KR101999065B1 - 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법 - Google Patents

밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법 Download PDF

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변재영
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Abstract

밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법이 소개된다.
이를 위해 본 발명은 (a)큐알코드를 향해 촬상하는 카메라의 시야각을 확인하는 단계; (b)카메라의 수평 시야각과 수직 시야각을 확인하는 단계; (c)단위밀각을 이용하여 카메라의 수평밀각과 수직밀각을 연산하는 단계; (d)상기 수평밀각과 수직밀각을 이용하여 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수를 연산하는 단계; (e)상기 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수의 산술 평균을 통해 1밀당 화소 수를 연산하는 단계; (f)큐알코드에 포함된 좌측하단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수직픽셀거리를 연산하고, 큐알코드에 포함된 우측상단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수평픽셀거리를 연산하는 단계; (g)상기 수직픽셀거리와 상기 수평픽셀거리 중 더 큰값을 1밀당 화소수로 나누어 피사체의 관측밀각을 연산하는 단계; (h)상기 큐알코드를 카메라로 인식시 알 수 있는 피사체의 실제길이와 상기 피사체의 관측밀각을 이용하여 카메라와 상기 피사체 간의 거리를 연산하는 단계;를 포함한다.

Description

밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법{Method for measuring distance between the camera and the object using milliradian}
본 발명은 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 카메라가 설치된 스마트폰, QR 코드 및 간단한 수식 혹은 알고리즘 만으로 카메라와 피사체 간의 거리를 측정하는 방법에 관한 것이다.
야외 혹은 실내에서의 위치 측정은 GPS 신호의 도움으로 높은 위치측정 정밀도를 갖고 있다.
그러나, 실내 환경(예 : 주차장, 지하철, 공항, 관공서, 공장, 쇼핑센터 등)에서는 아직 원하는 정밀도에 도달하지 못하고 있다 실내에서 인간이나 로봇을 위한 네비게이션 시스템, 인터랙티브 가상 게임, 자원 개발, 물건 추적, 위치 기반 서비스(LBS)등은 높은 정밀도를 요구하고 있다 실내에서 높은 정밀도의 위치 측정을 위하여 GPS, RF, 무선 센서 네트워크, 무선 랜, 블루투스, 가시광 통신(VLC), 광학 무선 통신(OWC) 시스템 등의 현존하는 통신 시스템을 이용하여 삼각 측량, 화면 분석, 근사법에 기초한 다양한 위치 측정 알고리듬이 연구되고 있다 이러한 시스템은 서로 다른 정밀도, 적용범위, 비용, 복잡성, 민감도 및 확장성을 갖고 있다.
이들중 가시광 통신(VLC)을 사용한 실내 위치 측정은 각도의 측정, 빛의 강도 변화, 송수시간의 거리 등에 따라 복잡성을 갖는다 이러한 한계는 시스템에서의 작은 에러가 커다란 에러 비율을 유발하기 때문에 종국적으로는 위치 에러를 증가시키고 시스템의 정밀도를 저하시키게 된다
이에 본 발명은 간단한 장치와 알고리즘으로 카메라와 피사체 간 거리를 측정하는 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
KR 10-2018-0076815(2018.07.06 공개)
본 발명은 간단한 장비와 알고리즘으로 혹은 수식으로 카메라와 피사체 간 거리를 측정하는 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법이 소개된다.
이를 위해 본 발명은 (a)큐알코드를 향해 촬상하는 카메라의 시야각을 확인하는 단계; (b)카메라의 수평 시야각과 수직 시야각을 확인하는 단계; (c)단위밀각을 이용하여 카메라의 수평밀각과 수직밀각을 연산하는 단계; (d)상기 수평밀각과 수직밀각을 이용하여 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수를 연산하는 단계; (e)상기 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수의 산술 평균을 통해 1밀당 화소 수를 연산하는 단계; (f)큐알코드에 포함된 좌측하단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수직픽셀거리를 연산하고, 큐알코드에 포함된 우측상단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수평픽셀거리를 연산하는 단계; (g)상기 수직픽셀거리와 상기 수평픽셀거리 중 더 큰값을 1밀당 화소수로 나누어 피사체의 관측밀각을 연산하는 단계; (h)상기 큐알코드를 카메라로 인식시 알 수 있는 피사체의 실제길이와 상기 피사체의 관측밀각을 이용하여 카메라와 상기 피사체 간의 거리를 연산하는 단계;를 포함한다.
