KR101922238B1 - Tunnel lining image data distributed parallel processing method, image data acquiring apparatus, and integrated software - Google Patents

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KR101922238B1 KR1020170148799A KR20170148799A KR101922238B1 KR 101922238 B1 KR101922238 B1 KR 101922238B1 KR 1020170148799 A KR1020170148799 A KR 1020170148799A KR 20170148799 A KR20170148799 A KR 20170148799A KR 101922238 B1 KR101922238 B1 KR 101922238B1
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(주)태명이씨앤씨
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Abstract

The present invention provides a distributed and parallel tunnel lining image data processing method for enabling an operation with a constant steering scheme and executing a calibration operation on images photographed in a sporadic manner, an image data acquisition device, and integrated software thereof. The distributed and parallel tunnel lining image data processing method includes the steps of: recording images and obtaining image data through a tunnel lining inspection apparatus to process and store large-scale image data in a stable and quick manner; storing the large-scale image data to multiple personal computers (PCs) in a distributed manner and connecting the PCs through a network in a parallel manner while processing the images at the same time; executing automated data parallel processing and computation operations by configuring a set including multiple hard disks and one central processing unit (CPU) of the PCs; and installing graphic processing units (GPUs) specialized for matrix computations on individual PCs, executing distributed parallel data processing operations, and utilizing all GPUs at the same time to process the image data at high speed.

Description

터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법, 영상 데이터 획득 장치, 및 통합 소프트웨어{TUNNEL LINING IMAGE DATA DISTRIBUTED PARALLEL PROCESSING METHOD, IMAGE DATA ACQUIRING APPARATUS, AND INTEGRATED SOFTWARE}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a tunneling lining image data dispersion parallel processing method, an image data acquiring device,

본 발명은 터널 라이닝 검사에 관한 것으로서, 구체적으로는 터널 라이닝 검사 장치에 의해 취득한 영상 데이터를 처리하는 장치에 관한 것이다.TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to tunnel lining inspection, and more particularly, to an apparatus for processing image data acquired by a tunnel lining inspection apparatus.

[문제점][problem]

기존 터널 라이닝 검사 장치에서 터널 내부면(라이닝) 영상 촬영 방법은 운전자가 주행 중 도로 포장면에 도색된 차선 인식을 통해 터널 라이닝 벽면과의 거리를 유지하며 촬영하게 된다. 하지만, 사람이 운전하게 되니, 일정하지 않은 조향(操向)을 할 수가 있어, 균일한 면적을 촬영하지 못할 수 있다. 또한 터널 내부면(라이닝)을 촬영한 방대한 양의 영상 데이터를 독립된 고성능 컴퓨터를 이용하여 처리하기 위해 수백시간에서 길게는 수천시간의 처리 시간이 소요되므로, 터널 안전점검에 촬영된 영상 데이터를 활용하는 것이 현실적으로 불가능하다.In the conventional tunnel lining inspection apparatus, the tunnel inner surface (lining) image capturing method is performed while the driver keeps the distance from the tunnel lining wall through the painted lane recognition on the road surface while driving. However, since a person is driving, it is possible to make a steady steering (steer), and a uniform area may not be photographed. In addition, since it takes thousands of hours to process a vast amount of image data of a tunnel inner surface (lining) using hundreds of hours and thousands of hours in order to process using a separate high-performance computer, It is practically impossible.

특허 등록 번호 제 10-1772916 호{등록일: 2017년 08월 24일}Patent Registration No. 10-1772916 {Registered Date: Aug. 24, 2017}

본 발명은 상기와 같은 요구에 부응하기 위하여 안출된 것으로, 일정한 조향으로 운전을 가능하게 하고, 일정하게 촬영되지 않은 영상에 대한 보정을 수행하기 위한 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법, 영상 데이터 획득 장치, 및 통합 소프트웨어를 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a tunnel lining image data dispersion parallel processing method capable of operating with a constant steering, , And integrated software.

상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 양상에 따른 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법은 (i) 터널 라이닝 검사장치를 통한 영상 촬영 및 영상 데이터를 취득하여 대용량 영상 데이터를 안정적이고 빠르게 저장 및 처리하는 단계; (ii) 상기 대용량 영상 데이터를 다수의 PC에 분산시켜 저장하고, 다수의 PC를 네트워크로 병렬로 연결한 후, 동시에 영상을 처리하는 단계; (iii) PC의 CPU 1대와 다수의 하드 디스크가 세트를 구성하여 자동화된 데이터 병렬처리 및 연산을 하는 단계; 및 (iv) 행렬 연산에 특화된 GPU를 각 PC에 설치하고 모든 GPU를 데이터 분산 병렬 처리와 동시에 활용하여 영상 데이터를 고속으로 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to one aspect of the present invention, there is provided a method for parallel processing of tunnel lining image data, the method comprising: (i) acquiring image data and image data through a tunnel lining inspection apparatus to stably and quickly store and process large- ; (ii) distributing and storing the large-capacity image data in a plurality of PCs, concurrently connecting a plurality of PCs in a network, and then processing images at the same time; (iii) a step of performing automated data parallel processing and calculation by constituting a set of one CPU and a plurality of hard disks of the PC; And (iv) installing a GPU specialized for matrix operation in each PC and utilizing all of the GPUs simultaneously with data dispersion parallel processing, thereby processing the image data at a high speed.

