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문제 정의
- 하지만 정지해 있지 않은 물체에 대한 측량은 상당한 어려움이 따른다. 본 논문에서는 3차원공간 상에서 이동하고 있는 이동체의 3차원 위치정보를 추출할 수 있는 사진 측량학적인 방안을 모색하 였다.
- 본 연구에서는 이동체의 좌표를 실시간으로 추출할 수 있는 새로운 알고리즘을 구현하고 실험하였다. 각각의 알고리즘의 적용을 통해 구현한 CCD 카메라의 영상 디스플레이 모듈, 상호표정 모듈, 중심좌표 계산 모듈, 3차원 위치결정 모듈 둥을 이용하여 위치추적 시스템을 구성하였다.
제안 방법
- 본 연구에서는 이동체의 좌표를 실시간으로 추출할 수 있는 새로운 알고리즘을 구현하고 실험하였다. 각각의 알고리즘의 적용을 통해 구현한 CCD 카메라의 영상 디스플레이 모듈, 상호표정 모듈, 중심좌표 계산 모듈, 3차원 위치결정 모듈 둥을 이용하여 위치추적 시스템을 구성하였다. 전체 연구의 결과인 정확도를 비교해 본 결과 실시간 이동체의 추적은 X축과 z축 은 토탈 스테이션으로 관측한 좌표와 비교하였을 때 일정한 거리차를 유지하고 있었다.
- 워크스테이션은 프레임 그래버로 들어오는 대용량의 영상을 처리할 수 있는 고속의 중앙처리장치와 신속한 데이터의 저장이 가능한 데이터 저장장치(SCSI HDD)로 구성된다. 데이터 전송시 발생되는 기록속도의 저하를 최대한 줄이기 위해서 데이터 저장장치는 운영체제(OS)부분과 영상 데이터 저장부분으로 2개의 SCSI HDD를 따로 구분하여 사용하였다.
- 좌측사진의 각 φl과 우측사진의 각 φr은 丫축 방향일 때 0°이고 X축 방향일 때 -90°이다. 먼저 각 삼각형의 사이각을 각각 구한 후 각 카메라로부터 미지점까지의 수평거리를 계산한다. 좌측 카메라를 기준으로 하는 좌표계에서 객체공간상의 좌표 XA",YA"는 두 카메라와 미지점으로 이루어진 삼각형의 변과 그 사이각으로 계산할 수 있다.
- 영상에서 관심 있는 영역 (semantic region)은 물체가 되고 나머지는 배경으로 취급되게 된다. 본 논문에서 사용한 추출 알고리즘은 칼라영상의 RGB(Red, Green, Blue) 화소 값을 이용하여 labeling 처리를 통해 구현 하였다.
- 본 논문에서 제안한 실시간 이동체의 위치정보를 추적하는 방법은 스테레오 CCD 카메라를 이용한 방법이다. 이 방법은 스테레오 CCD 카메라로부터 들어오는 영상을 이용하여 측량하고자 하는 이동체 를 선정하여 좌.
- 이와 같은 설정은 미지수의 초기치를 보다 쉽게 계산할 수 있게 하며 미지수의 수를 오른쪽 사진의 5 요소로 줄이는 효과가 있다. 본 논문에서는 왼쪽 카메라의 외부표정 요소를 0으로 고정한 종속적 상호표정을 사용하였다.
- 상호표정을 통해 얻은 정보를 이용하여 실시간 위치추적 프로그램에 입력을 한 뒤, 공을 대상으로하여 공의 위치를 추적하였다. 축구공을 추적한 결과는 <표 4> 와 같다.
- 저장된 좌 . 우 영상과 CCD 카메라의 내부표정 요소를 이용하여 CCD 카메라의 상호표정을 실시한다. 상호표정 모듈을 통해 나온 결과 파일은 3차원 위치추적 모듈에 사용된다.
- 이 방법은 스테레오 CCD 카메라로부터 들어오는 영상을 이용하여 측량하고자 하는 이동체 를 선정하여 좌.우 영상에서의 이동체의 영상좌표를 이용하여 이동체의 궤적을 추출하는 것으로 영상기반 처리와 사진측량 알고리즘을 적용하여 구현 하였다.
- 이 좌 . 우 영상을 이용하여 상호표정 프로그램에서 카메라의 상호표정을 실시하 였다.
- 위의 측정 결과를 확인하기 위해 정지된 타겟을 물체 추적 시스템과 토탈스테이션으로 각각 측정하였다. 타겟의 중심에 스티커를 붙인 후 토탈 스테이션으로 관측하였다.
- 00465mm이다. 이 정보를 이용하여 디지타이징을 통해 기록된 영상좌표를 사진좌표로 변환하여 상호표정을 수행하였다.
