무인기 소프트웨어에서 처리된 표정요소를 이용한 도화품질 예측기술 개발 및 비교분석 = Development and Comparative Analysis of Mapping Quality Prediction Technology Using Orientation Parameters Processed in UAV Software

국문 초록 (Abstract)

현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Commercial Unmanned Aerial Vehicle (UAV) image processing software products currently used in the industry provides camera calibration information and block bundle adjustment accuracy.
However, they provide mapping accuracy achievable out of input UAV images. In this paper, the quality of mapping is calculated by using orientation parameters from UAV image processing software. We apply the orientation parameters to the digital photogrammetric workstation (DPW) for verifying the reliability of the mapping quality calculated. The quality of mapping accuracy was defined as three types of accuracy: Y-parallax, relative model and absolute model accuracy. The Y-parallax is an accuracy capable of determining stereo viewing between stereo pairs. The Relative model accuracy is the relative bundle adjustment accuracy between stereo pairs on the model coordinates system. The absolute model accuracy is the bundle adjustment accuracy on the absolute coordinate system. For the experimental data, we used 723 images of GSD 5 cm obtained from the rotary wing UAV over an urban area and analyzed the accuracy of mapping quality. The quality of the relative model accuracy predicted by the proposed technique and the maximum error observed from the DPW showed precise results with less than 0.11 m. Similarly, the maximum error of the absolute model accuracy predicted by the proposed technique was less than 0.16 m.

참고문헌 (Reference)

1 원재호, "지상기준점을 이용한 비측량용 카메라 렌즈 캘리브레이션" 한국측량학회 30 (30): 173-180, 2012

2 김재인, "입체영상 제작을 위한 비정렬 스테레오 영상의 정밀편위수정" 한국방송∙미디어공학회 17 (17): 411-421, 2012

3 김재인, "스테레오스코픽 3D 콘텐츠 제작의 효율성 향상을 위한 자동 영상정렬 및 모니터링 기법" 한국방송∙미디어공학회 19 (19): 205-214, 2014

4 홍송표, "사진측량과 컴퓨터비전 간의 카메라 렌즈왜곡 변환" 한국측량학회 37 (37): 267-277, 2019

5 윤부열, "무인비행장치(UAV)의 공간정보분야 적용을 위한 표준품셈(안) 작성에 관한 연구" 한국지적정보학회 18 (18): 123-132, 2016

6 김재인, "고품질의 3D 콘텐츠 제작을 위한 베이지안 접근방식의 사진측량기반 편위수정기법 개발" 한국방송∙미디어공학회 18 (18): 31-42, 2013

7 Lee, J. O., "Quality Evaluation Method for Surveying Results with UAVs" 1 : 265-266, 2018

8 Rosten, E., "Machine learning for high-speed corner detection" 1 : 430-443, 2006

9 Lee, S. B., "Field Survey of UAV(Drone) Surveying for the Standard Estimate Establishment" 1 : 267-268, 2018

10 Park, J. H., "Field Survey of UAV (Drone) Surveying for the Standard Estimate Establishment" 1 : 274-275, 2018

11 Kim, T., "Feasibility Study of 1:1,000 Scale Map Generation using various UAVs and processing SW" 1 : 15-16, 2018

12 Lim, P. C., "Feasibility Study for 1:1000 Scale Map Generation from various UAV images" 2019

13 Lowe, D. G., "Distinctive image features from scale-invariant keypoints" 60 (60): 91-110, 2004

14 Lim, P. C., "Comparative Analysis of Point Cloud Generation from UAV Images using Various Commercial and Public Software" 2018

15 Min, K. S., "Analysis on the standard of estimate for Unmanned Aerial Vehicles" 1 : 263-264, 2018

16 Lim, P. C., "Analysis of orientation accuracy of an UAV image according to camera calibration" XLII-2/W13 : 437-442, 2019

17 Harris, C., "A combined corner and edge detector" 15 : 147-151, 1988