WO2024010301A1 - 건설 현장의 경계 인지 방법 및 장치 - Google Patents

건설 현장의 경계 인지 방법 및 장치 Download PDF

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WO2024010301A1
WO2024010301A1 PCT/KR2023/009295 KR2023009295W WO2024010301A1 WO 2024010301 A1 WO2024010301 A1 WO 2024010301A1 KR 2023009295 W KR2023009295 W KR 2023009295W WO 2024010301 A1 WO2024010301 A1 WO 2024010301A1
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WO
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image
construction equipment
image sensor
area
boundary line
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PCT/KR2023/009295
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장준현
박용진
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에이치디현대인프라코어 주식회사
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    • E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
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    • E02F9/00—Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
    • E02F9/24—Safety devices, e.g. for preventing overload
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
    • E02F—DREDGING; SOIL-SHIFTING
    • E02F9/00—Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G—PHYSICS
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
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    • H04N23/45—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from two or more image sensors being of different type or operating in different modes, e.g. with a CMOS sensor for moving images in combination with a charge-coupled device [CCD] for still images

Definitions

  • the present invention relates to a method and device for recognizing the boundaries of a construction site, and specifically, to a method and device for recognizing the boundaries of a construction site to enable operators of construction equipment to easily recognize slopes, etc. of a construction site.
  • work sites at construction sites are characterized by the fact that it is difficult to distinguish between roads with the naked eye, and the shape of the ground frequently changes due to construction work. Accordingly, accidents in which construction equipment falls down slopes or the like due to worker error or carelessness frequently occur at construction sites.
  • the present invention provides a method for recognizing the boundary of a construction site to solve the above problems, a computer program stored in a computer-readable medium, a computer-readable medium storing the computer program, and a device (system).
  • the present invention may be implemented in various ways, including a method, an apparatus (system), a computer program stored in a computer-readable medium, or a computer-readable medium on which the computer program is stored.
  • a method of recognizing the boundary of a construction site performed by at least one processor includes obtaining images taken from a plurality of image sensors installed in construction equipment, Generating a depth map associated with an image using depth information, performing binarization on the depth map generated based on a specific depth value to determine a first region and a second region, and determining a first region and a second region. It includes a step of extracting a boundary line dividing an area and a step of displaying the extracted boundary line along with an image on a display panel associated with construction equipment.
  • the method further includes calculating the shortest distance between the extracted boundary line and the construction equipment and displaying the calculated shortest distance on a display panel associated with the construction equipment.
  • the step of calculating the shortest distance between the extracted boundary line and construction equipment includes extracting the number of pixels included in the path from the bottom pixel of the depth map to a specific pixel of the boundary line, extracting It includes calculating a distance corresponding to the number of pixels and determining the calculated distance as the shortest distance between the boundary line and the construction equipment.
  • the plurality of image sensors includes at least one front image sensor installed to photograph the front of the construction equipment and at least one rear image sensor installed to photograph the rear of the construction equipment.
  • the step of acquiring images taken from a plurality of image sensors installed on the construction equipment includes acquiring images from at least one front image sensor when the construction equipment is moving forward, and acquiring images from at least one rear image sensor when the construction equipment is moving backwards. It includes the step of acquiring an image from.
  • the plurality of image sensors includes at least one front image sensor installed to photograph the front of the construction equipment.
  • the at least one front image sensor includes a first front image sensor and a second front image sensor having at least some overlapping viewing angles.
  • the method further includes generating a composite image by combining a first image acquired through a first front image sensor and a second image acquired through a second front image sensor.
  • Obtaining images captured from a plurality of image sensors installed in construction equipment includes acquiring a composite image generated by combining a first image and a second image.
  • the step of generating a composite image by combining the first image acquired through the first front image sensor and the second image acquired through the second front image sensor includes the operation of the construction equipment. Based on the determining step and the determined operation of the construction equipment, the method includes making the first image or the second image transparent to generate a composite image in which some shapes of the construction equipment are transparent.
  • the step of generating a depth map associated with an image using depth information of a plurality of pixels included in the image includes generating a depth map associated with the image using a monocular depth estimation model.
  • a computer program stored in a computer-readable recording medium is provided.
  • a computing device includes a communication module, a memory, and at least one processor connected to the memory and configured to execute at least one computer-readable program included in the memory.
  • At least one program acquires images captured from a plurality of image sensors installed in construction equipment, creates a depth map associated with the image using depth information of a plurality of pixels included in the image, and generates a depth map associated with the image based on a specific depth value. Binarization is performed on the generated depth map to determine a first area and a second area, a boundary line dividing the determined first area and a second area is extracted, and the extracted boundary line is combined with an image on a display panel associated with the construction equipment. Contains commands for displaying on the screen.
  • operators of construction equipment can easily recognize the boundaries of the construction site by checking information about the boundary lines displayed on the display panel, thereby effectively preventing accidents that occur on slopes, etc. of the construction site. It can be.
  • the shortest distance to the boundary line of a slope, etc. is calculated and provided to the driver of the construction equipment, so that the driver can easily check the shortest distance and safely drive the construction equipment.
  • the computing device can display the extracted boundary line by making transparent some areas that obstruct the front view even when extracting and displaying the front boundary line, so that the driver can construct without blocking the view.
  • the boundaries of the field can be easily recognized.
  • a depth map that is robust to noise depending on the environment of a construction site can be effectively generated by generating a depth map using a monocular depth estimation model rather than a simple image filter algorithm.
  • Figure 1 is a diagram illustrating an example of construction equipment recognizing the boundary of a construction site using an image sensor according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is an exemplary diagram showing a process in which the boundary line of a construction site is extracted and displayed on a display panel according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 3 is a side view showing a portion of construction equipment according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a diagram illustrating an example of a composite image and a border line displayed on a display panel according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is an exemplary diagram showing an artificial neural network model according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 6 is a diagram showing an example of a method for recognizing the boundary of a construction site according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 7 is a diagram illustrating an example of a method for generating a composite image according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 8 is a block diagram showing the internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
  • a specific component when referred to as being “coupled,” “combined,” “connected,” or “reacting” with any other component, the specific component is directly bonded, combined, and/or connected to the other component. Alternatively, it may be connected or react, but is not limited thereto. For example, one or more intermediate components may exist between a particular component and another component. Additionally, in the present invention, “and/or” may include each of one or more listed items or a combination of at least a portion of one or more items.
  • first and second are used to distinguish specific components from other components, and the components described above are not limited by these terms.
  • first and second are used to distinguish specific components from other components, and the components described above are not limited by these terms.
  • first component may be an element of the same or similar form as the “second” component.
  • 'construction equipment' refers to machines used in civil engineering and building construction, including excavators, excavators, bulldozers, loaders, forklift trucks, scrapers, It may include, but is not limited to, dump trucks, cranes, etc.
  • 'borderline' may refer to a line that separates a general flat area of a construction site from a steeply inclined area such as a slope or cliff.
  • Figure 1 is a diagram illustrating an example in which construction equipment 110 recognizes the boundary of a construction site using an image sensor 112 according to an embodiment of the present invention.
  • at least one image sensor may be mounted or installed outside the front and/or rear of the construction equipment 110, and a computing device associated with the construction equipment 110 (e.g., to extract or display boundaries) (arbitrary device for) can recognize the boundaries of a construction site through images acquired from these image sensors.
  • the construction equipment 110 may be associated with an image sensor 112 installed to image the rear of the construction equipment 110 (e.g., a rear predetermined range of ground area, etc.).
  • the construction equipment 110 and/or a computing device associated with the construction equipment 110 may acquire an image of the rear ground 114 from the image sensor 112.
  • the image sensor 112 installed at the rear of the construction equipment 110 may be activated when the construction equipment 110 moves backwards, but is not limited to this.
  • a computing device associated with the construction equipment 110 may perform preprocessing on the acquired image and generate a depth map based on the preprocessed image.
  • the depth map may refer to an image that includes information related to the distance to each object and/or area included in the image. That is, the computing device may generate an image including information related to the distance between the image sensor 112 and the rear ground 114 through the image acquired from the image sensor 112. For example, the computing device may generate a depth map associated with the image using depth information of a plurality of pixels included in the image, but is not limited to this.
