KR101474521B1 - 영상 데이터베이스 구축 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
영상 데이터베이스를 구축하는 장치로서, 영상을 입력받는 영상 입력부, 그리고 상기 영상의 촬영 정보를 기초로 상기 영상을 3차원 지도에 매핑하고, 상기 영상의 촬영 위치에서 상기 3차원 지도에 매핑된 상기 영상의 각 지점으로 방향 벡터를 투사하며, 각 방향 벡터의 충돌 여부를 기초로 상기 영상에서 건물을 구분하는 건물 식별부를 포함한다.
Description
본 발명은 영상 데이터베이스 구축 방법 및 장치에 관한 것이다.
영상 검색 서비스는 질의 영상(이미지)을 입력받으면, 영상 데이터베이스에서 유사한 영상이나 관련 정보를 찾아 주는 서비스이다. 이러한 영상 검색 서비스에서, 영상 데이터베이스를 구축하는 것이 매우 중요하다. 특히, 건물 검색을 제공하는 서비스는 건물의 다양한 정보를 영상 데이터베이스에 저장해 두는 것이 필요하다.
도 1을 참고하면, 지금까지의 영상 데이터베이스는 라이다(Lidar) 등의 부가 센서를 이용하여 수집된 점군 데이터(Point Clouds)를 이용하여 구축된다.
그런데, 도 2를 참고하면, 점군 데이터와 같은 영상 외의 센서 데이터는 건물 영역을 구분할 수는 있어도, 점군 데이터로부터 건물 정보를 얻을 수 없다. 따라서, 사용자는 점군 데이터를 기초로 구분된 건물 영역이 어떤 건물인지 알 수 없기 때문에, 사용자가 직접 건물 영역에 상세 정보를 매핑해야 하는 한계가 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 건물 정보를 포함하는 3차원 지도와 영상을 매핑하고, 영상의 촬영 위치에서 3차원 지도에 매핑된 영상의 각 지점으로 방향 벡터들을 투사함으로써 건물을 식별하여 영상 데이터베이스를 구축하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터베이스를 구축하는 장치로서, 영상을 입력받는 영상 입력부, 그리고 상기 영상의 촬영 정보를 기초로 상기 영상을 3차원 지도에 매핑하고, 상기 영상의 촬영 위치에서 상기 3차원 지도에 매핑된 상기 영상의 각 지점으로 방향 벡터를 투사하며, 각 방향 벡터의 충돌 여부를 기초로 상기 영상에서 건물을 식별하는 건물 식별부를 포함한다.
상기 건물 식별부는 상기 영상의 제1지점으로 투사된 제1 방향 벡터가 3차원 물체에 충돌하면, 상기 제1지점을 건물 영역으로 판단할 수 있다.
상기 건물 식별부는 상기 제1 방향 벡터가 건물 정보를 포함하는 상기 3차원 지도에 충돌한 경우, 충돌한 지점에 해당하는 건물 정보를 상기 제1지점에 부여할 수 있다.
상기 건물 식별부는 상기 영상으로 투사된 방향 벡터들의 충돌 여부를 기초로 상기 영상에서 건물 영역을 추출하고, 상기 건물 영역에 포함된 지점들 각각의 건물 정보를 기초로 상기 건물 영역을 개별 건물로 분할할 수 있다.
상기 건물 식별부는 상기 건물 영역 중에서 제1 건물 정보가 부여된 지점들을 묶어 상기 제1 건물 정보에 해당하는 건물로 식별할 수 있다.
상기 영상 데이터베이스 구축 장치는 상기 건물 식별부에서 분할한 건물 영역에 해당 건물의 상세 정보를 매핑하는 건물 정보 매핑부를 더 포함한다.
상기 건물 정보는 상기 제1 방향 벡터가 충돌한 3차원 건물의 건물 식별자일 수 있다.
상기 건물 식별부는 상기 영상의 각 픽셀로 방향 벡터를 투사할 수 있다.
상기 영상의 촬영 정보는 촬영 위치 정보 그리고 방위각 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 한 실시예에 따라 영상 데이터베이스 구축 장치가 영상 데이터베이스를 구축하는 방법으로써, 영상의 촬영 정보를 기초로 상기 영상을 3차원 지도에 매핑하는 단계, 상기 영상의 촬영 위치에서, 상기 3차원 지도에 매핑된 상기 영상의 각 지점으로 방향 벡터를 투사하는 단계, 그리고 각 방향 벡터의 충돌 여부를 기초로 상기 영상에서 건물을 구분하는 단계를 포함한다.
