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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

이용주 (명지대학교, 명지대학교 대학원)

지도교수
박만우
발행연도
2017
저작권
명지대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수12

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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건설 현장에서의 위치 데이터는 단순히 개체들의 이동을 파악하는 용도 외에도 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 위치 데이터와 개체의 정보를 결합하여 공정 진행 상황을 쉽게 파악할 수 있으며 장비의 가동률을 파악하거나 자재를 관리하고, 장비의 충돌이나 간섭 여부를 파악하거나 건설 인력의 위험 지역 접근 여부 등을 파악하여 건설 현장 안전 관리에도 사용될 수 있다. 기존에는 위치 데이터를 확보하기 위해 GPS, RFID와 같은 장비들이 주로 사용되었다. 하지만 이러한 장비들은 위치 추적을 위해 추적 목표 개체에 별도의 태그 등을 부착해야하기 때문에 그에 따른 시간과 비용의 소모가 발생했으며 건설 현장이 대형화될수록 그 소모량이 더욱 커지는 단점이 있었다. 이러한 이유로 최근에는 카메라만을 이용하여 건설 개체를 추적하기 위한 노력이 진행되고 있다. 카메라로 촬영된 영상으로부터 특정 정보를 추출해냄으로써 기존에는 사람의 시각을 통해서만 파악할 수 있던 정보들을 카메라만을 이용하여 원격으로 확보할 수 있게 되었다. 하지만 영상을 이용하여 위치 데이터를 확보하는 방법들에 대한 연구는 아직 초기 단계이다. 영상 기반 위치 추적 방법으로 제시된 기존 연구에서는 스테레오 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로부터 건설 인력, 차량, 자재 등의 위치를 성공적으로 추적해냈다. 하지만 기존의 연구 방법들은 단일 개체의 추적에만 중점을 두고 있어, 다수의 개체를 추적하지 못하는 한계가 있다. 또한, 3D 위치 좌표 계산을 위해 수행되는 카메라 캘리브레이션 과정에서 체커보드(Checker board)가 필수적으로 사용되기 때문에 카메라와 피사체 간의 거리가 비교적 멀리 떨어져 있는 건설 현장과 같은 야외 환경에 적용할 경우 발생할 수 있는 문제들을 갖고 있다.
본 연구에서는 자동화된 건설 현장 모니터링에 적합하도록 기존의 방법을 개선하여 다수의 건설 인력을 추적할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 다수 건설 인력의 추적에 필요한 동일한 개체의 매칭쌍을 획득하기 위해 개체 매칭 과정을 추가한다. 개체 매칭 과정은 등극선 기하학(Epipolar geometry)에 기반한 방법을 이용하여 수행한다. 스테레오 영상에서 개체 추적을 통해 얻어낸 각 개체의 영역을 등극선(Epipolar line)을 이용해 개체를 매칭시킴으로써 다수의 개체를 추적할 수 있다. 카메라 캘리브레이션 과정에서는 체커보드 대신 GCP(Ground Control Point)를 사용하여 카메라 행렬을 계산함으로써 3D 위치 좌표를 계산할 수 있도록 개선한다. 이를 통해, 건설 현장에 보다 적합한 다수 건설 인력의 위치 추적 방법을 제안하고 적용 가능성을 검토한다.
제안하는 방법의 적용 가능성을 확인하기 위해 직접 생성한 실험 데이터를 이용해 개체 매칭을 수행하고 제안된 카메라 캘리브레이션 과정을 통해 얻어낸 카메라 파라미터를 이용하여 3D 위치 좌표를 계산한다. 본 연구에서 제시하는 개체 매칭 과정을 위해 두 개의 Threshold를 정의하고, 개체 매칭의 정확도에 따라 최적값을 결정한다. 또한, 개체 매칭 과정을 통해 생성된 각 개체의 대응점을 이용하여 3D 위치 좌표를 계산하고 실측 위치 좌표와의 비교를 통해 개체 매칭 방법이 적용된 영상 기반 위치 추적 방법의 정확도를 확인한다.

목차

그림목차 ⅲ
표목차 ⅴ
국문초록 ⅵ
제 1 장 서론 1
1.1 연구의 배경 1
1.2 관련 연구 3
1.2.1 기존 위치 데이터 확보 방법 3
1.2.2 영상 기반 위치 데이터 확보 방법 5
1.3 연구의 목적 9
제 2 장 연구 방법론 13
2.1 다수 인력 위치 추적 방법 13
2.2 개체 검출 및 추적 13
2.3 개체 매칭 16
2.3.1 기초행렬의 계산 16
2.3.2 개체 매칭 방법 20
2.4 3D 위치 좌표 계산 26
2.4.1 카메라 행렬 계산 27
2.4.2 3D 위치 좌표 계산 29
제 3 장 실험 결과 31
3.1 실험 구성 31
3.2 기초행렬 산정 34
3.3 파라미터 결정 및 개체 매칭 결과 35
3.3.1 파라미터 결정 36
3.3.2 개체 매칭 결과 37
3.4 3D 위치 좌표 계산 결과 41
제 4 장 결론 45
참고문헌 47
부록 50
Abstract 57

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