상기 (c)단계는 하기의 식으로 카메라의 수평밀각과 수직밀각을 연산하는 것을 특징으로 한다.
TotalMilsh = FOVh / Mil
TotalMilsv = FOVv / Mil
(TotalMilsh : 카메라의 수평밀각, TotalMilsv : 카메라의 수직밀각,
FOVh : 카메라의 수평 시야각, FOVv : 카메라의 수직 시야각, Mil : 단위 밀각)
상기 (d)단계는 하기의 식으로 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수를 연산하는 것을 특징으로 하고, 상기 (e)단계는 하기의 식으로 1밀당 화소 수를 연산하는 것을 특징으로 한다.
PPMRh = width / TotalMilsh
PPMRv = height / TotalMilsv
PPMR = (PPMRh + PPMRv) / 2
(PPMRh : 1밀당 수평방향으로의 화소 수, PPMRv : 1밀당 수직방향으로의 화소 수, width, height : 수평과 수직 방향으로의 영상데이터 해상도, PPMR : 1밀당 화소 수)
상기 (f) 단계는, 하기의 식을 이용하여 수직픽셀거리와 수평픽셀거리를 연산하는 것을 특징으로 한다.
Pixellengthv = ((x2 - x1 )2 + (y2 - y1 )2)1/2
Pixellengthh = ((x3 - x2 )2 + (y3 - y2 )2)1/2
( Pixellengthv = 수직픽셀거리, Pixellengthh = 수평픽셀거리, (x1 y1)= 큐알 코드 내부의 좌측 하단 위치찾기마커의 좌표, (x2 y2 ) = 큐알 코드 내부의 좌측 상단 위치찾기마커의 좌표, (x3 y3) = 큐알 코드 내부의 우측 상단 위치찾기마커의 좌표)
상기 (g) 단계는, 하기의 식을 이용하여 피사체의 관측밀각을 연산하는 것을 특징으로 한다.
Milstarget = Pixellength / PPMR
(Milstarget : 피사체의 관측밀각, PPMR : 1밀당 화소수, Pixellength : Pixellengthv 와 Pixellengthh 중 더 큰 값)
상기 (h) 단계는, 하기의 식을 이용하여 카메라와 상기 피사체 간의 거리를 연산하는 것을 특징으로 한다.
Distance = (Lengthtarget / Milstarget )*1000
( Lengthtarget : 큐알코드에 저장되는 있는 피사체의 실제 길이 또는 높이, Distance : 카메라와 피사체 간의 거리)
상기와 같은 단계로 이루어진 본 발명인 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법에 의한다면 아래와 같은 효과가 구현된다.
첫째, 프린트된 QR코드를 피사체로 이용하여 스마트폰과 목표 지점에 있는 QR코드 간의 거리를 즉각적으로 계산할 수 있는 이점이 있다.
둘째, 실내에서 사용자의 현재 위치를 측정할 수 있는 비 인프라 기반의 실내 측위 기술로도 활용이 가능한 이점이 있다.
셋째, 본 발명에 사용된 계산식들은 그 수식이 매우 간단하고 복잡한 연산이 포함되어 있지 않기 때문에, 사용자 스마트폰에서 실시간으로 거리와 위치 정보가 즉각적으로 출력되는 것을 볼 수 있고, 측정 거리 또한 10cm 이하의 오차 범위 수준으로 비교적 정확하게 측정될 수 있는 등 다양한 효과가 구현된다.
도 1은 본 발명의 전체 순서도를 나타내는 도면,
도 2는 본 발명을 검증하기 위해 사용된 QR코드 이미지이다.
이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명인 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법의 바람직한 실시 예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 전체 순서도를 나타내는 도면이다.