상기 영상에서 건물을 구분하는 단계는 상기 영상의 제1지점으로 투사된 제1 방향 벡터가 3차원 물체에 충돌하면, 상기 제1지점을 건물 영역으로 판단하고, 상기 영상의 제2지점으로 투사된 제2 방향 벡터가 충돌하지 않으면, 상기 제2지점을 건물 영역이 아니라고 판단할 수 있다.
상기 영상에서 건물을 구분하는 단계는 상기 제1 방향 벡터가 상기 3차원 지도의 제1 건물에 충돌한 경우, 상기 제1 건물의 건물 식별자를 상기 제1지점에 부여하고, 상기 영상에서 상기 제1 건물의 건물 식별자가 부여된 지점들을 상기 제1 건물로 구분하며, 상기 3차원 지도는 건물마다 해당 건물의 건물 식별자가 매핑되어 있는 지도일 수 있다.
상기 영상 데이터베이스 구축 방법은 상기 영상에서 상기 제1 건물로 구분된 영역에, 상기 제1 건물의 상세 정보를 매핑하는 단계를 더 포함한다.
상기 방향 벡터를 투사하는 단계는 상기 영상의 각 픽셀로 방향 벡터를 투사할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면 영상에서 건물 영역을 구분함과 동시에, 건물 영역에 포함된 건물을 식별할 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따르면 사용자가 건물의 상세 정보를 입력할 필요 없이, 건물 영역과 건물 정보를 자동으로 매핑할 수 있다.
도 1과 도 2는 종래의 영상 데이터베이스 구축 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 로드뷰 이미지의 예시 도면이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 3차원상의 로드뷰 영상을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 영상 데이터베이스 구축 장치의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 3차원 지도를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 3차원 지도와 영상의 매핑을 나타내는 도면이다.
도 8부터 도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 벡터 충돌 방법을 설명하는 도면이다.
도 12는 본 발명의 한 실시예에 따른 영상 데이터베이스 구축 방법의 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 한 실시예에 따른 영상 데이터베이스 구축 방법을 예시적으로 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 로드뷰 이미지의 예시 도면이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 3차원상의 로드뷰 영상을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 영상 데이터베이스 구축 장치의 블록도이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 3차원 지도를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 3차원 지도와 영상의 매핑을 나타내는 도면이다.
도 8부터 도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 벡터 충돌 방법을 설명하는 도면이다.
도 12는 본 발명의 한 실시예에 따른 영상 데이터베이스 구축 방법의 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 한 실시예에 따른 영상 데이터베이스 구축 방법을 예시적으로 설명하는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
명세서 전체에서 사용하는 "영상" 또는 "촬영 영상"은 카메라에 의해 촬영된 것을 지칭하는 용어로서, "사진", "이미지", "촬영 이미지", "로드뷰 이미지" 등으로 혼용해서 사용될 수 있다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 로드뷰 이미지의 예시 도면이고, 도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 3차원상의 로드뷰 영상을 설명하는 도면이다.
도 3을 참고하면, 로드뷰 서비스는 차량을 이용해 촬영한 이미지들을 파노라마 형태로 연결하여 거리 곳곳을 실사 이미지로 보여주는 서비스이다. 이렇게, 실사 이미지로 보여주는 서비스는 로드뷰 서비스뿐만 아니라, 스트리트뷰 등과 같이 다양하게 명명되어 서비스될 수 있고, 본 발명이 특정 종류의 서비스에 한정되어 적용되는 것은 아니다.
차량과 같은 이동 장치가 촬영 장치를 탑재하고, 일정 간격으로 주변을 촬영하여 거리 이미지를 획득한다. 촬영 장치는 적어도 하나의 카메라, 카메라의 위치 정보를 수신하는 GPS 장치, 카메라의 자세 정보를 측정하는 적어도 하나의 센서 등을 포함할 수 있다. 센서는 카메라의 자세를 측정하는 센서로서, 방위각 정보를 측정할 수 있다. 예를 들면, 센서는 각속도 센서, 자이로 센서, 가속도 센서 등을 포함할 수 있다. 방위각 정보를 기초로 카메라가 어느 방향을 바라보고, 어느 기울기로 촬영한 것인지를 알 수 있다. 또한, 촬영 장치는 GPS 장치 등의 위치 측정 장치를 이용하여, 촬영 지점의 3차원 위치(촬영 위치)를 측정할 수 있다.