  • the computing device may extract a boundary line dividing the first area (eg, slope area) and the second area (flat area) using the generated depth map. For example, the computing device determines the first area and the second area by performing binarization on the depth map generated based on a specific depth value (threshold), and the determined first area and the second area.
  • the dividing boundary line can be extracted.
  • the specific depth value may be fixedly determined in advance or variably determined depending on the location of each pixel.
  • the computing device performs binarization on the depth map using an algorithm such as global fixed thresholding, locally adaptive thresholding, and hysteresis thresholding, and performs binarization on the depth map in the first region and the second region. 2
  • the boundary line that separates the area can be extracted.
  • the computing device may display or output information about the extracted boundary line on a display panel associated with the construction equipment 110 (eg, a display panel installed inside the construction equipment 110, etc.).
  • the image 124 representing the boundary line may be displayed or output on the display screen 120 together with the image of the actual rear ground 114 captured by the image sensor 112 and the actual boundary 122. there is.
  • one image sensor 112 is shown as installed on the construction equipment 110 , but the present invention is not limited thereto, and the construction equipment 110 may be associated with a plurality of image sensors.
  • the driver of the construction equipment 110 can easily recognize the boundary of the construction site by checking the information about the boundary displayed on the display panel, and thus, accidents that occur on slopes of the construction site, etc. It can be effectively prevented.
  • FIG. 2 is an exemplary diagram showing a process in which the boundary line of a construction site is extracted and displayed on a display panel according to an embodiment of the present invention.
  • a computing device eg, a computing device associated with construction equipment
  • the image may be an image taken of the ground area surrounding the construction equipment, and may be composed of a plurality of image frames.
  • the computing device may perform capture of the acquired image, extract a plurality of image frames, and generate a depth map for the image and/or the extracted image frame (S220).
  • a computing device may generate a depth map associated with an image using a monocular depth estimation model, but is not limited to this.
  • the monocular depth estimation model may be an artificial neural network model that predicts the depth value of each pixel or infers depth information when receiving only a single RGB image. In other words, the computing device can effectively generate a depth map using a monocular depth estimation model even when receiving a single image.
  • the computing device may determine the first area and the second area by performing binarization on the generated depth map (S230).
  • the computing device may perform binarization on the depth map using algorithms such as global fixed binarization, local variable binarization, and hysteresis, but is not limited thereto.
  • the computing device may extract a boundary line dividing the determined first area and the second area and calculate the shortest distance between the extracted boundary line and the construction equipment (S240). For example, the computing device may extract the number of pixels included in the path from a pixel at the bottom of the depth map (e.g., a pixel in the bottom center, etc.) to a specific pixel on the border, and calculate a distance corresponding to the number of extracted pixels. You can. Additionally, the computing device may determine the calculated distance to be the shortest distance between the boundary line and the construction equipment. That is, the distance value corresponding to one pixel may be predetermined, and the computing device may extract the number of pixels corresponding to the shortest distance and calculate the distance corresponding to the number of extracted pixels.
  • the computing device may determine the calculated distance to be the shortest distance between the boundary line and the construction equipment. That is, the distance value corresponding to one pixel may be predetermined, and the computing device may extract the number of pixels corresponding to the shortest distance and calculate the distance corresponding to the number of extracted pixels
  • the computing device may display the extracted boundary line along with the image on a display panel associated with the construction equipment (S250). Additionally, the computing device may display the shortest distance between the boundary line and the construction equipment on the display panel. With this configuration, the shortest distance to the boundary line of a slope, etc. is calculated and provided to the driver of the construction equipment, so that the driver can easily check the shortest distance and safely drive the construction equipment.
  • Figure 3 is a side view showing a portion of construction equipment 300 according to an embodiment of the present invention.
  • the construction equipment 300 may be associated with a first front image sensor 310 installed at the upper front of the construction equipment 300 and a second front image sensor 320 installed at the lower front.
  • the first front image sensor 310 and the second front image sensor 320 may have at least some overlapping viewing angles.
  • the image captured by the first front image sensor 310 and the image captured by the second front image sensor 320 may include partially overlapping images.
  • the driver of the construction equipment 300 may have his/her driving field of view partially blocked due to a bucket provided in front of the construction equipment 300.
  • the bucket may move up and down, and if the bucket moves upward, the front upper view may be partially blocked, and if the bucket moves downward, the front lower view may be partially blocked.
  • the computing device constructs a structure that blocks the field of view based on the first image acquired through the first front image sensor 310 and the second image acquired through the second front image sensor 320. Some shapes of the equipment 300 can be made transparent.
  • the computing device makes the first image or the second image (at least a partial area of the first image or the second image) transparent to a specific transparency according to the position of the bucket, etc., and displays the first image and the second image.
  • the computing device determines the operation and/or posture of the construction equipment 300 and, based on the determined operation of the construction equipment 300, makes the first image or the second image transparent to display the construction equipment 300. ) can create a composite image in which some of the shapes are transparent.
  • the operation of the construction equipment 300 may include information about the height, rotation angle, etc. of the bucket, boom, boom cylinder, etc. associated with the front view of the construction equipment 300.
  • the computing device can use a plurality of sensors to calculate the height from the ground of the bucket and the boom connected to the bucket, the rotation angle, the stroke of the boom cylinder, etc., and thereby control the operation of the construction equipment 300. You can decide.
  • the computing device may recognize an object in the first or second image that is made transparent, and display an outline of the object, such as a dotted line.
  • a computing device may identify an object in an image based on a predetermined algorithm, display an outline of the object, and generate a composite image. In this case, the driver can simply check the shape of some of the transparent construction equipment 300 using the outline dotted lines, etc.
  • Figure 4 is a diagram illustrating an example of a composite image and a border line displayed on a display panel according to an embodiment of the present invention.
  • a plurality of image sensors may be mounted or installed on the front exterior of construction equipment 410, and a computing device associated with construction equipment 410 (e.g., any device for extracting or displaying boundaries)
  • the boundaries of the construction site can be recognized through images obtained from these image sensors.
  • the construction equipment 410 may be associated with a plurality of image sensors 412 and 414 installed to photograph the front of the construction equipment 410 (e.g., a ground area in a predetermined range in front, etc.). .
  • the construction equipment 410 may acquire an image of the front ground 416 from a plurality of image sensors 412 and 414.
  • the plurality of image sensors 412 and 414 installed in front of the construction equipment 410 may be activated when the construction equipment 410 moves forward, but the present invention is not limited to this.
  • the computing device may acquire a first image from the first front image sensor 412 and a second image from the second front image sensor 414. Then, the computing device determines the operation of the construction equipment 410 and, based on the determined operation of the construction equipment 410, makes the first image or the second image transparent so that some shapes of the construction equipment 410 become transparent. Synthetic images can be created and acquired.
  • a computing device associated with the construction equipment 410 may perform preprocessing on the acquired image and generate a depth map based on the preprocessed image. That is, the computing device can generate an image containing information related to the distance between the plurality of image sensors 412 and 414 and the front ground 416 through images acquired from the plurality of image sensors 412 and 414. . For example, the computing device may generate a depth map associated with the image using depth information of a plurality of pixels included in the image, but is not limited to this.
  • the computing device may extract a boundary line dividing the first area (eg, slope area) and the second area (flat area) using the generated depth map. For example, the computing device determines the first area and the second area by performing binarization on the depth map generated based on a specific depth value (threshold), and the determined first area and the second area.
  • the dividing boundary line can be extracted.
  • the specific depth value may be fixedly determined in advance or variably determined depending on the location of each pixel.
  • the computing device may perform binarization on the depth map using algorithms such as global fixed binarization, local variable binarization, and hysteresis, and extract a boundary line dividing the first area and the second area.
  • the computing device may display or output information about the extracted boundary line on a display panel associated with the construction equipment 410 (eg, a display panel installed inside the construction equipment 410, etc.).
  • a display panel associated with the construction equipment 410 eg, a display panel installed inside the construction equipment 410, etc.
  • the image 424 representing the border is displayed on the display screen 420 along with the image of the actual front ground 416 captured by the plurality of image sensors 412 and 414 and the actual border 422. It can be printed or displayed.
  • the construction equipment 410 is shown as a wheel loader, but the present invention is not limited thereto, and the construction equipment 410 may be any other construction machine.
  • the computing device extracts and displays the front boundary line, it can display the extracted boundary line by making some areas that obstruct the front view transparent and thus allow the driver to access the construction site without blocking the view.
