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New approach for measuring 3D space
Using Advanced SURF Algorithm
한국원자력연구원 원자력환경안전연구부 염민교
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목차
연구의 배경
CV-Camera Vision
SURF Algorithm
무엇이 개선되었는가?
실험 및 결과
결론 및 향후 연구 계획
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연구의 배경
MMS (Mobile Mapping System)
- 현대 사진 측량학의 개념
- 레이저 스캐너 또는 카메라를 이용하여 정보를 취득후
후 처리를 통한 정보 추출
Laser Scanner
Digital Camera
매우 높다
알고리즘에 따라 상이
원격 조작 유무
원격 조작 불가
원격 조작 가능
조작 방법
힘들다
쉽다
약 2 억원
약 100 만원
정확도
가격
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연구의 배경
원자력 사고의 특성
- 방사능으로 인하여 사람의 출입이 제한됨
- 사고 지점 및 피해 상황의 경우 CCTV로 확인 할 수 있
지만 정밀한 피해 규모를 계측하기 어려움
- 또한 사고 발생시 계측 장비들의 작동 여부를 장담 할 수
없음
- 사람이 아닌 Robot Vision을 이용하여 영상을 취득
한다면 문제 없음
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연구의 배경
Robot Vision
- 자동화 기기 분야, 의료
분야 등 정밀함을 요하는
산업에서 광범위 하게
사용되고 있음
- 인간의 눈과 같이 양쪽 눈
(두개의 카메라)의 시각 차
를 이용하여 입체로 변환
원자력 사고 발생시 카메라를 이용한 원거리 계측이 적합
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CV - Camera Vision
디지털 카메라를 이용한 정보 취득의 개요
눈이 3차원을 보는 과정
카메라가 3차원을 만드는 과정
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CV - Camera Vision
camera Vision
- 동일한 피사체를 다른 각도로 영상을 촬영
- 취득된 영상을 바탕으로 다음과 같은 인자 취득
1. 카메라의 촬영위치 (x, y, z)
2. 카메라의 회전각 (Yaw, Roll, Pitch)
3. 영상의 픽셀좌표 (X, Y)
- 취득된 인자의 상관관계를 통하여 피사체의 좌표 추출
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SURF Algorithm
SURF(Speeded Up Robust Features)
-
스위스 취리히 공대 Herbert Bay 교수에 의해 제안
Hessian 방정식을 이용한 매칭 알고리즘
특징 포인트 추출에 효과적인 알고리즘
기존의 매칭 알고리즘인 SIFT(scale invariant
Feature Transform)에 비해 약 3배 빠른 프로세스 속도
- 적분된 영상을 이용
- Visual C++ 을 통하여 오픈 라이브러리 제공
- 최 근린 검색 방법을 통한 특징 점들 간의 매칭 수행
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무엇이 개선 되었는가?
