여 그리드 패턴을 기준으로 3D 거리를 측정하는 것을 특징으로 한다.
이상과 같은 본 발명에 의하면, 가상 모델이 맵핑(Mapping)된 AR(Augmented Reality)환경을 이용해 환경적 요인을 최소화하고 가시거리 내의 3D 거리를 정확하게 측정할 수 있는 효과를 갖는다.
또한, 본 발명에 따르면 가상 모델과 카메라를 통해 저가의 장비 활용으로 상대적으로 비용이 절감될 수 있는 효과를 갖는다.
도 1은 본 발명에 따른 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명에 따른 가상 모델 생성 단계를 나타내는 도면이다,
도 4는 본 발명에 따른 거리 측정 및 가상모델의 이미지 좌표 변환 단계를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 카메라 왜곡 제거를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 가상모델의 이미지 좌표 변환의 실시예를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 카메라 좌표계와 이미지 좌표계를 나타내는 도면이다.
본 발명의 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 및 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 예컨대, 본 명세서에서 사용되는 '구성된다' 또는 '포함한다' 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성요소들 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성요소들 또는 일부 단계들을 포함하지 않거나 또는 추가적인 구성요소들 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써 본 발명을 상세히 설명한다. 이하에서 설명되는 실시예들은 본 발명의 기술사상을 당업자가 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것으로서, 이에 의해 본 발명이 한정되는 것으로 해석되어서는 안되며, 본 발명의 실시예들은 이 분야의 통상의 기술자에게 다양한 응용을 가질 수 있음은 당연하다.
본 발명의 일측면에 따르면, 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법은, 도 1 내지 도 8을 참조하면, 가상 공간상에 카메라와 영상 수신용 캔버스를 생성하는 카메라 및 캔버스 생성 단계(S110)와, 상기 카메라 및 캔버스 생성 단계(S110)에서 생성된 캔버스 상에 카메라 영상을 렌더링 하는 영상 렌더링 단계(S120)와, 카메라와 캔버스 사이에 가상의 그리드(grid) 패턴을 갖는 가상모델(AR모델)을 생성하는 가상모델 생성 단계(S130)와, 가상의 3D 공간상의 카메라와 그리드(grid) 패턴 간의 물리적 거리를 측정하는 거리 측정 단계(S140)와, 가상모델의 3D 이미지 좌표를 2D 이미지 좌표로 변환하는 이미지 좌표 변환 단계(S150) 및, 가상 데이터와 실제 데이터의 상관관계를 분석하여 3D 거리를 도출하는 분석 및 도출 단계(S160)를 포함할 수 있다.
카메라 및 캔버스 생성 단계(S110)는, 3D 가상 공간상에 카메라 영상을 렌더링(Rendering)시킬 캔버스(Canvas)를 생성한다.
영상 렌더링 단계(S120)는, 카메라 및 캔버스 생성 단계(S110)를 통해 생성된 캔버스(Canvas)에 카메라 영상을 렌더링(rendering)한다.
가상모델 생성 단계(S130)는, 카메라 및 캔버스 생성 단계(S110)를 통해 캔버스를 바라보는 가상 카메라가 배치된 상태에서 카메라와 캔버스 사이에 가상의 그리드(grid) 패턴을 갖는 가상모델(AR모델)을 생성할 수 있다.
이때 가상모델은 일정한 간격을 갖는 그리드(Grid)패턴 형태로 만들어져야 하며, 고도에 대한 고려 없이 동일한 고도를 갖는 위치에 대한 물리적 거리를 측정해야 하고, 카메라 설치 위치가 고정되어야 한다.
거리 측정 단계(S140)는, 3D 가상 공간상에서 가상 카메라와 3D 가상모델 간의 물리적 거리를 측정할 수 있다.
즉, AR영상을 기반으로 실제 공간상에서 가상모델이 맵핑(mapping)된 동일한 위치에 GPS센서를 부착해 설치된 실제 카메라와의 물리적 거리를 측정한다.
또한, 거리 측정 단계(S140)는, 카메라 영상 왜곡 제거 단계(S141)와 가상모델(AR모델)이 맵핑(Mapping)된 이미지를 통해 GPS 센서 기반 물리적인 실제 카메라와의 거리를 측정하는 단계(S142)를 포함할 수 있다.
또한, 실제 카메라 위치에 GPS센서를 배치하고 가상모델이 맵핑된 위치의 거리를 측정할 수 있다.
이미지 좌표 변환 단계(S150)는, 각 가상모델들의 3D 이미지 좌표를 2D 이미지 좌표로 변환해 둘 사이의 관계를 정의할 수 있다.
분석 및 도출 단계(S160)는, 가상 데이터와 실제 데이터의 상관관계를 분석하고 3D 거리를 도출한다. 즉, 이미지 공간상의 좌표를 통해 가상 공간상에서 측정된 가상모델과의 물리적 거리와 실제 공간상에서 측정된 물리적 거리의 연결고리가 만들어졌으므로, 둘 간의 상관관계를 정의할 수 있으며, 이를 통해 3D거리를 측정할 수 있다.
도 2 및 도 3은 본 발명에 따른 가상 모델 생성 단계를 나타내는 도면이다,
도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 도 2(a)는 가상 공간상에 카메라(10)와 영상 수신용 캔버스(20)를 생성하고, 캔버스(20)에 카메라 영상을 렌더링(21)한 상태를 나타낸다.
도 2(b)는 캔버스(20)를 바라보는 가상 카메라(10)가 배치된 상태에서 카메라(10)와 캔버스(20) 사이에 가상의 그리드(grid) 패턴(30)을 갖는 증강현실(AR: Augmented Reality) 가상모델을 생성한 상태를 나타낸다.
도 3(a)는 그리드 패턴(30)을 갖는 가상모델이 생성된 상태의 카메라 영상을 나타내며, 도 3(b)는 사이 폭과 너비가 일정하며, 동일한 고도를 갖는 그리드 패턴을 나타낸다. 이것에 의해, 가상모델(AR모델)이 맵핑(Mapping)된 이미지를 통해 GPS 센서 기반 물리적인 실제 카메라와의 거리를 측정할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 거리 측정 및 가상모델의 이미지 좌표 변환 단계를 개략적으로 나타내며, 도 4(a)는 3D 가상 공간상에서 가상 카메라와 가상모델 간의 물리적 거리를 측정하고, 각 가상모델들이 이미지 공간상의 좌표로 변환하는 것을 나타낸다. 도 4(b)는 이미지 공간상의 좌표를 통해 가상 공간상에서 측정된 가상 모델과의 물리적 거리와 실제 공간상에서 측정된 물리적 거리를 확인할 수 있다.
도 4(c)는 가상 공간상에서 측정된 가상 모델과의 물리적 거리와 실제 공간상에서 측정된 물리적 거리의 연결고리를 통해 둘의 상관 관계를 정의하여 3D 거리를 측정할 수 있는 것을 나타낸다.
도 5는 본 발명에 따른 카메라 왜곡 제거를 설명하기 위한 도면이다.
카메라 왜곡이란 카메라 렌즈와 착시현상에 따른 오류로, 방사 왜곡과 접선 왜곡이 있으며, 도 5(a)는 방사 왜곡을 나타내며, 도 5(b)는 접선 왜곡을 나타낸다.
따라서, 보다 정확한 3D거리 측정을 위해 이와 같은 오류를 제거할 수 있으며, 해당 왜곡에 관련된 관계식은 아래와 같다.
수학식 1은 방사 왜곡에 관한 식이며, 수학식 2는 접선 왜곡에 관한 식이다.
여기서 k는 카메라 업체로부터 제공받을 수 있으며, 별도 오픈 프로그램을 통해 계산할 수 있다.
따라서, 카메라 왜곡을 제거하여 보다 정확한 3D 거리를 측정할 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 가상모델의 이미지 좌표 변환의 실시예를 나타내는 도면이므로, 3D 좌표가 2D 픽셀(Pixel)좌표계로 변환되는 것을 나타낸다.
도 7(a)는 옆에서 볼 때 좌표계 변환식을 나타내며, 도 7(b)는 위에서 볼 때 좌표계 변환식을 나타낸다.
도 7을 통해 구해진 결과는, 도 8(a)에 도시된 바와 같이 카메라 좌표계로 나타낼 수 있으며, 도 8(b)와 같이 이미지 좌표계로 나타낼 수 있다.
따라서 본 발명에 따르면, 가상 모델이 맵핑(Mapping)된 AR(Augmented Reality)환경을 이용해 환경적 요인을 최소화하고 가시거리 내의 3D 거리를 정확하게 측정할 수 있는 효과를 갖는다.
또한, 본 발명에 따르면 가상 모델과 카메라를 통해 저가의 장비 활용으로 상대적으로 비용이 절감될 수 있는 효과를 갖는다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium) 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 설명되는 실시예들은 본 발명의 기술사상을 당업자가 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것으로서, 이에 의하여 본 발명이 한정되는 것으로 해석되어서는 안되며, 본 발명의 실시예들은 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 수정 및 변형될 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다. 따라서 그러한 수정예 또는 변형예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이다.
10: 카메라
20: 캔버스(canvas)
30: 그리드(grid) 패턴

