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터널 내부 표면에 레이저를 투사하는 레이저 광원;상기 터널 내부 표면을 촬영하여 RGB 영상을 획득하는 다수의 터널 검사용 카메라들을 포함하고, 상기 다수의 RGB 영상들을 분석하여 터널 내부 표면에 대한 파노라마 영상(이하, 'RGB 파노라마 영상'이라 한다)을 생성하는 검사용 AVM(Around View Monitoring) 장치;상기 터널 내부 표면에 레이저가 투사된 영역을 촬영하여 레이저 영상을 획득하는 다수의 레이저 카메라들을 포함하고, 상기 다수의 레이저 카메라들이 획득한 레이저 영상들로부터 레이저 파노라마 영상을 생성하고, 상기 터널 내부 표면에 투사된 레이저의 포인트(이하, '레이저 포인트'라 한다)들의 3D 좌표를 상기 레이저 파노라마 영상에서 획득하는 3D 센서용 AVM 장치;상기 검사용 AVM 장치에서 생성되는 RGB 파노라마 영상과 상기 3D 센서용 AVM 장치에서 획득되는 레이저 포인트들의 3D 좌표를 분석하여 터널 내부의 결함과 변형을 측정하는 터널 내부 측정 장치; 및상기 레이저 광원, 검사용 AVM 장치, 3D 센서용 AVM 장치 및 터널 내부 측정 장치를 자율 이동시키는 자율 이동체;를 포함하고,상기 터널 내부 측정 장치는,상기 검사용 AVM 장치, 3D 센서용 AVM 장치 및 자율 이동체와 통신하는 메인 통신부;상기 검사용 AVM 장치로부터 수신되는 RGB 파노라마 영상을 분석하여 터널 내부에서 발생하는 불량표면의 위치를 탐지하고, 상기 3D 센서용 AVM 장치로부터 수신되는 레이저 포인트들의 3D 좌표를 분석하여 상기 불량표면의 크기와 형태적 변형을 측정하는 메인 제어부; 및상기 RGB 파노라마 영상, 레이저 파노라마 영상 및 상기 탐지된 불량표면의 위치, 크기 및 형태적 변형을 저장하는 메인 저장부;를 포함하며, 상기 메인 제어부는,상기 검사용 AVM 장치로부터 수신되는 RGB 파노라마 영상으로부터 터널 내부 표면에서 발생하는 불량표면의 위치를 추출하는 불량표면 위치 추출부; 상기 3D 센서용 AVM 장치로부터 수신되는 레이저 포인트들의 3D 좌표를 이용하여 3D 기반 포인트 클라우드를 생성하는 3D 포인트 클라우드 생성부; 및상기 생성되는 3D 기반 포인트 클라우드를 분석하여 상기 불량표면의 크기와 형태적 변형을 측정하는 불량표면 크기 측정부;를 포함하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템
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제1항에 있어서,상기 검사용 AVM 장치는,상기 터널 내부 표면의 서로 다른 영역을 촬영하도록 원형으로 설치되는 다수의 터널 검사용 카메라들;상기 다수의 터널 검사용 카메라들 간의 검교정을 통해 사전에 획득된 카메라 파라미터를 이용하여, 상기 다수의 터널 검사용 카메라들로부터 획득되는 RGB 영상들을 가공하여 상기 RGB 파노라마 영상을 생성하는 검사용 제어부; 및상기 생성된 RGB 파노라마 영상을 상기 터널 내부 측정 장치로 전송하는 검사용 통신부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템
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제1항에 있어서,상기 3D 센서용 AVM 장치는,상기 터널 내부 표면의 서로 다른 영역을 촬영하도록 원형으로 설치되는 다수의 센서용 카메라들;상기 다수의 센서용 카메라들 간의 검교정을 통해 사전에 획득된 카메라 파라미터를 이용하여, 상기 다수의 센서용 카메라들로부터 획득되는 레이저 영상들을 가공하여 레이저 파노라마 영상을 생성하고, 상기 생성된 레이저 파노라마 영상을 분석하여 상기 터널 내부 표면에 투사된 레이저 포인트들의 3D 좌표를 획득하는 센서용 제어부; 및상기 생성된 레이저 파노라마 영상과 레이저 포인트들의 3D 좌표를 상기 터널 내부 측정 장치로 전송하는 센서용 통신부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템
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제3항에 있어서,상기 센서용 제어부는,상기 다수의 센서용 카메라들 각각과 상기 레이저 광원 간의 검교정을 통해 사전에 획득된 카메라-레이저 좌표변환 관계식과 삼각측량을 이용하여 상기 레이저 포인트들의 변위를 인식하고, 상기 3D 좌표를 획득하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템
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제1항에 있어서,상기 3D 포인트 클라우드 생성부는,상기 수신되는 레이저 포인트들의 3D 좌표를 이용하여 3D 기반 포인트 클라우드를 생성하는 포인트 클라우드 생성부;상기 생성된 3D 기반 포인트 클라우드를 연결하여 3D 터널 내부 지도를 생성하고, 상기 생성된 터널 내부 지도의 포인트 클라우드를 분석하여 터널 내부 시설물을 인식하는 포인트 클라우드 분석부;상기 인식된 터널 내부 시설물과 상기 터널 내부에 대한 BIM(Building Information Model) 정보를 연계한 후 상기 터널의 설계도와 매핑시켜 상기 자율이동체의 위치를 역추정하는 위치 역추정부; 및상기 레이저 포인트들의 3D 좌표 (X, Y, Z) 중 상기 자율이동체의 모터와 연동하는 엔코더 센서에 의해 산출되는 X값을 상기 역추정된 자율이동체의 위치를 이용하여 보정하는 위치 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템