  • the boundaries can be easily recognized.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram showing an artificial neural network model 500 according to an embodiment of the present invention.
  • the artificial neural network model 500 is an example of a machine learning model, and in machine learning technology and cognitive science, it is a statistical learning algorithm implemented based on the structure of a biological neural network or a structure for executing the algorithm.
  • the artificial neural network model 500 has nodes, which are artificial neurons that form a network through the combination of synapses, as in a biological neural network, repeatedly adjusting the weights of synapses to determine the correct input corresponding to a specific input.
  • the artificial neural network model 500 may include a random probability model, a neural network model, etc. used in artificial intelligence learning methods such as machine learning and deep learning.
  • the artificial neural network model 500 is implemented as a multilayer perceptron (MLP) consisting of multiple layers of nodes and connections between them.
  • the artificial neural network model 500 according to this embodiment can be implemented using one of various artificial neural network model structures including MLP.
  • the artificial neural network model 500 includes an input layer 520 that receives an input signal or data 510 from the outside, and an output layer that outputs an output signal or data 550 corresponding to the input data. (540), located between the input layer 520 and the output layer 540, receives n signals from the input layer 520, extracts the characteristics, and transmits them to the output layer 540 (where n is a positive integer) It consists of hidden layers (530_1 to 530_n).
  • the output layer 540 receives signals from the hidden layers 530_1 to 530_n and outputs them to the outside.
  • the learning method of the artificial neural network model 500 includes a supervised learning method that learns to optimize problem solving by inputting a teacher signal (correct answer), and an unsupervised learning method that does not require a teacher signal. ) There is a way.
  • input variables of the artificial neural network model 500 may include images captured around construction equipment. In this way, when the above-described input variable is input through the input layer 520, the output variable output from the output layer 540 of the artificial neural network model 500 may be a depth map for the input image.
  • a plurality of input variables and a plurality of output variables corresponding to the input layer 520 and the output layer 540 of the artificial neural network model 500 are matched, respectively, and the input layer 520, the hidden layers 530_1 to 530_n, and By adjusting the synapse values between nodes included in the output layer 540, learning can be performed so that the correct output corresponding to a specific input can be extracted.
  • the characteristics hidden in the input variables of the artificial neural network model 500 can be identified, and the nodes of the artificial neural network model 500 can be connected to reduce the error between the output variable calculated based on the input variable and the target output. You can adjust the synapse values (or weights) between them.
  • the artificial neural network model 500 may include a monocular depth estimation model.
  • the monocular depth estimation model can acquire images (e.g., single lens images) taken around construction equipment and generate a depth map corresponding to the images.
  • images e.g., single lens images
  • a depth map that is robust to noise depending on the construction site environment can be effectively generated by generating a depth map using a monocular depth estimation model rather than a simple image filter algorithm.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a method 600 for recognizing the boundary of a construction site according to an embodiment of the present invention.
  • the construction site boundary recognition method 600 may be performed by at least one processor (eg, at least one processor of a computing device).
  • the construction site boundary recognition method 600 may be initiated by a processor acquiring images captured from a plurality of image sensors installed on construction equipment (S610).
  • the plurality of image sensors may include at least one front image sensor installed to photograph the front of the construction equipment and at least one rear image sensor installed to photograph the rear of the construction equipment.
  • the processor may acquire an image from at least one front image sensor when the construction equipment moves forward, and may acquire an image from at least one rear image sensor when the construction equipment moves backward.
  • the processor may generate a depth map associated with the image using depth information of a plurality of pixels included in the image (S620). Additionally, the processor may determine the first area and the second area by performing binarization on the depth map generated based on the specific depth value (S630).
  • the processor may extract a boundary line dividing the determined first area and the second area (S640). Then, the processor may display the extracted boundary line along with the image on a display panel associated with the construction equipment (S650).
  • the processor may calculate the shortest distance between the extracted boundary line and the construction equipment and display the calculated shortest distance on a display panel associated with the construction equipment. For example, the processor may extract the number of pixels included in the path from the pixel at the bottom of the depth map to a specific pixel on the border and calculate the distance corresponding to the number of extracted pixels. The processor may then determine the calculated distance to be the shortest distance between the boundary line and the construction equipment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a method 700 for generating a composite image according to an embodiment of the present invention.
  • the composite image generating method 700 may be performed by at least one processor (eg, at least one processor of a computing device).
  • the synthetic image generation method 700 may be initiated by the processor determining the operation of the construction equipment (S710).
  • the operation of the construction equipment may include changes in posture and angle of the bucket, boom, fire cylinder, etc. of the construction equipment.
  • the processor may make the first image or the second image transparent to generate a composite image in which some shapes of the construction equipment are transparent (S720).
  • at least one image sensor for photographing a surrounding area of construction equipment may include a first front image sensor and a second front image sensor having at least a portion of the overlapping viewing angle, and the processor may capture the first front image
  • a composite image may be generated by combining a first image acquired through a sensor and a second image acquired through a second front image sensor. Then, the processor can obtain the synthesized image created in this way (S730).
  • the processor generates a depth map associated with the image using the synthesized image, performs binarization on the depth map generated based on a specific depth value, determines a first area and a second area, and determines the first area and the second area.
  • the boundary line dividing the area can be extracted, and the extracted boundary line can be displayed along with the composite image on a display panel associated with construction equipment.
  • FIG. 8 is a block diagram showing the internal configuration of a computing device 800 according to an embodiment of the present invention.
  • the computing device 800 may include a memory 810, a processor 820, a communication module 830, and an input/output interface 840.
  • the computing device 800 includes a communication module ( 830) may be configured to communicate information and/or data through a network.
  • Memory 810 may include any non-transitory computer-readable recording medium.
  • the memory 810 is a non-permanent mass storage device such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), disk drive, solid state drive (SSD), flash memory, etc. mass storage device).
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • SSD solid state drive
  • flash memory etc. mass storage device
  • non-perishable mass storage devices such as ROM, SSD, flash memory, disk drive, etc. may be included in the computing device 800 as a separate persistent storage device that is distinct from memory.
  • an operating system and at least one program code may be stored in the memory 810.
  • These software components may be loaded from a computer-readable recording medium separate from the memory 810.
  • Recording media readable by such a separate computer may include recording media directly connectable to the computing device 800, for example, floppy drives, disks, tapes, DVD/CD-ROM drives, memory cards, etc. It may include a computer-readable recording medium.
  • software components may be loaded into the memory 810 through the communication module 830 rather than a computer-readable recording medium.
  • at least one program may be loaded into the memory 810 based on a computer program installed by files provided through the communication module 830 by developers or a file distribution system that distributes the installation file of the application. You can.
  • the processor 820 may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Commands may be provided to a user terminal (not shown) or another external system by the memory 810 or the communication module 830.
  • the communication module 830 may provide a configuration or function for a user terminal (not shown) and the computing device 800 to communicate with each other through a network, and the computing device 800 may be configured to communicate with an external system (e.g., a separate cloud system). etc.) may provide a configuration or function for communication.
  • control signals, commands, data, etc. provided under the control of the processor 820 of the computing device 800 pass through the communication module 830 and the network to the user terminal and/or the communication module of the external system. and/or transmitted to an external system.
  • the input/output interface 840 of the computing device 800 may be connected to the computing device 800 or may be a means for interfacing with a device (not shown) for input or output that the computing device 800 may include. .
  • the input/output interface 840 is shown as an element configured separately from the processor 820, but the present invention is not limited thereto, and the input/output interface 840 may be included in the processor 820.
  • Computing device 800 may include more components than those of FIG. 8 . However, there is no need to clearly show most prior art components.
  • the processor 820 of the computing device 800 may be configured to manage, process, and/or store information and/or data received from a plurality of user terminals and/or a plurality of external systems.
  • the above-described method and/or various embodiments may be implemented with digital electronic circuitry, computer hardware, firmware, software, and/or combinations thereof.
  • Various embodiments of the present invention are executed by a data processing device, for example, one or more programmable processors and/or one or more computing devices, or as a computer program stored in a computer-readable recording medium and/or a computer-readable recording medium. It can be implemented.
  • the above-described computer program may be written in any form of programming language, including compiled language or interpreted language, and may be distributed in any form such as a stand-alone program, module, or subroutine.
