KR20230094596A - Earthworks risk management system using unmanned aerial vehicle and earthworks management method using the same - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 기술적 측면에 따른 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템은, 설정된 비행경로에 따라 비행하여 기 설정된 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 생성하여 제공하는 무인 항공기 및 상기 무인 항공기에 상기 비행경로를 제공하고, 상기 복수의 영상 데이터를 정합하여 상기 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 관리 서버를 포함한다. 상기 관리 서버는, 상기 지상 영역에 대하여 서로 다른 시점에서 생성된 복수의 건설 지형도를 비교하여 상기 지상 영역에 대한 토공사 공정에 대한 공정 데이터를 생성할 수 있다.An earthwork risk situation analysis system using an unmanned aerial vehicle according to one technical aspect of the present invention is a UAV that flies along a set flight path to generate and provide a plurality of image data for a preset ground area and provides the UAV with the flight and a management server that provides a route and matches the plurality of image data to generate a construction topographical map for the ground area. The management server may compare a plurality of construction topographic maps generated at different points in time with respect to the ground area to generate process data for an earthwork process for the ground area.

Description

무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템 및 그를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법 {Earthworks risk management system using unmanned aerial vehicle and earthworks management method using the same}Earthworks risk management system using unmanned aerial vehicle and earthworks management method using the same}

본 발명은 ICT(Information and Communication Technology) 기반의 건설 관리 기술에 관한 것으로, 구체적으로 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템 및 그를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a construction management technology based on ICT (Information and Communication Technology), and more specifically, to an earthwork risk situation analysis system using an unmanned aerial vehicle and an earthwork risk situation analysis method using the same.

ICT(Information and Communication Technology) 기술의 발전에 따라 다양한 산업분야에서도 ICT를 기반으로 하는 시스템 개선이 이루어지고 있다. With the development of ICT (Information and Communication Technology) technology, ICT-based system improvements are being made in various industries.

건설 분야 또한 이러한 산업분야 중의 하나로서, ICT 기술을 건설 공정 관리, 현장 관리 등의 다양한 과정에 접목하여, 생산성의 향상 및 안정성의 확보 등의 향상된 효과가 기대되고 있다. The construction field is also one of these industries, and improved effects such as productivity improvement and stability are expected by applying ICT technology to various processes such as construction process management and site management.

한편, 종래의 ICT 기술 기반의 건설 기술은, 건설 현장의 고정된 위치에 카메라나 센서 등을 설치하여 데이터를 수집하거나, 또는 건설 관련 데이터를 사람이 직접 데이터를 수집한 후에 이러한 데이터를 기반으로 다양한 건설 관련 관리를 제공하고 있다. On the other hand, conventional ICT-based construction technology collects data by installing a camera or sensor at a fixed location on a construction site, or directly collects construction-related data, We provide construction related management.

이러한 종래 기술의 경우, 토목공사와 같이 대규모 대량의 공정에 있어서는, 카메라나 센서 또는 사람을 이용한다 하더라도 넓은 위치를 커버하도록 설치하기 어려워, 이러한 대규모 대량의 공정을 모두 커버하기 위한 데이터를 수집하기 어려운 한계가 있다.In the case of this prior art, in large-scale, large-scale processes such as civil engineering, it is difficult to install to cover a wide location even if cameras, sensors, or people are used, and it is difficult to collect data to cover all of these large-scale, large-scale processes. there is

그에 따라, 종래의 경우에는, 토목공사와 같이 대규모 대량의 공정에 대한 위험요소 관리가 불가능한 한계가 있다.Accordingly, in the conventional case, there is a limitation in that risk factor management for a large-scale mass process such as civil engineering is impossible.

본 발명의 일 기술적 측면은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로써, 무인 항공기를 이용하여 넓은 공사 지역에 대해서도 연속적인 사진을 확보하고 이를 기초로 토공사에 대한 건설 지형도를 생성하고, 이러한 건설 지형도를 기초로 토공사 지역의 위험객체를 식별하고 그에 대한 위험 관리를 수행할 수 있는, 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템 및 그를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법을 제공하는 것이다.One technical aspect of the present invention is to solve the above-described problems of the prior art, using an unmanned aerial vehicle to secure a continuous picture of a large construction area and based on this to create a construction topographical map for earthworks, such construction It is to provide an earthwork risk situation analysis system using an unmanned aerial vehicle and an earthwork risk situation analysis method using the unmanned aerial vehicle, which can identify dangerous objects in an earthwork area based on a topographical map and perform risk management therefor.

또한, 본 발명의 일 기술적 측면은, 무인 항공기에서 취득되는 이미지를 기초로 정사 사진 및 수치 표고 모델을 포함하는 건설 지형도를 생성함으로써, 별도의 복잡한 측량 과정 없이도 광범위한 지역에 대한 건설지형도를 생성할 수 있는, 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템 및 그를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법을 제공하는 것이다.In addition, in one technical aspect of the present invention, by generating a construction topographical map including an orthophoto and a numerical elevation model based on an image obtained from an unmanned aerial vehicle, a construction topographical map can be generated for a wide area without a separate complicated surveying process. To provide an earthwork risk situation analysis system using an unmanned aerial vehicle and an earthwork risk situation analysis method using the same.

