Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.449-452
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2008
The building heights of big cities which charged with most space are 3-D information as relative vertical distance from ground control points, but they didn't know the heights using contour with maps as lose of skyline or building heights for downtown, practically continuously developed of many technology methods for implementation of 3-D spatial earth. So, For the view as stereos of variety earth form generated 3-D spatial and made terrain perspective map, 3-D simulated of regional and urban space as aviation images. In this papers, it composited geospatial informations and images by DEM generation, and developed and presented for techniques overlay of CAD data and photos captured at our surroundings uses. Particularly, The airborne LiDAR surveying which are very interesting trend have laser scanning sensor and determine the ground heights through detecting angle and range to the grounds, and then designated 3-D spatial composite and simulation from urban areas. Therefore in this papers are suggested ease selections on the users situation by compare as various simulations that its generation of 3-D spatial image by collective for downtown space and urban sub, and the implementation methods for more accurate, more select for the best images.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.10
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pp.326-331
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2019
In the real world, there are both dynamic objects and static objects, but an autonomous vehicle or mobile robot cannot distinguish between them, even though a human can distinguish them easily. It is important to distinguish static objects from dynamic objects clearly to perform autonomous driving successfully and stably for an autonomous vehicle or mobile robot. To do this, various sensor systems can be used, like cameras and LiDAR. Stereo camera images are used often for autonomous driving. The stereo camera images can be used in object recognition areas like object segmentation, classification, and tracking, as well as navigation areas like 3D world reconstruction. This study suggests a method to distinguish static/dynamic objects using stereo vision for an online autonomous vehicle and mobile robot. The method was applied to a 3D world map reconstructed from stereo vision for navigation and had 99.81% accuracy.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.36-41
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2017
The mobile mapping system first introduced at Ohio State University in 1991 is being developed in various forms as sensor technology develops. The mobile mapping system can acquire geospatial information around amoving object quickly using the information gathered using the position and attitude information of the moving object and the data from various sensors. The mobile mapping system can rapidly acquire large amounts of Geospatial information and MMS provides maximum productivity in the same measurement methods as existing GNSS and total stations. Currently, a variety of systems are being launched, mainly by foreign companies, and they are applied to the construction of geospatial information. On the other hand, the application of domestic technology development or production is insufficient. This paper provides basic data for the introduction of a mobile mapping system to geospatial information related business by conducting the status survey and feature analysis of a commercialized system focusing on the ground-based mobile mapping system. The research identified the current status and characteristics of high-priced, low-priced, indoor, and handheld mobile mapping systems based on vehicles and suggest that the recent system development trends are moving toward lowering the unit prices. The mobile mapping system is currently being developed as a platform for the application of geospatial information construction and the launch of low-cost models. The development of data processing technologies, such as automatic matching and the launch of low-cost models, are forming a basis for the application of mobile mapping systems in the field of geospatial information construction.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.3
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pp.945-953
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2018
In this paper, we use 3-D LIDAR for obstacle detection and avoidance maneuver for autonomous unmanned operation. It is aimed to avoid obstacle avoidance in unmanned water under marine condition using only single sensor. 3D lidar uses Quanergy's M8 sensor to collect surrounding obstacle data and includes layer information and intensity information in obstacle information. The collected data is converted into a three-dimensional Cartesian coordinate system, which is then mapped to a two-dimensional coordinate system. The data including the obstacle information converted into the two-dimensional coordinate system includes noise data on the water surface. So, basically, the noise data generated regularly is defined by defining a hypothetical region of interest based on the assumption of unmanned water. The noise data generated thereafter are set to a threshold value in the histogram data calculated by the Vector Field Histogram, And the noise data is removed in proportion to the amount of noise. Using the removed data, the relative object was searched according to the unmanned averaging motion, and the density map of the data was made while keeping one cell on the virtual grid map. A polar histogram was generated for the generated obstacle map, and the avoidance direction was selected using the boundary value.
Due to the revision of the River Act and the enactment of the Act on the Investigation, Planning, and Management of Water Resources, a regular bed change survey has become mandatory and a system is being prepared such that local governments can manage water resources in a planned manner. Since the topography of a bed cannot be measured directly, it is indirectly measured via contact-type depth measurements such as level survey or using an echo sounder, which features a low spatial resolution and does not allow continuous surveying owing to constraints in data acquisition. Therefore, a depth measurement method using remote sensing-LiDAR or hyperspectral imaging-has recently been developed, which allows a wider area survey than the contact-type method as it acquires hyperspectral images from a lightweight hyperspectral sensor mounted on a frequently operating drone and by applying the optimal bandwidth ratio search algorithm to estimate the depth. In the existing hyperspectral remote sensing technique, specific physical quantities are analyzed after matching the hyperspectral image acquired by the drone's path to the image of a surface unit. Previous studies focus primarily on the application of this technology to measure the bathymetry of sandy rivers, whereas bed materials are rarely evaluated. In this study, the existing hyperspectral image-based water depth estimation technique is applied to rivers with vegetation, whereas spatio-temporal hyperspectral imaging and cross-sectional hyperspectral imaging are performed for two cases in the same area before and after vegetation is removed. The result shows that the water depth estimation in the absence of vegetation is more accurate, and in the presence of vegetation, the water depth is estimated by recognizing the height of vegetation as the bottom. In addition, highly accurate water depth estimation is achieved not only in conventional cross-sectional hyperspectral imaging, but also in spatio-temporal hyperspectral imaging. As such, the possibility of monitoring bed fluctuations (water depth fluctuation) using spatio-temporal hyperspectral imaging is confirmed.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.1
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pp.197-210
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2012
The KOrea Multi-Purpose SATellite(KOMPSAT)-2 has a capability to provide a cross-track stereo imagery using two different orbits for generating various spatial information. However, in order to fully realize the potential of the KOMPSAT-2 stereo imagery in terms of mapping, various tests are necessary. The purpose of this study is to evaluate the possibility of mapping using the KOMPSAT-2 stereo imagery. For this, digital plotting was conducted based on the stereoscopic images. Also the Digital Elevation Model(DEM) and an ortho-image were generated using digital plotting results. An accuracy of digital plotting, DEM, and ortho-image were evaluated by comparing with the existing data. Consequently, we found that horizontal and vertical error of the modeling results based on the Rational Polynomial Coefficient(RPC) was less than 1.5 meters compared with the Global Positioning System(GPS) survey results. The maximum difference of vertical direction between the plotted results in this study and the existing digital map on the scale of 1/5,000 was more than 5 meters according as the topographical characteristics. Although there were some irregular parallax on the images, we realized that it was possible to interpret and plot at least seventy percent of the layer which was required the digital map on the scale of 1/5,000. Also an accuracy of DEM, which was generated based on the digital plotting, was compared with the existing LiDAR DEM. We found that the ortho-images, which were generated using the extracted DEM in this study, sufficiently satisfied with the requirement of the geometric accuracy for an ortho-image map on the scale of 1/5,000.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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