촬영 장치가 어느 지점을 촬영하여 영상(10)을 획득한다. 그러면, 영상(10)은 촬영 정보와 함께 저장된다. 여기서, 촬영 정보는 촬영 위치 정보 그리고 방위각 정보를 포함한다. 촬영 정보를 포함하는 대표적인 영상이 로드뷰 영상이므로, 이를 예로 들어 설명하지만, 본 발명이 특정 종류의 영상에 한정되어 적용되는 것은 아니다.
도 4를 참고하면, 영상(10)은 방위각 정보를 포함한다. 따라서, 영상(10)은 방위각 정보를 기초로, 촬영 위치(20)를 중심으로 하는 3차원 구(40)에 배치될 수 있다. 이때, 영상(10)의 촬영 방향은 방위각 정보에 해당하는 방향 벡터(30)로 표현될 수 있다. 이러한 구 모양의 3차원 공간을 로드뷰 버블이라고 부를 수 있다.
로드뷰 제공 장치(미도시)는 한 위치에서 촬영된 로드뷰 이미지들을 연결하여 구 모양의 3차원 공간을 만들 수 있다. 따라서, 어느 로드뷰 이미지가 놓인 3차원 공간의 크기는 해당 로드뷰 이미지를 촬영한 카메라에 의해 결정된다. 로드뷰 이미지는 어안렌즈와 같은 특수 렌즈를 가진 카메라로 촬영되어, 촬영 위치에서의 일정 각도 범위를 둥근 모양으로 표현할 수 있다. 따라서, 로드뷰 이미지는 구의 일부에 놓일 수 있다. 도 3에서는 설명을 위해 로드뷰 이미지(10)가 구에 접하는 것처럼 간단히 표시하였으나, 로드뷰 이미지(10)는 구를 감싸도록 놓일 수 있다.
만약, 일반 카메라로 촬영한 일반 이미지를 이용하는 경우, 카메라 정보를 포함하는 촬영 정보를 기초로 일반 이미지를 구형 이미지로 변환하여, 본 발명을 적용할 수 있다.
다음에서, 영상 데이터베이스 구축 장치가 건물 관련 영상 데이터베이스를 구축하는 방법에 대해 자세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 한 실시예에 따른 영상 데이터베이스 구축 장치의 블록도이고, 도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 3차원 지도를 나타내는 도면이고, 도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 3차원 지도와 영상의 매핑을 나타내는 도면이며, 도 8부터 도 11은 본 발명의 한 실시예에 따른 벡터 충돌 방법을 설명하는 도면이다.
도 5를 참고하면, 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 영상에 관련된 각종 정보를 관리하는 영상 데이터베이스를 구축한다. 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 영상 입력부(110), 3차원 지도 관리부(130), 건물 식별부(150), 그리고 건물 정보 매핑부(170)를 포함한다. 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 건물 상세 정보 저장부(190)를 더 포함할 수 있다.
영상 입력부(110)는 카메라에 의해 촬영된 영상을 입력받는다. 영상은 촬영 위치 정보 그리고 방위각 정보를 포함한다. 영상은 로드뷰 영상일 수 있다.
3차원 지도 관리부(130)는 3차원 지도를 관리한다. 3차원 지도 관리부(130)는 건물 식별부(150)의 요청에 따라 특정 위치 주변의 3차원 지도를 제공할 수 있다. 3차원 지도는 지도상의 위치 그리고 건물 정보를 포함한다. 여기서, 건물 정보는 건물 식별자를 포함하며, 각 건물의 상세 정보를 더 포함할 수 있다. 건물 식별자는 건물명, 건물ID, 주소 등 각 건물을 식별(identify)할 수 있는 정보이다.
3차원 지도 관리부(130)는 3차원 지도를 생성하거나, 이미 생성된 3차원 지도를 입력받아 관리할 수 있다. 3차원 지도를 생성하는 방법은 다양하며, 예를 들면, 2차원 평면 지도에서 각 건물의 높이 정보에 따라 건물을 세워 도 6과 같은 3차원 지도를 생성할 수 있다.
건물 식별부(150)는 영상 입력부(110)에 입력된 영상을 3차원 지도에 매핑한다. 건물 식별부(150)는 영상의 촬영 정보를 기초로 영상을 3차원 공간상에 위치시킬 수 있다. 구체적으로, 건물 식별부(150)는 도 7과 같이, 3차원 지도에서 영상(10)의 촬영 위치에 해당하는 지점을 찾고, 이 지점에 영상(10)에 관계된 구(40)를 위치시킬 수 있다.