또한, 본 발명의 일 기술적 측면은, 영상 인식기반으로 정사 사진에서 위험 객체를 식별하여 관리하고, 토공사 지역에 대한 입체 모델로부터 산출된 경사 정보를 기초로 위험 지역을 식별하여 관리함으로써, 토공사 현장의 다양한 위험 객체에 대한 식별 및 관리를 제공할 수 있는, 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템 및 그를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법을 제공하는 것이다.In addition, one technical aspect of the present invention identifies and manages dangerous objects in orthophotos based on image recognition, and identifies and manages dangerous areas based on slope information calculated from a three-dimensional model for the earthworks area, thereby reducing the risk of the earthworks site. An earthwork risk situation analysis system using an unmanned aerial vehicle capable of providing identification and management of various risk objects and an earthwork risk situation analysis method using the same are provided.

본 발명의 상기 목적과 여러 가지 장점은 이 기술분야에 숙련된 사람들에 의해 본 발명의 바람직한 실시예로부터 더욱 명확하게 될 것이다.The above objects and various advantages of the present invention will become more apparent from preferred embodiments of the present invention by those skilled in the art.

본 발명의 일 기술적 측면은 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템을 제안한다. 상기 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템은, 설정된 비행경로에 따라 비행하여 기 설정된 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 생성하여 제공하는 무인 항공기 및 상기 무인 항공기에 상기 비행경로를 제공하고, 상기 복수의 영상 데이터를 정합하여 상기 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 관리 서버를 포함한다. 상기 관리 서버는, 상기 지상 영역에 대하여 생성된 상기 건설 지형도에 대하여 위험 객체를 추출하고, 추출된 위험 객체를 기초로 위험 상황을 판단하여 상기 지상 영역에 대한 위험 상황을 관리할 수 있다.One technical aspect of the present invention proposes an earthwork risk situation analysis system using an unmanned aerial vehicle. The earthwork risk situation analysis system using the unmanned aerial vehicle provides the flight path to the unmanned aerial vehicle and the unmanned aerial vehicle for generating and providing a plurality of image data for a predetermined ground area by flying according to a set flight path, and providing the plurality of image data to the unmanned aerial vehicle. and a management server generating a construction topographical map for the ground area by matching the image data of the above. The management server may manage the dangerous situation for the ground area by extracting a dangerous object from the construction topographical map generated for the ground area and determining a dangerous situation based on the extracted dangerous object.

일 실시예에서, 상기 관리 서버는, 상기 건설 지형도에 대하여 상기 위험 객체를 추출하고, 상기 건설 지형도를 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지한 후, 상기 위험 객체와 상기 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 상기 위험 상황을 판단할 수 있다.In one embodiment, the management server extracts the dangerous object with respect to the construction topographical map, detects the slope topography of the ground area based on the construction topographical map, and then topographically correlates the dangerous object with the slope topography. Based on this, it is possible to determine the dangerous situation.

일 실시예에서, 상기 관리 서버는, 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 설정하여 상기 무인 항공기에 제공할 수 있다. 상기 무인 항공기는, 지상에 위치되는 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 기초로 상기 비행경로에 따라 비행하여 상기 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 생성할 수 있다.In one embodiment, the management server may set a flight path including information on at least one reference point and a plurality of observation points and provide the information to the unmanned aerial vehicle. The unmanned aerial vehicle may generate a plurality of image data for the ground area by flying along the flight path based on at least one reference point and a plurality of observation points located on the ground.

일 실시예에서, 상기 관리 서버는, 상기 지상 영역과 연관되는 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 생성하여 상기 무인 항공기에 제공하는 UAV 비행 제어부, 상기 무인 항공기로부터 상기 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 수집하는 데이터 수집부 및 상기 복수의 영상 데이터에 대하여 상기 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 식별하여 적어도 일부의 영상 데이터의 위치 기준을 설정하고, 상기 위치 기준을 기초로 연속되는 영상 데이터를 정합하여 상기 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 건설 지형도 생성부를 포함할 수 있다.In one embodiment, the management server generates a flight path including information on at least one reference point and a plurality of observation points associated with the ground area, and provides the UAV flight controller to the unmanned aerial vehicle. A data collection unit that collects a plurality of image data of the ground area and identifies the at least one reference point and the plurality of observation points with respect to the plurality of image data to set a location reference for at least part of the image data, and determines the location reference and a construction topographical map generating unit configured to generate a construction topographical map of the ground area by matching successive image data based on a base.

일 실시예에서, 상기 건설 지형도는, 상기 지상 영역에 대한 정사 사진 및 상기 지상 영역에 대한 수치 표고 모델을 포함할 수 있다.In one embodiment, the construction topographical map may include an orthophoto of the ground area and a digital elevation model of the ground area.

일 실시예에서, 상기 관리 서버는, 상기 정사 사진 및 상기 수치 표고 모델을 기초로 상기 지상 영역 내에 존재하는 차량 및 중장비 객체 또는 건설자재 객체를 상기 위험 객체로서 추출하고, 상기 수치 표고 모델을 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지하며, 상기 위험 객체와 상기 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 상기 위험 상황을 판단하는 위험 상황 감지부를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the management server extracts vehicles and heavy equipment objects or construction material objects existing in the ground area as the dangerous object based on the orthophoto and the digital elevation model, and based on the digital elevation model The apparatus may further include a dangerous situation detecting unit that detects the slope topography of the ground area and determines the dangerous situation based on topographical correlation between the dangerous object and the slope topography.

