KR20240091665A - AI drone image location service platform - Google Patents

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KR20240091665A
KR20240091665A KR1020220174837A KR20220174837A KR20240091665A KR 20240091665 A KR20240091665 A KR 20240091665A KR 1020220174837 A KR1020220174837 A KR 1020220174837A KR 20220174837 A KR20220174837 A KR 20220174837A KR 20240091665 A KR20240091665 A KR 20240091665A
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김동현
문희준
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Abstract

본발명은 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼에 관한 것으로, 드론 영상의 GCP 표시위치를 AI모듈을 이용하여 확인하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 GCP를 기준점으로 삼아 드론으로 촬영된 영상의 위치값을 실제 위치값과 일치시키는 것으로,
본발명은 GPS 및 측량에 대한 관련 지식이 없어도 쉽고 드론 및 기타 정밀 위치측정분야, 영상처리 업무 사용이 가능하며, 휴대용 GPS 측량스테이션를 활용하여 손쉬운 지도 제작을 통하여 4차 산업혁명 자율주행 등 중요한 배경기술로 정밀한 위치서비스가 요구되는 곳과 다양한 서비스 모델에 적용가능하며, 기존 GPS측량 대비하여 측량시간의 감소, 작업의 위험요소 등 우수한 가성비를 가지며, GPS 및 AI에 대한 전문지식이 없어도 손쉽게 측량성과 활용과 드론영상의 GPS 측량시스테이션 인식서비스가 가능한 현저한 효과가 있다.The present invention relates to an AI-based drone image location service platform, and is characterized by checking the GCP display location of the drone image using an AI module.
In addition, by using the GCP as a reference point, the position value of the image captured by the drone is matched to the actual position value,
The present invention is easy to use without any knowledge of GPS and surveying, and can be used in drones and other precise location measurement fields and image processing tasks. It also provides important background technologies such as autonomous driving in the 4th Industrial Revolution through easy map production using a portable GPS surveying station. It can be applied to places where precise location services are required and to various service models. Compared to existing GPS surveying, it has excellent cost-effectiveness, such as reduction of survey time and risk factors of work, and can easily achieve survey results even without expert knowledge of GPS and AI. There is a notable effect in utilizing GPS surveying station recognition services for drone images.

Description

AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼{AI drone image location service platform}AI-based drone image location service platform {AI drone image location service platform}

본발명은 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼에 관한 것으로, 보다 상세하게는 따라서 본발명은 GPS 및 측량에 대한 관련 지식이 없어도 쉽고 드론 및 기타 정밀 위치측정분야, 영상처리 업무 사용이 가능하며, 휴대용 GPS 측량스테이션를 활용하여 손쉬운 지도 제작을 통하여 4차 산업혁명 자율주행 등 중요한 배경기술로 정밀한 위치서비스가 요구되는 곳과 다양한 서비스 모델에 적용가능하며, 기존 GPS측량 대비하여 측량시간의 감소, 작업의 위험요소 등 우수한 가성비를 가지며, GPS 및 AI에 대한 전문지식이 없어도 손쉽게 측량성과 활용과 드론영상의 GPS 측량시스테이션 인식서비스가 가능한 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼에 관한 것이다.The present invention relates to an AI-based drone image location service platform. More specifically, the present invention can be easily used without any knowledge of GPS and surveying, and can be used in drones and other precise location measurement fields and image processing tasks, and is a portable GPS. Through easy map production using a survey station, it can be applied to various service models and places where precise location services are required as an important background technology such as autonomous driving of the 4th industrial revolution. Compared to existing GPS surveys, survey time is reduced and work risks are reduced. It is about an AI-based drone image location service platform that has excellent cost-effectiveness and allows for easy measurement and utilization and GPS survey station recognition service of drone images even without expert knowledge of GPS and AI.