도시된 바와 같이 본 발명은 크게, (a)큐알코드를 향해 촬상하는 카메라의 시야각을 확인하는 단계, (b)카메라의 수평 시야각과 수직 시야각을 확인하는 단계, (c)단위밀각을 이용하여 카메라의 수평밀각과 수직밀각을 연산하는 단계, (d)수평밀각과 수직밀각을 이용하여 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수를 연산하는 단계, (e)상기 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수의 산술 평균을 통해 1밀당 화소 수를 연산하는 단계, (f)큐알코드에 포함된 좌측하단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수직픽셀거리를 연산하고, 큐알코드에 포함된 우측상단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수평픽셀거리를 연산하는 단계, (g)수직픽셀거리와 수평픽셀거리 중 더 큰값을 1밀당 화소수로 나누어 피사체의 관측밀각을 연산하는 단계 및, (h)큐알코드를 카메라로 인식시 알 수 있는 피사체의 실제길이와 상기 피사체의 관측밀각을 이용하여 카메라와 상기 피사체 간의 거리를 연산하는 단계를 포함한다.
우선, (a)큐알코드를 향해 촬상하는 카메라의 시야각을 확인하는 단계가 수행된다.
즉, 본 발명은 카메라와 피사체 간의 거리를 측정할 수 있는 기술에 관한 것으로, 피사체에 고정 혹은 부착된 QR코드를 향해 스마트폰에 내장된 카메라로 촬상하여 사용자와 목표지점 간 거리를 실시간으로 정밀하게 계산해 내고자 하는 것이다.
일반적으로 사용되고 있는 스마트폰은 거의 대부분이 각기 다른 사양의 카메라를 내장하고 있고, 카메라에서 촬영되는 영상 데이터를 획득하여 연산을 수행할 수 있는 일정 수준의 처리 성능을 갖추고 있다.
또한, 본 발명에서는 쉽게 만들 수 있는 QR코드에 자체 길이 정보를 포함시켜 프린트한 다음, 프린트된 QR코드를 피사체로 이용하여 스마트폰과 목표 지점에 있는 QR코드 간의 거리를 즉각적으로 계산할 수 있는 알고리즘에 관한 것이다.
본 발명은 카메라가 구비된 스마트폰만으로 계측 장비 없이도 사용자와 피사체간의 대략적인 거리 혹은 길이를 측정하는데 활용 가능하며, 데이터를 포함시킬 수 있는 QR코드의 특성을 이용하여 코드 내에 실내 위치 정보를 포함시킴으로써 실내에서도 사용자의 현재 위치를 측정할 수 있는 비 인프라 기반의 실내 측위 기술로도 활용이 가능한 이점이 있다.
(a)큐알코드를 향해 촬상하는 카메라의 시야각을 확인하는 단계가 수행되는데, 이는 (b)카메라의 수평 시야각과 수직 시야각을 확인하는 단계로 이루어진다.
이를 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
일반적으로 시야각은 카메라 렌즈 같은 광학장비에서 중요한데, 만약 시야각이 좁은 렌즈를 쓰면 그 만큼 한 번에 더 좁은 범위 밖에 못 보지만, 대신 더 멀리까지 볼 수 있다.
대신에 망원렌즈는 시야각이 좁으나, 시야각이 넓은 렌즈는 가까이 있는 물체도 더 멀리 있는것처럼 느껴지며, 특히 시야각이 매우 넓은 어안렌즈쯤 되면 왜곡현상이 생기기도 한다.
또한, 일반적으로 카메라 장치는 이미지 센서와 렌즈로 구성되는데, 주어진 이미지 센서와 렌즈에 의해 수평 시야각, 수직 시야각이 결정된다.
이러한 시야각 정보는 제조사에서 상세하게 공개하기도 하지만, 통상적으로 대각선 방향의 시야각 정보만을 공개하는 경우가 대부분이다.
그러나, 수평, 수직이 아닌 대각선 시야각만 제공된다 하여도, 통상적인 수준의 삼각함수 관련 지식으로 카메라의 수평 시야각과 수직 시야각을 쉽게 계산해 낼 수 있다.
즉, 본 발명 역시 큐알 코드를 향해 촬상하는 카메라를 통해 알 수 있는 수평 시야각과 수직 시야각을 먼저 확인하는 단계가 수행된다.