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제7항에 있어서,상기 불량표면 크기 측정부는,상기 3D 기반 포인트 클라우드를 3D CNN 기반의 불량표면 측정 모델에 입력하여 불량표면의 길이와 폭을 포함하는 크기를 측정하고, 상기 터널 내부의 형태적 변형을 측정하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템
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제1항에 있어서,상기 자율이동체는 일정한 속도로 상기 터널 내부를 이동하고,상기 다수의 터널 검사용 카메라들과 다수의 레이저 카메라들은 일정한 주기로 상기 터널 내부 표면을 촬영하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템
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제1항에 있어서,상기 레이저 광원은,상기 자율 이동체의 전방에 구비되는 치공구의 끝에 설치되는 원형 레이저 광원인 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템
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(A) 검사용 AVM(Around View Monitoring) 장치가, 다수의 터널 검사용 카메라들로 터널 내부 표면을 촬영하여 다수의 RGB 영상들을 획득하고, 획득된 다수의 RGB 영상들을 분석하여 터널 내부 표면에 대한 파노라마 영상(이하, 'RGB 파노라마 영상'이라 한다)을 생성하는 단계; (B) 레이저 광원이 상기 터널 내부 표면에 레이저를 투사하는 단계;(C) 3D 센서용 AVM 장치가, 다수의 레이저 카메라들로 상기 터널 내부 표면에 레이저가 투사된 영역을 촬영하여 다수의 레이저 영상들을 획득하고, 획득된 다수의 레이저 영상들로부터 레이저 파노라마 영상을 생성하고, 상기 터널 내부 표면에 투사된 레이저의 포인트(이하, '레이저 포인트'라 한다)들의 3D 좌표를 상기 레이저 파노라마 영상에서 획득하는 단계;(D) 터널 내부 측정 장치가, 상기 (A) 단계에서 생성되는 RGB 파노라마 영상과 상기 (C) 단계에서 획득되는 레이저 포인트들의 3D 좌표를 분석하여 터널 내부의 결함과 변형을 측정하는 단계;를 포함하고, 상기 레이저 광원, 검사용 AVM 장치, 3D 센서용 AVM 장치 및 터널 내부 측정 장치는 자율 이동체에 의해 상기 터널 내부를 이동하며,상기 (D) 단계는,(D1) 상기 검사용 AVM 장치로부터 수신되는 RGB 파노라마 영상을 분석하여 터널 내부 표면에서 발생하는 불량표면의 위치를 추출하는 단계; (D2) 상기 3D 센서용 AVM 장치로부터 수신되는 레이저 포인트들의 3D 좌표를 분석하여 3D 기반 포인트 클라우드를 생성하는 단계; 및(D3) 상기 생성되는 3D 기반 포인트 클라우드를 분석하여 상기 불량표면의 크기와 형태적 변형을 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템의 터널 내부 고속 측정 방법
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제11항에 있어서,상기 (A) 단계는,상기 다수의 터널 검사용 카메라들 간의 검교정을 통해 사전에 획득된 카메라 파라미터를 이용하여, 상기 다수의 RGB 영상들을 가공하여 상기 RGB 파노라마 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템의 터널 내부 고속 측정 방법
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제11항에 있어서,상기 (C) 단계는,상기 다수의 센서용 카메라들 간의 검교정을 통해 사전에 획득된 카메라 파라미터를 이용하여, 상기 다수의 레이저 영상들을 가공하여 레이저 파노라마 영상을 생성하고, 상기 생성된 레이저 파노라마 영상을 분석하여 상기 터널 내부 표면에 투사된 레이저 포인트들의 3D 좌표를 획득하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템의 터널 내부 고속 측정 방법
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제13항에 있어서,상기 (C) 단계는,상기 다수의 센서용 카메라들 각각과 상기 레이저 광원 간의 검교정을 통해 사전에 획득된 카메라-레이저 좌표변환 관계식과 삼각측량을 이용하여 상기 레이저 포인트들의 변위를 인식하고, 상기 3D 좌표를 획득하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템의 터널 내부 고속 측정 방법
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제11항에 있어서,상기 (D2) 단계는,(D21) 상기 수신되는 레이저 포인트들의 3D 좌표를 이용하여 3D 기반 포인트 클라우드를 생성하는 단계;(D22) 상기 생성된 3D 기반 포인트 클라우드를 연결하여 3D 터널 내부 지도를 생성하고, 상기 생성된 터널 내부 지도의 포인트 클라우드를 분석하여 터널 내부 시설물을 인식하는 단계;(D23) 상기 인식된 터널 내부 시설물과 상기 터널 내부에 대한 BIM(Building Information Model) 정보를 연계한 후 상기 터널의 설계도와 매핑시켜 상기 자율이동체의 위치를 역추정하는 단계; 및(D24) 상기 레이저 포인트들의 3D 좌표 (X, Y, Z) 중 상기 자율이동체의 모터와 연동하는 엔코더 센서에 의해 산출되는 X값을 상기 역추정된 자율이동체의 위치를 이용하여 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AVM 카메라 기반 터널 내부 고속 측정 시스템의 터널 내부 고속 측정 방법
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