최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.28 no.3, 2010년, pp.305 - 315
This research aims to develop a method to determine the 3D coordinates of an object point from overlapping omni-directional images acquired by a ground mobile mapping system and assess their accuracies. In the proposed method, we first define an individual coordinate system on each sensor and the ob...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
모바일매핑이란 무엇인가? | 항공기를 이용한 공간정보 획득시스템은 도심지의 경우 건물 벽면의 텍스쳐 획득에 취약하기 때문에 모바일매핑시스템과 같이 차량을 이용한 시스템의 활용이 요구된다. 모바일매핑이란 도로, 교통시설물, 도로주변의 건물 등 지형지물의 정보를 움직이는 차량을 이용해 취득하는 것을 말한다(Bossler, 1995). 최경아 등(2007)은멀티센서를 차량에 탑재한 모바일매핑시스템을 개발하였으며, 정재승 등(2006)은 모바일매핑시스템을 이용하여 이동객체를 추적하고 필요한 특정 개체만을 추출하는 연구를 하였다. | |
전방위 카메라란 무엇인가? | 전방위 카메라란 시야각(FOV, Filed of View)이 360°이기 때문에 촬영 지점을 기준으로 모든 방향의 영상정보 취득이 가능한 카메라를 말한다(Wikipedia, 2009). 기존의 전방위 카메라는 반구 모양의 거울을 통해 반사된 영상데이터를 하나의 CCD에 입력하여 전방위 영상을 취득하는 방식이었으나 이러한 전방위 카메라 영상은 반구거울을 사용하는 동작방식에 의해 필연적으로 많은 왜곡(distortion) 들을 포함하고 있다(Silpa 등, 2005). | |
전방위 카메라를 탑재한 모바일매핑시스템은 프레임 카메라를 사용하는 방식에 비해 어떤 장점이 있는가? | 전방위 카메라를 탑재한 모바일매핑시스템은 차량 진행방향에 따라 중복 촬영한 영상을 이용하여 지형지물의 위치를 산출한다. 이러한 경우 프레임 카메라를 사용하는 방식에 비해 기선이 길어져 높은 정확도를 갖는 결과물 생성이 가능하다(황진상, 2009). 이와 관련하여 전방위 카메라 및 주행 기록계 (Odometer)를 탑재한 모바일매핑시스템 이용을 통해 옵티컬 플로어(Optical Flow) 기반의 지형지물 인식 연구(Yata 등, 2002)등이 있다. |
김진환, 안재균, 김창수 (2008), 전방위 카메라를 이용한 객체 추적 시스템, 하계종합학술대회 논문집, 대한전자공학회, pp. 781-782.
최경아, 오소정, 이임평, 신진수 (2007), 모바일 매핑 시스템 개발, 대한토목학회 정기학술대회 논문집, 대한토목학회, pp. 4468-4471.
황진상 (2009), 차량 모바일맵핑시스템의 현황과 활용분야, 대한측량협회, http://www.cylod.com/board/kboard.php boardfull_text&actview&no5&page1&search_mode &search_word&cid
Applanix (2009), POSLV specifications, Applanix Inc., http://applanix.com/products/land/pos-lv.html
Beauchemin, S. S. and Bajcsy, R. (2000), Modeling and removing radial and tangential distortions in spherical lenses, The 10th International Workshop on Theoretical Foundations of Computer Vision: Multi-Image Analysis, Lecture Notes in Computer Science, vol. 2032, pp. 1-21.
Bossler, J. D., and Toth, C. (1995), Feature Positioning accuracy in mobile mapping: Results obtained by the GPSVANTM, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 31, Part B4, pp. 139-142
Choi, K. and Lee, I. Hong, J. Oh, T. and Shin, S. (2009), Developing a UAV-based Rapid Mapping System for Emergency Response, Proc. SPIE, SPIE, Orlando, Vol. 7332 (on CD-ROM).
Eisenbeiss, H. (2004). A mini unmanned aerial vehicle (UAV): system overview and image acquisition, International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. 36, 5/W1, (on CD-ROM).
Fiala, M. and Basu, A. (2002), Robot navigation using panoramic landmark tracking, The 15th International Conference on Vision Interface, Calgary, pp. 117-124.
Jeroen, D. H., Thomas, B. S. and Fredrik, G. (2008), Relative pose calibration of a spherical camera and an IMU, The 7th IEEE/ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, IEEE Computer Society, pp. 21-24.
Mochizuki, Y. and Imiya, A. (2008), Featureless Visual Navigation using Optical Flow of Omnidirectional Image Sequence, International Conference on Simulation, Modeling and Programming for Autonomous Robots (SIMPAR 2008), Venice, pp. 307-318.
Point Grey Research (2008), Ladybug specifications, Point Grey Research Inc., http://www.ptgrey.com/products/spherical.asp
Point Grey Research (2008), Overview of the Ladybug image stitching process, Point Grey Research Inc., http://www.ptgrey.com/support/downloads/documents/TAN20 08010_Overview_Ladybug_Image_Stitching.pdf
Silpa-Anan. C. and Hartley, R. (2005), Visual localization and loopback detection with a high resolution omnidirectional camera, The 6th Workshop on Omnidirectional Vision (OMNIVIS 2005), Beijing.
Yata, T., Thorpe, C., and Dellaert F. (2002), Static environment recognition using omni-camera from a moving vehicle. Technical report CMU-RI-TR-02-12, Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh.
Wikipedia (2009), Omnidirectional camera, The free Encyclopedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Omnidirectional_ camera
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.