상기 터널 라이닝 검사 장치는 차량의 적재함에 탑재되는 프레임; 차량의 일측면을 향하는 상기 프레임의 측면과 상기 프레임의 상면에 일정 간격으로 힌지고정되어 상하로 회동되며 "ㄷ"자형태로 된 다수의 브라켓; 터널 내부의 콘크리트 라이닝의 영상을 촬영하는 다수의 카메라; 상기 카메라들 사이에 설치되어 상기 카메라에 의한 촬영시 터널 내부 콘크리트 라이닝을 조명하는 다수의 조명부; 팬 기능과 틸트 기능이 가능한 구조로서, 미세 각도 제어가 가능하고 원격으로 제어가 가능하고 상기 카메라 및 조명부의 중량을 견딜 수 있는 팬 틸트 헤드; 상기 프레임, 상기 다수의 브라켓, 상기 다수의 카메라, 상기 다수의 조명부, 상기 팬 틸트 헤드를 내부에 수용하는 하우징; 및 상기 카메라에 의해 촬영된 영상의 저장 및 터널 내부의 콘크리트 라이닝의 손상 정보를 판독하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.The tunnel lining inspecting apparatus comprises: a frame mounted on a loading box of a vehicle; A plurality of brackets hinged at predetermined intervals on the side of the frame facing the one side of the vehicle and the upper surface of the frame, A plurality of cameras for capturing images of concrete lining inside the tunnel; A plurality of illumination units installed between the cameras to illuminate a concrete lining inside a tunnel at the time of photographing by the camera; A pan tilt head capable of performing fine angle control and remotely controllable and capable of withstanding the weight of the camera and the illumination unit; A housing housing the frame, the plurality of brackets, the plurality of cameras, the plurality of illumination units, and the pan tilt head; And a controller for reading the damage information of the concrete lining inside the tunnel and storing the image photographed by the camera.

단계 (i)은 파노라마 정합 단계, 결함 정보 인식 및 검출 단계, 결함 정보 계측 및 작도 단계, 외관 조사망도 작성 단계, 및 상태 평가 단계를 포함할 수 있다. The step (i) may include a panorama matching step, a defect information recognition and detection step, a defect information measurement and construction step, an external appearance mapping step, and a state evaluation step.

상기 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법은 특정 이미지 데이터(터널 라이닝 촬영 이미지) 고속처리가 가능하고, 특수 제작된 하드웨어와 데이터 분석을 통해 데이터의 특징을 추출하여, 특정 이미지 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 전용 소프트웨어에 의해 수행될 수 있다.The tunnel lining image data dispersion parallel processing method is capable of processing specific image data (tunnel lining shot image) at a high speed, extracting characteristics of data through specially manufactured hardware and data analysis, and processing specific image data at high speed Lt; RTI ID = 0.0 > software. ≪ / RTI >

본 발명의 다른 양상에 따른 영상 데이터 획득 장치는 차량 외부 전면에 설치되어 차선을 촬영하는 디지털 영상 촬영부; 차량 외부에 설치되어 주행하는 동안 지속적으로 터널 벽면(라이닝)을 향해 거리를 측정하는 초음파 거리 측정기 및 레이저 거리 측정기; 운전자가 그 거리값을 확인하면서 일정한 촬영 거리를 유지하여 주행할 수 있게 운전석에 설치된 디스플레이; 및 상기 획득한 거리값과 영상데이터를 실시간으로 기록하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image data acquisition apparatus including: a digital image photographing unit installed on a front surface of a vehicle for photographing a lane; An ultrasonic distance measuring device and a laser distance measuring device installed outside the vehicle and continuously measuring the distance toward the tunnel wall surface (lining) while traveling; A display installed in the driver's seat so that the driver can travel while maintaining a constant shooting distance while checking the distance value; And a control unit for recording the obtained distance value and the image data in real time.

상기 제어부는 획득 영상의 이진화(흑백 이미지) 및 다운스케일링(저 용량화) 처리 할 수 있고, 인공지능 알고리즘을 이용하여 처리된 이미지를 분석해 조향방향과 조향각도를 화살표 형태로 디스플레이가 가능하게 할 수 있고, 인공지능 알고리즘을 이용하여 저장된 이미지와 거리 측정값을 계산하여 이미지 스케일 지수를 자동 계산 및 이미지 크기 조종을 통해 새로운 이미지를 생성하고 저장 처리할 수 있는 전용 소프트웨어를 포함할 수 있다.The control unit can process the acquired image in binary (black and white image) and downscaled (low capacity), analyze the processed image using the AI algorithm, and display the steering direction and the steering angle in the form of an arrow , And may include dedicated software capable of automatically calculating an image scale index by calculating stored images and distance measurement values using artificial intelligence algorithms, and generating and storing new images through image size manipulation.

