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인공지능기법으로 정사영상을 이용하여 건물수치지도 자동생성방법

  • 기술번호 : KST2023004594
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 인공지능기법으로 정사영상을 이용하여 건물수치지도 자동생성방법에 관한 것으로, 기존 대비 정확한 위치정확도를 가진 수치지도를 제작하기 위하여 드론을 활용한 무인항공사진측량으로 제작한 드론 정사영상을 기반으로 수치지도를 제작하는 단계; 인공지능을 통한 지형지물인지 및 인지한 지형지물의 외곽을 벡터데이터(Polygon)로 생성하고 정사영상의 지리참조데이터를 벡터데이터에 매핑하는 과정을 통하여 수치지도를 자동 생성하는 단계; 정사영상을 히스토그램 평준화하고 평준화된 고해상도의 이미지인 정사영상을 인공지능 이미지 변환 모델의 변환 이미지크기로 슬라이싱하여 Tile화하는 과정과 입력 정사영상의 메타데이터로부터 후처리(Postprocessing)단계에서 사용되는 지상표본거리(GSD), 좌표계 및 타원체, 경위도 좌표 및 범위를 추출하는 전처리(Preprocessing)단계; 기 학습된 GAN(Generative Adversarial Network)의 생성신경망을 활용하여 일정한 크기의 Tile 이미지들을 동일한 크기의 지형지물(건물)만 이진분류된 이미지로 변환하는 이미지 변환 단계(Image to Image Translation) 단계; 변환된 Tile 이미지들을 변환 전 본래 위치로 합성하여 원본 정사영상과 동일한 해상도(크기)의 변환 이미지를 생성하고, 생성된 변환이미지로부터 건물의 외곽을 추출하여 지형지물(건물)의 외곽만 나타나는 이미지를 생성하고 지상표본거리에 맞게 스케일 변환하는 후처리(Postprocessing) 단계; 스케일 변환된 건물외곽 이미지로부터 다시 외곽을 추출하여 벡터(Polygon)화하고 각 건물벡터에 대하여 선형단순화를 수행하는 단계; 생성된 벡터데이터에 지리참조 데이터(좌표계, 경위도 좌표 및 범위)를 매핑하여 수치지도(Vector map)를 생성하는 단계;를 포함한다.
Int. CL G09B 29/00 (2006.01.01) G06T 17/05 (2011.01.01) G06T 3/40 (2006.01.01) B64C 39/02 (2023.01.01)
CPC G09B 29/004(2013.01) G06T 17/05(2013.01) G06T 3/40(2013.01) B64C 39/024(2013.01) G06T 2207/10032(2013.01)
출원번호/일자 1020220010560 (2022.01.25)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0114431 (2023.08.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김상호 서울특별시 강남구
2 서정헌 서울특별시 관악구
3 윤준성 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정부연 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 **(서초동, 한빛위너스) ***동 ***, ***호(현신특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.01.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0092603-53
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번호 청구항
1 1
기존 대비 정확한 위치정확도를 가진 수치지도를 제작하기 위하여 드론을 활용한 무인항공사진측량으로 제작한 드론 정사영상을 기반으로 수치지도를 제작하는 단계; 인공지능을 통한 지형지물인지 및 인지한 지형지물의 외곽을 벡터데이터(Polygon)로 생성하고 정사영상의 지리참조데이터를 벡터데이터에 매핑하는 과정을 통하여 수치지도를 자동 생성하는 단계;정사영상을 히스토그램 평준화하고 평준화된 고해상도의 이미지인 정사영상을 인공지능 이미지 변환 모델의 변환 이미지크기로 슬라이싱하여 Tile화하는 과정과 입력 정사영상의 메타데이터로부터 후처리(Postprocessing)단계에서 사용되는 지상표본거리(GSD), 좌표계 및 타원체, 경위도 좌표 및 범위를 추출하는 전처리(Preprocessing)단계;기 학습된 GAN(Generative Adversarial Network)의 생성신경망을 활용하여 일정한 크기의 Tile 이미지들을 동일한 크기의 지형지물(건물)만 이진분류된 이미지로 변환하는 이미지 변환 단계(Image to Image Translation) 단계;변환된 Tile 이미지들을 변환 전 본래 위치로 합성하여 원본 정사영상과 동일한 해상도(크기)의 변환 이미지를 생성하고, 생성된 변환이미지로부터 건물의 외곽을 추출하여 지형지물(건물)의 외곽만 나타나는 이미지를 생성하고 지상표본거리에 맞게 스케일 변환하는 후처리(Postprocessing) 단계; 스케일 변환된 건물외곽 이미지로부터 다시 외곽을 추출하여 벡터(Polygon)화하고 각 건물벡터에 대하여 선형단순화를 수행하는 단계; 생성된 벡터데이터에 지리참조 데이터(좌표계, 경위도 좌표 및 범위)를 매핑하여 수치지도(Vector map)를 생성하는 단계;를 포함하는 인공지능기법으로 정사영상을 이용하여 건물수치지도 자동생성방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 국토교통부 건국대학교산학협력단 국토교통기술촉진연구(R＆D) 3차원 공간정보 제작을 위한 CPU 병렬처리 시스템과 실시간으로 변화를 갱신할 수 있는 Local Dynamic Mapping 소프트웨어 개발