KR102501983B1 - Image processing updating system with improved accuracy on location information - Google Patents

Image processing updating system with improved accuracy on location information Download PDF

Info

Publication number
KR102501983B1
KR102501983B1 KR1020220102001A KR20220102001A KR102501983B1 KR 102501983 B1 KR102501983 B1 KR 102501983B1 KR 1020220102001 A KR1020220102001 A KR 1020220102001A KR 20220102001 A KR20220102001 A KR 20220102001A KR 102501983 B1 KR102501983 B1 KR 102501983B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
location information
image
facility
traffic
aerial image
Prior art date
Application number
KR1020220102001A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김은경
Original Assignee
주식회사 중앙지도
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 중앙지도 filed Critical 주식회사 중앙지도
Priority to KR1020220102001A priority Critical patent/KR102501983B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102501983B1 publication Critical patent/KR102501983B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/36—Videogrammetry, i.e. electronic processing of video signals from a single source or from different sources to give parallax or range information
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3815—Road data
    • G01C21/3822—Road feature data, e.g. slope data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3833—Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3852—Data derived from aerial or satellite images
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3859—Differential updating map data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

The present invention relates to an image processing updating system with improved accuracy on location information, which can quickly acquire changed location information on a transportation facility to be reflected in a corresponding numerical map and a drawing image thereof, when the transportation facility having a change in location information due to demolition, a shift in an installation location, and the like is discovered during an automatic periodic inspection of a change in location information on transportation facilities of city facilities on the ground, such as bus stops, entrances to subway stations, traffic lights, and pedestrian overpasses, by using an autonomous flying drone. The image processing updating system with improved accuracy on location information according to the present invention comprises a drone, an aerial image pre-processing unit, a pre-processing aerial image storage unit, an image processing unit, and an image pre-processing support module. The image pre-processing support module comprises a base plate, a light emitting block, a display panel, a background sheet, and a control unit.

Description

위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템{Image processing updating system with improved accuracy on location information}Image processing updating system with improved accuracy on location information}

본 발명은 영상처리 기술 분야 중 도시 내 시설물의 위치정보를 중심으로 항공이미지 및 이를 기반으로 하는 도화이미지의 업데이트 작업을 위한 영상처리 갱신 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 도시의 지상 시설물 중에서 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 대상으로 그 위치정보의 변화를 자율비행 드론을 통해 주기적으로 자동 점검하면서 철거, 설치위치 이동 등의 이유로 위치정보에 변화가 있는 교통 시설물을 발견 시 해당 교통 시설물에 대한 변화된 위치정보를 신속하게 획득 후 해당 수치지도 및 그 도화이미지에 반영되도록 하는 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an image processing update system for updating an aerial image and a drawing image based thereon on location information of facilities in a city in the field of image processing technology, and more particularly, to a traffic facility among ground facilities in a city. Targeting in-bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses, changes in location information are periodically and automatically checked through autonomous flying drones, and traffic facilities with changes in location information due to demolition or installation location change are found. The present invention relates to an image processing update system that improves the accuracy of location information so that changed location information on a traffic facility is quickly acquired and then reflected on a corresponding digital map and its drawing image.

일반적으로 영상데이터를 기반으로 한 수치지도(Digital Map)는 항공촬영과 지상촬영을 통해 수집한 이미지로부터 제작되고, 이렇게 수집된 이미지는 이웃하는 이미지들 간의 상호 연결을 통해 완전한 일체의 이미지로 완성되어 온라인 전용 영상데이터 수치지도로 완성된다. 그리고 수치지도에는 다양한 GIS(Geographic Information System, 지리 정보 시스템)정보가 저장된다.In general, a digital map based on image data is produced from images collected through aerial and terrestrial shooting, and the collected images are completed as a complete integral image through interconnection between neighboring images. It is completed with a digital map of online-only image data. In addition, various GIS (Geographic Information System) information is stored in the digital map.

이러한 수치지도 및 그 도화이미지들은 정기적으로 업데이트가 되어야 하므로, 신규 버전의 수치지도를 제작하기 위해서는 그 업데이트 시기에 맞춰 해당 이미지들의 재수집 및 이를 기반으로 도화이미지 보정 등의 영상처리 갱신 작업이 진행되어야 한다.Since these digital maps and their drawing images need to be updated regularly, in order to produce a new version of the digital map, the images must be recollected in time for the update and image processing updates such as drawing image correction based on this must be performed. do.

따라서 항공촬영, 드론 촬영 및 이동체(차량) 촬영 작업이 주기적으로 진행되면서 이를 통해 확보된 이미지들이 기존의 이미지들과 연동하여 업데이트되면서 최신 상태로 관리된다.Therefore, as aerial photography, drone photography, and moving object (vehicle) photography are conducted periodically, the images secured through this are updated in conjunction with existing images and managed in the latest state.

한편, 다양한 종류의 지상 및 지하 시설물은 여러 이유로 인해 그 위치에 변경이 발생하거나 철거 또는 신설되며, 따라서 이러한 지상 및 지하 시설물들의 위치정보 및 그 변경에 대한 정보가 상술한 수치지도 및 그 도화이미지들 상에 정확한 위치정보로서 반영 및 표시되어야 한다. 특히, 지상 시설물 중 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등, 육교 등의 교통 시설물들은 다수의 이용자들이 빈번하게 이용하는 시설물이므로, 그 위치정보를 항상 정확한 정보로써 알려줄 필요성이 있다.On the other hand, various types of ground and underground facilities are subject to change in location, removal, or new construction for various reasons. Therefore, the location information of these ground and underground facilities and information on their changes are the above-mentioned digital maps and their drawing images. It should be reflected and displayed as accurate location information on the image. In particular, among ground facilities, traffic facilities such as bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses are facilities frequently used by a large number of users, so there is a need to always inform the location information as accurate information.

이에 본 출원인은 지상 시설물 중 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등, 육교 등 교통 시설물의 위치정보 변화를 해당 수치지도 및 그 도화이미지들 상에 정확하게 반영되는 영상처리 갱신 작업이 매우 효율적인 방식을 통해 진행되도록 함으로써, 해당 수치지도 및 그 도화이미지들 상에 표시되는 교통 시설물들의 위치 정보 정밀도가 향상된 정보로써 항상 제공될 수 있도록 하는 기술로서 본 발명을 제안하게 되었다.Accordingly, the applicant of the present invention is to ensure that the image processing update work that accurately reflects changes in location information of transportation facilities such as bus stops, subway station entrances, traffic lights, overpasses, etc. among ground facilities on the corresponding digital map and its drawing images proceeds in a very efficient manner. By doing so, the present invention has been proposed as a technology that can always be provided as information with improved precision of location information of traffic facilities displayed on the corresponding digital map and its drawing images.