본 발명의 다른 양상에 따른 통합 소프트웨어는 상기 제1 전용 소프트웨어 및 상기 제1 전용 소프트웨어를 자동을 구동하는 것을 특징으로 한다.The integrated software according to another aspect of the present invention is characterized by automatically driving the first dedicated software and the first dedicated software.

본 발명은 일정한 조향으로 운전을 가능하게 하고, 일정하게 촬영되지 않은 영상에 대한 보정을 수행할 수 있다. The present invention makes it possible to operate with a constant steering, and to perform correction for an image not constantly photographed.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 데이터 획득 장치의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 터널 라이닝 검사 장치의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 3은 도 2에 도시된 터널 라이닝 검사 장치의 터널 라이닝 균열 사진 촬영 장비를 나타낸 블럭도이다.
도 4는 도 2에 도시된 터널 라이닝 검사 장치의 촬영 원격 제어 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 터널 라이닝 영상 데이터 병렬 분산 처리 방법을 설명하기 위한 블럭도이다.1 is a block diagram illustrating a configuration of an image data acquisition apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating the configuration of a tunnel lining inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a tunnel lining crack photographing apparatus of the tunnel lining inspection apparatus shown in FIG.
4 is a conceptual diagram of the remote control of the photograph taken by the tunnel lining inspection apparatus shown in FIG.
FIG. 5 is a block diagram illustrating a method of parallel processing of tunnel lining image data according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

이하, 본 발명의 실시예에 따른 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법, 영상 데이터 획득 장치, 및 통합 소프트웨어를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a tunnel lining image data dispersion parallel processing method, an image data acquisition device, and integrated software according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 데이터 획득 장치의 구성을 나타낸 블럭도이다.1 is a block diagram illustrating a configuration of an image data acquisition apparatus according to an embodiment of the present invention.

기존 터널 라이닝 검사 장치에서 터널 내부면(라이닝) 영상 촬영 방법은 운전자가 도로 포장면에 도색된 차선 인식하여 일정하게 주행하면서 촬영하게 됩니다. 하지만, 사람이 운전하게 되니, 일정하지 않은 조향(操向)을 할 수가 있어, 균일한 면적을 촬영하지 못할 수 있다.In conventional tunnel lining inspection equipment, the tunnel inner surface (lining) image shooting method will be taken when the driver recognizes a painted lane on the road surface and travels constantly. However, since a person is driving, it is possible to make a steady steering (steer), and a uniform area may not be photographed.

따라서, 일정한 조향으로 운전을 가능하게 하고, 일정하게 촬영되지 않은 영상에 대한 보정을 위해서 구성하게 된다.Therefore, it is possible to perform the operation with a constant steering and to make correction for an image which is not constantly photographed.

이러한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상 데이터 획득 장치는 디지털 영상 촬영부(110), 초음파 거리 측정기(120), 레이저 거리 측정기(130), 디스플레이(140), 및 제어부(150)를 포함한다.The apparatus for obtaining image data according to an embodiment of the present invention includes a digital image photographing unit 110, an ultrasonic distance measuring unit 120, a laser distance measuring unit 130, a display 140, and a controller 150 ).

디지털 영상 촬영부(110)는 차량 외부 전면에 설치되어 차선을 촬영한다.The digital image photographing unit 110 is installed on the outside of the vehicle and photographs the lane.

초음파 거리 측정기(120) 및 레이저 거리 측정기(130)는 차량 외부에 설치되어 주행하는 동안 지속적으로 터널 벽면(라이닝)을 향해 거리를 측정한다.The ultrasonic distance meter 120 and the laser distance meter 130 are installed outside the vehicle and continuously measure the distance toward the tunnel wall surface (lining) during traveling.

디스플레이(140)는 운전자가 그 거리값을 확인하면서 일정한 촬영 거리를 유지하여 주행할 수 있게 운전석에 설치된다.The display 140 is installed in the driver's seat so that the driver can maintain the constant shooting distance while checking the distance value.

제어부(150)는 이를 통해 획득한 거리값과 영상 데이터를 실시간으로 기록한다.The control unit 150 records the distance value and the image data obtained through the above in real time.