  • a computer program may be distributed via a single computing device, multiple computing devices connected through the same network, and/or multiple computing devices distributed so as to be connected through multiple different networks.
  • the above-described method and/or various embodiments include one or more processors configured to execute one or more computer programs that process, store, and/or manage any functions, functions, etc., by operating on input data or generating output data. It can be performed by .
  • the method and/or various embodiments of the present invention may be performed by special purpose logic circuits such as a Field Programmable Gate Array (FPGA) or Application Specific Integrated Circuit (ASIC), and the method and/or various embodiments of the present invention may An apparatus and/or system for performing embodiments may be implemented as a special purpose logic circuit, such as an FPGA or ASIC.
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • the one or more processors executing the computer program may include a general-purpose or special-purpose microprocessor and/or one or more processors in any type of digital computing device.
  • the processor may receive instructions and/or data from each of read-only memory and random access memory, or may receive instructions and/or data from read-only memory and random access memory.
  • components of a computing device performing methods and/or embodiments may include one or more processors for executing instructions and one or more memory devices for storing instructions and/or data.
  • a computing device may exchange data with one or more mass storage devices for storing data.
  • a computing device may receive data from and/or transmit data to a magnetic disc or optical disc.
  • Computer-readable storage media suitable for storing instructions and/or data associated with a computer program include semiconductor memory devices such as EPROM (Erasable Programmable Read-Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable PROM), and flash memory devices. It may include, but is not limited to, any form of non-volatile memory.
  • computer-readable storage media may include magnetic disks such as internal hard disks or removable disks, magneto-optical disks, CD-ROM, and DVD-ROM disks.
  • the computing device may include a display device (e.g., cathode ray tube (CRT), liquid crystal display (LCD), etc.) for presenting or displaying information to the user and a display device (e.g., cathode ray tube (CRT), liquid crystal display (LCD), etc.) for displaying or presenting information to the user.
  • a display device e.g., cathode ray tube (CRT), liquid crystal display (LCD), etc.
  • It may include, but is not limited to, a pointing device (e.g., keyboard, mouse, trackball, etc.) capable of providing input and/or commands.
  • the computing device may further include any other types of devices for providing interaction with the user.
  • a computing device may provide any form of sensory feedback to a user for interaction with the user, including visual feedback, auditory feedback, and/or tactile feedback.
  • the user can provide input to the computing device through various gestures such as sight, voice, and movement.
  • various embodiments may be implemented in a computing system that includes a back-end component (e.g., a data server), a middleware component (e.g., an application server), and/or a front-end component.
  • the components may be interconnected by any form or medium of digital data communication, such as a communications network.
  • a communication network may include a Local Area Network (LAN), a Wide Area Network (WAN), etc.
  • Computing devices may be implemented using hardware and/or software configured to interact with a user, including a user device, user interface (UI) device, user terminal, or client device. You can.
  • a computing device may include a portable computing device, such as a laptop computer.
  • computing devices include personal digital assistants (PDAs), tablet PCs, game consoles, wearable devices, internet of things (IoT) devices, virtual reality (VR) devices, AR (augmented reality) devices, etc. may be included, but are not limited thereto.
  • Computing devices may further include other types of devices configured to interact with a user.
  • the computing device may include a portable communication device (eg, a mobile phone, smart phone, wireless cellular phone, etc.) suitable for wireless communication over a network, such as a mobile communication network.
  • the computing device may wirelessly connect to a network server using wireless communication technologies and/or protocols, such as radio frequency (RF), microwave frequency (MWF), and/or infrared ray frequency (IRF). It can be configured to communicate with.
  • RF radio frequency
  • MMF microwave frequency
  • IRF infrared ray frequency

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Abstract

본 발명은 건설 현장의 경계 인지 방법에 관한 것이다. 건설 현장의 경계 인지 방법은, 건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득하는 단계, 영상에 포함된 복수의 픽셀의 깊이 정보를 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성하는 단계, 특정 깊이 값을 기초로 생성된 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정하는 단계, 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출하는 단계 및 추출된 경계선을 영상과 함께 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시하는 단계를 포함한다.

Description

건설 현장의 경계 인지 방법 및 장치
본 발명은 건설 현장의 경계 인지 방법 및 장치에 관한 것으로, 구체적으로, 건설 장비의 운전자가 건설 현장의 비탈면 등을 쉽게 인식하도록 하기 위한 건설 현장의 경계 인지 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 건설 현장의 작업 현장은 육안으로 도로를 구별하기 어렵고, 지면의 형상이 건설 작업에 의해 수시로 변화하는 것이 특징이다. 이에 따라, 건설 현장에서 작업자의 착오 또는 부주의로 인해 건설 장비가 비탈면 등의 아래로 추락하는 사고가 빈번히 발생하고 있다.
한편, 초음파 센서, AVM(around view monitoring) 등을 이용하여 건설 장비의 주변 장애물을 표시해주는 기술이 개발되고 있다. 그러나, 장애물을 인지하여 알려주는 이러한 기술들의 경우에도 비탈면 등의 주변 지형의 형상은 정확히 인식하지 못하는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 건설 현장의 경계 인지 방법, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체 및 장치(시스템)를 제공한다.
본 발명은 방법, 장치(시스템), 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 건설 현장의 경계 인지 방법은, 건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득하는 단계, 영상에 포함된 복수의 픽셀의 깊이 정보를 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성하는 단계, 특정 깊이 값을 기초로 생성된 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정하는 단계, 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출하는 단계 및 추출된 경계선을 영상과 함께 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 추출된 경계선과 건설 장비 사이의 최단 거리를 산출하는 단계 및 산출된 최단 거리를 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 추출된 경계선과 건설 장비 사이의 최단 거리를 산출하는 단계는, 깊이 맵의 하단의 픽셀에서 경계선의 특정 픽셀 까지의 경로에 포함된 픽셀 수를 추출하는 단계, 추출된 픽셀 수에 대응하는 거리를 산출하는 단계 및 산출된 거리를 경계선과 건설 장비 사이의 최단 거리로 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 이미지 센서는 건설 장비의 전방을 촬영하도록 설치된 적어도 하나의 전방 이미지 센서 및 건설 장비의 후방을 촬영하도록 설치된 적어도 하나의 후방 이미지 센서를 포함한다. 건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득하는 단계는, 건설 장비가 전진하는 경우, 적어도 하나의 전방 이미지 센서로부터 영상을 획득하고, 건설 장비가 후진하는 경우, 적어도 하나의 후방 이미지 센서로부터 영상을 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 이미지 센서는 건설 장비의 전방을 촬영하도록 설치된 적어도 하나의 전방 이미지 센서를 포함한다. 적어도 하나의 전방 이미지 센서는 중첩된 적어도 일부의 시야각을 갖는 제1 전방 이미지 센서 및 제2 전방 이미지 센서를 포함한다. 방법은, 제1 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제1 영상 및 제2 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제2 영상을 합성하여 합성 영상을 생성하는 단계를 더 포함한다. 건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득하는 단계는, 제1 영상 및 제2 영상을 합성하여 생성된 합성 영상을 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제1 영상 및 제2 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제2 영상을 합성하여 합성 영상을 생성하는 단계는, 건설 장비의 동작을 결정하는 단계 및 결정된 건설 장비의 동작에 기초하여, 제1 영상 또는 제2 영상을 투명화하여 건설 장비의 일부 형상이 투명화된 합성 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 영상에 포함된 복수의 픽셀의 깊이 정보를 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성하는 단계는, 단안 깊이 추정 모델을 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상술된 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 통신 모듈, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 적어도 하나의 프로그램은, 건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득하고, 영상에 포함된 복수의 픽셀의 깊이 정보를 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성하고, 특정 깊이 값을 기초로 생성된 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정하고, 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출하고, 추출된 경계선을 영상과 함께 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시하기 위한 명령어들을 포함한다.