일반적으로 드론이 널리 산업분야, 레져분야에 사용됨에 따라 드론 영상 위치서비스가 요구되고 있고, 종래특허기술의 일례로서 공개번호 10-2021-0087122호에는 드론위치 추적 시스템에 있어서, 미리 설정된 목표지점에 설치되며, 비콘(Becon)신호를 발생시키는 블루투스 통신 모듈을 포함하는 지점표시기;In general, as drones are widely used in industrial and leisure fields, drone video location services are required, and as an example of a conventional patent technology, Publication No. 10-2021-0087122 discloses a drone location tracking system that provides a drone location tracking system to a preset target point. A point indicator is installed and includes a Bluetooth communication module that generates a beacon signal;

저전력 장거리 통신 모듈인 로라(LoRa) 통신 모듈을 포함하는 드론 위치 수집기; 및A drone location collector including a LoRa communication module, a low-power long-distance communication module; and

상기 비콘신호를 수신하는 블루투스 통신 모듈, 위치정보를 획득하는 GPS(Global Positioning System) 모듈 및 상기 드론 위치 수집기와 통신을 수행하기 위한 로라 통신 모듈을 포함하는 드론을 포함하되, 상기 드론은, 상기 지점표시기로 접근하여 상기 지점표시기가 전송하는 상기 비콘신호를 수신하고, 수신되는 상기 비콘신호의 수신신호세기가 미리 설정된 기준치 이상이 되는 경우, 상기 GPS 모듈을 통해 획득되는 상기 위치정보를 상기 드론 위치 수집기로 전송하는 것을 특징으로 하는 드론위치 추적 시스템이 공개되어 있다. 또한, 등록번호 10-2175354호에는 드론의 위치를 식별하는 장치에 있어서, 상기 드론에 의해 발생되는 하강 기류를 이용하여 전력을 생성하도록 구성되는 발전부;A drone including a Bluetooth communication module for receiving the beacon signal, a Global Positioning System (GPS) module for obtaining location information, and a LoRa communication module for communicating with the drone location collector, wherein the drone is located at the point. Approach the indicator and receive the beacon signal transmitted by the point indicator, and when the received signal strength of the beacon signal is greater than a preset standard value, the location information acquired through the GPS module is transmitted to the drone location collector. A drone location tracking system that is characterized by transmitting to . In addition, registration number 10-2175354 includes a device for identifying the location of a drone, including a power generation unit configured to generate power using a downward air current generated by the drone;

상기 발전부에 의해 생성된 전력으로 동작하고, 상기 드론이 미리 정해진 범위 내에 위치하는지 여부를 표시하도록 구성되는 표시부; 및a display unit that operates with power generated by the power generation unit and is configured to display whether the drone is located within a predetermined range; and

상기 발전부에 의해 생성된 전력으로 동작하고, 상기 표시부의 동작을 제어하도록 구성되는 프로세서를 포함하되,A processor configured to operate with power generated by the power generation unit and control the operation of the display unit,

상기 발전부는, 상기 미리 정해진 범위 내의 드론에 의한 하강기류 이외의 바람을 차단하도록 구성되는 방풍부를 포함하여, 상기 표시부 및 상기 프로세서의 동작 유무에 의해 상기 드론이 상기 미리 정해진 범위 내에 위치하는지 여부를 식별 가능한 것을 특징으로 하는, 장치가 공개되어 있다.The power generation unit includes a windbreak unit configured to block winds other than the downdraft caused by the drone within the predetermined range, and identifies whether the drone is located within the predetermined range based on whether the display unit and the processor are operating. A device characterized by the possibility has been disclosed.

그러나 상기 종래기술들은 위치측정, 영상처리 업무가 어렵고, 측량시간이 오래걸리고, 작업의 위험요소 가 많은 등 단점이 있었다.However, the above conventional technologies had disadvantages such as difficulty in position measurement and image processing, long survey time, and many risk factors in the work.