Claims (5)

  1. 가상 공간상에 카메라와 영상 수신용 캔버스를 생성하는 카메라 및 캔버스 생성 단계;
    상기 카메라 및 캔버스 생성 단계에서 생성된 캔버스 상에 카메라 영상을 렌더링 하는 영상 렌더링 단계;
    카메라와 캔버스 사이에 가상의 그리드(grid) 패턴을 갖는 가상모델을 생성하는 가상모델 생성 단계;
    가상의 3D 공간상의 카메라와 그리드(grid) 패턴 간의 물리적 거리를 측정하는 거리 측정 단계;
    가상모델의 3D 이미지 좌표를 2D 이미지 좌표로 변환하는 이미지 좌표 변환 단계; 및
    가상 데이터와 실제 데이터의 상관관계를 분석하고 3D 거리를 도출하는 분석 및 도출 단계를 포함하는, 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 가상모델 생성 단계는,
    카메라와 캔버스 사이에 가상의 그리드 패턴을 갖는 증강현실(AR) 가상모델을 생성하는, 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 가상모델 생성 단계에서 생성된 그리드 패턴은 사이 폭과 너비가 일정하며, 동일한 고도를 갖는 것을 특징으로 하는, 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 거리 측정 단계는,
    카메라 영상 왜곡 제거 단계를 더 포함하며;
    가상모델이 맵핑(Mapping)된 이미지를 통해 GPS 센서 기반으로 카메라와의 거리를 측정하는 것을 특징으로 하는, 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    분석 및 도출 단계는,
    가상의 그리드 패턴의 폭과 너비가 실제 공간상의 물리적 거리에 대한 상관관계를 분석하여 그리드 패턴을 기준으로 3D 거리를 도출하는 것을 특징으로 하는, 가상 모델을 활용한 영상 기반 3D 거리 측정 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102196035B1 (ko) 2018-12-26 2020-12-29 (주)미래컴퍼니 펄스 위상 이동을 이용한 3차원 거리측정 카메라의 비선형 거리 오차 보정 방법

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