한국 등록특허 제10-2195536호(2020.12.28.공고), “원시영상의 분석과 MMS 연동을 통한 도로기반시설물의 수치지도 갱신시스템”Korean Patent Registration No. 10-2195536 (2020.12.28. Announcement), “Analysis of raw images and digital map update system of road infrastructure through MMS linkage” 한국 등록특허 제10-2204043호(2021.01.19.공고), “실시간 지물이미지 위치 보정을 통한 영상 정밀도 향상 기능의 자동영상처리 시스템”Korean Patent Registration No. 10-2204043 (2021.01.19. Notice), “Automatic image processing system with image precision improvement function through real-time feature image position correction”

본 발명의 실시 예는 도시의 지상 시설물 중에서 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 대상으로 그 위치정보의 변화를 자율비행 드론을 통해 주기적으로 자동 점검하면서 철거, 설치위치 이동 등의 이유로 위치정보에 변화가 있는 교통 시설물을 발견 시 해당 교통 시설물에 대한 변화된 위치정보를 신속하게 획득 후 해당 수치지도 및 그 도화이미지에 반영되도록 함으로써, 도시 내에서 다수의 이용자들이 빈번하게 이용하는 교통시설물에 대한 위치정보가 항상 정확한 정보로써 제공될 수 있도록 하는 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템을 제공한다.An embodiment of the present invention periodically and automatically checks changes in location information of bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses, which are transportation facilities among ground facilities in the city, through autonomous flying drones, while removing, moving installation locations, etc. When a traffic facility with a change in location information is found for a reason, the changed location information for the traffic facility is quickly acquired and reflected on the corresponding digital map and its drawing image, so that a number of users in the city can use frequently used traffic facilities. Provided is an image processing update system that improves the accuracy of location information so that location information about the location can always be provided as accurate information.

또한, 본 발명의 실시 예는 상술한 자율비행 드론을 통한 주기적인 자동 점검 과정이 지하철역을 중심으로 사전 설정된 시설물 위치정보 감시구역을 대상으로 진행됨에 따라, 도시 내 여러 지역별 교통의 요충지인 지하철역을 중심으로 그 주변의 교통 시설물 위치정보가 항상 정확하게 이용자들에게 제공될 수 있도록 하는 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템을 제공한다.In addition, in the embodiment of the present invention, as the periodic automatic inspection process through the above-described self-flying drone is conducted for a pre-set facility location information monitoring area centered on the subway station, the subway station, which is a transportation hub for each region in the city, is centered To provide an image processing update system that improves the accuracy of location information so that the location information of traffic facilities around it can always be accurately provided to users.

또한, 본 발명의 실시 예는 상술한 자율비행 드론을 통한 주기적인 자동 점검 과정에서 획득되는 항공이미지를 대상으로 해당 항공이미지 내에서 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 다른 영역들로부터 구분하여 컬러로 나타내는 동시에 나머지 영역들은 흑색 처리하는 항공이미지 전처리 과정이 해당 교통 시설물에 설치되는 기호형 시설물 표식을 통해 보다 정확하고 용이하게 진행될 수 있음에 따라, 해당 항공이미지의 전처리 과정 및 이를 기반으로 진행되는 수치지도 및 그 도화이미지에 대한 영상처리 갱신 작업이 보다 신뢰성있고 효율적으로 진행될 수 있도록 하는 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템을 제공한다.In addition, an embodiment of the present invention separates bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses from other areas within the aerial image, targeting aerial images acquired in the periodic automatic inspection process through the above-described autonomous drone. As the aerial image pre-processing process, which is displayed in color and the remaining areas are blacked out, can be performed more accurately and easily through the symbolic facility mark installed in the corresponding traffic facility, the pre-processing process of the corresponding aerial image and the process based on it Provided is an image processing update system with improved precision that enables image processing update operations for digital maps and their drawing images to be performed more reliably and efficiently.

본 발명의 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템은, 도시 내 지하철역별 사전 설정되는 시설물 위치정보 감시구역들을 대상으로 사전 설정된 촬영 주기에 따라 상기 시설물 위치정보 감시구역별 항공이미지를 정기적으로 획득하는 드론과, 상기 드론에서 획득된 상기 시설물 위치정보 감시구역별 항공이미지를 대상으로 각 항공이미지에서 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 컬러로 나타내는 동시에 나머지 영역은 흑색으로 나타내며, 상기 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교는 사전 지정된 서로 다른 컬러로 나타내는 항공이미지 전처리부와, 상기 이미지 전처리부에서 컬러 및 흑색 처리된 항공이미지를 상기 시설물 위치정보 감시구역별 부여된 식별정보를 기준으로 상기 시설물 위치정보 감시구역별 구분하여 저장하는 전처리 항공이미지 저장부와, 상기 시설물 위치정보 감시구역별 상기 항공이미지 전처리부의 현재 처리된 항공이미지 및 상기 전처리 항공이미지 저장부에 저장된 항공이미지를 상기 교통 시설물의 컬러 및 그 위치를 기준으로 비교하여 상기 교통 시설물의 위치 변화를 판단 후, 상기 교통 시설물의 위치 변화가 있는 것으로 판단된 상기 시설물 위치정보 감시구역에 대해 지상촬영을 시행하여 이를 기반으로 해당 시설물 위치정보 감시구역에 대한 수치지도용 도화이미지를 갱신 처리하는 영상처리부를 포함할 수 있다.An image processing update system with improved accuracy of location information according to an embodiment of the present invention is an aerial image of each facility location information monitoring area according to a preset shooting period targeting facility location information monitoring areas preset for each subway station in a city. A drone that regularly acquires and the aerial image of each facility location information surveillance area obtained from the drone shows traffic facilities such as bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses in color in each aerial image, while the remaining areas are An aerial image pre-processing unit in which the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass are displayed in different pre-specified colors, and color and black-processed aerial images in the image pre-processing unit are assigned to each monitoring area of the facility location information Based on the identified identification information, a pre-processing aerial image storage unit for classifying and storing the facility location information surveillance area, and the currently processed aerial image of the aerial image pre-processing unit for each facility location information monitoring area and the pre-processing aerial image stored in the pre-processing aerial image storage unit After determining the location change of the traffic facility by comparing the aerial image based on the color and location of the traffic facility, ground photography is performed for the facility location information monitoring area in which it is determined that there is a location change of the traffic facility. Based on this, an image processing unit may be included to update and process a drawing image for a digital map for the corresponding facility location information monitoring area.