본 발명의 다양한 실시예에서 건설 장비의 운전자는 디스플레이 패널 상에 표시되는 경계선에 대한 정보를 확인하여 건설 현장의 경계를 쉽게 인식할 수 있으며, 이에 따라, 건설 현장의 비탈면 등에서 발생하는 사고가 효과적으로 예방될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서 비탈면 등의 경계선 까지의 최단 거리를 산출하여 건설 장비의 운전자에게 제공함으로써, 운전자는 최단 거리 등을 간단히 확인하고 안전한 건설 장비 주행을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서 컴퓨팅 장치는 전방의 경계선을 추출하여 표시하는 경우에도 전방의 시야를 방해하는 일부 영역 등을 투명화하여 추출된 경계선을 표시할 수 있으며, 이에 따라 운전자는 시야의 차단 없이 건설 현장의 경계를 쉽게 인식할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서 단순한 이미지 필터 알고리즘이 아닌 단안 깊이 추정 모델을 이용하여 깊이 맵을 생성함으로써 건설 현장의 환경에 따른 노이즈에 강인한 깊이 맵이 효과적으로 생성될 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자("통상의 기술자"라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설 장비가 이미지 센서를 이용하여 건설 현장의 경계를 인지하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건설 현장의 경계선이 추출되어 디스플레이 패널 상에 표시되는 과정을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설 장비의 일부를 나타내는 측면도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 합성 영상 및 경계선이 디스플레이 패널 상에 표시되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공신경망 모델을 나타내는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설 현장의 경계 인지 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 합성 영상 생성 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.
첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명이 완전하도록 하고, 본 발명이 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
본 발명에서, "포함하다", "포함하는" 등의 용어는 특징들, 단계들, 동작들, 요소들 및/또는 구성 요소들이 존재하는 것을 나타낼 수 있으나, 이러한 용어가 하나 이상의 다른 기능들, 단계들, 동작들, 요소들, 구성 요소들 및/또는 이들의 조합이 추가되는 것을 배제하지는 않는다.
본 발명에서, 특정 구성 요소가 임의의 다른 구성 요소에 "결합", "조합", "연결" 되거나, "반응" 하는 것으로 언급된 경우, 특정 구성 요소는 다른 구성 요소에 직접 결합, 조합 및/또는 연결되거나, 반응할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 특정 구성 요소와 다른 구성 요소 사이에 하나 이상의 중간 구성 요소가 존재할 수 있다. 또한, 본 발명에서 "및/또는"은 열거된 하나 이상의 항목의 각각 또는 하나 이상의 항목의 적어도 일부의 조합을 포함할 수 있다.
본 발명에서, "제1", "제2" 등의 용어는 특정 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위해 사용되는 것으로, 이러한 용어에 의해 상술된 구성 요소가 제한되진 않는다. 예를 들어, "제1" 구성 요소는 "제2" 구성 요소와 동일하거나 유사한 형태의 요소일 수 있다.
본 발명에서, '건설 장비(construction equipment)'는 토목, 건축 공사 등에 쓰이는 기계로서, 굴착기, 굴삭기(excavator), 불도저(bulldozer), 로더(loader), 지게차(forklift truck), 스크레이퍼(scraper), 덤프트럭(dump truck), 기중기(crane) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
본 발명에서, '경계선'은 건설 현장의 일반 평지 영역과 비탈면, 절벽 등의 급격한 경사를 이루는 영역을 구분하는 선(line)을 지칭할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설 장비(110)가 이미지 센서(112)를 이용하여 건설 현장의 경계를 인지하는 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 건설 장비(110)의 전방 및/또는 후방 외측에 적어도 하나의 이미지 센서가 장착되거나 설치될 수 있으며, 건설 장비(110)와 연관된 컴퓨팅 장치(예: 경계를 추출하거나 표시하기 위한 임의의 장치)는 이러한 이미지 센서로부터 획득된 영상을 통해 건설 현장의 경계를 인지할 수 있다.
도시된 예에서, 건설 장비(110)는 해당 건설 장비(110)의 후방(예: 후방의 사전 결정된 범위의 지면 영역 등)을 촬영하도록 설치된 이미지 센서(112)와 연관될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 건설 장비(110) 및/또는 건설 장비(110)와 연관된 컴퓨팅 장치는 이미지 센서(112)로부터 후방 지면(114)을 촬영한 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 건설 장비(110)의 후방에 설치된 이미지 센서(112)는 건설 장비(110)가 후진하는 경우, 활성화될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
영상을 획득하는 경우, 건설 장비(110)와 연관된 컴퓨팅 장치는 획득된 영상에 대한 전처리(preprocessing)를 수행하고, 전처리된 영상을 기초로 깊이 맵(depth map)을 생성할 수 있다. 여기서, 깊이 맵은 영상 내에 포함된 각각의 객체 및/또는 영역과의 거리(distance)와 관련된 정보를 포함하는 이미지를 지칭할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치는 이미지 센서(112)로부터 획득된 영상을 통해 이미지 센서(112)와 후방 지면(114)까지의 거리와 관련된 정보를 포함하는 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 영상에 포함된 복수의 픽셀의 깊이 정보를 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 생성된 깊이 맵을 이용하여 제1 영역(예: 비탈면 영역)과 제2 영역(평지 영역)을 구분하는 경계선을 추출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 특정 깊이 값(임계값)을 기초로 생성된 깊이 맵에 대한 이진화(binarization)를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정하고, 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출할 수 있다. 여기서, 특정 깊이 값은 사전에 고정적으로 결정되거나, 각 픽셀의 위치에 따라 가변적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 전역 고정 이진화(global fixed thresholding), 지역 가변 이진화(locally adaptive thresholding), 히스테리시스(hysteresis thresholding) 등의 알고리즘을 이용하여 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하고, 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 추출된 경계선에 대한 정보를 건설 장비(110)와 연관된 디스플레이 패널(예: 건설 장비(110) 내부에 설치된 디스플레이 패널 등) 상에 표시하거나 출력할 수 있다. 도시된 것과 같이, 경계선을 나타내는 이미지(124)는 이미지 센서(112)에 의해 촬영된 실제 후방 지면(114)의 영상 및 실제 경계(122)와 함께 디스플레이 화면(120) 상에 표시되거나 출력될 수 있다.
도 1에서는 하나의 이미지 센서(112)가 건설 장비(110)에 설치된 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 건설 장비(110)는 복수의 이미지 센서와 연관될 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 건설 장비(110)의 운전자는 디스플레이 패널 상에 표시되는 경계선에 대한 정보를 확인하여 건설 현장의 경계를 쉽게 인식할 수 있으며, 이에 따라, 건설 현장의 비탈면 등에서 발생하는 사고가 효과적으로 예방될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 건설 현장의 경계선이 추출되어 디스플레이 패널 상에 표시되는 과정을 나타내는 예시적인 도면이다. 상술한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(예: 건설 장비와 연관된 컴퓨팅 장치)는 건설 장비에 설치된 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득할 수 있다(S210). 여기서, 영상은 건설 장비의 주변 지면 영역을 촬영한 영상일 수 있으며, 복수의 이미지 프레임(frame)으로 구성될 수 있다.
컴퓨팅 장치는 획득된 영상에 대한 캡처(capture)를 수행하여 복수의 이미지 프레임을 추출하고, 영상 및/또는 추출된 이미지 프레임에 대한 깊이 맵을 생성할 수 있다(S220). 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 단안 깊이 추정 모델(monocular depth estimation model)을 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 여기서, 단안 깊이 추정 모델은 단일 RGB 이미지 만을 입력받은 경우, 각 픽셀의 깊이 값을 예측하거나 깊이 정보를 추론하는 인공신경망 모델일 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치는 단일한 영상을 제공받는 경우에도 단안 깊이 추정 모델을 이용하여 효과적으로 깊이 맵을 생성할 수 있다.
그리고 나서, 컴퓨팅 장치는 생성된 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정할 수 있다(S230). 상술된 바와 같이, 컴퓨팅 장치는 전역 고정 이진화, 지역 가변 이진화, 히스테리시스 등의 알고리즘을 이용하여 깊이 맵에 대한 이진화를 수행할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출하고, 추출된 경계선과 건설 장비 사이의 최단 거리를 산출할 수 있다(S240). 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 깊이 맵의 하단의 픽셀(예: 하단 중앙의 픽셀 등)에서 경계선의 특정 픽셀 까지의 경로에 포함된 픽셀 수를 추출하고, 추출된 픽셀 수에 대응하는 거리를 산출할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 산출된 거리를 경계선과 건설 장비 사이의 최단 거리로 결정할 수 있다. 즉, 하나의 픽셀에 대응하는 거리 값이 사전 결정될 수 있으며, 컴퓨팅 장치는 최단 거리에 대응하는 픽셀 수를 추출하고, 추출된 픽셀 수에 대응하는 거리를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 추출된 경계선을 영상과 함께 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시할 수 있다(S250). 또한, 컴퓨팅 장치는 경계선과 건설 장비 사이의 최단 거리를 해당 디스플레이 패널 상에 표시할 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 비탈면 등의 경계선 까지의 최단 거리를 산출하여 건설 장비의 운전자에게 제공함으로써, 운전자는 최단 거리 등을 간단히 확인하고 안전한 건설 장비 주행을 수행할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설 장비(300)의 일부를 나타내는 측면도이다. 도시된 것과 같이, 건설 장비(300)는 해당 건설 장비(300)의 전방 상부에 설치된 제1 전방 이미지 센서(310) 및 전방 하부에 설치된 제2 전방 이미지 센서(320)와 연관될 수 있다. 여기서, 제1 전방 이미지 센서(310) 및 제2 전방 이미지 센서(320)는 중첩된 적어도 일부의 시야각을 가질 수 있다. 다시 말해, 제1 전방 이미지 센서(310)에 의해 촬영된 영상 및 제2 전방 이미지 센서(320)에 의해 촬영된 영상은 일부 중첩된 이미지를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 건설 장비(300)의 운전자는 건설 장비(300)의 전방에 구비된 버켓(bucket) 등으로 인해 운전 시야가 일부 차단될 수 있다. 예를 들어, 버켓은 상하로 움직일 수 있으며, 버켓이 상측으로 이동하는 경우 전방 상측 시야가 일부 차단될 수 있고, 버켓이 하측으로 이동하는 경우 전방 하측 시야가 일부 차단될 수 있다. 이러한 시야 차단을 방지하기 위해, 컴퓨팅 장치는 제1 전방 이미지 센서(310)를 통해 획득된 제1 영상 및 제2 전방 이미지 센서(320)를 통해 획득된 제2 영상을 기초로 시야를 방해하는 건설 장비(300)의 일부 형상을 투명화할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 버켓 등의 위치에 따라 제1 영상 또는 제2 영상(제1 영상 또는 제2 영상 중 적어도 일부 영역)을 특정 투명도로 투명화하고, 제1 영상 및 제2 영상을 합성하여 합성 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 버켓 등은 제1 전방 이미지 센서(310)와 제2 전방 이미지 센서(320)의 중첩된 시야각 범위 내에서 움직일 수 있으며, 이에 따라 버켓이 위치한 전방 영상을 투명화하여 2개의 영상을 합성하는 경우, 투명화되지 않은 다른 영상을 기초로 버켓 너머의 시야가 효과적으로 확보될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 건설 장비(300)의 동작 및/또는 자세를 결정하고, 결정된 건설 장비(300)의 동작에 기초하여, 제1 영상 또는 제2 영상을 투명화하여 건설 장비(300)의 일부 형상이 투명화된 합성 영상을 생성할 수 있다. 여기서, 건설 장비(300)의 동작은 건설 장비(300)의 전방 시야와 연관된 버켓, 붐, 붐 실린더 등의 높이, 회전 각도 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 복수의 센서를 이용하여 버켓, 버켓과 연결된 붐 등의 지면으로부터의 높이, 회전 각도, 붐 실린더의 스트로크 등을 산출할 수 있으며, 이에 따라 건설 장비(300)의 동작을 결정할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 장치는 투명화되는 제1 영상 또는 제2 영상 내의 객체를 인식하고, 객체의 아웃라인(outline) 등을 점선 등으로 표시할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 사전 결정된 알고리즘 등을 기초로 영상 내의 객체를 식별하고, 해당 객체의 아웃라인을 표시하여 합성 영상을 생성할 수 있다. 이 경우, 운전자는 투명화 처리된 건설 장비(300)의 일부 형상 등을 외곽 점선 등으로 간단히 확인할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 합성 영상 및 경계선이 디스플레이 패널 상에 표시되는 예시를 나타내는 도면이다. 상술된 바와 같이, 건설 장비(410)의 전방 외측에 복수의 이미지 센서가 장착되거나 설치될 수 있으며, 건설 장비(410)와 연관된 컴퓨팅 장치(예: 경계를 추출하거나 표시하기 위한 임의의 장치)는 이러한 이미지 센서로부터 획득된 영상을 통해 건설 현장의 경계를 인지할 수 있다.
도시된 예에서, 건설 장비(410)는 해당 건설 장비(410)의 전방(예: 전방의 사전 결정된 범위의 지면 영역 등)을 촬영하도록 설치된 복수의 이미지 센서(412, 414)와 연관될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 건설 장비(410)는 복수의 이미지 센서(412, 414)로부터 전방 지면(416)을 촬영한 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 건설 장비(410)의 전방에 설치된 복수의 이미지 센서(412, 414)는 건설 장비(410)가 전진하는 경우, 활성화될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 제1 전방 이미지 센서(412)로부터 제1 영상을 획득하고, 제2 전방 이미지 센서(414)로부터 제2 영상을 획득할 수 있다. 그리고 나서, 컴퓨팅 장치는 건설 장비(410)의 동작을 결정하고, 결정된 건설 장비(410)의 동작에 기초하여, 제1 영상 또는 제2 영상을 투명화하여 건설 장비(410)의 일부 형상이 투명화된 합성 영상을 생성하고 획득할 수 있다.
영상(예: 합성 영상)을 획득하는 경우, 건설 장비(410)와 연관된 컴퓨팅 장치는 획득된 영상에 대한 전처리를 수행하고, 전처리된 영상을 기초로 깊이 맵을 생성할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치는 복수의 이미지 센서(412, 414)로부터 획득된 영상을 통해 복수의 이미지 센서(412, 414)와 전방 지면(416)까지의 거리와 관련된 정보를 포함하는 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 영상에 포함된 복수의 픽셀의 깊이 정보를 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 생성된 깊이 맵을 이용하여 제1 영역(예: 비탈면 영역)과 제2 영역(평지 영역)을 구분하는 경계선을 추출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 특정 깊이 값(임계값)을 기초로 생성된 깊이 맵에 대한 이진화(binarization)를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정하고, 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출할 수 있다. 여기서, 특정 깊이 값은 사전에 고정적으로 결정되거나, 각 픽셀의 위치에 따라 가변적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 전역 고정 이진화, 지역 가변 이진화, 히스테리시스 등의 알고리즘을 이용하여 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하고, 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 추출된 경계선에 대한 정보를 건설 장비(410)와 연관된 디스플레이 패널(예: 건설 장비(410) 내부에 설치된 디스플레이 패널 등) 상에 표시하거나 출력할 수 있다. 도시된 것과 같이, 경계선을 나타내는 이미지(424)는 복수의 이미지 센서(412, 414)에 의해 촬영된 실제 전방 지면(416)의 영상 및 실제 경계(422)와 함께 디스플레이 화면(420) 상에 표시되거나 출력될 수 있다.
도 4에서는 건설 장비(410)가 휠로더인 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 건설 장비(410)는 다른 임의의 건설 기계일 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 컴퓨팅 장치는 전방의 경계선을 추출하여 표시하는 경우에도 전방의 시야를 방해하는 일부 영역 등을 투명화하여 추출된 경계선을 표시할 수 있으며, 이에 따라 운전자는 시야의 차단 없이 건설 현장의 경계를 쉽게 인식할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공신경망 모델(500)을 나타내는 예시도이다. 인공신경망 모델(500)은, 기계학습 모델의 일 예로서, 기계 학습(machine learning) 기술과 인지과학에서, 생물학적 신경망의 구조에 기초하여 구현된 통계학적 학습 알고리즘 또는 그 알고리즘을 실행하는 구조이다.
일 실시예에 따르면, 인공신경망 모델(500)은, 생물학적 신경망에서와 같이 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런인 노드(node)들이 시냅스의 가중치를 반복적으로 조정하여, 특정 입력에 대응한 올바른 출력과 추론된 출력 사이의 오차가 감소되도록 학습함으로써, 문제 해결 능력을 가지는 기계학습 모델을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 인공신경망 모델(500)은 기계 학습, 딥러닝 등의 인공지능 학습법에 사용되는 임의의 확률 모델, 뉴럴 네트워크 모델 등을 포함할 수 있다.
