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AR 디바이스에 장착된 카메라를 통해 입력되는 이미지를 획득하고 실내 위치 정보를 매칭시킨 데이터를 저장하는 데이터베이스 구축부(110);상기 획득한 이미지에서 임의의 점 p 주변의 픽셀값들이 밝거나 어둡게 n개 이상 연속될 경우 점 p를 특징점으로 하며, 검출된 모든 특징점에 대하여 코너성 점수를 계산하고 인접한 특징점과 비교하여 코너성 점수가 가장 높은 특징점만을 추출하는 특징점 추출부(120);상기 특징점의 군집도를 파악하여 일정 영역 내에 특징점이 일정 비율 존재하는 영역을 지역 패치로 생성하는 지역 패치 생성부(130); 및전체 특징점 추출 이미지에서 지역 패치를 찾을 수 있도록 특징점 맵을 추출하여 학습하는 딥러닝 학습부(140);를 포함하는 것을 특징으로 하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내위치 측정시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터베이스 구축부는 상기 획득한 이미지의 입력 영상을 회전, 확대, 축소 중 어느 하나를 이용하여 변이된 다량의 영상 데이터로 데이터를 증가시키는 데이터 증가모듈(111);상기 데이터 증가모듈의 결과에 매칭되는 실내 위치 정보를 얻기 위해 일정 간격으로 실내 위치 정보를 라벨링하여 학습용 데이터로 저장하는 학습용 데이터모듈(112);실제 실내 위치정보를 일정 단위로 평면도에 x,y좌표의 형태로 저장하여 실내 위치정보와의 오차를 계산하는데 사용되는 실험용 데이터로 저장하는 실험용 데이터모듈(113); 및상기 이미지를 획득하고 실내 위치정보를 매칭시킨 데이터를 저장하여 데이터베이스를 구축하는 매칭모듈(114);을 포함하는 것을 특징으로 하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내위치 측정시스템
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제1항에 있어서,상기 특징점 추출부(120)는 윈도우 슬라이드 방식으로 전체 이미지에서 임의의 점 p 주변의 픽셀값들이 밝거나 어둡게 n개 이상 연속될 경우 점 p를 특징점으로 판별하는 판별모듈(121); 및검출된 모든 특징점에 대하여 코너성 점수 V를 계산하고, 인접한 특징점들끼리 V를 비교하여 인접한 특징점들 중에서 V가 가장 높은 특징점만 추출하는 추출모듈(122);을 포함하는 것을 특징으로 하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내위치 측정시스템
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제1항에 있어서,상기 지역 패치 생성부(130)는 상기 특징점의 군집도를 파악하여 일정 영역 내에 특징점이 일정 비율 존재하는 영역을 지역 패치로 생성하되, 전체 이미지에서 지역 패치의 위치 좌표를 같이 라벨링하는 것을 특징으로 하는AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내위치 측정시스템
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 학습부(140)는 Convolution Neural Network 구조를 이용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여, 데이터베이스에 입력된 지역 패치의 위치 좌표와 검출된 지역 패치의 위치 좌표의 오차를 비교하고, 더 가까운 위치에 있는 지역 패치를 선택하여 선택된 지역 패치의 실내 위치 정보를 반환하여 실내 위치 예측 결과의 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내위치 측정시스템
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(a) AR 디바이스에 장착된 카메라를 통해 입력되는 이미지를 획득하고 실내 위치 정보를 매칭시킨 데이터를 저장하는 데이터베이스 구축단계;(b) 상기 획득한 이미지에서 임의의 점 p 주변의 픽셀값들이 밝거나 어둡게 n개 이상 연속될 경우 점 p를 특징점으로 하며, 검출된 모든 특징점에 대하여 코너성 점수를 계산하고 인접한 특징점과 비교하여 코너성 점수가 가장 높은 특징점만을 추출하는 특징점 추출단계;(c) 상기 특징점의 군집도를 파악하여 일정 영역 내에 특징점이 일정 비율 존재하는 영역을 지역 패치로 생성하는 지역 패치 생성단계; 및(d) 전체 특징점 추출 이미지에서 지역 패치를 찾을 수 있도록 특징점 맵을 추출하여 학습하는 딥러닝 학습단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내위치 측정방법
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제6항에 있어서,상기 (d) 단계는 Convolution Neural Network 구조를 이용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 데이터베이스에 입력된 지역 패치의 위치 좌표와 검출된 지역 패치의 위치 좌표의 오차를 비교하고, 더 가까운 위치에 있는 지역 패치를 선택하여 선택된 지역 패치의 실내 위치 정보를 반환하여 실내 위치 예측 결과의 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내위치 측정방법
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