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개선된 알고리즘의 과정
SURF
알고리즘을
이용한 매칭
개선된
SURF
알고리즘을
이용한 매칭
결과값 추출
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1.호모그라피 변환
Homography Transform
42 Points
60 Degree
152 Points
10 Degree
영상의 각도에 따라 매칭 정확도가 다름
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1.호모그라피 변환
Homography Transform
6-매개변수를 이용하여 영상을 동일각도로 보정
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2.등극선 기하학을 이용한 필터링
Epipolar Geometry
-공선 조건: 사진상의 상점과 렌즈의 중심, 대상 점이 일직선이 되어야 하는 조건
-공면 조건: 사진상의 두 점과 렌즈의 두 중심, 대상 점이 한 면에 있어야 하는 조건
-등극선: 공면 조건 만족 시 한 사진상의 점은 다른 사진상의 점과 동일선상에 있는
데 이를 등극선(Epipolar Line)이라고 한다
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2.등극선 기하학을 이용한 필터링
Epipolar Line Process
SURF 알고리즘을 이용한 특징 점 추출
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2.등극선 기하학을 이용한 필터링
Epipolar Line Process
특징 점의 등극 선을 이용한 영상의 정합
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실험 및 결과
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실험 및 결과
 실험 개요
- SURF 알고리즘과 개선된 SURF 알고리즘 비교
1. 특징이 적고 굴곡이 적은 안테나 구조물
- 두 가지 다른 특성을 가진 모델의 3-D 점군 분석
1. 특징이 많고 굴곡이 심한 찰흙 조형물
2. 임의의 변형을 가한 구조물
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실험 및 결과
SURF 알고리즘과 개선된 SURF 알고리즘 비교
Correct
Matching
Incorrect
Matching
Correct
Matching
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실험 및 결과
SURF 알고리즘과 개선된 SURF 알고리즘 비교
Photo
Front
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Bird
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Side
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Photo
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Bird
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Side
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실험 및 결과
 SURF 알고리즘과 개선된 SURF 알고리즘 비교
SURF
개선된 SURF
점군의 개수
16847개
28644개
구동 시간
4.27 Sec/pair
2.84 Sec/pair
매칭율
88.4 %
98.2 %
정확도
다소 낮다
매우 높다
개선된 SURF 알고리즘의 효율이 매우 높다
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실험 및 결과
 두가지 다른 특성을 가진 모델의 점군 분석
1. 조형물 (찰흙)
- 촬영거리 :약 1.5 m
2. 임의의 외력을 가한 구조물(휴지통)
- 촬영거리 :약 2.5 m
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실험 및 결과
 조형물(찰흙)의 점군 분포
Bird
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Side
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조형물의
특징을
충분히 표현
Front
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실험 및 결과
 구조물(휴지통)의 점군 분포
Bird
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Side
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Side
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외력을 가한
부분을
충분히 표현
Front
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실험 및 결과
 오차 측정 (안테나) –촬영거리: 10m
허용
오차
(m)
임의의점
점
임의의
- 최대오차: 0.578m
- 표준편차: 0.14368m
- 지상 MMS 허용 정확도: 0.5m (국토 지리 정보원)
원거리 사물에 대한 3차원 측정은 제한
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실험 및 결과
 오차 측정 (찰흙) – 촬영거리: 1.5m
허용
오차
(m)
임의의 점
- 최대오차: 0.0020m
- 표준편차: 0.00045m
- dN, dE, dH 편차가 낮음
근거리 사물에 대한 3차원 측량 가능
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실험 및 결과
 오차 측정 (휴지통) – 촬영거리: 2.5m
허용
오차
(m)
임의의 점
- 최대오차: 0.0029m
- 표준편차: 0.00071m
- dN, dE에 비하여 dH가 상대적으로 높게 나옴
근거리 사물에 대한 3차원 측량 가능
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실험 및 결과
 사물 간의 점군 형상 및 오차 측정 결과
안테나
찰흙
휴지통
촬영 거리
10m
1.5m
2.5m
촬영 각도
X, Y축 회전
3축 회전
X, Y축 회전
최대 오차
0.578m
0.0020m
0.0029m
표준 편차
0.14368
0.00045
0.00071
3m 이내의 구조물의 경우 충분한 정확도 확보
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결론
 Conclusion
1. 기존의 SURF 알고리즘에 비해 매칭 정확도가 향상되었다.
2. CV 알고리즘과 사진측량개념의 도입으로 3차원 공간좌표
를 추출할 수 있었다.
3. 여러 실험 군을 비교 분석한 결과 촬영 거리는 근거리 일수
록 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.
4. 영상의 취득 각도가 다양할 수록 표준편차가 작아짐을 알 수
있었다.
개선된 SURF 알고리즘을 이용한 3차원 측정은
원자력 시설과 같이 인간의 출입이 제한적인 공
간에 적합하며 높은 효율성을 보인다.
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향후 연구 보완 사항
1. Proto type vision robot 제작
2. 카메라와 가속도계를 이용한 동기화
3. 영상 취득 환경 개선 (광원에 민감한 알고리즘의 한계)
매칭 불가 지역
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