상기 제어부(150)는 획득 영상 영상의 이진화(흑백영상) 및 다운스케일링(저용량화) 처리 할 수 있고, 인공지능 알고리즘을 이용하여 처리된 영상을 분석해 조향방향과 조향각도를 화살표 형태로 디스플레이가 가능하게 할 수 있고, 인공지능 알고리즘을 이용하여 저장된 영상와 거리 측정값을 계산하여 영상 스케일 지수를 자동 계산 및 영상 크기 조종을 통해 새로운 영상을 생성하고 저장 처리할 수 있는 제1 전용 소프트웨어를 내장할 수 있다.The control unit 150 can process the acquired image in binary form (black and white image) and downscale (low capacity), analyze the processed image using the AI algorithm, and display the steering direction and the steering angle in the form of arrows , And it is possible to embed a first dedicated software capable of automatically calculating an image scale index and calculating and storing a new image through image size manipulation by calculating a stored image and a distance measurement value using an artificial intelligence algorithm .

제1 전용 소프트웨어의 대략적인 운영 절차The approximate operating procedure of the first dedicated software

1. 영상 촬영 레이저 및 초음파 거리측정 시작1. Start of image taking laser and ultrasonic distance measurement

2. 영상 이진화(흑백 영상) 및 다운 스케일링(저 용량화)[처리된 영상]2. Image binarization (black and white image) and downscaling (low capacity) [processed image]

3. 처리된 영상와 거리측정 데이터를 실시간으로 기록함3. Record processed video and distance measurement data in real time

4. 인공지능 알고리즘을 이용하여 처리된 영상룰 분석해 조향방향과 조향각도를 화살표 형태로 디스플레이에 표시해줌4. Analyze processed image rules using artificial intelligence algorithm and display the steering direction and steering angle on the display in arrow form

5. 인공지능 알고리즘을 이용하여 저장된 영상와 거리측정값을 계산하여 영상 스케일 지수를 자동으로 계산하고 영상의 크기를 조정하여 새로운 영상을 생성 및 저장한다.5. Automatically calculates the image scale index by calculating the stored image and the distance measurement value using the artificial intelligence algorithm, and adjusts the size of the image to generate and store the new image.

차량 외부 전면에 디지털 영상 촬영부(110)를 설치하고, 차선을 촬영하면, 해당 영상이 운전석에 설치된 영상 디스플레이 출력이 되어, 운전자가 수시로 차선을 확인하여 조향을 일정하게 유지할 수 있도록 한다. 그리고, 차량 외부에 초음파 거리 측정기(120)나 레이저 거리 측정기(130)를 설치하고, 주행하는 동안 지속적으로 터널 벽면(라이닝)을 향해 거리를 측정하게 되면, 주행 거리별 차량(또는 카메라)와 터널 벽면(라이닝)과의 거리값을 확보하게 된다. 해당 거리값은 실시간으로 운전석에 설치된 모니터에 표시되어, 운전자가 그 값을 확인하면서 일정한 촬영 거리를 유지하면서 주행을 할 수 있도록 도움을 제공한다. 더불어 조향 방향을 화살표 방향과 화살표의 크기로 디스플레이에 출력해 주어 정교한 조향이 가능하도록 해준다. 촬영 후, 기록 장치에 저장된 거리값을 이용하여, 촬영 거리와 촬영면적 간의 보정을 통해 영상 데이터 상의 균열 등 결함정보 계측 값의 정확도를 높일 수 있다. 최종적으로, 상기 초음파 거리 측정기, 레이저 거리 측정기, 디지털 영상 촬영장치 3가지 장치를 통해 획득한 값을 이용하여, 촬영 영상 데이터의 크기를 보정할 수 있다.(기본적으로 영상 1장당 1m x 1m의 면적을 촬영)(보정계수 1.01 ∼1.1)When the digital image photographing unit 110 is installed on the entire outer surface of the vehicle and the lane is photographed, the corresponding image becomes the image display output installed in the driver's seat so that the driver can check the lane at any time to keep the steering constant. When the ultrasonic distance meter 120 or the laser distance meter 130 is installed outside the vehicle and the distance is continuously measured toward the tunnel wall surface (lining) during traveling, the vehicle (or camera) Thereby securing a distance from the wall surface (lining). The distance value is displayed on the monitor installed in the driver's seat in real time, and helps the driver to travel while maintaining the constant shooting distance while checking the value. In addition, the steering direction is displayed on the display in the direction of the arrow and the size of the arrow, which enables precise steering. After the photographing, the accuracy of the defect information measurement value such as cracks on the image data can be improved through correction between the photographing distance and the photographing area using the distance value stored in the recording device. Finally, the size of the photographed image data can be corrected using the values obtained through the three apparatuses of the ultrasonic distance meter, the laser distance meter, and the digital image photographing apparatus. (Basically, the area of 1m x 1m per image (Correction factor 1.01 to 1.1)

