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복수개의 무인기들이 카메라를 이용하여 촬영한 영상 신호를 수신하여 다시점 영상을 획득하는 영상 획득부;상기 획득한 다시점 영상에 기반하여 상기 무인기들의 움직임 변수들을 추정하는 기하 보정부; 및다시점 스테레오 기법을 이용하여 상기 정합된 다시점 영상으로부터 동적 객체의 3차원 모델을 복원하는 3차원 모델 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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청구항 1에 있어서,상기 복수개의 무인기들은기설정된 중심 거리(Baseline)를 고려하여 동일한 시간축 상에 동기화되어 상기 카메라를 이용하여 상기 동적 객체를 촬영하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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청구항 2에 있어서,상기 기하 보정부는상기 다시점 영상에 기반하여 상기 무인기들 별로 정적 배경의 3차원 포인트 구름체들(3D Point Clouds)을 생성하고, 하나 이상의 공간축에 기반한 움직임 변수들을 추정하는 개별 기하 보정부;상기 정적 배경의 3차원 포인트 구름체들(3D Point Clouds)을 정합하여 정적 배경의 3차원 정보와 3차원 변환 정보를 생성하고, 상기 정적 배경의 3차원 정보와 3차원 변환 정보를 이용하여 어느 하나의 공간축에 기반한 움직임 변수들을 추정하는 배경 정합부; 및무리 조정(Bundle Adjustment) 기법을 이용하여 상기 정적 배경의 3차원 정보를 최적화하는 무리 조정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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청구항 3에 있어서,상기 배경 정합부는상기 3차원 포인트 구름체들의 3차원 포인트들 간의 유클리디언 거리가 기설정된 값 이하이고, 상기 3차원 포인트들에 상응하는 특징점이 검출된 프레임 영상에 상기 3차원 포인트들을 사영시켜 사영좌표를 중심으로 블록 영상에서 평균 색상 차이(Color Intensity)가 기설정된 값 이하인 경우, 동일한 3차원 포인트로 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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청구항 4에 있어서,상기 배경 정합부는반복 최근접 포인트(Iterative Closest Point, ICP) 알고리즘을 이용하여 상기 정적 배경의 3차원 포인트 구름체들 중 어느 하나로부터 3차원 변환 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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청구항 5에 있어서,상기 무리 조정부는상기 3차원 변환 정보를 이용하여 상기 복수개의 무인기들의 이동 궤적이 상기 어느 하나의 공간축에 배치되도록 움직임 변수들을 변환하여 최적화하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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청구항 6에 있어서,상기 무리 조정부는상기 변환된 움직임 변수들과 상기 정적 배경의 3차원 정보를 이용하여 상기 무리 조정 기법을 수행하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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청구항 7에 있어서,상기 3차원 모델 생성부는상기 변환된 움직임 변수들을 이용하여 상기 무인기들 간의 상호 기하 관계를 추정하고, 상기 상호 기하 관계에 기반하여 상기 동적 객체의 3차원 모델을 복원하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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청구항 8에 있어서,상기 3차원 모델 생성부는동일한 시간축 상에서의 상기 상호 기하 관계를 이용한 다시점 스테레오 기법을 이용하여 상기 다시점 영상에서 이동하는 동적 객체를 포함하는 영역에 기반하여 상기 동적 객체의 3차원 모델을 복원하기 위한 깊이 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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청구항 9에 있어서,상기 3차원 모델 생성부는상기 깊이 지도를 융합하여 시간축 상의 각 시점마다 동적 객체의 3차원 복셀(Voxel) 모델 및 3차원 메쉬 모델 중 어느 하나를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 장치
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3차원 모델 복원 장치를 이용하는 3차원 모델 복원 방법에 있어서,복수개의 무인기들이 촬영한 영상 신호를 수신하여 다시점 영상을 획득하는 단계;상기 획득한 다시점 영상에 기반하여 상기 무인기들의 움직임 변수들을 추정하는 단계; 및다시점 스테레오 기법을 이용하여 상기 정합된 다시점 영상으로부터 동적 객체의 3차원 모델을 복원하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 방법
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청구항 11에 있어서,상기 움직임 변수들을 추정하는 단계는상기 다시점 영상에 기반하여 상기 무인기들 별로 정적 배경의 3차원 포인트 구름체들(3D Point Clouds)을 생성하고, 하나 이상의 공간축에 기반한 움직임 변수들을 추정하는 단계;상기 정적 배경의 3차원 포인트 구름체들(3D Point Clouds)을 정합하여 정적 배경의 3차원 정보와 3차원 변환 정보를 생성하고, 상기 정적 배경의 3차원 정보와 3차원 변환 정보를 이용하여 어느 하나의 공간축에 기반한 움직임 변수들을 추정하는 단계; 및무리 조정(Bundle Adjustment) 기법을 이용하여 상기 정적 배경의 3차원 정보를 최적화하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 방법
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청구항 12에 있어서,상기 어느 하나의 공간축에 기반한 움직임 변수들을 추정하는 단계는상기 3차원 포인트 구름체들의 3차원 포인트들 간의 유클리디언 거리가 기설정된 값 이하이고, 상기 3차원 포인트들에 상응하는 특징점이 검출된 프레임 영상에 상기 3차원 포인트들을 사영시켜 사영좌표를 중심으로 블록 영상에서 평균 색상 차이(Color Intensity)가 기설정된 값 이하인 경우, 동일한 3차원 포인트로 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 방법
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청구항 13에 있어서,상기 어느 하나의 공간축에 기반한 움직임 변수들을 추정하는 단계는반복 최근접 포인트(Iterative Closest Point, ICP) 알고리즘을 이용하여 상기 정적 배경의 3차원 포인트 구름체들 중 어느 하나로부터 3차원 변환 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 방법
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청구항 14에 있어서,상기 3차원 정보를 최적화하는 단계는상기 3차원 변환 정보를 이용하여 상기 복수개의 무인기들의 이동 궤적이 상기 어느 하나의 공간축에 배치되도록 움직임 변수들을 변환하여 최적화하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 방법
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청구항 15에 있어서,상기 3차원 정보를 최적화하는 단계는상기 변환된 움직임 변수들과 상기 정적 배경의 3차원 정보를 이용하여 상기 무리 조정 기법을 수행하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 방법
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청구항 16에 있어서,상기 3차원 모델을 복원하는 단계는상기 변환된 움직임 변수들을 이용하여 상기 무인기들 간의 상호 기하 관계를 추정하고, 상기 상호 기하 관계에 기반하여 상기 동적 객체의 3차원 모델을 복원하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 방법
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청구항 17에 있어서,상기 3차원 모델을 복원하는 단계는동일한 시간축 상에서의 상기 상호 기하 관계를 이용한 다시점 스테레오 기법을 이용하여 상기 다시점 영상에서 이동하는 동적 객체를 포함하는 영역에 기반하여 상기 동적 객체의 3차원 모델을 복원하기 위한 깊이 지도를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 방법
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청구항 18에 있어서,상기 3차원 모델을 복원하는 단계는상기 깊이 지도를 융합하여 시간축 상의 각 시점마다 동적 객체의 3차원 복셀(Voxel) 모델 및 3차원 메쉬 모델 중 어느 하나를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 모델 복원 방법
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