건물 식별부(150)는 영상(10)에 관계된 3차원 지도만을 요구하기 위해, 영상(10)에 포함된 건물들이 포함되도록 촬영 위치로부터 일정 반경을 설정할 수 있다. 그리고, 건물 식별부(150)는 3차원 지도 관리부(130)에 촬영 위치로부터 일정 반경에 해당하는 3차원 지도를 요청할 수 있다.
도 8과 도 9를 참고하면, 건물 식별부(150)는 영상(10)의 촬영 위치(20)에서, 3차원 지도에 매핑된 영상(10)의 각 지점으로 방향 벡터(ray)를 투사한다. 각 지점으로 향하는 방향 벡터는 영상(10)의 촬영 위치(20)에서 각 지점으로 향하는 벡터로서, 영상(10)의 촬영 정보를 기초로 벡터의 시점과 방향이 계산된다
도 4와 같이 3차원 상에 위치하는 영상(10)은 3차원 지도에 매핑될 수 있다. 따라서, 영상(10)의 어느 지점은 건물과 같은 물체가 매핑되어 있을 수 있다. 그러면, 촬영 위치(20)에서 건물이 매핑된 지점으로 투사된 방향 벡터는 3차원 건물에 충돌한다. 즉, 건물 식별부(150)는 촬영 위치에서 영상(10)의 어느 지점(11)으로 방향 벡터(31)를 투사하고, 방향 벡터(31)가 충돌하면, 지점(11)을 건물 영역으로 판단한다. 그리고, 건물 식별부(150)는 3차원 지도에서 방향 벡터(31)가 충돌한 물체(건물)의 정보, 예를 들면, 건물 식별자를 찾고, 영상(10)의 지점(11)에 건물 식별자를 부여한다. 이를 통해, 건물 식별부(150)는 지점(11)을 건물 영역으로 구분함과 동시에 어느 건물인지를 식별한다.
만약, 영상(10)의 어느 지점(12)이 하늘인 경우, 지점(12)에는 건물과 같은 물체가 매핑되어 있지 않다. 따라서, 건물 식별부(150)가 촬영 위치에서 지점(12)으로 방향 벡터(32)를 투사하더라도, 방향 벡터(32)는 충돌하지 않는다. 이를 통해, 건물 식별부(150)는 영상(10)의 지점(12)을 건물 영역이 아니라고 판단한다.
건물 식별부(150)는 영상(10)을 픽셀 단위로 구분하고, 픽셀마다 방향 벡터를 투사하여, 영상 전체의 건물 정보를 수집할 수 있다. 이와 같은 방법을 벡터 충돌 방법 또는 광선 교차 방법(ray intersection)이라고 부를 수 있다.
도 10과 도 11을 참고하면, 건물 식별부(150)는 촬영 위치에서 영상(10)의 각 지점으로 방향 벡터를 투사하여 건물 영역을 추출한다. 건물 식별부(150)는 영상(10)에서 건물 식별자(예를 들면, A, B, C, ..., K, L)가 같은 지점들을 묶어 건물 영역을 개별 건물로 분할할 수 있다. 그리고, 건물 식별부(150)는 분할된 건물 영역에 부여된 건물 식별자를 기초로 건물 영역을 구분함과 동시에 분할된 건물 영역 각각이 어느 건물인지 식별할 수 있다.
건물 정보 매핑부(170)는 건물 식별부(150)에서 구분한 건물마다 해당 건물의 상세 정보를 매핑한다. 건물 정보 매핑부(170)는 영상에서 구분된 건물, 그리고 구분된 건물에 매핑된 상세 정보를 영상 데이터베이스(미도시)에 저장한다.
건물 상세 정보 저장부(190)는 건물 식별자에 해당하는 건물 상세 정보를 저장한다. 건물 상세 정보는 건물명, 건물 위치, 층수, 연락처, 층별 매장 정보 등 건물에 대한 각종 정보를 포함한다.
도 12는 본 발명의 한 실시예에 따른 영상 데이터베이스 구축 방법의 흐름도이고, 도 13은 본 발명의 한 실시예에 따른 영상 데이터베이스 구축 방법을 예시적으로 설명하는 도면이다.
도 12를 참고하면, 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 촬영 정보를 포함하는 영상을 입력받는다(S110). 촬영 정보는 촬영 위치 정보 그리고 방위각 정보를 포함한다.