또한, 차량 내부에는 노면 및 차선을 촬영한 영상 데이터를 기록하는 장치와 차량(또는 카메라)와 터널 벽면(라이닝)과의 거리값을 기록하는 장치가 구비되어 실시간으로 저장을 하게 ehls다.Inside the vehicle, there are a device for recording image data of the road and the lane, a device for recording the distance between the vehicle (or camera) and the tunnel wall (lining), and storing the data in real time.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 터널 라이닝 검사 장치의 구성을 나타낸 블럭도이다.2 is a block diagram illustrating the configuration of a tunnel lining inspection apparatus according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 터널 라이닝 검사 장치는 차량의 적재함에 탑재되는 프레임(8); 차량의 일측면을 향하는 상기 프레임(8)의 측면과 상기 프레임(8)의 상면에 일정 간격으로 힌지고정되어 상하로 회동되며 "ㄷ"자 형태로 된 다수의 브라켓(9); 터널 내부의 콘크리트 라이닝의 영상을 촬영하는 다수의 카메라(1); 상기 카메라들(1) 사이에 설치되어 상기 영상 촬영부(7)에 의한 촬영시 터널 내부 콘크리트 라이닝을 조명하는 다수의 조명부(2); 팬 기능과 틸트 기능이 가능한 구조로서, 미세 각도 제어가 가능하고 원격으로 제어가 가능하고 상기 카메라(1) 및 조명부(2)의 중량을 견딜 수 있는 팬 틸트 헤드(3); 상기 프레임(8), 상기 다수의 브라켓(9), 상기 다수의 카메라(1), 상기 다수의 조명부(2), 상기 팬 틸트 헤드(3)를 내부에 수용하는 하우징(10); 및 상기 카메라(1)에 의해 촬영된 영상의 저장 및 터널 내부의 콘크리트 라이닝의 손상 정보를 판독하는 컨트롤러(4)를 포함한다. The apparatus for inspecting a tunnel lining according to an embodiment of the present invention includes a frame 8 mounted on a loading box of a vehicle; A plurality of brackets 9 which are hinged at predetermined intervals on the side of the frame 8 facing the one side of the vehicle and on the upper surface of the frame 8, A plurality of cameras (1) for capturing images of concrete lining inside a tunnel; A plurality of illumination units 2 installed between the cameras 1 and illuminating a concrete lining inside a tunnel at the time of photographing by the image photographing unit 7; A pan tilt head 3 capable of fine angle control and remotely controllable and capable of withstanding the weight of the camera 1 and the illumination unit 2; A housing 10 for receiving the frame 8, the plurality of brackets 9, the plurality of cameras 1, the plurality of illumination units 2, and the pan tilt head 3 therein; And a controller (4) for storing the image photographed by the camera (1) and for reading the damage information of the concrete lining inside the tunnel.

도 3은 도 2에 도시된 터널 라이닝 검사 장치의 터널 라이닝 균열 사진 촬영 장비를 나타낸 블럭도이다. 도 4는 도 2에 도시된 터널 라이닝 검사 장치의 촬영 원격 제어 개념도이다.3 is a block diagram illustrating a tunnel lining crack photographing apparatus of the tunnel lining inspection apparatus shown in FIG. 4 is a conceptual diagram of the remote control of the photograph taken by the tunnel lining inspection apparatus shown in FIG.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 터널 라이닝 영상 데이터 병렬 분산 처리 방법을 설명하기 위한 블럭도이다.FIG. 5 is a block diagram illustrating a method of parallel processing of tunnel lining image data according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

터널 라이닝 검사장치를 통한 영상 촬영 및 영상 데이터 취득 단계Image capture and image data acquisition through tunnel lining inspection device

차량에 장착된 다수의 카메라(미도시)로 터널 내부면을 촬영하게 되면, 대량의 영상 데이터(1km 터널 기준, 830만 화소의 영상 약 20,000장)를 확보하게 된다.(영상 용량 10Mbyte/장, 200GB/20,000장)When the inner surface of the tunnel is photographed by a plurality of cameras (not shown) mounted on the vehicle, a large amount of image data (about 20,000 images of 8.3 million pixels based on a 1-km tunnel) is obtained (10Mbytes / 200GB / 20,000 sheets)

취득 영상 데이터 저장 단계Acquired image data storage step

상기 취득된 영상는 안정적이고, 처리속도가 빠른 NAS(네트워크 하드) 등 대용량 영상 데이터 저장부에 저장되게 된다. 즉 터널 라이닝 검사장치로부터 취득한 대용량 영상 데이터를 안정적이고 빠르게 저장 및 처리를 하기 위한 저장장치 설치한다.The acquired image is stored in a large-capacity image data storage unit such as NAS (Network Hard) which is stable and has a high processing speed. That is, a storage device for storing and processing large-capacity image data acquired from the tunnel lining inspection apparatus stably and quickly is installed.