또한 상기 영상처리부는, 상기 항공이미지 전처리부의 현재 처리된 항공이미지 및 상기 전처리 항공이미지 저장부에 저장된 해당 시설물 위치정보 감시구역의 항공이미지를 상기 교통 시설물의 컬러 및 그 위치를 기준으로 비교하여 상기 교통 시설물의 위치 변화를 판단한 다음, 상기 교통 시설물의 위치 변화가 있는 것으로 판단된 상기 시설물 위치정보 감시구역에 대해 지상촬영이 진행되도록 지상촬영 요청신호를 외부의 수신 대상에 전송하되, 상기 시설물 위치정보 감시구역별 식별정보를 사전에 부여하여 상기 지상촬영 요청신호에 해당 시설물 위치정보 감시구역의 상기 식별정보가 포함되도록 하는 제어모듈과, 상기 제어모듈로부터 전송되는 지상촬영 요청신호에 따라 해당되는 시설물 위치정보 감시구역으로 이동하여 지상촬영을 진행하는 MMS(Mobile Mapping System)와, 상기 MMS로부터 전송되는 지상촬영 이미지를 수신 후 해당 시설물 위치정보 감시구역의 수치지도용 도화이미지에 반영하여 해당 수치지도용 도화이미지를 갱신시키는 이미지 처리기를 포함할 수 있다.In addition, the image processing unit compares the currently processed aerial image of the aerial image pre-processing unit and the aerial image of the corresponding facility location information monitoring area stored in the pre-processing aerial image storage unit based on the color and location of the traffic facility, After determining the position change of the facility, a ground shooting request signal is transmitted to an external receiving target so that ground shooting is performed for the facility location information monitoring area in which it is determined that there is a location change of the transportation facility, and the facility location information is monitored. A control module that gives identification information for each zone in advance so that the ground shooting request signal includes the identification information of the corresponding facility location information monitoring area, and corresponding facility location information according to the ground shooting request signal transmitted from the control module MMS (Mobile Mapping System) that moves to the monitoring area and performs ground shooting, and after receiving the ground shooting image transmitted from the MMS, reflects the facility location information on the digital map image of the monitoring area to the corresponding digital map drawing image It may include an image processor that updates .

또한, 상기 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교에 대한 상기 항공이미지 전처리부의 처리 기능을 서포트하도록 상기 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교에 개별적으로 설치되는 이미지 전처리 서포트모듈을 더 포함하되, 상기 이미지 전처리 서포트모듈은, 상기 교통 시설물에 수평 방향으로 고정 설치되는 베이스 플레이트와; 상기 베이스 플레이트의 상면 외곽을 따라 일정 간격을 유지하며 연속적으로 설치되어 평면도를 기준으로 사각의 점선 박스 형태를 이루는 복수의 발광 블록과; 상기 발광 블록들에 의해 형성되는 상기 점선 박스의 중앙부에 위치하도록 설치되는 디스플레이 패널과; 상기 점선 박스 및 디스플레이 패널 간의 사이 공간을 채우도록 상기 베이스 플레이트에 부착되는 배경 시트와; 상기 베이스 플레이트에 설치되며, 상기 발광 블록들의 점등 및 상기 디스플레이 패널의 디스플레이를 상기 드론의 상기 촬영 주기에 맞춰 제어하되, 상기 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교 중 어느 하나를 나타내도록 사전에 설정된 시설물 표시기호가 상기 디스플레이 패널을 통해 표시되게 하는 제어유닛을 포함하고, 상기 발광 블록은 적색으로 발광하는 동시에 상기 배경 시트는 흰색으로 이루어지며, 상기 항공이미지 전처리부는 상기 발광 블록들에 의한 적색의 상기 점선 박스 및 상기 점선 박스 내에서 흰색의 상기 배경 시트를 배경으로 상기 디스플레이 패널에 표시되는 상기 시설물 표시기호를 기반으로 항공이미지 내에서 상기 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 각각 인식함과 함께 해당 교통 시설물들을 제외한 나머지 영역을 흑색으로 처리하는 것일 수 있다.In addition, an image preprocessing support module individually installed at the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass to support the processing function of the aerial image preprocessing unit for the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass, which are the traffic facilities, is further added. Including, the image pre-processing support module, a base plate fixedly installed in the horizontal direction to the traffic facility; a plurality of light emitting blocks which are continuously installed at regular intervals along the outer edge of the upper surface of the base plate and form a quadrangular dotted line box shape based on a plan view; a display panel installed to be positioned at the center of the dotted line box formed by the light emitting blocks; a background sheet attached to the base plate to fill a space between the dotted line box and the display panel; It is installed on the base plate, and controls the lighting of the light emitting blocks and the display of the display panel according to the shooting cycle of the drone, which is set in advance to indicate any one of the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass. A control unit for displaying a facility sign through the display panel, the light emitting block emits red light and the background sheet is white, and the aerial image pre-processing unit emits red light by the light emitting blocks. Based on the dotted line box and the facility indicator displayed on the display panel against the background of the white background sheet within the dotted line box, the bus stop, subway station entrance, traffic light and overpass, which are the traffic facilities, are recognized in the aerial image, respectively. In addition, it may be to process the remaining area except for the corresponding traffic facilities in black.

본 발명의 실시 예에 따르면, 도시의 지상 시설물 중에서 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 대상으로 그 위치정보의 변화가 자율비행 드론을 통해 주기적으로 자동 점검되면서 철거, 설치위치 이동 등의 이유로 위치정보에 변화가 있는 교통 시설물이 발견될 시 해당 교통 시설물에 대한 변화된 위치정보가 신속하게 획득된 후 해당 수치지도 및 그 도화이미지에 반영되게 됨으로써, 도시 내에서 다수의 이용자들이 빈번하게 이용하는 교통시설물에 대한 위치정보가 항상 정확한 정보로써 제공될 수 있게 된다.According to an embodiment of the present invention, the change in location information of bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses, which are transportation facilities among ground facilities in the city, is periodically and automatically checked through an autonomous drone to remove and move installation locations. When a traffic facility with a change in location information is found for reasons such as Location information about the transportation facilities used can always be provided as accurate information.

또한, 상술한 자율비행 드론을 통한 주기적인 자동 점검 과정이 지하철역을 중심으로 사전 설정된 시설물 위치정보 감시구역을 대상으로 진행됨에 따라, 도시 내 여러 지역별 교통의 요충지인 지하철역을 중심으로 그 주변의 교통 시설물 위치정보가 항상 정확하게 이용자들에게 제공될 수 있게 된다.In addition, as the periodic automatic inspection process through the above-mentioned autonomous drone is conducted for the facility location information monitoring area set in advance centering on the subway station, the traffic facilities around the subway station, which is a transportation hub for each region in the city, Location information can always be accurately provided to users.

