모바일 매핑시스템 (Mobile Mapping Systems)에 장착된 카메라로부터, 3차원 데이터를 취득시, 취득된 3차원 데이터의 정밀도를 결정하는 중요한 요소 중 하나는 IMU/GPS와 카메라 좌표계간의 상대적인 위치(lever-arm)와 자세(bore-sight) 얼라인먼트이다. 기존 연구는 지상기준점(GPS)을 통하여 카메라의 절대표정을 계산하기 때문에, 하나의 좌표계 (GPS 좌표계) 상에서 이 얼라인먼트가 이루어진다. 이 방법은 GCP을 기본적으로 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 GCP가 필요하지 않고, 연관성이 없는 카메라 데이터와 IMU/GPS 데이터를 통하여 이 두좌표계 간의 얼라인먼트를 계산하는 수학적 모델링을 제시한다.
Autonomous vehicles equipped with cameras, such as robots, fork lifts, or cars, can be found frequently in industry sites or usual life. Those cameras show planar motion because the vehicles usually move on a plane. Sometimes the cameras in fork lifts moves vertically. The cameras under planar and vertical motion provides useful properties for horizontal or vertical lines that can be found easily and frequently in our daily life. In this paper, some useful back-projection properties are suggested, which can be applied to horizontal or vertical line images captured by a camera under planar and vertical motion. The line images are back-projected onto a virtual plane that is parallel to the planar motion plane and has the same orientation at the camera coordinate system regardless of camera motion. The back-projected lines on the virtual plane provide useful information for the world lines corresponding to the back-projected lines, such as line direction, angle between two horizontal lines, length ratio of two horizontal lines, and vertical line direction. Through experiments with simple plane polygons, we found that the back-projection properties were useful for estimating correctly the direction and the angle for horizontal and vertical lines.
The integration of intelligent robots into manufacturing systems should positively impact the product quality and productivity. A new theory of object location and recognition using the supporting plane is presented. The unknown supporting points are determined by image coordinates, known camera parameters, and joint coordinates of the robot manipulators. This is developed by using the geometrical interpretation of perspective projection and the geometrical constraints of industrial environments. This can be applied to solve typical robot vision problems such as determination of position, orientation, and recognition of objects.
Aerial photo process with digital camera has some benefits. It is fast and simple by digital way incomparison with aerial photo based on film. Also it works with GPS/INS device to do direct geo-referencing. Sdata and digital map and GCP is produced. In base on it, ortho images are produced and compared with surveying data.
Jensen, Jens Joergen;Stentebjerg, Rene Bolvig;Frausing, Jack
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.991-994
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2009
This paper reports of camera detection of Mura. The type, location, size, orientation and amplitude are found. As the luminance variation in Mura is down to less than app. 0.3 %, measurement apparatus, techniques and algorithms are developed to measure low noise data and to extract the Mura from data with the residual noise in the same magnitude as the Mura.
본 논문에서는 실시간으로 위험한 소리를 인식하고 그 방향을 파악하여 이를 통해 PTZ Camera가 위험한 소리 방향으로 회전하여 해당 지역 영상을 획득하여 전송할 수 있도록 지원하는 소리 감시 시스템을 제안한다. 제안 소리 감시 시스템은 적응 혼합 가우시안 모델(AGMM)을 사용하여 일상적인 배경 소리와는 비정상적인 소리를 전경 소리로 검출하고, AGMM 모델로 미리 학습된 전경 소리들 중의 하나로 분류한다. 분류된 소리가 위험한 소리에 속하는 경우, Dual delay-line 방법에 기반을 둔 음원 방향 추정 기법을 사용하여 그 방향을 파악한다. 최종적으로 방향 정보를 사용하여 PTZ 카메라를 조절하여 그 방향 지역의 해당 영상을 획득하고 전송될 수 있도록 지원한다. 제안하는 소리 감시 시스템은 전경 위험 소리들을 안정적으로 검출하고, 79%의 정확도로 위험소리들을 분류하고, 작은 오차범위 이내 음원 방향 추정 성능을 나타냄을 실험결과를 통해 확인하였다.