인공신경망 모델(500)은 다층의 노드들과 이들 사이의 연결로 구성된 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron, MLP)으로 구현된다. 본 실시예에 따른 인공신경망 모델(500)은 MLP를 포함하는 다양한 인공신경망 모델 구조들 중의 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 인공신경망 모델(500)은, 외부로부터 입력 신호 또는 데이터(510)를 수신하는 입력층(520), 입력 데이터에 대응한 출력 신호 또는 데이터(550)를 출력하는 출력층(540), 입력층(520)과 출력층(540) 사이에 위치하며 입력층(520)으로부터 신호를 받아 특성을 추출하여 출력층(540)으로 전달하는 n개(여기서, n은 양의 정수)의 은닉층(530_1 내지 530_n)으로 구성된다. 여기서, 출력층(540)은 은닉층(530_1 내지 530_n)으로부터 신호를 받아 외부로 출력한다.
인공신경망 모델(500)의 학습 방법에는, 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제의 해결에 최적화되도록 학습하는 지도 학습(Supervised Learning) 방법과, 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법이 있다. 일 실시예에 따르면, 인공신경망 모델(500)의 입력변수는, 건설 장비의 주변을 촬영한 영상 등을 포함할 수 있다. 이와 같이 상술된 입력변수가 입력층(520)을 통해 입력되는 경우, 인공신경망 모델(500)의 출력층(540)에서 출력되는 출력변수는 입력된 영상에 대한 깊이 맵 등이 될 수 있다.
이와 같이, 인공신경망 모델(500)의 입력층(520)과 출력층(540)에 복수의 입력변수와 대응되는 복수의 출력변수가 각각 매칭되고, 입력층(520), 은닉층(530_1 내지 530_n) 및 출력층(540)에 포함된 노드들 사이의 시냅스 값이 조정됨으로써, 특정 입력에 대응한 올바른 출력이 추출될 수 있도록 학습될 수 있다. 이러한 학습 과정을 통해, 인공신경망 모델(500)의 입력변수에 숨겨져 있는 특성을 파악할 수 있고, 입력변수에 기초하여 계산된 출력변수와 목표 출력 간의 오차가 줄어들도록 인공신경망 모델(500)의 노드들 사이의 시냅스 값(또는 가중치)를 조정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인공신경망 모델(500)은 단안 깊이 추정 모델(monocular depth estimation model)을 포함할 수 있다. 즉, 단안 깊이 추정 모델은 건설 장비의 주변을 촬영한 영상(예: 싱글 렌즈 영상)을 획득하여, 영상에 대응하는 깊이 맵을 생성할 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 단순한 이미지 필터 알고리즘이 아닌 단안 깊이 추정 모델을 이용하여 깊이 맵을 생성함으로써 건설 현장의 환경에 따른 노이즈(noise)에 강인한 깊이 맵이 효과적으로 생성될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 건설 현장의 경계 인지 방법(600)의 예시를 나타내는 도면이다. 건설 현장의 경계 인지 방법(600)은 적어도 하나의 프로세서(예: 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 건설 현장의 경계 인지 방법(600)은 프로세서가 건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득함으로써 개시될 수 있다(S610).
일 실시예에 따르면, 복수의 이미지 센서는 건설 장비의 전방을 촬영하도록 설치된 적어도 하나의 전방 이미지 센서 및 건설 장비의 후방을 촬영하도록 설치된 적어도 하나의 후방 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 건설 장비가 전진하는 경우, 적어도 하나의 전방 이미지 센서로부터 영상을 획득하고, 건설 장비가 후진하는 경우, 적어도 하나의 후방 이미지 센서로부터 영상을 획득할 수 있다.
프로세서는 영상에 포함된 복수의 픽셀의 깊이 정보를 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성할 수 있다(S620). 또한, 프로세서는 특정 깊이 값을 기초로 생성된 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정할 수 있다(S630).
프로세서는 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출할 수 있다(S640). 그리고 나서, 프로세서는 추출된 경계선을 영상과 함께 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시할 수 있다(S650).
추가적으로, 프로세서는 추출된 경계선과 건설 장비 사이의 최단 거리를 산출하고, 산출된 최단 거리를 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 깊이 맵의 하단의 픽셀에서 경계선의 특정 픽셀 까지의 경로에 포함된 픽셀 수를 추출하고, 추출된 픽셀 수에 대응하는 거리를 산출할 수 있다. 그리고 나서, 프로세서는 산출된 거리를 경계선과 건설 장비 사이의 최단 거리로 결정할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 합성 영상 생성 방법(700)의 예시를 나타내는 도면이다. 합성 영상 생성 방법(700)은 적어도 하나의 프로세서(예: 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 합성 영상 생성 방법(700)은 프로세서가 건설 장비의 동작을 결정함으로써 개시될 수 있다(S710). 여기서, 건설 장비의 동작은 건설 장비의 버켓, 붐, 불 실린더 등의 자세 변화, 각도 변화 등을 포함할 수 있다.
프로세서는 결정된 건설 장비의 동작에 기초하여, 제1 영상 또는 제2 영상을 투명화하여 건설 장비의 일부 형상이 투명화된 합성 영상을 생성할 수 있다(S720). 예를 들어, 건설 장비의 주변 영역을 촬영하는 적어도 하나의 이미지 센서는 중첩된 적어도 일부의 시야각을 갖는 제1 전방 이미지 센서 및 제2 전방 이미지 센서를 포함할 수 있으며, 프로세서는 이러한 제1 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제1 영상 및 제2 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제2 영상을 합성하여 합성 영상을 생성할 수 있다. 그리고 나서, 프로세서는 이와 같이 생성된 합성 영상을 획득할 수 있다(S730).
프로세서는 합성 영상을 이용하여 영상과 연관된 깊이 맵을 생성하고, 특정 깊이 값을 기초로 생성된 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정하고, 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출하고, 추출된 경계선을 합성 영상과 함께 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(800)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 컴퓨팅 장치(800)는 메모리(810), 프로세서(820), 통신 모듈(830) 및 입출력 인터페이스(840)를 포함할 수 있으며, 도 8에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(800)는 통신 모듈(830)을 이용하여 네트워크를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다.
메모리(810)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(810)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨팅 장치(800)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(810)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다.
이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(810)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 이러한 컴퓨팅 장치(800)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(830)을 통해 메모리(810)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 통신 모듈(830)을 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 메모리(810)에 로딩될 수 있다.
프로세서(820)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(810) 또는 통신 모듈(830)에 의해 사용자 단말(미도시) 또는 다른 외부 시스템으로 제공될 수 있다.
통신 모듈(830)은 네트워크를 통해 사용자 단말(미도시)과 컴퓨팅 장치(800)가 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 컴퓨팅 장치(800)가 외부 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨팅 장치(800)의 프로세서(820)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호, 명령, 데이터 등이 통신 모듈(830)과 네트워크를 거쳐 사용자 단말 및/또는 외부 시스템의 통신 모듈을 통해 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로 전송될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(800)의 입출력 인터페이스(840)는 컴퓨팅 장치(800)와 연결되거나 컴퓨팅 장치(800)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 8에서는 입출력 인터페이스(840)가 프로세서(820)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(840)가 프로세서(820)에 포함되도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 장치(800)는 도 8의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다.
컴퓨팅 장치(800)의 프로세서(820)는 복수의 사용자 단말 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다.
상술된 방법 및/또는 다양한 실시예들은, 디지털 전자 회로, 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합으로 실현될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들은 데이터 처리 장치, 예를 들어, 프로그래밍 가능한 하나 이상의 프로세서 및/또는 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 실행되거나, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및/또는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 상술된 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 언어 또는 해석된 언어를 포함하여 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 독립 실행형 프로그램, 모듈, 서브 루틴 등의 임의의 형태로 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨팅 장치, 동일한 네트워크를 통해 연결된 복수의 컴퓨팅 장치 및/또는 복수의 상이한 네트워크를 통해 연결되도록 분산된 복수의 컴퓨팅 장치를 통해 배포될 수 있다.