또한, 상술한 자율비행 드론을 통한 주기적인 자동 점검 과정에서 획득되는 항공이미지를 대상으로 해당 항공이미지 내에서 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 다른 영역들로부터 구분하여 컬러로 나타내는 동시에 나머지 영역들은 흑색 처리하는 항공이미지 전처리 과정이 해당 교통 시설물에 설치되는 기호형 시설물 표식을 통해 보다 정확하고 용이하게 진행됨에 따라, 해당 항공이미지의 전처리 과정 및 이를 기반으로 진행되는 수치지도 및 그 도화이미지에 대한 영상처리 갱신 작업이 보다 신뢰성있고 효율적으로 진행될 수 있게 된다.In addition, targeting the aerial image obtained in the periodic automatic inspection process through the above-described autonomous drone, bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses are distinguished from other areas and displayed in color within the corresponding aerial image, while displaying the remaining areas in color. As the aerial image pre-processing process of black processing proceeds more accurately and easily through the symbolic facility mark installed in the corresponding traffic facility, the pre-processing process of the corresponding aerial image and the digital map based on it and the drawing image thereof Image processing update work can be performed more reliably and efficiently.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템을 예시한 구성도
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템에서 이미지 전처리 서포트모듈을 예시한 평면도
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템에서 이미지 전처리 서포트모듈을 예시한 측단면도
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템에서 이미지 전처리 서포트모듈의 전기적 구성을 예시한 블록 구성도1 is a configuration diagram illustrating an image processing update system with improved accuracy of location information according to an embodiment of the present invention.
2 is a plan view illustrating an image pre-processing support module in an image processing update system with improved location information accuracy according to an embodiment of the present invention.
3 is a side cross-sectional view illustrating an image pre-processing support module in an image processing update system with improved location information accuracy according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating an electrical configuration of an image pre-processing support module in an image processing update system with improved location information accuracy according to an embodiment of the present invention.

이하의 본 발명에 관한 상세한 설명들은 본 발명이 실시될 수 있는 실시 예이고 해당 실시 예의 예시로써 도시된 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시 예는 당업자가 본 발명의 실시에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시 예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시 예에 관련하여 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시 예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 기재된 실시 예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다.The detailed description of the present invention below refers to the accompanying drawings shown as examples of embodiments in which the present invention can be practiced. These embodiments are described in detail so that those skilled in the art will be able to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, specific shapes, structures, and characteristics described herein may be implemented in one embodiment in another embodiment without departing from the spirit and scope of the invention. Additionally, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each described embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the invention.

따라서 후술되는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.Accordingly, the detailed description set forth below is not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all equivalents as claimed by those claims. Like reference numbers in the drawings indicate the same or similar function throughout the various aspects.

본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.The terms used in the present invention have been selected from general terms that are currently widely used as much as possible while considering the functions in the present invention, but these may vary depending on the intention of a person skilled in the art or precedent, the emergence of new technologies, and the like. In addition, in a specific case, there is also a term arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the invention. Therefore, the term used in the present invention should be defined based on the meaning of the term and the overall content of the present invention, not simply the name of the term.

발명에서 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 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “…부”,　＂…모듈“ 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In the invention, when a certain part “includes” a certain component in the whole, this means that it may further include other components, rather than excluding other components, unless otherwise stated. In addition, as described in the specification, "... wealth", "… A term such as “module” refers to a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software or a combination of hardware and software.

도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템에 대해 설명한다.An image processing update system with improved accuracy of location information according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 4 .

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템을 예시한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템에서 이미지 전처리 서포트모듈을 예시한 평면도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템에서 이미지 전처리 서포트모듈을 예시한 측단면도이며, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템에서 이미지 전처리 서포트모듈의 전기적 구성을 예시한 블록 구성도이다.1 is a configuration diagram illustrating an image processing update system with improved accuracy of location information according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an image processing update with improved accuracy of location information according to an embodiment of the present invention. A plan view illustrating an image pre-processing support module in a system, and FIG. 3 is a side cross-sectional view illustrating an image pre-processing support module in an image processing update system in which accuracy of location information is improved according to an embodiment of the present invention. FIG. It is a block diagram illustrating an electrical configuration of an image pre-processing support module in an image processing update system with improved location information accuracy according to an embodiment of the present invention.

도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템은 드론(100), 항공이미지 전처리부(200), 전처리 항공이미지 저장부(300) 및 영상처리부(400)를 포함하여 구성된다. 또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템은 이미지 전처리 서포트모듈(500)을 더 포함하여 구성될 수 있다.As shown, the image processing update system with improved accuracy of location information according to an embodiment of the present invention includes a drone 100, an aerial image pre-processing unit 200, a pre-processing aerial image storage unit 300, and an image processing unit ( 400). In addition, the image processing update system with improved accuracy of location information according to an embodiment of the present invention may further include an image preprocessing support module 500 .

드론(100)은 도시 내 지하철역별 사전 설정되는 시설물 위치정보 감시구역(A)들을 대상으로 사전 설정된 촬영 주기에 따라 시설물 위치정보 감시구역(A)별 항공이미지를 정기적으로 획득한다. 그리고 드론(100)은 사전 설정된 자율비행 경로에 따라 시설물 위치정보 감시구역(A)들을 차례로 지나치면서 시설물 위치정보 감시구역(A)별 사전 설정된 촬영지점에서 해당 시설물 위치정보 감시구역(A)에 대한 항공이미지를 획득하는 것일 수 있다.The drone 100 periodically acquires aerial images for each facility location information monitoring area (A) according to a preset shooting period targeting the facility location information monitoring areas (A) set for each subway station in the city. In addition, the drone 100 passes through the facility location information monitoring areas (A) in turn according to a preset autonomous flight path, and measures information about the corresponding facility location information monitoring area (A) at a preset shooting point for each facility location information monitoring area (A). It may be to acquire an aerial image.

항공이미지 전처리부(200)는 드론(100)에서 획득된 시설물 위치정보 감시구역(A)별 항공이미지를 대상으로 각 항공이미지에서 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 컬러로 나타내는 동시에 나머지 영역은 흑색으로 나타핸다. 또한, 항공이미지 전처리부(200)는 상기 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교는 사전 지정된 서로 다른 컬러로 나타낸다. 그리고 이러한 항공이미지 전처리부(200)에 대해서는 후술되는 이미지 전처리 서포트모듈(500)과 연계하여 뒤에서 더 설명키로 한다.The aerial image pre-processing unit 200 displays traffic facilities such as bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses in color in each aerial image, targeting aerial images for each facility location information monitoring area (A) obtained from the drone 100. At the same time, the rest of the area is displayed in black. In addition, the aerial image pre-processing unit 200 displays the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass in different pre-specified colors. In addition, the aerial image pre-processing unit 200 will be further described later in connection with the image pre-processing support module 500 to be described later.