주어진 카메라의 수평 시야각과 수직 시야각을 확인한 뒤에는 (c)단위밀각을 이용하여 카메라의 수평밀각과 수직밀각을 연산하는 단계가 수행된다.
본 발명의 이해를 돕기 위해 부가적으로 설명하면 다음과 같다.
카메라에 의해 촬영되는 대상의 크기는 영상 데이터 내에서 피사체가 차지하는 화소의 수로 관측된다.
여기서, 카메라 장치를 통해 획득하는 영상 데이터는 카메라의 이미지 센서와 카메라 제어 신호에 의해 결정되는 특정한 해상도를 갖기 때문에, 피사체가 차지하는 화소의 수는 사용되는 카메라 장치마다 다르게 관측될 수 있다.
이러한 이유로, 화소의 수를 기준으로 피사체의 길이를 정의하는 데 어려움이 따른다.
밀리라디안을 이용한 대상의 거리 혹은 길이를 구하는 방법은 매우 간단한 수식만으로 이루어지므로 수 초 이내에 직관적으로 신속하게 계산이 가능하다는 장점이 있지만, 거리와 길이라는 두 가지 변수 중 하나를 알고 있어야 다른 하나를 유추할 수 있고 실생활에서의 밀 각도는 정밀하게 제작된 조준경과 같은 장치가 있어야 측정이 가능하다는 특징이 있다.
이에 본 발명은 카메라가 설치된 스마트폰을 활용하기도 하지만, 밀리라디안에 대해 더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
주지하다시피, 밀리라디안(milliradian, 기호: mrad) 또는 밀(Mil)은 주로 군사관련으로 사용되는 각도(평면각)의 단위로, 1 밀리라디안은 1/1000 라디안이다.
밀이라는 명칭도 밀리(Milli)에서 유래한 것이다. 이 정의에 의하면 1밀은(360/2000파이)약 0.0573도고 원주는 6283밀이 된다.
실제로는 이에 가깝게 원주를 나누기 좋은 값으로 분할한 각도를 1밀로 친다.
북대서양 조약기구(NATO)에서는 나누기 좋은 값으로서 원주를 6400등분한 각도[1](약 0.056도)로 정의하고 있다. 이것은 대체로 1km앞에 있는 1m폭의 물체를 볼 때의 고각이다. 구 소련에서는 6000분의 1, 스웨덴에서는 6300분의 1로 값을 잡았다. 예전의 일본에서는 이 단위를 密位로 차자하였다.
대개의 군사용 나침반이나 망원경에서는 밀 눈금이 새겨져 있다. 삼각비를 이용한 다음과 같은 공식에서 측정한 대상의 밀각도로 대상까지의 거리를 단위로 계산할 수 있다. (예상값이 작으므로 tanθ=θ로 본다.)
대상물체의 실제 폭 또는 높이(m)/대상물체까지의 거리(km)=대상의 밀각도
이를테면 인간이나 전차의 크기는 어느 정도 정해져있기 때문에 그것이 어느 정도의 밀각으로 보이느냐에 따라 그곳까의 거리를 알 수 있다.
이와는 별도로 1000 야드의 거리에 대하여 1야드의 높이인 각도를 1밀로 하는 정의도 있으며 보병 밀이라고 부른다. 보병 밀에 대하여 1밀라디안에서 유래한 밀은 포병 밀이라고 부른다.
기타 밀의 명칭으로는 퍼밀(‰)에 쓰이는 경우도 있다. "반경에 대한 호의 길이의 비"라는 라디안 본래의 의미를 거꾸로 보면 퍼밀의 의미와도 부합하며 보병 밀과 구배에서의 퍼밀은 같은 것이다.
야전에서 보편적으로 이용되고 있는 화기용 조준경에는 밀 단위의 눈금이 새겨져 있는데, 여기서 사용되는 밀 단위는 밀리라디안을 의미한다.
단순한 예로, 조준경 상에서 1 밀을 움직인 경우, 탄도체의 탄착점은 100m 거리에서 대략 1.7455m, 1km 거리에서는 1m 가량 이동함을 의미한다. 이러한 원리를 이용하여, 야전에서는 원거리에 있는 대상의 크기를 알고 있을 때, 크기와 관측된 밀각을 이용하여 대상과의 거리를 신속하게 계산한다.