상술된 방법 및/또는 다양한 실시예들은, 입력 데이터를 기초로 동작하거나 출력 데이터를 생성함으로써, 임의의 기능, 함수 등을 처리, 저장 및/또는 관리하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 방법 및/또는 다양한 실시예는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 특수 목적 논리 회로에 의해 수행될 수 있으며, 본 발명의 방법 및/또는 실시예들을 수행하기 위한 장치 및/또는 시스템은 FPGA 또는 ASIC와 같은 특수 목적 논리 회로로서 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로세서는, 범용 목적 또는 특수 목적의 마이크로 프로세서 및/또는 임의의 종류의 디지털 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 읽기 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리의 각각으로부터 명령 및/또는 데이터를 수신하거나, 읽기 전용 메모리와 랜덤 액세스 메모리로부터 명령 및/또는 데이터를 수신할 수 있다. 본 발명에서, 방법 및/또는 실시예들을 수행하는 컴퓨팅 장치의 구성 요소들은 명령어들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로세서, 명령어들 및/또는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 장치와 데이터를 주고받을 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 자기 디스크(magnetic disc) 또는 광 디스크(optical disc)로부터 데이터를 수신하거나/수신하고, 자기 디스크 또는 광 디스크로 데이터를 전송할 수 있다. 컴퓨터 프로그램과 연관된 명령어들 및/또는 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는, EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 플래시 메모리 장치 등의 반도체 메모리 장치를 포함하는 임의의 형태의 비 휘발성 메모리를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 내부 하드 디스크 또는 이동식 디스크와 같은 자기 디스크, 광 자기 디스크, CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함할 수 있다.
사용자와의 상호 작용을 제공하기 위해, 컴퓨팅 장치는 정보를 사용자에게 제공하거나 디스플레이하기 위한 디스플레이 장치(예를 들어, CRT (Cathode Ray Tube), LCD(Liquid Crystal Display) 등) 및 사용자가 컴퓨팅 장치 상에 입력 및/또는 명령 등을 제공할 수 있는 포인팅 장치(예를 들어, 키보드, 마우스, 트랙볼 등)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 즉, 컴퓨팅 장치는 사용자와의 상호 작용을 제공하기 위한 임의의 다른 종류의 장치들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 사용자와의 상호 작용을 위해, 시각적 피드백, 청각 피드백 및/또는 촉각 피드백 등을 포함하는 임의의 형태의 감각 피드백을 사용자에게 제공할 수 있다. 이에 대해, 사용자는 시각, 음성, 동작 등의 다양한 제스처를 통해 컴퓨팅 장치로 입력을 제공할 수 있다.
본 발명에서, 다양한 실시예들은 백엔드 구성 요소(예: 데이터 서버), 미들웨어 구성 요소(예: 애플리케이션 서버) 및/또는 프론트 엔드 구성 요소를 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 이 경우, 구성 요소들은 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체에 의해 상호 연결될 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 등을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 기술된 예시적인 실시예들에 기반한 컴퓨팅 장치는, 사용자 디바이스, 사용자 인터페이스(UI) 디바이스, 사용자 단말 또는 클라이언트 디바이스를 포함하여 사용자와 상호 작용하도록 구성된 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 랩톱(laptop) 컴퓨터와 같은 휴대용 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 장치는, PDA(Personal Digital Assistants), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 장치는 사용자와 상호 작용하도록 구성된 다른 유형의 장치를 더 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 이동 통신 네트워크 등의 네트워크를 통한 무선 통신에 적합한 휴대용 통신 디바이스(예를 들어, 이동 전화, 스마트 전화, 무선 셀룰러 전화 등) 등을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치는, 무선 주파수(RF; Radio Frequency), 마이크로파 주파수(MWF; Microwave Frequency) 및/또는 적외선 주파수(IRF; Infrared Ray Frequency)와 같은 무선 통신 기술들 및/또는 프로토콜들을 사용하여 네트워크 서버와 무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.
본 발명에서 특정 구조적 및 기능적 세부 사항을 포함하는 다양한 실시예들은 예시적인 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 상술된 것으로 한정되지 않으며, 여러 가지 다른 형태로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명에서 사용된 용어는 일부 실시예를 설명하기 위한 것이며 실시예를 제한하는 것으로 해석되지 않는다. 예를 들어, 단수형 단어 및 상기는 문맥상 달리 명확하게 나타내지 않는 한 복수형도 포함하는 것으로 해석될 수 있다.
본 발명에서, 달리 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함하여 본 명세서에서 사용되는 모든 용어는 이러한 개념이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 또한, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 맥락에서의 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서는 본 발명이 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 발명의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

Claims (9)

  1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 건설 현장의 경계 인지 방법으로서,
    건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득하는 단계;
    상기 영상에 포함된 복수의 픽셀(pixel)의 깊이 정보를 이용하여 상기 영상과 연관된 깊이 맵(depth map)을 생성하는 단계;
    특정 깊이 값을 기초로 상기 생성된 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정하는 단계;
    상기 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 경계선을 상기 영상과 함께 상기 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시하는 단계;
    를 포함하는 건설 현장의 경계 인지 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추출된 경계선과 상기 건설 장비 사이의 최단 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 최단 거리를 상기 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시하는 단계;
    를 더 포함하는 건설 현장의 경계 인지 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 추출된 경계선과 상기 건설 장비 사이의 최단 거리를 산출하는 단계는,
    상기 깊이 맵의 하단의 픽셀에서 상기 경계선의 특정 픽셀 까지의 경로에 포함된 픽셀 수를 추출하는 단계;
    상기 추출된 픽셀 수에 대응하는 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 거리를 상기 경계선과 상기 건설 장비 사이의 최단 거리로 결정하는 단계;
    를 포함하는 건설 현장의 경계 인지 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 이미지 센서는 상기 건설 장비의 전방을 촬영하도록 설치된 적어도 하나의 전방 이미지 센서 및 상기 건설 장비의 후방을 촬영하도록 설치된 적어도 하나의 후방 이미지 센서를 포함하고,
    상기 건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득하는 단계는,
    상기 건설 장비가 전진하는 경우, 상기 적어도 하나의 전방 이미지 센서로부터 상기 영상을 획득하고, 상기 건설 장비가 후진하는 경우, 상기 적어도 하나의 후방 이미지 센서로부터 상기 영상을 획득하는 단계;
    를 포함하는 건설 현장의 경계 인지 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 이미지 센서는 상기 건설 장비의 전방을 촬영하도록 설치된 적어도 하나의 전방 이미지 센서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 전방 이미지 센서는 중첩된 적어도 일부의 시야각을 갖는 제1 전방 이미지 센서 및 제2 전방 이미지 센서를 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 제1 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제1 영상 및 제2 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제2 영상을 합성하여 합성 영상을 생성하는 단계;
    를 더 포함하고,
    상기 건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득하는 단계는,
    상기 제1 영상 및 제2 영상을 합성하여 생성된 합성 영상을 획득하는 단계;
    를 포함하는 건설 현장의 경계 인지 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제1 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제1 영상 및 제2 전방 이미지 센서를 통해 획득된 제2 영상을 합성하여 합성 영상을 생성하는 단계는,
    상기 건설 장비의 동작을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 건설 장비의 동작에 기초하여, 상기 제1 영상 또는 상기 제2 영상을 투명화하여 상기 건설 장비의 일부 형상이 투명화된 합성 영상을 생성하는 단계;
    를 포함하는 건설 현장의 경계 인지 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 영상에 포함된 복수의 픽셀의 깊이 정보를 이용하여 상기 영상과 연관된 깊이 맵을 생성하는 단계는,
    단안 깊이 추정 모델(monocular depth estimation model)을 이용하여 상기 영상과 연관된 깊이 맵을 생성하는 단계;
    를 포함하는 건설 현장의 경계 인지 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  9. 컴퓨팅 장치로서,
    통신 모듈;
    메모리; 및
    상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    건설 장비에 설치된 복수의 이미지 센서로부터 촬영된 영상을 획득하고,
    상기 영상에 포함된 복수의 픽셀의 깊이 정보를 이용하여 상기 영상과 연관된 깊이 맵을 생성하고,
    특정 깊이 값을 기초로 상기 생성된 깊이 맵에 대한 이진화를 수행하여 제1 영역 및 제2 영역을 결정하고,
    상기 결정된 제1 영역 및 제2 영역을 구분하는 경계선을 추출하고,
    상기 추출된 경계선을 상기 영상과 함께 상기 건설 장비와 연관된 디스플레이 패널 상에 표시하기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨팅 장치.
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