전처리 항공이미지 저장부(300)는 이미지 전처리부(200)에서 컬러 및 흑색 처리된 항공이미지를 시설물 위치정보 감시구역(A)별 부여된 식별정보를 기준으로 시설물 위치정보 감시구역(A)별 구분하여 저장한다.The pre-processing aerial image storage unit 300 divides the aerial images processed in color and black in the image pre-processing unit 200 into each facility location information monitoring area (A) based on the identification information assigned to each facility location information monitoring area (A) and save it

영상처리부(400)는 시설물 위치정보 감시구역(A)별 항공이미지 전처리부(200)의 현재 처리된 항공이미지 및 전처리 항공이미지 저장부(300)에 저장된 항공이미지를 상기 교통 시설물의 컬러 및 그 위치를 기준으로 비교하여 상기 교통 시설물의 위치 변화를 판단 후, 상기 교통 시설물의 위치 변화가 있는 것으로 판단된 시설물 위치정보 감시구역(A)에 대해 지상촬영을 시행하여 이를 기반으로 해당 시설물 위치정보 감시구역(A)에 대한 수치지도용 도화이미지를 갱신 처리한다.The image processing unit 400 converts the currently processed aerial image of the aerial image pre-processing unit 200 and the aerial image stored in the pre-processing aerial image storage unit 300 for each facility location information monitoring area (A) into the color and location of the traffic facility. After determining the position change of the transportation facility by comparing based on the above, ground shooting is performed for the facility location information monitoring area (A) in which it is determined that there is a location change of the traffic facility, and based on this, the facility location information monitoring area The drawing image for digital map for (A) is updated.

그리고 이러한 영상처리부(400)는 제어모듈(410), MMS(Mobile Mapping System, 420) 및 이미지 처리기(430)를 포함하여 구성될 수 있다.In addition, the image processing unit 400 may include a control module 410, a Mobile Mapping System (MMS) 420, and an image processor 430.

제어모듈(410)은 항공이미지 전처리부(200)의 현재 처리된 항공이미지 및 전처리 항공이미지 저장부(300)에 저장된 해당 시설물 위치정보 감시구역(A)의 항공이미지를 상기 교통 시설물의 컬러 및 그 위치를 기준으로 비교하여 상기 교통 시설물의 위치 변화를 판단한 다음, 상기 교통 시설물의 위치 변화가 있는 것으로 판단된 시설물 위치정보 감시구역(A)에 대해 지상촬영이 진행되도록 지상촬영 요청신호를 외부의 수신 대상에 전송한다. 여기서, 제어모듈(410)은 시설물 위치정보 감시구역(A)별 식별정보를 사전에 부여하여 상기 지상촬영 요청신호에 해당 시설물 위치정보 감시구역(A)의 상기 식별정보가 포함되도록 한다. 그리고 제어모듈(410)은 상기 지상촬영 요청신호를 후술되는 MMS(420)에 전송하는 것이다.The control module 410 converts the currently processed aerial image of the aerial image pre-processing unit 200 and the aerial image of the corresponding facility location information monitoring area A stored in the pre-processing aerial image storage unit 300 into the color and color of the traffic facility. After determining the location change of the traffic facility by comparing the location as a standard, a ground capture request signal is received from the outside so that ground capture is performed for the facility location information monitoring area (A) in which it is determined that there is a location change of the traffic facility. send to target Here, the control module 410 assigns identification information for each facility location information monitoring area (A) in advance so that the ground photographing request signal includes the identification information of the corresponding facility location information monitoring area (A). And the control module 410 transmits the terrestrial photographing request signal to the MMS 420 to be described later.

MMS(420)는 제어모듈(410)로부터 전송되는 상기 지상촬영 요청신호에 따라 해당되는 시설물 위치정보 감시구역(A)으로 이동하여 지상촬영을 진행한다. 그리고 이러한 MMS(420)는 복수의 디지털 카메라, 3차원 레이저 시스템(LiDAR·라이다), 위성항법장치(GPS), 주행거리센서(DMI) 및 기타 센서의 일체형 결합체이다.The MMS 420 moves to the corresponding facility location information monitoring area A according to the ground shooting request signal transmitted from the control module 410 and performs ground shooting. In addition, the MMS 420 is an integral combination of a plurality of digital cameras, a three-dimensional laser system (LiDAR), a global navigation system (GPS), a mileage sensor (DMI), and other sensors.

이미지 처리기(430)는 MMS(420)로부터 전송되는 지상촬영 이미지를 수신 후 해당 시설물 위치정보 감시구역(A)의 수치지도용 도화이미지에 반영하여 해당 수치지도용 도화이미지를 갱신시키는 기능을 수행한다. 그리고 이러한 이미지 처리기(430)는 MMS(420)로부터 획득된 지상촬영 이미지를 저장하는 영상데이터DB(431)와, 영상데이터를 기초로 도화된 도화이미지를 저장하는 도화이미지DB(432)와, 다수의 영상데이터를 합성 및 편집하는 이미지편집모듈(433)과, 영상데이터 또는 도화이미지에 GPS좌표를 합성하는 좌표합성모듈(434)과, 영상데이터를 기초로 도화이미지를 작성하는 영상도화모듈(435)을 포함하여 구성된다. 부연 설명하면, 이미지 처리기(430)는 한국 등록특허 제10-1830901호에 게시된 영상이미지처리센터 및 이미지 처리기의 구성을 이용하는 것이며, 따라서 이미지 처리기(430)에 대한 보다 구체적인 설명은 한국 등록특허 제10-1830901호에 게시된 영상이미지처리센터 및 이미지 처리기의 구성을 통해 이해되면 될 것이다.The image processor 430 performs a function of renewing the map image for the digital map by reflecting the ground-photographed image transmitted from the MMS 420 to the map image for the digital map of the corresponding facility location information monitoring area (A). . In addition, the image processor 430 includes a video data DB 431 for storing ground-photographed images obtained from the MMS 420, a drawing image DB 432 for storing drawing images based on the image data, and a plurality of An image editing module 433 that synthesizes and edits video data of the image, a coordinate synthesis module 434 that synthesizes GPS coordinates with video data or a drawing image, and a video drawing module 435 that creates a drawing image based on the video data. ). In other words, the image processor 430 uses the configuration of the video image processing center and image processor disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1830901, and therefore, a more detailed description of the image processor 430 is provided in Korean Patent Registration No. It will be understood through the configuration of the video image processing center and image processor published in No. 10-1830901.

이미지 전처리 서포트모듈(500)은 상기 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교에 대한 항공이미지 전처리부(200)의 처리 기능을 서포트하도록 상기 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교에 개별적으로 설치된다.The image pre-processing support module 500 supports the processing function of the aerial image pre-processing unit 200 for the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass, which are the transportation facilities, individually at the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass. is installed as

그리고 이러한 이미지 전처리 서포트모듈(500)은 베이스 플레이트(510), 발광 블록(520), 디스플레이 패널(530), 배경시트(540) 및 제어유닛(550)을 포함하여 구성될 수 있다.The image preprocessing support module 500 may include a base plate 510, a light emitting block 520, a display panel 530, a background sheet 540, and a control unit 550.

