[논문]UAV의 회전각을 이용한 목표물 위경도 탐지 방법

신광성; 정념; 염성관

doi:10.6109/jkiice.2020.24.1.107

[국내논문] UAV의 회전각을 이용한 목표물 위경도 탐지 방법
Target Latitude and Longitude Detection Using UAV Rotation Angle 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.1, 2020년, pp.107 - 112

신광성 (Department of Digital Contents Engineering, Wonkwang University) , 정념 (Drone Orange Co, Ltd, Hightech Center, Jeju Halla University) , 염성관 (Department of Information & Communication Engineering Department, Wonkwang University)

초록
AI-Helper

최근 드론의 활용 분야가 다양해짐에 따라 측량뿐만 아니라 수색 및 구조 작업에서도 활발하게 사용되고 있다. 이러한 활용분야에서는 목표물의 위치나 UAV의 위치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 드론에서 촬영한 이미지를 이용한 목표물 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 드론이 촬영한 이미지를 찾고자 하는 이미지와 비교하여 목표물의 위치를 찾아 해당 목표물의 위경도 정보를 계산한다. 목표물의 정확한 위경도 정보는 핀홀 카메라의 특성을 이용하여 이미지 영상의 거리에 상응하는 실제 거리를 계산하여 위경도를 계산한다. 실제 실험을 통해 제안하는 방법을 이용하여 목표물의 위경도 위치를 정확하게 파악할 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, as the field of use of drones is diversified, it is actively used not only for surveying but also for search and rescue work. In these applications it is very important to know the location of the target or the location of the UAV. This paper proposes a target detection method using images taken from drones. The proposed method calculates the latitude and longitude information of the target by finding the location of the target by comparing it with the image to find the image taken by the drone. The exact latitude and longitude information of the target is calculated by calculating the actual distance corresponding to the distance of the image image using the characteristics of the pinhole camera. The proposed method through the actual experiment confirmed that the latitude and longitude of the target was accurately identified.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1 UAV rotation
그림 Fig. 2 Pinhole Camera Model
그림 Fig. 3 Pinhole Camera Focal Aquisition
그림 Fig. 4 Angle away from center
그림 Fig. 5 Rotation in Pitch and Roll Direction
그림 Fig. 6 Image to find focus value of pinhole camera
그림 Fig. 7 Display similarity between target point picture and photographed picture
그림 Fig. 8 Target image and drone direction

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문은 드론을 이용한 목표물 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 드론이 촬영한 영상을 찾고자 하는 영상과 비교하여 목표물을 찾으면 해당 목표물의 위치 정보를 계산한다.
있다. 목표물의 위경도를 계산하기 위한 UAV 주축과 핀홀 카메라 카메라의 특징에 대해서 서술한다.

제안 방법

재난이나 구조 작업 중 실종자나 조난자가 발생했을 때 조난자의 정확한 위치를 파악하지 못하면 구조 작업에 어려움이 겪게 된다. 수색 및 구조 작업을 원활하게 수행하기 위해서 UAV가 수색 및 구조 작업에 배치되었고 UAV는 이동성이라는 장점을 활용하여 수색 및 구조 작업을 수행하게 하였다. 특히 홍수와 같은 재난 발생 시 비용 절감 및 대응 시간 단축을 달성하였다 [1].
제안하는 방법은 드론에서 촬영한 사진을 기반으로 목표물의 위경도를 파악하여 수색과 같은 작업에서 활용하고자 한다. 하지만 UAV는 다양한 각도로 회전이 가능하므로 이에 대한 고려가 이루어져야 한다.
하지만 UAV는 다양한 각도로 회전이 가능하므로 이에 대한 고려가 이루어져야 한다. 그리고 핀홀 카메라의 특성을 이용하여 반영되는 거리를 정확히 계산하여 드론의 회전 방향을 고려하여 위경도를 계산해야 하고 카메라의 초점 값을 계산하는 과정을 통해서 초점 값을 취득하고 그 값을 이용하여 위경도를 계산한다.
본 장에서는 제안하는 기법에서 사용하고 있는 UAV의 회전각 주축 및 핀홀 카메라의 특징을 활용하고 있다. 목표물의 위경도를 계산하기 위한 UAV 주축과 핀홀 카메라 카메라의 특징에 대해서 서술한다.
제안하는 드론을 이용한 목표물 위치 탐지에서는 이미지에서 목표물을 파악하고 파악된 위치를 위경도 정보로 변경하고자 한다. 핀홀 카메라는 고유한 초점 값을 가진다.
과정에 대한 시험 결과를 설명한다. 제안하는 방법에서는 초점 값을 얻기 위해 이미지 상의 픽셀 거리를 획득한 후 실제 거리를 비교하여 초첨값을 획득한다. 그림 6의 축구장에서 픽셀 값으로 나타내면 ′′′과 ′′′는 _′(337, 71)p, _′(700, 81)p 이다.
제안하는 방법에서는 드론이 촬영한 영상을 찾고자 하는 영상과 비교하여 목표물을 찾으면 해당 목표물의 위치 정보를 계산한다. 목표물의 정확한 위경도 정보는 핀홀 카메라의 특성을 이용하여 이미지 영상의 거리와 실제 거리를 계산하여 위경도를 계산한다.
제안하는 방법에서는 드론이 촬영한 영상을 찾고자 하는 영상과 비교하여 목표물을 찾으면 해당 목표물의 위치 정보를 계산한다. 목표물의 정확한 위경도 정보는 핀홀 카메라의 특성을 이용하여 이미지 영상의 거리와 실제 거리를 계산하여 위경도를 계산한다. 뿐만 아니라 드론의 pitch, yaw, roll 특성을 고려하여 발생할 수 있는 거리 오차도 고려하여 설계하였다.
목표물의 정확한 위경도 정보는 핀홀 카메라의 특성을 이용하여 이미지 영상의 거리와 실제 거리를 계산하여 위경도를 계산한다. 뿐만 아니라 드론의 pitch, yaw, roll 특성을 고려하여 발생할 수 있는 거리 오차도 고려하여 설계하였다. 실제 실험을 통해서 제안하는 방법을 통해서 목표물의 위도 경도 위치를 정확하게 파악함을 확인하였다.

