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사용자 단말기에 내장된 카메라를 통해 촬영된 이미지를 유무선 통신을 통해 수신하는 서버 통신부;적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지들이 저장된 BIM DB(Building Information Modeling DataBase)가 저장된 서버 저장부; 및,상기 사용자 단말기로부터 수신된 이미지에서 구조 정보가 포함된 레이어를 추출하고, 추출된 레이어의 구조 정보를 상기 BIM DB에 저장된 어느 하나 이상의 실내 이미지와 매칭하여 기준치 이상의 유사도를 갖는 실내 이미지를 추출한 후, 추출된 실내 이미지를 이용하여 사용자의 현재 위치를 검출하는 서버 제어부 를 포함하는 이미지 기반 실내위치 검출장치
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청구항 1에 있어서, 상기 BIM DB는,상기 적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지들에 대해 딥 러닝 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어들을 저장하는 이미지 기반 실내위치 검출장치
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청구항 2에 있어서, 상기 딥 러닝 네트워크는,VGG-16, VGG-19 중 적어도 어느 하나를 포함하는 콘볼루션 신경망 네트워크(Convolutional neural network, CNN)인 이미지 기반 실내위치 검출장치
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청구항 1에 있어서, 상기 BIM DB는 상기 적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지들에 대해 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어들을 저장하고,상기 서버 제어부는,상기 사용자 단말기로부터 수신된 이미지에서 구조 정보가 포함된 레이어를 추출하는 레이어 추출모듈;상기 추출된 레이어의 구조 정보를 상기 BIM DB에 저장된 이미지 레이어들의 구조 정보와 매칭하여 기준치 이상의 유사도를 갖는 이미지 레이어를 추출하는 이미지 매칭모듈;상기 추출된 이미지 레이어를 이용하여 사용자의 현재 위치를 검출하는 위치 검출모듈을 포함하는 이미지 기반 실내위치 검출장치
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청구항 4에 있어서, 상기 구조 정보는, 상기 수신된 이미지에 대해 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어에 포함된 이미지 특징맵의 형상인 이미지 기반 실내위치 검출장치
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청구항 5에 있어서, 상기 이미지 레이어는,상기 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 제4 풀링 레이어인 이미지 기반 실내위치 검출장치
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외부 서버로부터 적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지에 대한 BIM 데이터를 수신하는 통신부;내장된 카메라를 통해 촬영된 이미지에 포함된 구조 정보를 추출하고, 추출된 구조 정보를 상기 수신된 BIM 데이터에 포함된 어느 하나 이상의 실내 이미지와 매칭하여 기준치 이상의 유사도를 갖는 실내 이미지를 추출하고, 추출된 실내 이미지를 이용하여 사용자의 현재 위치를 검출하는 제어부를 포함하는 이미지 기반 실내위치 검출장치
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8
청구항 7에 있어서, 상기 BIM 데이터는,상기 적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지들에 대해 딥 러닝 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어인 이미지 기반 실내위치 검출장치
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9
청구항 8에 있어서, 상기 딥 러닝 네트워크는,VGG-16, VGG-19 중 적어도 어느 하나를 포함하는 콘볼루션 신경망 네트워크(Convolutional neural network, CNN)인 이미지 기반 실내위치 검출장치
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10
청구항 7에 있어서, 상기 BIM 데이터는 상기 적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지들에 대해 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어들이고,상기 제어부는,상기 내장된 카메라를 통해 촬영된 이미지에 포함된 구조 정보를 추출하는 레이어 추출모듈;상기 추출된 구조 정보를 상기 BIM 데이터에 포함된 이미지 레이어들의 구조 정보와 매칭하여 기준치 이상의 유사도를 갖는 이미지 레이어를 추출하는 이미지 매칭모듈;상기 추출된 이미지 레이어를 이용하여 사용자의 현재 위치를 검출하는 위치 검출모듈을 포함하는 이미지 기반 실내위치 검출장치
