본 연구에서는 측정의 자동화 용도로 사용될 수 있는 광삼각법(optical tria- ngulation method)에 의한 비접촉방식의 광학센서에 대한 기본연구 결과를 서술하였 다. 세부적으로 광삼각 비접촉 측정의 기본원리를 제시하고 측정 범위 및 분해능 관 점에서의 센서설계의 기본방법을 제시하였다. 최종적으로 실제적인 센서의 설계제작 과정과 세제품의 성능실험의 결과를 기술하였다.
A 2$\frac{1}{2}$ dimensional measurement and inspection system realized on the machine tool using a touch trigger probe and measuring G codes is synthesized in this paper. Measuring G codes have been constructed according to geometric farms, precision attributes, relationships between two parts, datum hierarchies, and relevant technological data by using measuring arguments. Algorithms far calibration and compensation of measuring errors are proposed to ensure the measuring accuracy by using a laser interferometer and ring gauges. Classification of feed rates according to the objectives of movement makes it possible to reduce measuring time and also implement collision-free measurement. Experiments are conducted to verify the validity and effectiveness of proposed methods.
This research was verified detection way of intercept vehicles and performance evaluation after system installation using image detector as detection way of ground installation. By image recognition algorithm was on the trace of moving orbit of violation vehicles for detection way of intercept vehicles. When moving orbit is located special site, utilized geometric image calibration and DC-notch filter. These are cognitive system of license plate by making signal. Then, Bright Evidence Detection and Dark Evidence Detection were applied to after mixing. It is applied to way of Backward tracking for detection way of intercept vehicles. After the field evaluation of developed system, it should be analyzed the more high than recognition rate of minimum standards 80%. It should rise in the estimation of the site applicability is highly from now.
Spatially referenced mobile mapping (MM) images contain rich information of man-made objects , e.g. road centerlines, buildings, light poles, traffic signs ,billboards and line trees etc. Therefore, the applications in transportation, urban 3D reconstruction, utility management are implemented increasingly. It’s a fundamental issue lies in MM image process that how to orient this image in the object space including interior orientation of camera and the exterior orientation of image. In this paper, the algorithm of automatic acquirement of DC (Digital Camera) parameters based on MM images is illustrated. And then, the mapping between image space and object space for MM images is described.
In this study, we propose a compensation method of raw LiDAR data with noise and noise filtering for signal processing of LiDAR sensors during the development phase. The raw LiDAR data include constant errors generated by delays in transmitting and receiving signals, which can be resolved by LiDAR signal compensation. The signal compensation consists of two stage. First one is LiDAR sensor calibration for a compensation of geometric distortion. Second is walk error compensation. LiDAR data also include fluctuation and outlier noise, the latter of which is removed by data filtering. In this study, we compensate for the fluctuation by using the Kalman filter method, and we remove the outlier noise by applying a Gaussian weight function.
The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.252-259
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2017
Nowadays, the existing manual method for recording actual progress of the construction site has some drawbacks, such as great reliance on the experience of professional engineers, work-intensive, time consuming and error prone. A method integrating computer vision and BIM(Building Information Modeling) is presented for indoor automatic progress monitoring. The developed method can accurately calculate the engineering quantity of target component in the time-lapse images. Firstly, sample images of on-site target are collected for training the classifier. After the construction images are identified by edge detection and classifier, a voting algorithm based on mathematical geometry and vector operation will divide the target contour. Then, according to the camera calibration principle, the image pixel coordinates are conversed into the real world Coordinate and the real coordinates would be corrected with the help of the geometric information in BIM model. Finally, the actual engineering quantity is calculated.
위성 센서의 대리 검정은 다양한 표적을 이용하여 모의된 대기 상단의 복사휘도를 이용하여 수행된다. 본 연구에서는 인도양과 태평양상에 있는 다섯 개의 해양 표적을 통해 대기상단 가시영역에서의 복사휘도를 계산하고, 위성 센서 검보정에의 활용 가능성에 대해서 알아보았다. 복사전달모델인 65를 통해 계산된 대기상단의 복사휘도를 MODIS/Terra와 SeaWiFS 관측 값과 비교하였으며, 모의를 위하여 이들 위성의 기하정보와 복사계의 특징들이 사용되었다. MODIS/Terra의 에어로솔 광학적 두께 (AOT: Aeroso) Optical Thickness)와 SeaWiFS의 pigment concentrations, OMI의 오존 자료가 모델 입력 값으로 사용되었고 NCEP/NCAR 재분석 자료로부터 바람과 총가강수량에 대한 정보를 얻었다. 전 표적 지역에 대해서 5일 평균한 결과, 2005년 한 해 동안 계산된 복사휘도와 관측된 복사휘도와의 백분율 차이는 약 ${\pm}5%$의 수준으로 나타났고 이것은 계산된 복사휘도가 위성에서의 관측 값과 잘 일치함을 의미한다. 또한 동일 알고리즘으로 약 ${\pm}5%$의 오차수준 이내의 결과를 SeaWiFS를 통해 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 위성의 가시채널 검보정이 본 연구의 복사휘도 모의 방법을 통해서 ${\pm}5%$의 오차범위 안에서 이루어질 수 있음을 보여준다.