대상 데이터

6 cm 이다. 축구장의 실제 거리는 13.5m 이다. (식) 4를 이용하여 초첨 값을 계산하면 35.
그림 7의 pixel 사이즈는 [467 960]이고 중앙값은 [233 480]이다. 목표물의 위치는 [168 142]이다. _는 344[pixel]이며 은 9[cm]이다.

이론/모형

본 논문에서는 그림 2와 같은 카메라의 영상 투영 방법에 핀홀 카메라 모델을 사용한다. 핀홀 카메라 시스템은 3D 물체와 사진 필름 또는 센서 사이에 작은 개구부가 있는 장벽을 가상으로 설치하여 투영되는 이미지를 만든다.

성능/효과

뿐만 아니라 드론의 pitch, yaw, roll 특성을 고려하여 발생할 수 있는 거리 오차도 고려하여 설계하였다. 실제 실험을 통해서 제안하는 방법을 통해서 목표물의 위도 경도 위치를 정확하게 파악함을 확인하였다.

후속연구

마지막으로 이미지 기술이 발전함에 따라 해상도가 올라가고 드론이 연료전지, 태양광, 베터리 기능향상으로 원거리로 이동이 가능하기 때문에 원거리 통신 및 목표물 탐지에 아주 효율적으로 활용될 수 있으며 촬영한 이미지를 바탕으로 목표물의 정확한 위경도를 찾는 기능은 아주 많은 분야에 활용될 수 있다.

참고문헌 (11)

A. S. Hashim, and M. S. M. Tamizi, "Development of Drone for Search and Rescue Operation in Malaysia Flood Disaster," International Journal of Engineering & Technology, vol. 7, no. 3.7, pp. 9-12, 2018.
B. Grayson, N. T. Penna, J. P. Mills, and D. S. Grant, "Gps Precise Point Positioning For UAV Photogrammetry," The Photogrammetric, vol. 33, no. 164, pp. 427-447, Dec. 2018.

상세보기
K. Pavelka, J. Sedina, and E. Matouskova, "High Resolution Drone Surveying of the Pista Geoglyph in Palpa, Peru," Geosciences, vol. 8(12), pp. 479, 2018.

상세보기
N. Farmani, L. Sun, and D. Pack, "An Optimal Sensor Management Technique for Unmanned Aerial Vehicles Tracking Multiple Mobile Ground Targets," 2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), pp. 27-30, May. 2014.
P. Fang, J. Lu, Y. Tian, and Z. Miao, "An Improved Object Tracking Method in UAV Videos," International Conference on Computing, Control, Networking, Electronics and Embedded Systems Engineering, 2015, vol. 15, pp. 634-638, Sep. 2011.
T. Xiang, F. Jiang, G. Lan, J. Sun, G. Liu, Q. Hao, and C. Wang, "UAV Based Target Tracking and Recognition," 2016 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent System, pp. 19-21, Sep. 2016.
A. K. Mohammed, R. A. Mokhtar, and H. E. Eltahir, "Target Coordinates Calculation Using GPS/Inertial-aided Sensors," 2015 International Conference on Computing, Control, Networking, Electronics and Embedded Systems Engineering (ICCNEEE), pp. 7-9, Sep. 2015.
S. Rady, A. A. Kandil, and E. Badreddin, "UAV Based Target Tracking and Recognition," 2011 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), pp. 20-22, Dec. 2011.
M. G. Tjahjadi, and F. Handoko, "Single Frame Resection of Compact Digital Cameras for UAV Imagery," 2017 4th International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI), pp. 19-21, Sep. 2017.
R. Hajari, "Uav To Uav Target Detection And Pose Estimation," Graduation Thesis, Naval Postgraduate School, Monterey, California, Jun. 2012.
M. G. Johnston Jr, "Ground Object Geo-Location Using UAV Video Camera," 2006 ieee/aiaa 25TH Digital Avionics Systems Conference, pp. 15-19, Oct. 2006.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증