따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고자 안출된 것으로, GPS 및 측량에 대한 관련 지식이 없어도 쉽고 드론 및 기타 정밀 위치측정분야, 영상처리 업무 사용이 가능하며, 휴대용 GPS 측량스테이션를 활용하여 손쉬운 지도 제작을 통하여 4차 산업혁명 자율주행 등 중요한 배경기술로 정밀한 위치서비스가 요구되는 곳과 다양한 서비스 모델에 적용가능하며, 기존 GPS측량 대비하여 측량시간의 감소, 작업의 위험요소 등 우수한 가성비를 가지며, GPS 및 AI에 대한 전문지식이 없어도 손쉽게 측량성과 활용과 드론영상의 GPS 측량시스테이션 인식서비스가 가능한 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼을 제공하고자 하는 것이다.Therefore, the present invention was created to solve the above problems, and it can be easily used without any knowledge of GPS and surveying, and can be used in drones and other precise location measurement fields and image processing tasks, and can easily produce maps using a portable GPS surveying station. It can be applied to various service models and places where precise location services are required as an important background technology such as autonomous driving of the 4th Industrial Revolution. It has excellent cost-effectiveness, such as reduction of survey time and work risk factors compared to existing GPS surveying. The goal is to provide an AI-based drone image location service platform that allows easy measurement and utilization and GPS survey station recognition service of drone images even without expert knowledge of GPS and AI.

본발명은 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼에 관한 것으로, 드론 영상의 GCP 표시위치를 AI모듈을 이용하여 확인하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to an AI-based drone image location service platform, and is characterized by checking the GCP display location of the drone image using an AI module.

또한, 상기 GCP를 기준점으로 삼아 드론으로 촬영된 영상의 위치값을 실제 위치값과 일치시키는 것을 특징으로 한다.In addition, it is characterized by matching the position value of the image captured by the drone with the actual position value by using the GCP as a reference point.

따라서 본발명은 GPS 및 측량에 대한 관련 지식이 없어도 쉽고 드론 및 기타 정밀 위치측정분야, 영상처리 업무 사용이 가능하며, 휴대용 GPS 측량스테이션를 활용하여 손쉬운 지도 제작을 통하여 4차 산업혁명 자율주행 등 중요한 배경기술로 정밀한 위치서비스가 요구되는 곳과 다양한 서비스 모델에 적용가능하며, 기존 GPS측량 대비하여 측량시간의 감소, 작업의 위험요소 등 우수한 가성비를 가지며, GPS 및 AI에 대한 전문지식이 없어도 손쉽게 측량성과 활용과 드론영상의 GPS 측량시스테이션 인식서비스가 가능한 현저한 효과가 있다.Therefore, the present invention can be easily used without any knowledge of GPS and surveying, and can be used in drones and other precise location measurement fields and image processing tasks, and can be used in important settings such as autonomous driving in the 4th industrial revolution through easy map production using a portable GPS surveying station. It can be applied to places where precise location services are required through technology and to various service models. Compared to existing GPS surveying, it has excellent cost-effectiveness, including reduction of survey time and work risk factors, and can be easily surveyed even without expert knowledge of GPS and AI. There is a notable effect in the performance utilization and GPS survey station recognition service of drone images.

도 1은 본발명의 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼 구성도Figure 1 is a configuration diagram of the AI-based drone video location service platform of the present invention.

본발명은 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼에 관한 것으로, 드론 영상의 GCP 표시위치를 AI모듈을 이용하여 확인하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to an AI-based drone image location service platform, and is characterized by checking the GCP display location of the drone image using an AI module.

또한, 상기 GCP를 기준점으로 삼아 드론으로 촬영된 영상의 위치값을 실제 위치값과 일치시키는 것을 특징으로 한다.In addition, it is characterized by matching the position value of the image captured by the drone with the actual position value by using the GCP as a reference point.

또한, 상기 AI모듈은 텐스플로우 YOLO모듈, 또는 파이토치 YOLO모듈에 의해 드론을 찾는 것을 특징으로 한다.In addition, the AI module is characterized by finding a drone using the Tensflow YOLO module or PyTorch YOLO module.