영상 데이터 고속 처리 단계High-speed processing of image data

대용량 영상 데이터 저장부에 저장된 영상 데이터는 파노라마 정합 단계, 균열 등 결함정보 인식 및 검출 단계, 균열 등 결함 정보 계측 및 작도 단계, 외관 조사망도 작성 단계, 상태 평가 단계의 5단계 분석 프로그램(처리 시스템)을 통해 터널 라이닝의 상태를 분석 및 진단하게 된다. 이러한 대용량 영상 데이터는 일반 PC 1대로 처리하는 것이 현실적으로 불가능하므로(처리 시간: 5분/영상 1장, 1,667시간/영상 20,000장), 영상 데이터를 10 여대의 PC에 분산시켜 저장하고 10 여대의 PC를 네트워크로 병렬로 연결한 후 동시에 영상 처리를 하면 PC의 CPU 1대와 10대의 하드 디스크가 세트를 구성하여 자동화된 데이터 병렬 처리 및 연산을 하므로 PC 한 대로 처리하는 경우와 비교했을 때 100배 이상의 속도향상을 구현할 수 있으며 PC 수를 늘리면 매우 큰 폭의 속도 향상을 기대할 수 있다.The image data stored in the large-capacity image data storage section includes a panorama matching step, a five-step analysis program (processing system ) To analyze and diagnose the condition of the tunnel lining. Since it is practically impossible to process such large-scale image data as one ordinary PC (processing time: 5 minutes / image 1, 1,667 hours / image 20,000), image data is distributed to 10 PCs, Is connected to the network in parallel and then processed at the same time, a set of PC's 1 CPU and 10 hard disks are set up to perform automated data parallel processing and calculation. The speed increase can be realized, and if you increase the number of PCs, you can expect a great speed increase.

이와 관련하여, 영상 처리 속도를 100배 이상의 속도로 향상시키는 기술은 시중에서 구매할 수 있는 상용화된 소프트웨어 및 패키지화된 장비를 이용하여 구현하는 것이 불가능하며, 특수제작된 하드웨어와 데이터 분석을 통해 데이터의 특징을 추출한 후 특정데이터를 고속으로 처리할 수 있는 전용 소프트웨어의 개발을 통해 구현이 가능하다. 즉, 특정 영상 데이터(터널 라이닝 촬영 영상) 고속 처리를 위해 개발되고 맞춤 제작된 분산 병렬 처리 하드웨어 및 소프트웨어는 다른 종류의 데이터(동영상, 음성, 특성이 다른 종류의 영상)를 고속으로 처리하지 못하는 현상이 발생한다. 이 기술은 하드 디스크의 처리 속도, 주 메모리의 처리 속도, CPU의 처리 속도가 수만 배 이상 차이가 난다는 점에 착안하여 1개의 CPU가 여러 대의 PC에 분산되어 있는 주 메모리 및 하드 디스크를 동시에 활용하는 기술이다. 10대의 PC가 있을 때, 영상 데이터를 10 등분하여 각각의 PC에 저장하는 것이 아니라 수천 또는 수만 등분하여 메모리의 각 섹터에 저장하여 데이터를 분산 병렬 처리하는 개념이다.In this regard, it is impossible to implement the technology that improves the image processing speed at a speed of 100 times or more by using commercially available software and packaged equipment that can be purchased on the market, And then develop special software that can process specific data at high speed. That is, distributed parallel processing hardware and software developed and customized for high-speed processing of specific image data (tunnel-lined shot image) can not process different types of data (video, audio, Lt; / RTI > This technology is based on the fact that the processing speed of the hard disk, the processing speed of the main memory, and the processing speed of the CPU are different by tens of thousands of times, so that one CPU simultaneously utilizes the main memory and the hard disk Technology. When there are 10 PCs, image data is divided into 10 parts and not stored in each PC, but divided into thousands or tens of thousands, and stored in each sector of the memory to distribute the data in parallel.

또한 영상 데이터가 행렬구조로 되어 있다는 점에 착안하여 행렬 연산에 특화된 GPU를 각 PC에 설치하고 모든 GPU를 데이터 분산 병렬 처리와 동시에 활용하는 기술이다. In addition, considering that the image data has a matrix structure, it is a technology that installs a GPU specialized for matrix operation in each PC and utilizes all GPUs simultaneously with data dispersion parallel processing.

터널 라이닝 영상 데이터 병렬 분산 처리 방법은 특정 영상 데이터(터널 라이닝 촬영 영상) 고속처리가 가능하고, 특수 제작된 하드웨어와 데이터 분석을 통해 데이터의 특징을 추출하여, 특정 영상 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 제2 전용 소프트웨어에 의해 수행될 수 있다.Tunnel lining image data Parallel distributed processing method enables high speed processing of specific image data (tunnel lining shot image), extracts characteristics of data through specially manufactured hardware and data analysis, and can process specific image data at high speed Can be performed by the second dedicated software.