밀 공식 - Dtarget
=(Ltarget/Mils)*1000
여기서, Ltarget은 대상의 양 끝점 간 길이를 의미하며, Mils는 대상의 양 끝점 간 밀각, Dtarget 은 목표 지점까지의 거리를 의미한다. 이러한 수식을 이용하면, 이와 반대로 목표 지점까지의 거리를 알고 있을 때 목표지점에 위치한 대상의 길이를 구하는 것 또한 가능하다.
한편, 상기 (c)단계는 하기의 식으로 카메라의 수평밀각과 수직밀각을 연산하는 것을 특징으로 한다.
TotalMilsh = FOVh / Mil
TotalMilsv = FOVv / Mil
(TotalMilsh : 카메라의 수평밀각, TotalMilsv : 카메라의 수직밀각,
FOVh : 카메라의 수평 시야각, FOVv : 카메라의 수직 시야각, Mil : 단위 밀각)
이때, 단위 밀각 (1밀)은 1Mil=360/(2000π)=0.057296o
일반적인 밀리라디안의 정의에 의해, 1 밀리라디안은 1/1000 라디안으로, 원주를 6283으로 정의한 경우 1밀은 약 0.0573°가 된다.
또한, 카메라의 시야각 (FOV) = 제조사 공시 자료에 근거한다.
카메라 장치는 이미지 센서와 렌즈의 사양에 따라 고유한 시야각을 갖는다.
그러한 이유로 카메라의 시야각을 알면 이를 이용해 카메라 화면의 전체 밀각을 산출해 낼 수 있다.
전 방향(360°)이 6283개의 밀각으로 나뉘어져 있으므로, 만약 카메라가 좌우로 90° 만큼의 영역을 촬영할 수 있다면 해당 카메라의 총 수평 밀각은 1570.75 밀이 된다.
한편, 상기의 식으로 카메라의 수평밀각과 수직밀각을 연산한 후에는, (d)수평밀각과 수직밀각을 이용하여 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수를 연산하는 단계가 수행되고, (e)1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수의 산술 평균을 통해 1밀당 화소 수를 연산하는 단계가 수행된다.
구체적으로 보면, (d)단계는 하기의 식으로 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수를 연산하는 것을 특징으로 하고, (e)단계는 하기의 식으로 1밀당 화소 수를 연산하는 것을 특징으로 한다.
PPMRh = width / TotalMilsh
PPMRv = height / TotalMilsv
PPMR = (PPMRh + PPMRv) / 2
(PPMRh : 1밀당 수평방향으로의 화소 수, PPMRv : 1밀당 수직방향으로의 화소 수, width, height : 수평과 수직 방향으로의 영상데이터 해상도, PPMR : 1밀당 화소 수)
일반적으로, PPMR 값은 가로와 세로가 거의 동일한 값이 나온다. 가로와 세로의 PPMR 값이 다를 경우 카메라에 의해 획득한 영상이 육안으로 보는 장면과 비교했을 때 가로와 세로의 비율이 맞지 않음을 의미할 것이기 때문이다.
더욱 바람직하게는 본 발명에서는 PPMR값을 가로와 세로에 대한 값으로 구분짓지 않고 하나의 값으로 취급한다.
한편, (d)단계와 (e)단계 이후에는 (f)큐알코드에 포함된 좌측하단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수직픽셀거리를 연산하고, 큐알코드에 포함된 우측상단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수평픽셀거리를 연산하는 단계가 수행된다.
상기 (f) 단계는 하기의 식을 이용하여 수직픽셀거리와 수평픽셀거리를 연산하는 것을 특징으로 한다.
Pixellengthv = ((x2 - x1 )2 + (y2 - y1 )2)1/2
Pixellengthh = ((x3 - x2 )2 + (y3 - y2 )2)1/2
( Pixellengthv = 수직픽셀거리, Pixellengthh = 수평픽셀거리, (x1 y1)= 큐알 코드 내부의 좌측 하단 위치찾기마커의 좌표, (x2 y2 ) = 큐알 코드 내부의 좌측 상단 위치찾기마커의 좌표, (x3 y3) = 큐알 코드 내부의 우측 상단 위치찾기마커의 좌표)
즉, 일반적으로 QR코드의 사이즈(수평, 수직) = QR코드 인코딩 데이터에 포함
밀리라디안을 이용한 피사체의 거리를 측정하기 위해서는 피사체의 길이를 사전에 알고 있어야 한다.
그러기 때문에, 야전에서의 밀 공식은 잘 알려진 정보(전신주, 전차, 일반적인 신체조건의 사람)를 기준으로 목표지점까지의 거리를 계산해 내며, 이러한 방법은 신속하면서도 비교적 정확한 거리 산출을 가능하게 한다.
이에 본 발명에서는, 오늘날 다양한 용도로 활용되고 있는 QR코드를 피사체로 설정하고, 프린트되어 고정된 장소에 부착되는 QR코드의 내부 데이터에 길이 정보를 미리 포함시켜 피사체의 길이를 알고 있는 상황을 구현하였다.
그 이후에 상기 (g) 단계는, 하기의 식을 이용하여 피사체의 관측밀각을 연산하는 것을 특징으로 한다.
Milstarget = Pixellength / PPMR
(Milstarget : 피사체의 관측밀각, PPMR : 1밀당 화소수, Pixellength : Pixellengthv 와 Pixellengthh 중 더 큰 값)
이때, Pixellength은 Pixellengthv 와 Pixellengthh 중 더 큰 값을 이용한다. 이는 피사체를 정면에서 스캔하는 경우 Pixellengthv 와 Pixellengthh 의 두 값은 거의 동일한 값이 나오게 되지만, 피사체를 측면에서 스캔할 경우 Pixellengthh의 값이 작아지고, 상단 혹은 하단에서 스캔할 경우 Pixellengthv 이 값이 작아지기 때문이다.
한편, 상기 (h) 단계는, 하기의 식을 이용하여 카메라와 상기 피사체 간의 거리를 연산하는 것을 특징으로 한다.
Distance = (Lengthtarget / Milstarget )*1000
( Lengthtarget : 큐알코드에 저장되는 있는 피사체의 실제 길이 또는 높이, Distance : 카메라와 피사체 간의 거리)
피사체의 관측 밀각(Milstarget )은 Pixellength에 단위 밀각을 나누어서 얻어지고, 카메라와 피사체 간의 거리는 Lengthtarget에 피사체의 관측 밀각을 나눈 뒤 1000을 곱하여 얻어진다. 계산된 결과는 카메라와 피사체 간의 m 단위 거리를 의미하게 된다.
본 발명의 일 실시예
본 발명에서는 실내 임의의 위치에 QR코드를 부착하고, QR코드에 포함되어 있는 QR코드의 길이와 실내 위치 좌표 정보를 읽어온 다음, 카메라와 QR코드 간의 거리를 산출하고, 이를 통해 사용자 스마트폰의 실제 위치를 추정하는 알고리즘을 구현하였다. 실험을 위해 사용되는 QR코드는 도 2에 도시된 바와 같이 생성하였다.
도 2에 도시된 QR 코드는 거리와 위치 확인을 위해 필요한 정보들이 포함되어 있는 QR코드의 예시를 보여주고 있다.
본 발명에서 사용한 오픈소스 기반의 QR코드 스캔 프로그램은 QR코드 내에 포함되어 있는 문자열 형태의 데이터를 읽어오며, 추가적으로 위치 찾기 마커의 중심점의 위치도 함께 인식한다.
해당 기능을 활용하여, QR코드를 스캔하는 과정만으로도 위치 찾기 마커의 위치 정보를 기반으로 QR코드의 크기를 구할 수 있다.
QR 코드가 성공적으로 인식이 되면, 제안 알고리즘은 상기의 수식들을 기반으로 카메라와 QR코드 간 거리를 계산한다. 상기의 계산식들은 그 수식이 매우 간단하고 복잡한 연산이 포함되어 있지 않기 때문에, 사용자 스마트폰에서 실시간으로 거리와 위치 정보가 즉각적으로 출력되는 것을 볼 수 있었고, 측정 거리 또한 10cm 이하의 오차 범위 수준으로 비교적 정확하게 측정되는 것을 확인할 수 있었다.

Claims (6)

  1. (a)큐알코드를 향해 촬상하는 카메라의 시야각을 확인하는 단계;
    (b)카메라의 수평 시야각과 수직 시야각을 확인하는 단계;
    (c)단위밀각을 이용하여 카메라의 수평밀각과 수직밀각을 연산하는 단계;
    (d)상기 수평밀각과 수직밀각을 이용하여 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수를 연산하는 단계;
    (e)상기 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수의 산술 평균을 통해 1밀당 화소 수를 연산하는 단계;
    (f)큐알코드에 포함된 좌측하단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수직픽셀거리를 연산하고, 큐알코드에 포함된 우측상단과 좌측상단에 위치한 위치찾기마커를 이용하여 두 점간의 수평픽셀거리를 연산하는 단계;
    (g)상기 수직픽셀거리와 상기 수평픽셀거리 중 더 큰값을 1밀당 화소수로 나누어 피사체의 관측밀각을 연산하는 단계;
    (h)상기 큐알코드를 카메라로 인식시 알 수 있는 피사체의 실제길이와 상기 피사체의 관측밀각을 이용하여 카메라와 상기 피사체 간의 거리를 연산하는 단계;를 포함하는, 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 (c)단계는 하기의 식으로 카메라의 수평밀각과 수직밀각을 연산하는 것을 특징으로 하는, 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법.
    TotalMilsh = FOVh / Mil
    TotalMilsv = FOVv / Mil
    (TotalMilsh : 카메라의 수평밀각, TotalMilsv : 카메라의 수직밀각,
    FOVh : 카메라의 수평 시야각, FOVv : 카메라의 수직 시야각, Mil : 단위 밀각)
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 (d)단계는 하기의 식으로 1밀당 수평방향으로의 화소 수와 1밀당 수직방향으로의 화소 수를 연산하는 것을 특징으로 하고,
    상기 (e)단계는 하기의 식으로 1밀당 화소 수를 연산하는 것을 특징으로 하는, 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법.
    PPMRh = width / TotalMilsh
    PPMRv = height / TotalMilsv
    PPMR = (PPMRh + PPMRv) / 2
    (PPMRh : 1밀당 수평방향으로의 화소 수, PPMRv : 1밀당 수직방향으로의 화소 수, width, height : 수평과 수직 방향으로의 영상데이터 해상도, PPMR : 1밀당 화소 수)
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 (f) 단계는,
    하기의 식을 이용하여 수직픽셀거리와 수평픽셀거리를 연산하는 것을 특징으로 하는, 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법.
    Pixellengthv = ((x2 - x1 )2 + (y2 - y1 )2)1/2
    Pixellengthh = ((x3 - x2 )2 + (y3 - y2 )2)1/2
    ( Pixellengthv = 수직픽셀거리, Pixellengthh = 수평픽셀거리, (x1 y1)= 큐알 코드 내부의 좌측 하단 위치찾기마커의 좌표, (x2 y2 ) = 큐알 코드 내부의 좌측 상단 위치찾기마커의 좌표, (x3 y3) = 큐알 코드 내부의 우측 상단 위치찾기마커의 좌표)
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 (g) 단계는,
    하기의 식을 이용하여 피사체의 관측밀각을 연산하는 것을 특징으로 하는, 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법.
    Milstarget = Pixellength / PPMR
    (Milstarget : 피사체의 관측밀각, PPMR : 1밀당 화소수, Pixellength : Pixellengthv 와 Pixellengthh 중 더 큰 값)
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 (h) 단계는,
    하기의 식을 이용하여 카메라와 상기 피사체 간의 거리를 연산하는 것을 특징으로 하는, 밀리라디안을 이용한 카메라와 피사체 간의 거리 측정 방법.
    Distance = (Lengthtarget / Milstarget )*1000
    ( Lengthtarget : 큐알코드에 저장되는 있는 피사체의 실제 길이 또는 높이, Distance : 카메라와 피사체 간의 거리)
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