영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 입력받은 영상의 촬영 정보를 기초로 영상을 3차원 지도에 매핑한다(S120). 3차원 지도는 지도상의 위치 그리고 건물 정보를 포함한다. 여기서, 건물 정보는 건물 식별자를 포함하며, 각 건물의 상세 정보를 더 포함할 수 있다.
영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 영상의 촬영 위치에서, 3차원 지도가 매핑된 영상의 각 지점으로 방향 벡터를 투사한다(S130). 방향 벡터를 투사하는 영상내 지점의 크기는 영상을 구분하는 방법에 따라 다양할 수 있다. 예를 들면, 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 영상을 픽셀단위로 분할하고, 영상의 모든 픽셀에 방향 벡터를 투사할 수 있다.
영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 방향 벡터가 3차원 지도에 충돌하는 지 판단하여 영상에서 건물 영역을 구분한다(S140). 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 방향 벡터가 충돌하면, 이 방향 벡터가 향하는 영상의 지점을 건물 영역으로 판단하고, 방향 벡터가 충돌하지 않으면, 이 방향 벡터가 향하는 영상의 지점을 하늘과 같이 비어 있는 영역으로 판단한다. 도 9를 참고하면, 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 영상의 모든 지점으로 방향 벡터를 투사하고, 각 방향 벡터가 3차원 물체에 충돌하는지 판단하여 영상을 건물 영역과 비건물 영역(하늘, 도로 등)으로 구분할 수 있다.
영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 3차원 지도에 포함된 건물 정보를 기초로, 충돌한 방향 벡터에 해당하는 영상의 지점에 건물 식별자를 부여한다(S150). 즉, 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 영상의 임의 지점으로 향하는 방향 벡터가 3차원 지도에 충돌하면, 3차원 지도에서 방향 벡터가 충돌한 건물의 건물 식별자를 찾고, 영상의 임의 지점에 건물 식별자를 부여한다.
영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 영상의 건물 영역에 부여된 건물 식별자를 기초로 건물 영역에 포함된 건물을 식별한다(S160). 도 13을 참고하면, 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 건물 영역을 두 개의 건물(영창빌딩과 운산빌딩)로 식별할 수 있다.
영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 식별된 건물의 영역에 해당 건물의 상세 정보를 매핑한다(S170). 영상 데이터베이스 구축 장치(100)는 영상에 포함된 건물마다 해당 건물의 상세 정보를 매핑하고, 이러한 정보를 영상 데이터베이스에 저장한다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면 영상에서 건물 영역을 구분함과 동시에, 건물 영역에 포함된 건물을 식별할 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따르면 사용자가 건물의 상세 정보를 입력할 필요 없이, 식별된 건물에 건물 정보를 자동으로 매핑할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
Claims (14)
- 영상 데이터베이스를 구축하는 장치로서,
영상을 입력받는 영상 입력부, 그리고
상기 영상의 촬영 정보를 기초로 상기 영상을 3차원 지도에 매핑하고, 상기 영상의 촬영 위치에서 상기 3차원 지도에 매핑된 상기 영상의 각 지점으로 방향 벡터를 투사하며, 각 방향 벡터의 충돌 여부를 기초로 상기 영상에서 건물을 식별하는 건물 식별부
를 포함하는 영상 데이터베이스 구축 장치. - 제1항에서,
상기 건물 식별부는
상기 영상의 제1지점으로 투사된 제1 방향 벡터가 3차원 물체에 충돌하면, 상기 제1지점을 건물 영역으로 판단하는 영상 데이터베이스 구축 장치. - 제2항에서,
상기 건물 식별부는
상기 제1 방향 벡터가 건물 정보를 포함하는 상기 3차원 지도에 충돌한 경우, 충돌한 지점에 해당하는 건물 정보를 상기 제1지점에 부여하는 영상 데이터베이스 구축 장치. - 제3항에서,
상기 건물 식별부는
상기 영상으로 투사된 방향 벡터들의 충돌 여부를 기초로 상기 영상에서 건물 영역을 추출하고, 상기 건물 영역에 포함된 지점들 각각의 건물 정보를 기초로 상기 건물 영역을 개별 건물로 분할하는 영상 데이터베이스 구축 장치. - 제4항에서,
상기 건물 식별부는
상기 건물 영역 중에서 제1 건물 정보가 부여된 지점들을 묶어 상기 제1 건물 정보에 해당하는 건물로 식별하는 영상 데이터베이스 구축 장치. - 제4항에서,
상기 건물 식별부에서 분할한 건물 영역에 해당 건물의 상세 정보를 매핑하는 건물 정보 매핑부
를 더 포함하는 영상 데이터베이스 구축 장치. - 제3항에서,
상기 건물 정보는 상기 제1 방향 벡터가 충돌한 3차원 건물의 건물 식별자인 영상 데이터베이스 구축 장치. - 제1항에서,