본 논문에서는 단안 카메라를 이용하여 획득한 여러 장의 영상으로부터 입체영상을 제작하는 방법을 제안한다. 수평으로 이동하며 촬영한 N 장의 프레임 영상중에서 최적의 좌우 입체영상을 먼저 선택한다. 이를 위해 영상의 에지를 추출한 후 에지의 방향을 이용하여 두 영상의 에지각의 차이인 회전각을 구한다. 또한 영상 투영을 통해 두 영상의 상관관계를 구한 후, 이를 이용하여 이동벡터를 얻는다. 다음으로 최적의 입체영상 두 장을 선택한 후, 회전각 및 이동벡터를 이용하여 선택된 좌우영상을 보정한다. 총 32장의 실험영상데이터에 제안방법을 적용하였고, 입체영상의 품질을 검증하기 위해서 주관적 시각적 피로도 평가를 수행하였다. 피로도 측면에서는 84 %의 안정적인 입체감을 전달하는 것을 증명하였다.
GIS의 자료기반이 되는 수치지도는 주로 재래식 항공사진측량에 의해서 제작되고 있다. 따라서 촬영된 아날로그 항공사진은 필름의 현상, 인화, 스캐닝 작업 과정을 거쳐 수치지도 제작에 이용되고 있다. 하지만 디지털 항측카메라의 개발로 촬영된 사진의 전처리과정 없이 직접 디지털 영상의 획득이 가능하여 항공사진의 효율성이 극대화 되고 있는 실정이다. 본 연구 에서는 면형방식 카메라인 DMC(Digital Modular Camera) 영상의 블록구성에 따른 기하적 안정성을 검증하기 위하여 횡스트립의 유무, GPS/INS 외부표정요소의 유무 및 지상기준점 수를 달리한 조건으로 블록조정을 수행하였다. 각 조건별 블록조정의 결과로 부터 외부표정요소에 대한 잔차의 변화를 계산하여 정확도를 상호 비교하였다. 연구 결과 횡스트립 추가 시 블록은 기하학적으로 약 30% 안정함을 알 수 있었고, 외부표정요소에서는 횡스트립 추가 시 표준편차의 평균에서 X축으로 2cm, Y축으로 3cm, Z축으로 3cm 더 우수하였으며, omega는 6", phi는 4", kappa는 3" 더 우수하게 나타났다.
비콘 또는 태그를 이용한 기존 실내 위치결정 방법은 상황에 따라 검출하지 못하거나 잡음에 의한 오차가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 위치가 알려져 있는 대상 객체와의 거리와 로봇의 정면 방향에서 대상 개체를 보는 방향 사이의 각도를 이용하여 로봇의 실내 위치를 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 거리를 측정하고, 각도를 계산하기 위해 깊이 측정 카메라를 이용한다. 거리는 카메라가 측정한 깊이 정보를 이용하며, 각도는 카메라가 캡처한 이미지를 이용하여 대상 객체의 각도를 결정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 거리 정보와 각도 정보를 이용하여 좌표 변위를 계산하고, 이 변위와 대상 객체의 좌표를 이용하여 이동 로봇의 위치를 결정한다. 본 논문에서 제안한 방법이 실내 위치결정에 사용될 수 있음을 보이기 위해 시험 구현하여 실측한 변위 비교하였다. 그 결과 50mm 이내의 오차가 있었지만 이동 로봇의 크기를 고려할 때 본 논문에서 제안한 방법이 실내 위치결정에 충분히 사용될 수 있다고 판단된다.
본 암반사면에서 절리의 방향성을 측정할 때, 조사자가 접근 불가능한 경우나 조사선을 설정하기 어려운 경우가 종종 나타난다. 본 연구에서는 이와 같은 한계성과 단점을 보완하기 위하여 해석 대상 암반사면의 영상으로부터 절리면의 방향성을 유도하는 새로운 알고리즘을 개발하였다. 암반사면 영상을 얻는 방법으로는, 영상 조합쌍 사이의 중첩구간인 영상측정 범위를 최대한 확보하고, 평행스테레오 사진측량시스템과 같은 기존방법이 갖고 잇는 촬영방향의 제한을 극복하기 위해, 수렴 다중 촬영 시스템을 적용하였다. 해석 방법의 주된 요소인 공선조건식의 사진기 요소를 결정하기 위하여, 3점의 지상조절점과 새롭게 1점의 지상보조점을 도입하는 방법을 개발하였다. 이는 수많은 지상조절점과 복잡한 해석과정으로 구성된 기존의 사진기 요소 결정방법에 비해 매우 간편한 방법이라고 할 수 있다. 절리면의 방향성은 절리면 위에 놓인 여러 점들의 공간좌표를 영상좌표로부터 계산한 후, 이로부터 구성한 절리면의 법선 벡터에 의해 유도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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