최근 전 지구적인 기후변화에 따른 자연재해 피해의 대규모화로 인하여 재해 모니터링과 방재 등 재난재해 분야에서 원격탐사 기술을 적용한 시스템이 구축되고 있다. 다양한 원격탐사 플랫폼 중 드론은 기술의 확산 발전으로 민간분야에서도 활발하게 활용되고 있으며, 적시성, 경제성 등의 장점으로 재난재해 분야에서의 적용이 증대되고 있다. 본 논문은 이러한 드론 기반의 재난재해 모니터링 시스템 구축의 요소 기술인, 준 실시간으로 드론 영상자료를 매핑할 수 있는 전처리 시스템 개발에 관한 것이다. 연구를 위해 컴퓨터 비전 기술 중 SURF 알고리즘을 기반으로 레퍼런스 영상과 촬영 영상 간 특징점 매칭을 통해 보정하는 시스템을 구축하였다. 연구 대상 지역은 가화강 하류 지역과 대청댐 유역으로 선정하였으며, 두 지역은 매칭을 위한 특징점이 많고 적음의 차이가 뚜렷하여 다양한 환경에서 시스템 적용 가능성을 위한 실험에 적합하다. 연구결과 두 지역의 기하보정 정확도가 0.6m와 1.7m로 각각 나타났으며 처리시간 또한 1장당 30초 내외로 나타났다. 이는 적시성을 요하는 재난재해 분야에서 본 연구의 적용 가능성이 높음을 시사한다. 그러나 레퍼런스 영상이 없거나 정확도가 낮은 경우는 보정 결과가 떨어지는 한계점이 있다.
본 논문에서는 입체영상을 시청할 때 흔히 발생할 수 있는 시각 피로를 최소화하기 위한 시차 보정 기술을 제안한다. 시각 피로는 3차원 TV의 상용화에 있어 반드시 풀어야 할 문제이다. 본 논문에서 제안하는 시차 보정 기술은 좌, 우 입체카메라의 기하학적 분석을 통하여 영상의 깊이감을 조정하는 수평시차 보정과 특징 정합 기반의 수직시차 보정으로 구성된다. 기존의 시차 보정은 주로 입체영상 카메라의 기하적 관계를 캘리브레이션(calibration) 과정을 거쳐 구하고 그 결과값을 이용하였다. 그러나 캘리브레이션의 오류로 인한 시차의 오차가 여전히 발생하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 수평시차는 입체카메라의 캘리브레이션 정보를 사용하는 반면 수직시차는 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘을 사용하여 수직시차의 오차를 최소화하였다. 유사한 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘과의 비교를 통하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 HMD(head mounted display) 하단에 눈동자의 움직임 영상을 취득할 수 있는 USB 카메라를 부착한 후, 3차원 1인칭 슈팅(first Person shooting) 게임에서 게임 캐릭터의 시선방향을 눈동자 움직임에 의해 조작하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다음과 같이 세 부분으로 구성된다. 첫 번째는 입력 영상으로부터 눈동자의 중심 위치를 실시간 영상 처리 방법으로 추출하는 부분, 두 번째는 HMD 모니터상의 임의 지점을 쳐다볼 때 추출된 눈동자의 위치 정보와 모니터상의 응시 위치 사이의 기하학적인 연관관계를 결정하는 캘리브레이션 부분, 그리고 마지막은 캘리브레이션 정보를 기반으로 모니터 상의 최종적인 응시 위치를 결정하고, 이 정보에 의해 게임상의 3차원 뷰(view) 방향을 조정하는 부분으로 구성된다. 실험 결과, 본 논문의 방법에 의해 손이 불편한 사용자에게 게임을 즐길 수 있는 기회를 제공하고, 게임 캐릭터와 게임 사용자의 시선 방향을 일치시킴으로서 게임의 흥미와 몰입감을 증가시키는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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