베이스 플레이트(510)는 상기 교통 시설물에 수평 방향으로 고정 설치된다. 그리고 본 실시 예에서는 이미지 전처리 서포트모듈(500)이 상기 교통 시설물 중 지하철역 출입구에 설치됨에 따라, 베이스 플레이트(510)가 지하철역 출입구의 지붕에 설치되는 것을 예로 하였으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.The base plate 510 is fixedly installed in the horizontal direction to the traffic facility. In this embodiment, as the image preprocessing support module 500 is installed at the entrance of the subway station among the transportation facilities, the base plate 510 is installed on the roof of the entrance of the subway station as an example, but the present invention is not limited thereto.

발광 블록(520)은 복수로 구성으로써, 이러한 발광 블록(520)들은 베이스 플레이트(510)의 상면 외곽을 따라 일정 간격을 유지하며 연속적으로 설치되어 평면도를 기준으로 사각의 점선 박스(521) 형태를 이룬다.The light emitting blocks 520 are composed of a plurality, and the light emitting blocks 520 are continuously installed at regular intervals along the outer edge of the upper surface of the base plate 510 to form a square dotted line box 521 based on a plan view. achieve

디스플레이 패널(530)은 발광 블록(520)들에 의해 형성되는 상기 점선 박스(521)의 중앙부에 위치하도록 설치된다.The display panel 530 is installed to be positioned at the center of the dotted line box 521 formed by the light emitting blocks 520 .

배경 시트(540)는 상기 점선 박스(521) 및 디스플레이 패널(530) 간의 사이 공간을 채우도록 베이스 플레이트(510)에 부착된다.The background sheet 540 is attached to the base plate 510 to fill the space between the dotted box 521 and the display panel 530 .

제어유닛(550)은 베이스 플레이트(510)에 설치되는 것으로서, 이러한 제어유닛(550)은 발광 블록(520)들의 점등 및 디스플레이 패널(530)의 디스플레이를 드론(100)의 상술한 촬영 주기에 맞춰 제어하되, 상기 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교 중 어느 하나를 나타내도록 사전에 설정된 시설물 표시기호(531)가 디스플레이 패널(530)을 통해 표시되게 하는 기능을 가진다.The control unit 550 is installed on the base plate 510, and the control unit 550 adjusts the lighting of the light emitting blocks 520 and the display of the display panel 530 according to the above-described shooting cycle of the drone 100. However, it has a function of displaying through the display panel 530 a facility indicator 531 set in advance to indicate any one of the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass.

그리고 이러한 이미지 전처리 서포트모듈(500)의 발광 블록(520)은 적색으로 발광하는 동시에 배경 시트(540)는 흰색으로 이루어진다.In addition, the light emitting block 520 of the image preprocessing support module 500 emits red light while the background sheet 540 is white.

그리고 항공이미지 전처리부(200)는 발광 블록(520)들에 의한 적색의 상기 점선 박스(521) 및 점선 박스(521) 내에서 흰색의 배경 시트(540)를 배경으로 디스플레이 패널(530)에 표시되는 시설물 표시기호(531)를 기반으로 항공이미지 내에서 상기 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 각각 인식함과 함께 해당 교통 시설물들을 제외한 나머지 영역을 흑색으로 처리하는 것일 수 있다.In addition, the aerial image pre-processing unit 200 displays the red dotted box 521 by the light emitting blocks 520 and the white background sheet 540 within the dotted box 521 on the display panel 530. Based on the facility indicator 531, the traffic facilities such as bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses are recognized in the aerial image, and the remaining areas excluding the corresponding traffic facilities may be processed in black.

상술한 구성에 의해서, 도시의 지상 시설물 중에서 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 대상으로 그 위치정보의 변화를 자율비행 드론을 통해 주기적으로 자동 점검하며, 이를 통해 철거, 설치위치 이동 등의 이유로 위치정보에 변화가 있는 교통 시설물이 확인될 시 해당 교통 시설물에 대한 변화된 위치정보를 신속하게 획득 후 해당 수치지도 및 그 도화이미지에 반형되게 함으로써, 도시 내에서 다수의 이용자들이 빈번하게 이용하는 교통시설물에 대한 위치정보가 항상 정확한 정보로써 제공될 수 있게 된다.According to the configuration described above, among the city's ground facilities, the change in location information is periodically and automatically checked for the transportation facilities such as bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses through autonomous flying drones, and through this, demolition and installation locations are checked. When a traffic facility whose location information has changed due to movement, etc. is identified, the changed location information on the traffic facility is quickly acquired and reflected on the corresponding digital map and its drawing image, so that many users in the city frequently Location information about the transportation facilities used can always be provided as accurate information.

또한, 상술한 자율비행 드론을 통한 주기적인 자동 점검 과정이 지하철역을 중심으로 사전 설정된 시설물 위치정보 감시구역을 대상으로 진행됨에 따라, 도시 내 여러 지역별 교통의 요충지인 지하철역을 중심으로 그 주변의 교통 시설물 위치정보가 항상 정확하게 이용자들에게 제공될 수 있게 된다.In addition, as the periodic automatic inspection process through the above-mentioned autonomous drone is conducted for the facility location information monitoring area set in advance centering on the subway station, the traffic facilities around the subway station, which is a transportation hub for each region in the city, Location information can always be accurately provided to users.

또한, 상술한 자율비행 드론을 통한 주기적인 자동 점검 과정에서 획득되는 항공이미지를 대상으로 해당 항공이미지 내에서 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 다른 영역들로부터 구분하여 컬러로 나타내는 동시에 나머지 영역들은 흑색 처리하는 항공이미지 전처리 과정이 해당 교통 시설물에 설치되는 기호형 시설물 표식을 통해 보다 정확하고 용이하게 진행될 수 있음에 따라, 해당 항공이미지의 전처리 과정 및 이를 기반으로 진행되는 수치지도 및 그 도화이미지에 대한 영상처리 갱신 작업이 보다 신뢰성있고 효율적으로 진행될 수 있게 된다.In addition, targeting the aerial image obtained in the periodic automatic inspection process through the above-described autonomous drone, bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses are distinguished from other areas and displayed in color within the corresponding aerial image, while displaying the remaining areas in color. As the aerial image pre-processing process of black processing can be performed more accurately and easily through the symbolic facility mark installed in the corresponding traffic facility, the pre-processing process of the aerial image and the digital map and its drawing image based on the pre-processing process of the aerial image The image processing update work for can be performed more reliably and efficiently.

이상과 같이 본 설명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시 예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, in the present description, specific details such as specific components and limited embodiments and drawings have been described, but this is only provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments. No, and those skilled in the art can make various modifications and variations from these descriptions.

따라서 본 발명의 사상은 설명된 실시 예에 국한되어 정하여 저서는 안되며, 후술되는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등하거나 등가적인 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments and should not be defined, and all things that have modifications equivalent or equivalent to these claims as well as the claims described below will fall within the scope of the spirit of the present invention.