AI모듈에 의해 드론형태와 색상을 학습하여 드론을 찾고 GCP 표시위치와의 거리오차를 제어부는 연산에 의해 줄이는 것을 특징으로 한다.The AI module learns the drone shape and color to find the drone and the control unit reduces the distance error from the GCP display location through calculation.

본발명을 첨부도면에 의해 상세히 설명하면 다음과 같다.The present invention will be described in detail with the accompanying drawings as follows.

본발명에서 사용하는 GCP(Ground Control Point) 는 지상기준점으로서 정해진 좌표를 가진 지표면 위치 인공 또는 자연 점마크를 의미한다. GCP를 기준점으로 삼아 드론으로 촬영된 영사의 위치값을 실제 위치값과 일치시키는 켜 정밀한 결과물을 얻는다.GCP (Ground Control Point) used in the present invention refers to an artificial or natural point mark located on the ground surface with determined coordinates as a ground reference point. Using the GCP as a reference point, precise results are obtained by matching the position value of the projection captured by the drone with the actual position value.

본발명은 정밀한 위치 정확도를 가진 GCP 측량스테이션을 제작하여 드론 영상의 정사영상, 지도제작 서비스를 위한 휴대용 측량스테이션과 이를 관리하기 위한 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼이다. The present invention is a portable surveying station for orthoimagery and mapping services of drone images by producing a GCP surveying station with precise location accuracy, and an AI-based drone image location service platform for managing the same.

곧 cm급 정밀한 위치 정확도를 가진 GCP 측량스테이션 을 제작하여 드론 영상의 정사영상, 지도제작 서비스를 위한 휴대용 측량스테이션과 이를 관리하기 위한 모바일 앱 및 서비스 시스템을 구성한다.We will soon produce a GCP surveying station with centimeter-level precise location accuracy and construct a portable surveying station for drone image orthoimagery and mapping services, as well as a mobile app and service system to manage it.

드론 영상의 GCP, 검사점 표시위치 확인 및 각종 성과보고서 제작을 위한 드론 영상 AI 딥러닝 서비스 플랫폼이 개발된다.A drone video AI deep learning service platform will be developed to confirm the GCP and inspection point marking locations of drone images and produce various performance reports.

본발명은 cm급 정밀한 위치 정확도를 가진 GCP 측량스테이션 시제품 GCP 측량스테이션 관리 및 모니터링 앱/웹을 제공한다.The present invention provides a GCP survey station prototype GCP survey station management and monitoring app/web with cm-level precise location accuracy.

GCP 측량스테이션은 통신 패킷 데이터 생성 및 무선 통신을 이용한 위치 정보 전송 모듈을 구성하며, 보정된 cm 위치 정보 수신 처리 및 위치를 보정한다. The GCP survey station constitutes a module for generating communication packet data and transmitting location information using wireless communication, and receives and processes corrected cm location information and corrects the location.

GPS 측량스테이션 위성 수신상태, 통신, 밧데리 정보 모니터링 앱 및 웹이 구성된다.It consists of a GPS survey station, satellite reception status, communication, and battery information monitoring app and web.

드론 영상에서 GCP 측량스테이션에 대한 인식을 위한 딥러닝기반의 AI 영상인식 서비스를 제공한다.We provide a deep learning-based AI image recognition service for recognition of GCP survey stations in drone images.

본발명은 드론기반 지도 및 정사영상 제작자를 위한 GCP(Ground Control Point) 측량기기로 사용가능 하다.The present invention can be used as a GCP (Ground Control Point) surveying device for drone-based maps and orthophotographers.

각종 토목공사의 토공변화 모니터링, 각종 계측관련 사업에 적용하며, 기존 공간정보 및 토목분야 드론 서비스 플랫폼과의 협업을 통한 부가가치 창출 드론 및 각종 공사차량의 정위한 위치 모니터링 제품으로 활용한다. It is applied to monitoring of earthwork changes in various civil engineering works and various measurement-related projects, and is used as a product to monitor the location of drones and various construction vehicles to create added value through collaboration with existing spatial information and drone service platforms in the civil engineering field.

한편, GCP(Ground Control Point) 가 흙등에 가려져 드론이 찾지못하는 경우가 있다. 이를 대비하여 GCP에는 솔라셀이 설치되어 태양광을 평소 밧데리에 저장하고 광센서에 의해 빛이 가려질 경우, GCP자체 제어부는 연결된 엘이디를 발광한다. On the other hand, there are cases where the drone cannot find the GCP (Ground Control Point) because it is obscured by dirt. In preparation for this, solar cells are installed in GCP to store sunlight in the battery. When the light is obscured by the optical sensor, GCP's own control unit emits the connected LED.

한편, 드론은 GCP가 인지되지 않을 경우, 저번 좌표로 일단 착륙을 시도하며 지면과 일정거리 가까워지면 내부의 광센서에 의해 엘이디빛을 찾아 착륙한다. 한편, 열화상카메라센서가 더 설치되어 지면에 더 가까워지면 GCP의 발산 열을 감지하여 안전하게 착륙하게 된다.Meanwhile, if the GCP is not recognized, the drone attempts to land at the previous coordinates, and when it gets close to the ground at a certain distance, it searches for LED light and lands using the internal optical sensor. Meanwhile, more thermal imaging camera sensors are installed to detect the heat radiated from the GCP as it gets closer to the ground, allowing it to land safely.

제어기는 영상입력부, OPENCV에 의한 영상처리부, AI모듈, 연산부, 제어부로 구성된다.The controller consists of an image input unit, an image processing unit using OPENCV, an AI module, an operation unit, and a control unit.

따라서 본발명은 GPS 및 측량에 대한 관련 지식이 없어도 쉽고 드론 및 기타 정밀 위치측정분야, 영상처리 업무 사용이 가능하며, 휴대용 GPS 측량스테이션를 활용하여 손쉬운 지도 제작을 통하여 4차 산업혁명 자율주행 등 중요한 배경기술로 정밀한 위치서비스가 요구되는 곳과 다양한 서비스 모델에 적용가능하며, 기존 GPS측량 대비하여 측량시간의 감소, 작업의 위험요소 등 우수한 가성비를 가지며, GPS 및 AI에 대한 전문지식이 없어도 손쉽게 측량성과 활용과 드론영상의 GPS 측량시스테이션 인식서비스가 가능한 현저한 효과가 있다.Therefore, the present invention can be easily used without any knowledge of GPS and surveying, and can be used in drones and other precise location measurement fields and image processing tasks, and can be used in important settings such as autonomous driving in the 4th industrial revolution through easy map production using a portable GPS surveying station. It can be applied to places where precise location services are required through technology and to various service models. Compared to existing GPS surveying, it has excellent cost-effectiveness, including reduction of survey time and work risk factors, and can be easily surveyed even without expert knowledge of GPS and AI. There is a notable effect in the performance utilization and GPS survey station recognition service of drone images.

Claims (3)

드론 영상의 GCP 표시위치를 제어부는 AI모듈을 이용하여 확인하는 것을 특징으로 하는 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼An AI-based drone video location service platform characterized by the control unit checking the GCP display location of the drone video using an AI module. 제1항에 있어서, 상기 GCP를 기준점으로 삼아 드론으로 촬영된 영상의 위치값을 실제 위치값과 일치시키는 것을 특징으로 하는 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼The AI-based drone image location service platform according to claim 1, wherein the location value of the image captured by the drone is matched to the actual location value using the GCP as a reference point. 제2항에 있어서, 상기 제어부는 드론을 찾고 GCP 표시위치와의 거리오차를 연산에 의해 줄이는 것을 특징으로 하는 AI기반 드론 영상 위치서비스 플랫폼The AI-based drone image location service platform according to claim 2, wherein the control unit searches for the drone and reduces the distance error with the GCP display location through calculation.
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