제2 전용 소프트웨어의 대략적인 운영 절차The approximate operating procedure of the second dedicated software

1. 영상 데이터 용량, 주 메모리 용량, 하드 디스크 용량 및 처리 속도, CPU의 처리 속도, GPU의 처리 속도를 고려하여 영상을 몇 개의 섹터(sector)에 분산 저장할지를 계산한다.1. Calculate how many sectors the image will be stored in consideration of image data capacity, main memory capacity, hard disk capacity and processing speed, CPU processing speed, and GPU processing speed.

2. 섹터의 수에 따를 영상 데이터 처리시간을 시뮬레이션을 통해 계산하고 사용자에서 복수의 방안을 제시해준다.2. Calculate the processing time of video data according to the number of sectors through simulation, and present the user with a plurality of solutions.

3. 데이터 처리를 시작하기 전에 데이터 처리 중 데이터 손상에 대비하여 영상을 복사본을 미사용중인 하드디스크 섹터에 자동으로 저장한다.3. Before data processing starts, the image is automatically stored in the unused hard disk sector in preparation for data corruption during data processing.

4. 데이터 처리를 시작하면 복수의 PC에 설치되어 있는 CPU, GPU, 주 메모리, 하드디스크를 동시에 동작시켜 데이터를 처리하고 진행율을 디스플레이에 표시해준다.4. When data processing is started, CPU, GPU, main memory, and hard disk installed in a plurality of PCs are simultaneously operated to process data and display the progress rate on the display.

5. 전력차단, 일부 PC의 오류에 대응하기 위해 데이터 처리 위치를 자동으로 기록하고 PC의 재부팅 후에 종료지점부터 데이터 처리를 연속적으로 할 수 있게 설정한다.5. Power off, automatically record the data processing position to respond to some PC errors, and set the data processing to be continuous from the end point after rebooting the PC.

6. 데이터 처리가 종료되고 오류가 검사를 자동으로 수행하고 오류가 없으면 영상 복사본을 자동으로 삭제한다.6. When the data processing is finished and error checks automatically, and if there is no error, the image copy is automatically deleted.

본 발명은 제어부(150)의 전용 소프트웨어 및 도 5에 설명된 전용 소프트웨어를 자동을 구동하는 통합 소프트웨어를 제공한다.The present invention provides integrated software for automatically running the dedicated software of the control unit 150 and the dedicated software described in FIG.

한편, 본 발명의 상세한 설명 및 첨부도면에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명은 개시된 실시예에 한정되지 않고 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다. 따라서, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들을 포함하는 것으로 해석되어야 할 것이다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and similarities. Accordingly, the scope of the present invention should be construed as being limited to the embodiments described, and it is intended that the scope of the present invention encompasses not only the following claims, but also equivalents thereto.

1: 카메라 2: 조명부
3: 팬 틸트 헤드 4: 컨트롤러
8: 프레임 9: 브라켓
10: 하우징 110: 디지털 영상 촬영부
120: 초음파 거리 측정기 130: 레이저 거리 측정기
140: 디스플레이 150: 제어부1: camera 2: illuminator
3: Pan tilt head 4: Controller
8: Frame 9: Bracket
10: housing 110: digital image capturing unit
120: ultrasonic distance meter 130: laser distance meter
140: Display 150:

Claims (7)