100 : 드론 200 : 항공이미지 전처리부
300 : 전처리 항공이미지 저장부 400 : 영상처리부
410 : 제어모듈 420 : MMS
430 : 이미지 처리기 431 : 영상이미지 DB
432 : 도화이미지 DB 433 : 이미지편집모듈
434 : 좌표합성모듈 435 : 영상도화모듈
500 : 이미지 전처리 서포트 모듈 510 : 베이스 플레이트
520 : 발광 블록 521 : 점선 박스
530 : 디스플레이 패널 531 : 시설물 표시기호
540 : 배경 시트 550 : 제어유닛
A : 시설물 위치정보 감시구역 100: drone 200: aerial image pre-processing unit
300: pre-processing aerial image storage unit 400: image processing unit
410: control module 420: MMS
430: image processor 431: video image DB
432: drawing image DB 433: image editing module
434: coordinate synthesis module 435: image drawing module
500: image pre-processing support module 510: base plate
520: light emitting block 521: dotted line box
530: display panel 531: facility sign
540: background sheet 550: control unit
A: Facility location information monitoring area

Claims (2)

삭제delete 도시 내 지하철역별 사전 설정되는 시설물 위치정보 감시구역(A)들을 대상으로 사전 설정된 촬영 주기에 따라 상기 시설물 위치정보 감시구역(A)별 항공이미지를 정기적으로 획득하는 드론(100): 상기 드론(100)에서 획득된 상기 시설물 위치정보 감시구역(A)별 항공이미지를 대상으로 각 항공이미지에서 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 컬러로 나타내는 동시에 나머지 영역은 흑색으로 나타내며, 상기 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교는 사전 지정된 서로 다른 컬러로 나타내는 항공이미지 전처리부(200): 상기 이미지 전처리부(200)에서 컬러 및 흑색 처리된 항공이미지를 상기 시설물 위치정보 감시구역(A)별 부여된 식별정보를 기준으로 상기 시설물 위치정보 감시구역(A)별 구분하여 저장하는 전처리 항공이미지 저장부(300); 상기 시설물 위치정보 감시구역(A)별 상기 항공이미지 전처리부(200)의 현재 처리된 항공이미지 및 상기 전처리 항공이미지 저장부(300)에 저장된 항공이미지를 상기 교통 시설물의 컬러 및 그 위치를 기준으로 비교하여 상기 교통 시설물의 위치 변화를 판단 후, 상기 교통 시설물의 위치 변화가 있는 것으로 판단된 상기 시설물 위치정보 감시구역(A)에 대해 지상촬영을 시행하여 이를 기반으로 해당 시설물 위치정보 감시구역(A)에 대한 수치지도용 도화이미지를 갱신 처리하는 영상처리부(400)를 포함하는 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템에 있어서,
상기 영상처리부(400)는, 상기 항공이미지 전처리부(200)의 현재 처리된 항공이미지 및 상기 전처리 항공이미지 저장부(300)에 저장된 해당 시설물 위치정보 감시구역(A)의 항공이미지를 상기 교통 시설물의 컬러 및 그 위치를 기준으로 비교하여 상기 교통 시설물의 위치 변화를 판단한 다음, 상기 교통 시설물의 위치 변화가 있는 것으로 판단된 상기 시설물 위치정보 감시구역(A)에 대해 지상촬영이 진행되도록 지상촬영 요청신호를 외부의 수신 대상에 전송하되, 상기 시설물 위치정보 감시구역(A)별 식별정보를 사전에 부여하여 상기 지상촬영 요청신호에 해당 시설물 위치정보 감시구역(A)의 상기 식별정보가 포함되도록 하는 제어모듈(410)과; 상기 제어모듈(410)로부터 전송되는 지상촬영 요청신호에 따라 해당되는 시설물 위치정보 감시구역(A)으로 이동하여 지상촬영을 진행하는 MMS(Mobile Mapping System, 420)와; 상기 MMS(420)로부터 전송되는 지상촬영 이미지를 수신 후 해당 시설물 위치정보 감시구역(A)의 수치지도용 도화이미지에 반영하여 해당 수치지도용 도화이미지를 갱신시키는 이미지 처리기(430)를 포함하며,
상기 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교에 대한 상기 항공이미지 전처리부(200)의 처리 기능을 서포트하도록 상기 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교에 개별적으로 설치되는 이미지 전처리 서포트모듈(500)을 더 포함하되, 상기 이미지 전처리 서포트모듈(500)은, 상기 교통 시설물에 수평 방향으로 고정 설치되는 베이스 플레이트(510)와; 상기 베이스 플레이트(510)의 상면 외곽을 따라 일정 간격을 유지하며 연속적으로 설치되어 평면도를 기준으로 사각의 점선 박스(521) 형태를 이루는 복수의 발광 블록(520)과; 상기 발광 블록(520)들에 의해 형성되는 상기 점선 박스(521)의 중앙부에 위치하도록 설치되는 디스플레이 패널(530)과; 상기 점선 박스(521) 및 디스플레이 패널(530) 간의 사이 공간을 채우도록 상기 베이스 플레이트(510)에 부착되는 배경 시트(540)와; 상기 베이스 플레이트(510)에 설치되며, 상기 발광 블록(520)들의 점등 및 상기 디스플레이 패널(530)의 디스플레이를 상기 드론(100)의 상기 촬영 주기에 맞춰 제어하되, 상기 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교 중 어느 하나를 나타내도록 사전에 설정된 시설물 표시기호(531)가 상기 디스플레이 패널(530)을 통해 표시되게 하는 제어유닛(550)을 포함하고, 상기 발광 블록(520)은 적색으로 발광하는 동시에 상기 배경 시트(540)는 흰색으로 이루어지며,
상기 항공이미지 전처리부(200)는 상기 발광 블록(520)들에 의한 적색의 상기 점선 박스(521) 및 상기 점선 박스(521) 내에서 흰색의 상기 배경 시트(540)를 배경으로 상기 디스플레이 패널(530)에 표시되는 상기 시설물 표시기호(531)를 기반으로 항공이미지 내에서 상기 교통 시설물인 버스정류장, 지하철역 출입구, 교통신호등 및 육교를 각각 인식함과 함께 해당 교통 시설물들을 제외한 나머지 영역을 흑색으로 처리하는 것을 특징으로 하는 위치 정보의 정밀도를 향상시킨 영상처리 갱신 시스템.
A drone 100 that periodically acquires aerial images for each facility location information monitoring area (A) according to a preset shooting period targeting the facility location information monitoring areas (A) preset for each subway station in the city: the drone 100 ), the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass, which are transportation facilities, are displayed in color in each aerial image for the aerial image of each facility location information surveillance area (A) obtained in color, and the remaining area is displayed in black, and the bus Aerial image pre-processing unit 200 representing stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses in different pre-specified colors: The aerial image processed in color and black in the image pre-processing unit 200 is displayed in the facility location information monitoring area (A) A pre-processing aerial image storage unit 300 that classifies and stores the facility location information monitoring area (A) based on the identification information assigned to each star; Based on the currently processed aerial image of the aerial image pre-processing unit 200 and the aerial image stored in the pre-processing aerial image storage unit 300 for each facility location information monitoring area (A) based on the color and location of the traffic facility After comparing and determining the location change of the traffic facility, ground shooting is performed for the facility location information monitoring area (A) in which it is determined that there is a location change of the traffic facility, and based on this, the facility location information monitoring area (A) ) In the image processing update system with improved accuracy of location information including an image processing unit 400 for updating and processing a drawing image for a digital map,
The image processing unit 400 converts the currently processed aerial image of the aerial image pre-processing unit 200 and the aerial image of the corresponding facility location information monitoring area A stored in the pre-processing aerial image storage unit 300 into the traffic facility After determining the location change of the traffic facility by comparing based on the color and location of the traffic facility, a ground shooting request is made so that ground shooting is performed for the facility location information monitoring area (A) in which it is determined that there is a location change of the traffic facility. The signal is transmitted to an external reception target, but identification information for each facility location information monitoring area (A) is given in advance so that the ground photographing request signal includes the identification information of the corresponding facility location information monitoring area (A) a control module 410; MMS (Mobile Mapping System, 420) which moves to the corresponding facility location information monitoring area (A) according to the ground shooting request signal transmitted from the control module 410 and performs ground shooting; An image processor 430 for updating the map image for digital map by reflecting the ground-photographed image transmitted from the MMS 420 to the map image for digital map of the corresponding facility location information monitoring area (A);
Image pre-processing support modules that are individually installed at bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses to support the processing function of the aerial image pre-processing unit 200 for the bus stops, subway station entrances, traffic lights, and overpasses, which are the transportation facilities. (500), wherein the image preprocessing support module (500) includes: a base plate (510) fixed to the traffic facility in a horizontal direction; a plurality of light emitting blocks 520 that are continuously installed at regular intervals along the outer edge of the upper surface of the base plate 510 to form a quadrangular dotted line box 521 based on a plan view; a display panel 530 installed to be positioned at the center of the dotted line box 521 formed by the light emitting blocks 520; a background sheet 540 attached to the base plate 510 to fill a space between the dotted line box 521 and the display panel 530; It is installed on the base plate 510, and the lighting of the light emitting blocks 520 and the display of the display panel 530 are controlled according to the shooting cycle of the drone 100, and the bus stop, subway station entrance, traffic It includes a control unit 550 that allows a facility indicator 531, which is set in advance to indicate one of a traffic light and an overpass, to be displayed through the display panel 530, and the light emitting block 520 emits red light. At the same time, the background sheet 540 is made of white,
The aerial image pre-processing unit 200 sets the display panel ( Based on the facility indicator 531 displayed in 530), the bus stop, subway station entrance, traffic light, and overpass, which are the traffic facilities in the aerial image, are recognized, and the remaining areas excluding the traffic facilities are treated as black. An image processing update system that improves the accuracy of location information, characterized in that.
KR1020220102001A 2022-08-16 2022-08-16 Image processing updating system with improved accuracy on location information KR102501983B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220102001A KR102501983B1 (en) 2022-08-16 2022-08-16 Image processing updating system with improved accuracy on location information