- 전체 프로그램은 스테레오 CCD 카메라 영상 디스플레이 모듈, CCD 카메라 상호 표정 모듈, 위치추적 모듈, 3차원 위치 결정 모듈로 구성되어있고, 크게 두 부분으로 나누면 스테레오 CCD 카메라의 상호 표정 모듈과 3차원 위치추적 모듈로 나눌 수 있다.
- 위의 측정 결과를 확인하기 위해 정지된 타겟을 물체 추적 시스템과 토탈스테이션으로 각각 측정하였다. 타겟의 중심에 스티커를 붙인 후 토탈 스테이션으로 관측하였다. 전체 타겟의 수는 41개를 사용하였다.
대상 데이터
- 상호표정에 사용한 전체 타겟의 수는 42개이다. CCD 카메라로 얻은 영상의 크기는 1312x1028 pixel 이고, CCD 셀의 크기는 0.00465mm이다. 이 정보를 이용하여 디지타이징을 통해 기록된 영상좌표를 사진좌표로 변환하여 상호표정을 수행하였다.
- 본 연구는 정보통신부 및 정보통신연구 진흥원의 대학 IT연구센터 육성.지원사업의 연구결과로 수행되었음
- 이 정보를 상호표정 전에 입력시킨 후 상호표정을 실시하였다. 상호표정에 사용한 전체 타겟의 수는 42개이다. CCD 카메라로 얻은 영상의 크기는 1312x1028 pixel 이고, CCD 셀의 크기는 0.
- 시스템의 구성은 CCD 칼라 카메라 장치, 영상획득 및 처리 시스템 장치, 외부 입 . 출력 장치로 크게 구분할 수 있다.
- 상호표정에 사용할 영상은 좌 . 우 카메라로 동시에 촬영한 영상을 이용하였다. 이 좌 .
- 타겟의 중심에 스티커를 붙인 후 토탈 스테이션으로 관측하였다. 전체 타겟의 수는 41개를 사용하였다. 위의 실험 결과를 이용하여 X, y, z 각각의 거리차이를 구하였다.
이론/모형
- 001초 정밀도로 측정한 뒤 29,000점으로 나누어 측점당 소요되는 시간으로 환산하였고, 그 결과는 해석적 공간전방 교회법이 35%의 계산시간의 이득이 있었다. 따라서 신속하게 이동체의 위치를 결정해야 하기 때문에 해석적 공간전방교회법을 본 논문에서 사용하였다.
- 본 논문에서 사용된 알고리즘은 Grassfire 알고리즘이다. Grassfire 알고리즘은 마른 잔디(grass)에서 불(fire)이 번져나가는 모양과 비슷하게 화소를 labeling하기 때문에 붙여진 이름이다.
성능/효과
- 약 12m 거리에서 두 방법에 mm단위 이하의 아주 미세한 차이만이 나타났다. 29개의 측점을 1,000회 반복 계산하는 시간을 0.001초 정밀도로 측정한 뒤 29,000점으로 나누어 측점당 소요되는 시간으로 환산하였고, 그 결과는 해석적 공간전방 교회법이 35%의 계산시간의 이득이 있었다. 따라서 신속하게 이동체의 위치를 결정해야 하기 때문에 해석적 공간전방교회법을 본 논문에서 사용하였다.
- 본 연구를 더욱 발전시킨다면 여러 응용이 가능할 것이라 생각되고, GPS/INS 시스템을 이용하면 실시간 절대좌표를 구할 수 있을 것이다. 본 논문에서 제시한 알고리즘과 알고리즘의 구현 결과는 실시간 이동체의 위치추적의 적용 가능성을 판단하기에는 충분하다고 생각된다.
- 각각의 알고리즘의 적용을 통해 구현한 CCD 카메라의 영상 디스플레이 모듈, 상호표정 모듈, 중심좌표 계산 모듈, 3차원 위치결정 모듈 둥을 이용하여 위치추적 시스템을 구성하였다. 전체 연구의 결과인 정확도를 비교해 본 결과 실시간 이동체의 추적은 X축과 z축 은 토탈 스테이션으로 관측한 좌표와 비교하였을 때 일정한 거리차를 유지하고 있었다. 하지만 이동체와 카메라와의 거리(y축)의 오차는 X축과 Z축의 결과와는 상대적으로 크게 나왔다.
후속연구
- y축 방향의 거리차를 줄이기 위해서는 상 호표정을 수행할 때 입체타겟을 제작하여 표정을 실시하면 거리차를 줄일 수 있을 것이다. 그리고 labeling을 통해 이동체의 중심좌표를 계산하는 부분의 정확도를 높이면 그 정확도는 더욱 높아질 것이다.
- 본 연구를 더욱 발전시킨다면 여러 응용이 가능할 것이라 생각되고, GPS/INS 시스템을 이용하면 실시간 절대좌표를 구할 수 있을 것이다. 본 논문에서 제시한 알고리즘과 알고리즘의 구현 결과는 실시간 이동체의 위치추적의 적용 가능성을 판단하기에는 충분하다고 생각된다.
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