(a) 터널 라이닝 검사 장치를 통해 터널 내부 도로의 차선을 촬영한 제1 영상 데이터, 터널 라이닝의 벽면을 촬영한 제2 영상 데이터 및 터널벽면(라이닝)과의 거리값을 획득하는 단계; 및
(b) 상기 (a) 단계에서 획득된 상기 제1 영상 데이터를 다운스케일링하고, 인공지능 알고리즘을 이용하여 처리된 이미지를 분석해 조향방향과 조향각도를 화살표 형태로 디스플레이하고, 상기 제2 영상 데이터에 대해 인공지능 알고리즘을 이용하여 저장된 이미지와 거리 측정값을 계산하여 이미지 스케일 지수를 자동 계산하고 이미지 크기 조종을 통해 새로운 이미지를 생성하고 저장 처리하는 단계를 포함하고,
상기 (b) 단계는 상기 제2 영상 데이터를 이용한 균열 검출을 위해 분산 병렬 처리를 수행하되, 데이터의 용량, 주 메모리 용량, 하드 디스크 용량 및 처리 속도, CPU 및 GPU의 처리 속도를 고려하여 섹터에 데이터를 분산 저장시키고, 데이터에 대한 병렬 처리를 수행하는 것
을 특징으로 하는 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법.(a) acquiring first image data of a lane of a road inside a tunnel through a tunnel lining inspection apparatus, second image data obtained by photographing a wall surface of the tunnel lining, and a distance value from the tunnel wall surface (lining); And
(b) downscaling the first image data obtained in step (a), analyzing the processed image using the artificial intelligence algorithm to display the steering direction and the steering angle in the form of arrows, Calculating a stored image and a distance measurement value using an artificial intelligence algorithm to automatically calculate an image scale index and generating and storing a new image through image size manipulation;
In the step (b), distributed parallel processing is performed for detecting cracks using the second image data, and the data is divided into a plurality of sectors in consideration of data capacity, main memory capacity, hard disk capacity and processing speed, Distributing the data and performing parallel processing on the data
Wherein the method comprises the steps of: 제1 항에 있어서, 상기 터널 라이닝 검사 장치는
차량의 적재함에 탑재되는 프레임;
차량의 일측면을 향하는 상기 프레임의 측면과 상기 프레임의 상면에 일정간격으로 힌지고정되어 상하로 회동되며 "ㄷ"자형태로 된 다수의 브라켓;
터널 내부의 콘크리트 라이닝의 영상을 촬영하는 다수의 카메라;
상기 카메라들 사이에 설치되어 상기 카메라에 의한 촬영시 터널 내부 콘크리트 라이닝을 조명하는 다수의 조명부;
팬 기능과 틸트 기능이 가능한 구조로서, 미세 각도 제어가 가능하고 원격으로 제어가 가능하고 상기 카메라 및 조명부의 중량을 견딜 수 있는 팬 틸트 헤드;
상기 프레임, 상기 다수의 브라켓, 상기 다수의 카메라, 상기 다수의 조명부, 상기 팬 틸트 헤드를 내부에 수용하는 하우징; 및
상기 카메라에 의해 촬영된 영상의 저장 및 터널 내부의 콘크리트 라이닝의 손상 정보를 판독하는 컨트롤러를 포함하는 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법.The tunnel lining inspection apparatus according to claim 1, wherein the tunnel lining inspection apparatus
A frame mounted on a loading box of a vehicle;
A plurality of brackets hinged at predetermined intervals on the side of the frame facing the one side of the vehicle and the upper surface of the frame,
A plurality of cameras for capturing images of concrete lining inside the tunnel;
A plurality of illumination units installed between the cameras to illuminate a concrete lining inside a tunnel at the time of photographing by the camera;
A pan tilt head capable of performing fine angle control and remotely controllable and capable of withstanding the weight of the camera and the illumination unit;
A housing housing the frame, the plurality of brackets, the plurality of cameras, the plurality of illumination units, and the pan tilt head; And
And a controller for reading the damage information of the concrete lining inside the tunnel and storing the image photographed by the camera. 제1 항에 있어서, 상기 (b) 단계는 파노라마 정합 단계, 결함 정보 인식 및 검출 단계, 결함 정보 계측 및 작도 단계, 외관 조사망도 작성 단계, 및 상태 평가 단계를 포함하는 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법. The method according to claim 1, wherein the step (b) comprises the steps of: panorama matching step, defect information recognition and detection step, defect information measurement and construction step, Processing method. 제1 항에 있어서, 상기 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법은 특정 이미지 데이터(터널 라이닝 촬영 이미지) 고속처리가 가능하고, 특수 제작된 하드웨어와 데이터 분석을 통해 데이터의 특징을 추출하여, 특정 이미지 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 전용 소프트웨어에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 터널 라이닝 영상 데이터 분산 병렬 처리 방법.The tunnel lining image data distribution parallel processing method according to claim 1, wherein the tunnel lining image data distributed parallel processing method is capable of high-speed processing of specific image data (tunnel lining shot image), extracts characteristics of data through specially- Wherein the program is executed by dedicated software capable of processing at a high speed. 차량 외부 전면에 설치되어 차선을 촬영하는 디지털 영상 촬영부;
차량 외부에 설치되어 터널 벽면을 향해 거리를 측정하는 거리 측정기; 및
상기 디지털 영상 촬영부와 거리 측정기로부터 획득한 거리값과 영상데이터를 실시간으로 기록하되, 획득 영상에 대해 이진화 및 다운스케일링하고, 인공지능 알고리즘을 이용하여 처리된 이미지를 분석해 조향방향과 조향각도를 화살표 형태로 디스플레이하도록 제어하고, 인공지능 알고리즘을 이용하여 저장된 이미지와 거리 측정값을 계산하여 이미지 스케일 지수를 자동 계산하고 이미지 크기를 조종하여 새로운 이미지를 생성하고 저장 처리하는 제어부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터 획득 장치.A digital image photographing unit installed on a front surface of the vehicle for photographing a lane;
A distance measuring device installed outside the vehicle and measuring the distance toward the tunnel wall; And
The distance and the image data obtained from the digital image photographing unit and the distance measuring unit are recorded in real time, and the acquired image is binarized and downscaled, and the processed image is analyzed using the artificial intelligence algorithm. A controller for automatically generating an image scale index by calculating a stored image and a distance measurement value using an artificial intelligence algorithm, generating a new image by manipulating the image size,
Wherein the image data acquisition device comprises: 삭제delete 삭제delete
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