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청구항 10에 있어서, 상기 구조 정보는, 상기 수신된 이미지에 대해 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어에 포함된 이미지 특징맵의 형상인 이미지 기반 실내위치 검출장치
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청구항 11에 있어서, 상기 이미지 레이어는,상기 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 제4 풀링 레이어인 이미지 기반 실내위치 검출장치
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적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지 레이어들이 저장된 BIM DB를 형성하여 저장하는 단계;카메라를 통해 촬영된 이미지를 유무선 통신을 통해 수신하는 단계;상기 수신된 이미지에서 구조 정보를 추출하는 단계;상기 추출된 구조 정보를 상기 BIM DB에 저장된 이미지 레이어들의 구조 정보와 매칭하여 기준치 이상의 유사도를 갖는 이미지 레이어를 추출하는 단계;상기 추출된 이미지 레이어를 이용하여 사용자의 현재 위치를 검출하는 단계를 포함하는 이미지 기반 실내위치 검출방법
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청구항 13에 있어서, 상기 BIM DB는 상기 적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지들에 대해 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어들을 저장한 DB이고,상기 구조 정보는 상기 수신된 이미지에 대해 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어에 포함된 이미지 특징맵의 형상인 이미지 기반 실내위치 검출방법
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청구항 14에 있어서, 상기 이미지 레이어는,상기 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 제4 풀링 레이어인 이미지 기반 실내위치 검출방법
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외부 서버로부터 적어도 하나 이상의 건물에 대한 BIM 데이터를 수신하는 단계;내장된 카메라를 통해 촬영된 이미지에 포함된 구조 정보를 추출하는 단계;상기 추출된 구조 정보를 상기 수신된 BIM 데이터에 포함된 어느 하나 이상의 실내 이미지와 매칭하여 기준치 이상의 유사도를 갖는 실내 이미지를 추출하는 단계;상기 추출된 이미지 레이어를 이용하여 사용자의 현재 위치를 검출하는 단계를 포함하는 이미지 기반 실내위치 검출방법
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17
청구항 16에 있어서, 상기 BIM 데이터는 상기 적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지들에 대해 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어들이고,상기 구조 정보는 상기 수신된 이미지에 대해 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 이미지 레이어에 포함된 이미지 특징맵의 형상인 이미지 기반 실내위치 검출방법
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청구항 17에 있어서, 상기 이미지 레이어는,상기 콘볼루션 신경망 네트워크를 수행하여 얻은 제4 풀링 레이어인 이미지 기반 실내위치 검출방법
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컴퓨터에 의해 실행되며,적어도 하나 이상의 건물 내부의 실내 이미지 레이어들이 저장된 BIM DB를 형성하여 저장하는 단계;카메라를 통해 촬영된 이미지를 유무선 통신을 통해 수신하는 단계;상기 수신된 이미지에서 구조 정보를 추출하는 단계;상기 추출된 구조 정보를 상기 BIM DB에 저장된 이미지 레이어들의 구조 정보와 매칭하여 기준치 이상의 유사도를 갖는 이미지 레이어를 추출하는 단계;상기 추출된 이미지 레이어를 이용하여 사용자의 현재 위치를 검출하는 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 해독 가능한 기록 매체
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컴퓨터에 의해 실행되며,외부 서버로부터 적어도 하나 이상의 건물에 대한 BIM 데이터를 수신하는 단계;내장된 카메라를 통해 촬영된 이미지에 포함된 구조 정보를 추출하는 단계;상기 추출된 구조 정보를 상기 수신된 BIM 데이터에 포함된 어느 하나 이상의 실내 이미지와 매칭하여 기준치 이상의 유사도를 갖는 실내 이미지를 추출하는 단계;상기 추출된 이미지 레이어를 이용하여 사용자의 현재 위치를 검출하는 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 해독 가능한 기록 매체
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