상기 건물 식별부는
상기 영상의 각 픽셀로 방향 벡터를 투사하는 영상 데이터베이스 구축 장치. - 제1항에서,
상기 영상의 촬영 정보는 촬영 위치 정보 그리고 방위각 정보를 포함하는 영상 데이터베이스 구축 장치. - 영상 데이터베이스 구축 장치가 영상 데이터베이스를 구축하는 방법으로써,
영상의 촬영 정보를 기초로 상기 영상을 3차원 지도에 매핑하는 단계,
상기 영상의 촬영 위치에서, 상기 3차원 지도에 매핑된 상기 영상의 각 지점으로 방향 벡터를 투사하는 단계, 그리고
각 방향 벡터의 충돌 여부를 기초로 상기 영상에서 건물을 구분하는 단계
를 포함하는 영상 데이터베이스 구축 방법. - 제10항에서,
상기 영상에서 건물을 구분하는 단계는
상기 영상의 제1지점으로 투사된 제1 방향 벡터가 3차원 물체에 충돌하면, 상기 제1지점을 건물 영역으로 판단하고, 상기 영상의 제2지점으로 투사된 제2 방향 벡터가 충돌하지 않으면, 상기 제2지점을 건물 영역이 아니라고 판단하는 영상 데이터베이스 구축 방법. - 제11항에서,
상기 영상에서 건물을 구분하는 단계는
상기 제1 방향 벡터가 상기 3차원 지도의 제1 건물에 충돌한 경우, 상기 제1 건물의 건물 식별자를 상기 제1지점에 부여하고, 상기 영상에서 상기 제1 건물의 건물 식별자가 부여된 지점들을 상기 제1 건물로 구분하며,
상기 3차원 지도는 건물마다 해당 건물의 건물 식별자가 매핑되어 있는 지도인, 영상 데이터베이스 구축 방법. - 제12항에서,
상기 영상에서 상기 제1 건물로 구분된 영역에, 상기 제1 건물의 상세 정보를 매핑하는 단계
를 더 포함하는 영상 데이터베이스 구축 방법. - 제10항에서,
상기 방향 벡터를 투사하는 단계는
상기 영상의 각 픽셀로 방향 벡터를 투사하는 영상 데이터베이스 구축 방법.
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---|---|---|---|---|
KR102167835B1 (ko) * | 2019-05-08 | 2020-10-20 | 주식회사 카카오 | 영상 처리 방법 및 장치 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10621452B2 (en) * | 2018-09-14 | 2020-04-14 | Lyft, Inc. | Determining and mapping location-based information for a vehicle |
US20210019908A1 (en) * | 2019-07-15 | 2021-01-21 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Building Recognition via Object Detection and Geospatial Intelligence |
CN113177254B (zh) * | 2021-05-13 | 2023-07-04 | 重庆市勘测院 | 建筑物方向向量确定方法及其规则化方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009163504A (ja) * | 2008-01-07 | 2009-07-23 | Panasonic Corp | 画像変形方法等 |
KR20090123442A (ko) * | 2008-05-28 | 2009-12-02 | (주)파인원커뮤니케이션즈 | 지도데이터 생성방법 및 그 생성장치 |
KR20130127822A (ko) * | 2012-05-15 | 2013-11-25 | 한국전자통신연구원 | 도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치 및 방법 |
Family Cites Families (2)
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---|---|---|---|---|
US7382399B1 (en) * | 1991-05-13 | 2008-06-03 | Sony Coporation | Omniview motionless camera orientation system |
US6222583B1 (en) * | 1997-03-27 | 2001-04-24 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Device and system for labeling sight images |
-
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009163504A (ja) * | 2008-01-07 | 2009-07-23 | Panasonic Corp | 画像変形方法等 |
KR20090123442A (ko) * | 2008-05-28 | 2009-12-02 | (주)파인원커뮤니케이션즈 | 지도데이터 생성방법 및 그 생성장치 |
KR20130127822A (ko) * | 2012-05-15 | 2013-11-25 | 한국전자통신연구원 | 도로상 물체 분류 및 위치검출을 위한 이종 센서 융합처리 장치 및 방법 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102167835B1 (ko) * | 2019-05-08 | 2020-10-20 | 주식회사 카카오 | 영상 처리 방법 및 장치 |
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