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220102001A KR102501983B1 (en) 2022-08-16 2022-08-16 Image processing updating system with improved accuracy on location information

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102501983B1 true KR102501983B1 (en) 2023-02-20

Family

ID=85329283

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220102001A KR102501983B1 (en) 2022-08-16 2022-08-16 Image processing updating system with improved accuracy on location information

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102501983B1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130034528A (en) * 2011-09-28 2013-04-05 한국건설기술연구원 Position measuring method for street facility
KR101884920B1 (en) * 2017-12-13 2018-08-03 (주)한성개발공사 Method for underground facilities positional information by uav
KR102195536B1 (en) 2020-08-18 2020-12-28 (주)디에스정보기술 Digital map updating system of road facility data by analysing visual images and connecting mms
KR102204043B1 (en) 2020-09-22 2021-01-19 주식회사 동신지티아이 System for automatic satellite image processing for improving image accuracy by position correcting of geographic feature

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130034528A (en) * 2011-09-28 2013-04-05 한국건설기술연구원 Position measuring method for street facility
KR101884920B1 (en) * 2017-12-13 2018-08-03 (주)한성개발공사 Method for underground facilities positional information by uav
KR102195536B1 (en) 2020-08-18 2020-12-28 (주)디에스정보기술 Digital map updating system of road facility data by analysing visual images and connecting mms
KR102204043B1 (en) 2020-09-22 2021-01-19 주식회사 동신지티아이 System for automatic satellite image processing for improving image accuracy by position correcting of geographic feature

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107161141B (en) Unmanned automobile system and automobile
US11971274B2 (en) Method, apparatus, computer program, and computer-readable recording medium for producing high-definition map
US10127461B2 (en) Visual odometry for low illumination conditions using fixed light sources
WO2019241983A1 (en) Systems and methods for updating highly automated driving maps
CN109085821A (en) Automatic driving vehicle localization method
CN110717438A (en) Traffic signal lamp identification method and device
US20210316723A1 (en) On-board sensor system
JP2022016460A (en) Deteriorated ground object identification device, deteriorated ground object identification system, deteriorated ground object identification method, deteriorated ground object identification program and computer readable recording medium with deteriorated ground object identification program recorded thereon
KR102444861B1 (en) Apparatus and method for processing of image data
JP4613738B2 (en) Intersection recognition system and intersection recognition method
US11485373B2 (en) Method for a position determination of a vehicle, control unit, and vehicle
KR102501983B1 (en) Image processing updating system with improved accuracy on location information
KR102484133B1 (en) Numerical map production system based on GIS data
EP3421936A1 (en) Optical marker element for geo location information
US20210148706A1 (en) Aquisition process of at least one scene
CN109964132B (en) Method, device and system for configuring sensor on moving object
JP7247491B2 (en) Map system, method and storage medium for autonomous navigation
CN113269977A (en) Map generation data collection device and map generation data collection method
KR102684136B1 (en) MMS data processing system for high definition map manufacturing
JP2021070993A (en) Infrastructure inspection system and infrastructure inspection method
JP2020201850A (en) Control method of flying body
US20050060090A1 (en) Vehicle-type measurement system
Kurz et al. Precise aerial image orientation using sar ground control points for mapping of urban landmarks
JP2020061052A (en) Traffic light determination device
KR102638136B1 (en) MMS image processing system for high definition map manufacturing

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant