| 1 |
1
360 카메라 및 디지털 트윈을 기반으로 한 이동 객체의 지리적 데이터를 추정하는 방법에 있어서, 360 카메라에서 영상 데이터를 수신하여 전처리하는 단계;상기 영상 데이터 내 객체의 위치를 추출하며, 디지털 트윈(Digital Twin)을 통해 이미지 깊이(depth)를 추정하여 상기 객체의 초기 위치를 추정하는 단계; 및상기 초기 위치를 기반으로 상기 디지털 트윈에 배치된 3D 모델(3D model)을 이용하여 상기 영상 데이터 내 상기 객체와의 차이를 계산하며, 차이를 최소화하는 최적화(optimization)를 통해 상기 객체의 위치 및 각도를 포함하는 지리적 데이터를 추정하는 단계를 포함하는 이동 객체의 지리적 데이터 추정방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 전처리하는 단계는상기 영상 데이터를 특정 시야각을 가지는 원근 시점(perspective view)으로 전처리하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 초기 위치를 추정하는 단계 및 상기 지리적 데이터를 추정하는 단계는3차원 객체 검색(3D object retrieval) 기술을 이용하여 상기 객체를 3차원으로 복원하여 6DoF 포즈 추정(6DoF pose estimation)을 수행하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 초기 위치를 추정하는 단계는영상 분할(instance segmentation) 알고리즘을 이용하여 상기 영상 데이터 내 객체의 위치에 대한 픽셀 좌표를 추출하며, 스트리트 뷰(street view)와 3D 모델(3D model)을 기반으로 구축된 상기 디지털 트윈의 가상공간에서 카메라 자세와 그라운드(Ground) 정보를 이용하여 상기 이미지 깊이를 획득하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 초기 위치를 추정하는 단계는상기 객체의 픽셀 좌표와 해당 픽셀의 깊이(depth) 값을 이용하여 상기 객체의 3차원 위치인 상기 초기 위치(initial position)를 추정하며, 상기 3D 모델을 상기 디지털 트윈에 배치하는 것을 특징으로 하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 지리적 데이터를 추정하는 단계는PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 상기 초기 위치에 상기 3D 모델의 3D 객체를 프로젝션(projection)하여 생성된 추정 데이터의 객체 윤곽(outline)과 상기 영상 데이터 내 객체 윤곽(outline) 간의 차이를 계산하며, 오차를 최소화하는 최적화를 수행하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정방법
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 지리적 데이터를 추정하는 단계는상기 PSO 알고리즘을 이용하여 상기 3D 객체의 위치(position) 및 회전(rotation)을 변화하는 반복(Iteration)으로 최적화 과정을 수행하여 상기 영상 데이터 내 상기 객체의 위치 및 각도를 포함하는 6DoF 포즈(6DoF pose)를 추정하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정방법
|
| 8 |
8
360 카메라 및 디지털 트윈을 기반으로 한 이동 객체의 지리적 데이터를 추정하는 시스템에 있어서, 360 카메라에서 영상 데이터를 수신하여 전처리하는 전처리부;상기 영상 데이터 내 객체의 위치를 추출하며, 디지털 트윈(Digital Twin)을 통해 이미지 깊이(depth)를 추정하여 상기 객체의 초기 위치를 추정하는 초기 위치 추정부; 및상기 초기 위치를 기반으로 상기 디지털 트윈에 배치된 3D 모델(3D model)을 이용하여 상기 영상 데이터 내 상기 객체와의 차이를 계산하며, 차이를 최소화하는 최적화(optimization)를 통해 상기 객체의 위치 및 각도를 포함하는 지리적 데이터를 추정하는 지리적 데이터 추정부를 포함하는 이동 객체의 지리적 데이터 추정시스템
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 전처리부는상기 영상 데이터를 특정 시야각을 가지는 원근 시점(perspective view)으로 전처리하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정시스템
|
| 10 |
10
제8항에 있어서,상기 초기 위치 추정부 및 지리적 데이터 추정부는3D object retrieval(3차원 객체 검색) 기술을 이용하여 상기 객체를 3차원으로 복원하여 6DoF 포즈 추정(6DoF pose estimation)을 수행하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정시스템
|
| 11 |
11
제8항에 있어서,상기 초기 위치 추정부는영상 분할(instance segmentation) 알고리즘을 이용하여 상기 영상 데이터 내 객체의 위치에 대한 픽셀 좌표를 추출하며, 스트리트 뷰(street view)와 3D 모델(3D model)을 기반으로 구축된 상기 디지털 트윈의 가상공간에서 카메라 자세와 그라운드(Ground) 정보를 이용하여 상기 이미지 깊이를 획득하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정시스템
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 초기 위치 추정부는상기 객체의 픽셀 좌표와 해당 픽셀의 깊이(depth) 값을 이용하여 상기 객체의 3차원 위치인 상기 초기 위치(initial position)를 추정하며, 상기 3D 모델을 상기 디지털 트윈에 배치하는 것을 특징으로 하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정시스템
|
| 13 |
13
제8항에 있어서,상기 지리적 데이터 추정부는PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 상기 초기 위치에 상기 3D 모델의 3D 객체를 프로젝션(projection)하여 생성된 추정 데이터의 객체 윤곽(outline)과 상기 영상 데이터 내 객체 윤곽(outline) 간의 차이를 계산하며, 오차를 최소화하는 최적화를 수행하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정시스템
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 지리적 데이터 추정부는상기 PSO 알고리즘을 이용하여 상기 3D 객체의 위치(position) 및 회전(rotation)을 변화하는 반복(Iteration)으로 최적화 과정을 수행하여 상기 영상 데이터 내 상기 객체의 위치 및 각도를 포함하는 6DoF 포즈(6DoF pose)를 추정하는, 이동 객체의 지리적 데이터 추정시스템
|