일 실시예에서, 상기 관리 서버는, 상기 위험 상황 감지부에 의하여 위험 상황이 감지되는 경우, 해당 위험 상황에 대한 정보를 포함하는 위험 알림 정보를 생성하여 관리자 단말에 제공하는 토공정 위험 알림부를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the management server, when a dangerous situation is detected by the dangerous situation detecting unit, the earthworks risk notification unit for generating danger notification information including information on the corresponding dangerous situation and providing it to the manager terminal can include

본 발명의 일 기술적 측면은 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법을 제안한다. 상기 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법은, 무인 항공기 및 상기 무인 항공기와 연동하여 토공사 공정을 관리하는 관리 서버를 포함하는 토공사 위험상황 분석 시스템에서 수행되는 토공사 위험상황 분석 방법으로서, 상기 관리 서버가, 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 설정하여 상기 무인 항공기에 제공하는 단계, 상기 무인 항공기가, 상기 설정된 비행경로에 따라 비행하여 기 설정된 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 생성하여 제공하는 단계, 상기 관리 서버가, 상기 무인 항공기에서 제공된 상기 복수의 영상 데이터를 정합하여 상기 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 단계 및 상기 지상 영역에 대하여 생성된 상기 건설 지형도에 대하여 위험 객체를 추출하고, 추출된 위험 객체를 기초로 위험 상황을 판단하여 상기 지상 영역에 대한 위험 상황을 관리하는 단계를 포함할 수 있다.One technical aspect of the present invention proposes a method for analyzing a dangerous situation in earthworks using an unmanned aerial vehicle. The earthwork risk situation analysis method using the unmanned aerial vehicle is an earthwork risk situation analysis method performed in an earthwork risk situation analysis system including an unmanned aerial vehicle and a management server for managing the earthwork process in conjunction with the unmanned aerial vehicle, wherein the management server Setting a flight path including information on at least one reference point and a plurality of observation points and providing the information to the unmanned aerial vehicle; Generating and providing data, generating, by the management server, a construction topographical map for the ground area by matching the plurality of image data provided from the unmanned aerial vehicle, and the construction topographical map generated for the ground area The method may include extracting a dangerous object, determining a dangerous situation based on the extracted dangerous object, and managing the dangerous situation for the ground area.

일 실시예에서, 상기 건설 지형도를 생성하는 단계는, 상기 관리 서버가, 상기 무인 항공기로부터 상기 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 수집하는 단계, 상기 관리 서버가, 상기 복수의 영상 데이터에 대하여 상기 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 식별하여 적어도 일부의 영상 데이터의 위치 기준을 설정하는 단계 및 상기 관리 서버가, 상기 위치 기준을 기초로 연속되는 영상 데이터를 정합하여 상기 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the generating of the construction topographical map may include collecting, by the management server, a plurality of image data of the ground area from the unmanned aerial vehicle; Identifying at least one reference point and a plurality of observation points to set a location reference for at least some image data, and the management server matching consecutive image data based on the location reference to obtain a construction topographical map for the ground area. It may include generating steps.

일 실시예에서, 상기 추출된 위험 객체를 기초로 위험 상황을 판단하여 상기 지상 영역에 대한 위험 상황을 관리하는 단계는, 상기 정사 사진 및 상기 수치 표고 모델을 기초로 상기 지상 영역 내에 존재하는 차량 및 중장비 객체 또는 건설자재 객체를 상기 위험 객체로서 추출하는 단계, 상기 수치 표고 모델을 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지하는 단계 및 상기 위험 객체와 상기 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 상기 위험 상황을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step of determining a dangerous situation based on the extracted dangerous object and managing the dangerous situation for the ground area may include a vehicle existing in the ground area based on the orthophoto and the digital elevation model, and Extracting a heavy equipment object or a construction material object as the dangerous object, detecting the slope topography for the ground area based on the digital elevation model, and the dangerous situation based on the topographic correlation between the dangerous object and the slope topography It may include the step of determining.

일 실시예에서, 상기 토공사 위험상황 분석 방법은, 상기 위험 상황이 감지되는 경우, 해당 위험 상황에 대한 정보를 포함하는 위험 알림 정보를 생성하여 관리자 단말에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the method for analyzing dangerous situations in earthworks may further include, when the dangerous situations are detected, generating risk notification information including information on the corresponding dangerous situations and providing it to a manager terminal.

본 발명의 일 기술적 측면은 제장 매체를 제안한다. 상기 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능한 인스트럭션들(instructions)을 저장하고 있는 저장 매체로서, 상기 인스트럭션들은, 관리 서버에 의해 실행될 때, 상기 관리 서버로 하여금, 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 설정하여 무인 항공기에 제공하는 동작, 상기 무인 항공기에서 제공된 복수의 영상 데이터를 정합하여 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 동작 및 상기 지상 영역에 대하여 생성된 상기 건설 지형도에 대하여 위험 객체를 추출하고, 상기 건설 지형도를 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지한 후, 상기 위험 객체와 상기 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 상기 위험 상황을 판단하는 동작을 수행하도록할 수 있다.One technical aspect of the present invention proposes a storage medium. The storage medium is a storage medium storing computer readable instructions, which, when executed by a management server, cause the management server to include information on at least one reference point and a plurality of observation points. operation of setting a flight path to provide to the unmanned aerial vehicle, operation of matching a plurality of image data provided from the unmanned aerial vehicle to create a construction topographical map for the ground area, and a dangerous object with respect to the construction topographical map generated for the ground area is extracted, and after detecting the slope topography of the ground area based on the construction topographical map, an operation of determining the dangerous situation based on the topographical correlation between the dangerous object and the slope topography may be performed.

상기한 과제의 해결 수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것은 아니다. 본 발명의 과제 해결을 위한 다양한 수단들은 이하의 상세한 설명의 구체적인 실시형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.The means for solving the problems described above do not enumerate all the features of the present invention. Various means for solving the problems of the present invention will be understood in more detail with reference to specific embodiments of the detailed description below.

본 발명의 일 실시형태에 따르면, 무인 항공기를 이용하여 넓은 공사 지역에 대해서도 연속적인 사진을 확보하고 이를 기초로 토공사에 대한 건설 지형도를 생성하고, 이러한 건설 지형도를 기초로 토공사 지역의 위험객체를 식별하고 그에 대한 위험 관리를 수행할 수 있는 효과가 있다.According to one embodiment of the present invention, continuous photos are obtained for a large construction area using an unmanned aerial vehicle, a construction topographical map for earthworks is generated based on this, and hazardous objects in the earthworks area are identified based on the construction topographical map. And there is an effect that can perform risk management for it.

또한, 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 무인 항공기에서 취득되는 이미지를 기초로 정사 사진 및 수치 표고 모델을 포함하는 건설 지형도를 생성함으로써, 별도의 복잡한 측량 과정 없이도 광범위한 지역에 대한 건설지형도를 생성할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to one embodiment of the present invention, by generating a construction topographical map including an orthophoto and a numerical elevation model based on an image obtained from an unmanned aerial vehicle, a construction topographical map for a wide area can be created without a separate complicated surveying process. There are possible effects.

또한, 본 발명의 일 실시형태에 따르면, 영상 인식기반으로 정사 사진에서 위험 객체를 식별하여 관리하고, 토공사 지역에 대한 입체 모델로부터 산출된 경사 정보를 기초로 위험 지역을 식별하여 관리함으로써, 토공사 현장의 다양한 위험 객체에 대한 식별 및 관리를 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to one embodiment of the present invention, by identifying and managing dangerous objects in orthophotos based on image recognition, and identifying and managing dangerous areas based on slope information calculated from a three-dimensional model for earthworks, the earthworks site It has the effect of providing identification and management of various risk objects.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템의 일 적용예를 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 항공기의 일 예를 설명하는 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 예시적인 컴퓨팅 운영 환경을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버를 설명하는 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법을 설명하는 순서도이다.
도 6은 도 4에 도시된 건설 지형도 생성부의 일 실시예를 설명하는 블록 구성도이다.
도 7 내지 도 8은 도 6에 도시된 건설 지형도 생성 부를 설명하기 위한 도면들이다.
도 9는 도 4에 도시된 위험 상황 감지부의 일 실시예를 설명하는 블록 구성도이다.
도 10은 도 9에 도시된 위험 상황 감지부에서 수행되는 위험 상황 감지 동작의 일 실시예를 설명하는 순서도이다.
도 11 내지 도 13은 도 9에 도시된 위험 상황 감지부를 설명하기 위한 도면들이다.1 is a diagram illustrating an application example of an earthwork risk situation analysis system using an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating an example of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an exemplary computing operating environment of a management server according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating a management server according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a method for analyzing a dangerous situation in earthworks using an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a block diagram illustrating an embodiment of a construction topographical map generating unit shown in FIG. 4 .
7 to 8 are views for explaining the construction topographical map generation unit shown in FIG. 6 .
FIG. 9 is a block diagram illustrating an embodiment of a dangerous situation detecting unit shown in FIG. 4 .
FIG. 10 is a flowchart illustrating an embodiment of a dangerous situation detection operation performed by the dangerous situation detection unit shown in FIG. 9 .
11 to 13 are diagrams for explaining the dangerous situation detection unit shown in FIG. 9 .

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 설명한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시 형태로 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 실시형태는 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. However, the embodiments of the present invention can be modified in many different forms, and the scope of the present invention is not limited to the embodiments described below. In addition, the embodiments of the present invention are provided to more completely explain the present invention to those skilled in the art.

즉, 전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.That is, the above objects, features, and advantages will be described later in detail with reference to the accompanying drawings, and accordingly, those skilled in the art to which the present invention belongs will be able to easily implement the technical spirit of the present invention. In describing the present invention, if it is determined that the detailed description of the known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted. Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the drawings, the same reference numerals are used to indicate the same or similar components.

또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.Also, singular expressions used in this specification include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, terms such as "consisting of" or "comprising" should not be construed as necessarily including all of the various components or steps described in the specification, and some of the components or some of the steps It should be construed that it may not be included, or may further include additional components or steps.

또한, 이하에서 본 발명에 따른 시스템을 설명하기 위하여 다양한 구성요소 및 그의 하부 구성요소에 대하여 설명하고 있다. 이러한 구성요소 및 그의 하부 구성요소들은, 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합 등 다양한 형태로서 구현될 수 있다. 예컨대, 각 요소들은 해당 기능을 수행하기 위한 전자적 구성으로 구현되거나, 또는 전자적 시스템에서 구동 가능한 소프트웨어 자체이거나 그러한 소프트웨어의 일 기능적인 요소로 구현될 수 있다. 또는, 전자적 구성과 그에 대응되는 구동 소프트웨어로 구현될 수 있다.In addition, in order to describe the system according to the present invention, various components and sub-components thereof are described below. These components and their subcomponents may be implemented in various forms, such as hardware, software, or a combination thereof. For example, each element may be implemented as an electronic configuration for performing a corresponding function, or may be implemented as software itself that can be run in an electronic system or as one functional element of such software. Alternatively, it may be implemented as an electronic configuration and corresponding driving software.

본 명세서에 설명된 다양한 기법은 하드웨어 또는 소프트웨어와 함께 구현되거나, 적합한 경우에 이들 모두의 조합과 함께 구현될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 "부(Unit)", "서버(Server)" 및 "시스템(System)" 등의 용어는 마찬가지로 컴퓨터 관련 엔티티(Entity), 즉 하드웨어, 하드웨어 및 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행 시의 소프트웨어와 등가로 취급할 수 있다. 또한, 본 발명의 시스템에서 실행되는 각 기능은 모듈단위로 구성될 수 있고, 하나의 물리적 메모리에 기록되거나, 둘 이상의 메모리 및 기록매체 사이에 분산되어 기록될 수 있다.The various techniques described herein may be implemented with hardware or software, or a combination of both where appropriate. As used herein, the terms "Unit", "Server" and "System" likewise refer to a computer-related entity, that is, hardware, a combination of hardware and software, software or It can be treated as equivalent to running software. In addition, each function executed in the system of the present invention may be configured in module units and recorded in one physical memory or distributed between two or more memories and recording media.

본 발명의 실시형태를 설명하기 위하여 다양한 순서도가 개시되고 있으나, 이는 각 단계의 설명의 편의를 위한 것으로, 반드시 순서도의 순서에 따라 각 단계가 수행되는 것은 아니다. 즉, 순서도에서의 각 단계는, 서로 동시에 수행되거나, 순서도에 따른 순서대로 수행되거나, 또는 순서도에서의 순서와 반대의 순서로도 수행될 수 있다. Although various flow charts have been disclosed to describe the embodiments of the present invention, these are for convenience of description of each step, and each step is not necessarily performed in the order of the flowchart. That is, each step in the flowchart may be performed simultaneously with each other, in an order according to the flowchart, or in an order reverse to that in the flowchart.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템의 일 적용예를 설명하는 도면이다.1 is a diagram illustrating an application example of an earthwork risk situation analysis system using an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템은 무인 항공기(100) 및 관리 서버(300)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 관리 서버(300)에 접속하여 토공사 위험상황 분석에 대한 정보 조회 및 감독을 위한 관리자 단말(500)을 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , an earthwork risk situation analysis system using an unmanned aerial vehicle may include an unmanned aerial vehicle 100 and a management server 300. Depending on the embodiment, a manager terminal 500 for accessing the management server 300 to inquire and supervise information on risk analysis of earthworks may be further included.

무인 항공기(100)는 관리 서버(300)와 연동하여 토공사 공정의 대상이 되는 기 설정된 지상 영역에 대한 영상 데이터를 생성할 수 있다. 예컨대, 무인 항공기(100)는 관리 서버(300)로부터 지상 영역에 대하여 설정된 비행 경로를 제공받고, 해당 비행경로에 따라 비행하여 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 생성하여 관리 서버(300)에 제공할 수 있다.The unmanned aerial vehicle 100 may generate image data for a preset ground area that is a subject of an earthworks process in conjunction with the management server 300 . For example, the unmanned aerial vehicle 100 receives a flight path set for the ground area from the management server 300, flies according to the flight path, generates a plurality of image data for the ground area, and provides the data to the management server 300. can do.

관리 서버(300)는 무인 항공기(100)에 비행경로를 제공할 수 있다. 예컨대, 관리 서버(300)는, 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 설정하여 무인 항공기에 제공할 수 있다. 무인 항공기(100)는 지상에 위치되는 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 기초로 비행경로에 따라 비행하여 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 생성할 수 있다.The management server 300 may provide a flight path to the unmanned aerial vehicle 100 . For example, the management server 300 may set a flight path including information on at least one reference point and a plurality of observation points and provide the information to the unmanned aerial vehicle. The unmanned aerial vehicle 100 may generate a plurality of image data for the ground area by flying along a flight path based on at least one reference point and a plurality of observation points located on the ground.

관리 서버(300)는, 무인 항공기(100)로부터 제공된 복수의 영상 데이터를 정합하여 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성할 수 있다. The management server 300 may match a plurality of image data provided from the unmanned aerial vehicle 100 to generate a construction topographical map for the ground area.

관리 서버(300)는 토공사 대상 지역인 지상 영역에 대하여, 건설 지형도를 이용하여 위험 관리를 수행할 수 있다. The management server 300 may perform risk management using a construction topographical map with respect to a ground area that is an earthwork target area.

예컨대, 관리 서버(300)는, 토공사 대상이 되는 지상 영역에 대해 생성된 건설 지형도에 대하여 위험 객체를 추출하고, 추출된 위험 객체를 기초로 위험 상황을 판단하여 상기 지상 영역에 대한 위험 상황을 관리할 수 있다.For example, the management server 300 manages the dangerous situation for the ground area by extracting a dangerous object from a construction topographical map generated for a land area to be earthworks and determining a dangerous situation based on the extracted dangerous object. can do.

일 예로, 관리 서버(300)는, 건설 지형도에 대하여 위험 객체를 추출할 수 있다. 관리 서버(300)는, 건설 지형도를 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지할 수 있다. 관리 서버(300)는, 위험 객체와 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 위험 상황을 판단할 수 있다.For example, the management server 300 may extract a dangerous object with respect to a construction topographical map. The management server 300 may detect the slope topography of the ground area based on the construction topographical map. The management server 300 may determine a dangerous situation based on the topographical correlation between the dangerous object and the slope topography.

관리 서버(300)는 토공사 위험상황 분석의 대상이 되는 지상 영역에 대하여 각 시간대 별 공정 관리를 제공할 수 있다. 예컨대, 관리 서버(300)는 서로 다른 시점에서 생성된 복수의 건설 지형도를 비교하여 지상 영역에 대한 토공사 공정에 대한 공정 데이터를 생성할 수 있다.The management server 300 may provide process management for each time zone with respect to the ground area, which is an object of risk situation analysis for earthworks. For example, the management server 300 may compare a plurality of construction topographical maps generated at different points in time to generate process data for an earthwork process for a land area.

이하, 도 2 내지 도 15를 참조하여, 이러한 무인 항공기(100) 및 관리 서버(300)의 다양한 실시예에 대하여 보다 상세히 설명한다.Hereinafter, various embodiments of the unmanned aerial vehicle 100 and the management server 300 will be described in more detail with reference to FIGS. 2 to 15 .

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 항공기의 일 예를 설명하는 블록 구성도이다.2 is a block diagram illustrating an example of an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 무인 항공기(100)는 전원 공급부(110), 비행 제어부(120), 영상 촬영부(130), 데이터 저장부(140) 및 통신부(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the unmanned aerial vehicle 100 may include a power supply unit 110, a flight control unit 120, an image capture unit 130, a data storage unit 140, and a communication unit 150.

전원 공급부(110)는 전력을 축전하고, 축전된 전력을 무인 항공기(100)의 타 구성요소에 전력을 공급할 수 있다.The power supply unit 110 may store power and supply the stored power to other components of the unmanned aerial vehicle 100.

비행 제어부(120)는 무인 항공기(100)의 비행 구동장치(미도시)의 구동을 제어할 수 있다. 일 예로, 비행 제어부(120)는 관리 서버(300)로부터 비행 경로를 제공받으며, 여기에서, 비행 경로는 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함할 수 있다. 비행 제어부(120)는 영상 촬영부(130)에서 촬영되는 영상을 분석하여 기준점 또는 관측점이 존재하는지 판단하고, 그러한 판단을 기초로 비행 경로를 적용하여 비행을 수행할 수 있다.The flight control unit 120 may control driving of a flight driving device (not shown) of the unmanned aerial vehicle 100 . For example, the flight controller 120 receives a flight path from the management server 300, and here, the flight path may include information on at least one reference point and a plurality of observation points. The flight control unit 120 analyzes the image captured by the image capturing unit 130 to determine whether a reference point or observation point exists, and applies a flight path based on the determination to perform flight.

영상 촬영부(130)는 무인 항공기(100)가 비행 중이며 토공사의 대상이 되는 지상 영역을 지날 때, 지상 영역에 대한 영상 데이터를 촬영할 수 있다. 일 예로, 비행 제어부(120)는 비행 경로 내에서 비행 중인 경우, 영상 촬영부(130)에게 영상 데이터를 촬영하도록 요청할 수 있으며, 영상 촬영부(130)는 일정 시간 간격 또는 일정 이동 간격마다 지상 영역에 대한 영상을 촬영하여 영상 데이터를 생성할 수 있다. The image capturing unit 130 may capture image data of the ground area when the unmanned aerial vehicle 100 is in flight and passes the ground area to be earthworks. For example, the flight control unit 120 may request the image capture unit 130 to capture image data when in flight within the flight path, and the image capture unit 130 may perform a predetermined time interval or a predetermined movement interval in the ground area. It is possible to generate image data by taking an image for .

데이터 저장부(140)는 영상 촬영부(130)에서 촬영된 영상 데이터를 저장할 수 있다. The data storage unit 140 may store image data captured by the image capturing unit 130 .

통신부(150)는 외부, 예컨대, 관리 서버(300)와의 무선 통신을 형성할 수 있으며, 데이터 저장부(140)에 저장된 영상 데이터를 관리 서버(300)에 제공할 수 있다. The communication unit 150 may establish wireless communication with the outside, for example, the management server 300, and provide image data stored in the data storage unit 140 to the management server 300.

이하, 도 3 내지 도 15를 참조하여, 관리 서버의 다양한 실시예 및 그에서 수행되는 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법의 다양한 실시예에 대하여 보다 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 3 to 15 , various embodiments of a management server and various embodiments of a risk analysis method for earthworks using an unmanned aerial vehicle performed therein will be described in detail.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 예시적인 컴퓨팅 운영 환경을 설명하는 도면이다.3 is a diagram illustrating an exemplary computing operating environment of a management server according to an embodiment of the present invention.

도 3은 관리 서버(300)의 실시예들이 구현될 수 있는 적합한 컴퓨팅 환경의 일반적이고 단순화된 설명을 제공하기 위한 것으로, 도 3을 참조하면, 관리 서버(300)의 일 예로서 컴퓨팅 장치가 도시된다. 3 is intended to provide a general and simplified description of a suitable computing environment in which embodiments of the management server 300 may be implemented. Referring to FIG. 3, a computing device is shown as an example of the management server 300. do.

컴퓨팅 장치는 적어도 프로세싱 유닛(303)과 시스템 메모리(301)를 포함할 수 있다. The computing device may include at least a processing unit 303 and a system memory 301 .

컴퓨팅 장치는 프로그램을 실행할 때 협조하는 복수의 프로세싱 유닛을 포함할 수도 있다. 컴퓨팅 장치의 정확한 구성 및 유형에 의존하여, 시스템 메모리(301)는 휘발성(예컨대, 램(RAM)), 비휘발성(예컨대, 롬(ROM), 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 시스템 메모리(301)는 플랫폼의 동작을 제어하기 위한 적합한 운영 체제(302)를 포함하는데, 예컨대 마이크로소프트사로부터의 WINDOWS 운영체제나 리눅스 등의 것일 수 있다. 시스템 메모리(301)는 프로그램 모듈, 애플리케이션 등의 같은 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 포함할 수도 있다. A computing device may include a plurality of processing units that cooperate in executing a program. Depending on the exact configuration and type of computing device, system memory 301 may be volatile (eg, RAM), non-volatile (eg, ROM, flash memory, etc.), or a combination thereof. The system memory 301 includes a suitable operating system 302 for controlling the operation of the platform, which may be, for example, the WINDOWS operating system from Microsoft or Linux. System memory 301 may include one or more software applications, such as program modules, applications, and the like.

컴퓨팅 장치는 자기 디스크, 광학적 디스크, 또는 테이프와 같은 추가적인 데이터 저장 장치(304)를 포함할 수 있다. 이러한 추가적 저장소는 이동식 저장소 및/또는 고정식 저장소 일 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 인스트럭션, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 기타 데이터와 같은 저장정보를 위한 임의의 방법이나 기법으로 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 이동식 및 고정식 매체를 포함할 수 있다. 시스템 메모리(301), 저장소(304)는 모두 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 예시일 뿐이다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 램(RAM), 롬(ROM), EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기법, CD-ROM, DVD 또는 다른 광학적 저장소, 자기 테이프, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기적 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하고 컴퓨팅 장치(300)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있는데, 이에 한정되는 것은 아니다. The computing device may include additional data storage devices 304 such as magnetic disks, optical disks, or tape. Such additional storage may be removable storage and/or fixed storage. Computer readable storage media may include volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage information such as computer readable instructions, data structures, program modules, or other data. Both system memory 301 and storage 304 are examples of computer-readable storage media. Computer readable storage media may include RAM, ROM, EEPROM, flash memory or other memory technology, CD-ROM, DVD or other optical storage, magnetic tape, magnetic disk storage or other magnetic storage device, or any other It may include, but is not limited to, any other medium that stores information and can be accessed by computing device 300 .

컴퓨팅 장치의 입력 장치(305), 예컨대 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 장치, 터치 입력 장치, 및 비교 가능한 입력 장치를 포함할 수 있다. 출력 장치(306)는, 예컨대 디스플레이, 스피커, 프린터, 및 다른 유형의 출력 장치가 포함될 수도 있다. 이들 장치는 본 기술분야에서 널리 알려진 것이므로 자세한 설명은 생략한다.A computing device may include an input device 305 , such as a keyboard, mouse, pen, voice input device, touch input device, and comparable input devices. Output devices 306 may include, for example, displays, speakers, printers, and other types of output devices. Since these devices are widely known in the art, a detailed description thereof will be omitted.

컴퓨팅 장치는 예컨대 분산 컴퓨팅 환경에서의 네트워크, 예컨대, 유무선 네트워크, 위성 링크, 셀룰러 링크, 근거리 네트워크 및 비교가능한 메커니즘을 통해 장치가 다른 장치들과 통신하도록 허용하는 통신 장치(307)를 포함할 수도 있다. 통신 장치(307)는 통신 매체의 한가지 예시이며, 통신 매체는 그 안에 컴퓨터 판독 가능 인스트럭션, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 예시적으로, 통신 매체는 유선 네트워크나 직접 유선 접속과 같은 유선 매체, 및 음향, RF, 적외선 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함하는데, 이에 한정되는 것은 아니다. A computing device may include a communication device 307 that allows the device to communicate with other devices, such as over a network in a distributed computing environment, e.g., wired and wireless networks, satellite links, cellular links, local area networks, and comparable mechanisms. . Communications device 307 is one example of communication media, which may include computer readable instructions, data structures, program modules, or other data therein. By way of example, communication media includes, but is not limited to, wired media such as a wired network or direct wired connection, and wireless media such as acoustic, RF, infrared and other wireless media.

관리 서버(300)는 이러한 컴퓨팅 환경에서 구현되는 기능적 구성으로 설명될 수 있다. 이에 대해서는, 도 3을 참조하여 설명한다.The management server 300 may be described as a functional configuration implemented in such a computing environment. This will be described with reference to FIG. 3 .

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버를 설명하는 블록 구성도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법을 설명하는 순서도이다.4 is a block diagram illustrating a management server according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a flowchart illustrating a method for analyzing a risk situation in earthworks using an unmanned aerial vehicle according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 관리 서버(300)는 데이터 수집부(310), UAV 비행 제어부(320), 건설 지형도 생성부(330), 위험 상황 감지부(340) 및 토공정 위험 알림부(350)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the management server 300 includes a data collection unit 310, a UAV flight control unit 320, a construction topographical map generation unit 330, a dangerous situation detection unit 340, and an earthworks hazard notification unit 350. can include

도 5를 더 참조하여 설명하면, UAV 비행 제어부(320)는 토공사 공정 관리의 대상이 되는 지상 영역과 연관되는 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 설정할 수 있다(S510). 이러한 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점은 관리자에 의하여 그 위치가 설정되고, 설정된 위치에 대응되는 실제 위치에 기준점 또는 관측점이 배치될 수 있다. 일 예로, 이러한 기준점 또는 관측점은 대공표지의 일종일 수 있으며, 이러한 대공표지가 기 설정된 위치에 정확히 위치되기 위하여 측량을 통하여 실제 위치에 구비될 수 있다.Referring further to FIG. 5 , the UAV flight control unit 320 may set at least one reference point and a plurality of observation points associated with a ground area that is a subject of earthwork process management (S510). Locations of the at least one reference point and the plurality of observation points may be set by a manager, and reference points or observation points may be placed at actual locations corresponding to the set locations. For example, such a reference point or observation point may be a kind of anti-aircraft beacon, and such an anti-aircraft beacon may be provided at an actual location through surveying in order to be accurately positioned at a preset location.

UAV 비행 제어부(320)는 이러한 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 생성하여 무인 항공기(100)에 제공할 수 있다(S520).The UAV flight control unit 320 may generate a flight path including information on the at least one reference point and a plurality of observation points and provide it to the unmanned aerial vehicle 100 (S520).

무인 항공기(100)는 비행 경로에 따라 비행하면서 영상을 촬영하여 복수의 영상 데이터를 생성하여 관리 서버에 제공할 수 있고(S530), 데이터 수집부(310)는 이러한 복수의 영상 데이터를 수집 및 저장할 수 있다.The unmanned aerial vehicle 100 may take images while flying along a flight path, generate a plurality of image data, and provide them to a management server (S530), and the data collection unit 310 collects and stores the plurality of image data. can

건설 지형도 생성부(330)는 데이터 수집부(310)에서 수집한 복수의 영상 데이터를 기초로, 건설 지형도를 생성할 수 있다. The construction topographical map generator 330 may generate a construction topographical map based on the plurality of image data collected by the data collection unit 310 .

예컨대, 건설 지형도 생성부(330)는 복수의 영상 데이터에 대하여 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 식별하여 적어도 일부의 영상 데이터의 위치 기준을 설정할 수 있다(S540). For example, the construction topographic map generation unit 330 may identify at least one reference point and a plurality of observation points with respect to a plurality of image data, and set a reference point for the position of at least part of the image data (S540).

건설 지형도 생성부(330)는 위치 기준을 기초로 연속되는 영상 데이터를 정합하여 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성할 수 있다(S550).The construction topographical map generating unit 330 may generate a construction topographical map for the ground area by matching consecutive image data based on the location reference (S550).

여기에서, 건설 지형도는 지상 영역에 대한 정사 사진 및 지상 영역에 대한 수치 표고 모델을 포함할 수 있다. 수치 표고 모델은 3D 모델의 일종으로서, 촬상 영역에 대한 높이 정보(또는 깊이 정보)를 기초로 입체 정보를 포함하는 정보이다.Here, the construction topographic map may include an orthophoto of the ground area and a digital elevation model of the ground area. A digital elevation model is a type of 3D model, and is information including three-dimensional information based on height information (or depth information) of an imaging area.

위험 상황 감지부(340)는 지상 영역에 대하여 생성된 건설 지형도에 대하여 위험 객체를 추출하고, 추출된 위험 객체를 기초로 위험 상황을 판단하여 지상 영역에 대한 위험 상황을 관리할 수 있다(S560).The dangerous situation detecting unit 340 may manage the dangerous situation for the ground area by extracting dangerous objects from the construction topographical map generated for the ground area and determining the dangerous situation based on the extracted dangerous objects (S560). .

일 예로, 위험 상황 감지부(340)는 건설 지형도를 이용하여 위험 객체를 추출하고, 또한 건설 지형도를 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지할 수 있다 이후, 위험 상황 감지부(340)는 위험 객체와 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 위험 상황을 판단할 수 있다. For example, the dangerous situation detecting unit 340 may extract a dangerous object using a construction topographical map and also detect a slope topography for the ground area based on the construction topographical map. Then, the dangerous situation detecting unit 340 A dangerous situation can be determined based on the topographical correlation between the dangerous object and the slope topography.

토공정 위험 알림부(350)는 위험 상황 감지부에 의하여 위험 상황이 감지되는 경우, 해당 위험 상황에 대한 정보를 포함하는 위험 알림 정보를 생성하여 관리자 단말에 제공할 수 있다.When a dangerous situation is detected by the dangerous situation detection unit, the earthworks risk notification unit 350 may generate danger notification information including information on the corresponding dangerous situation and provide it to the manager terminal.

이하, 도 6 내지도 15를 참조하여, 관리 서버의 각 구성요소의 다양한 실시예들에 대하여 보다 상세히 설명한다.Hereinafter, various embodiments of each component of the management server will be described in more detail with reference to FIGS. 6 to 15 .

도 6은 도 4에 도시된 건설 지형도 생성부의 일 실시예를 설명하는 블록 구성도이다.FIG. 6 is a block diagram illustrating an embodiment of a construction topographical map generating unit shown in FIG. 4 .

도 7 내지 도 8은 도 6에 도시된 건설 지형도 생성 부를 설명하기 위한 도면들로서, 비행방식, 촬영고도(100m), 종횡중복도(80%, 75%), 셔터 속도(1/1250 sec), ISO(400)를 동일하게 설정하여 총 3회 관측을 통해 시간차를 둔 3개의 건설 지형도에 대한 예를 도시하고 있으며, 이하, 도 6 내지 도 8을 참조하여 설명한다.7 and 8 are diagrams for explaining the construction topographical map generation unit shown in FIG. An example of three construction topographic maps with a time difference through a total of three observations with the same ISO (400) set is shown, and will be described below with reference to FIGS. 6 to 8.

도 6을 참조하면, 건설 지형도 생성부(330)는 위치기준 설정모듈(331), 정사사진 생성모듈(332) 및 수치 표고 모델 생성모듈(333)을 포함할 수 있다. Referring to FIG. 6 , the construction topographical map generating unit 330 may include a location reference setting module 331, an orthophoto generating module 332, and a digital elevation model generating module 333.

위치기준 설정모듈(331)은 복수의 영상 데이터에 대하여 서로 다른 차수에서도 위치 정확도를 일치시키기 위하여, 위치기준을 이용하여 위치 정확도를 맞출 수 있다. 즉, 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 위치기준으로 이용하여 위치 정확도를 일치시키는데 사용된다.The position reference setting module 331 may match position accuracy using a position reference in order to match position accuracy even in different orders with respect to a plurality of image data. That is, it is used to match positional accuracy by using at least one reference point and a plurality of observation points as positioning standards.

도 7는 3회 관측에서 각각의 무인 비행체의 비행 코스를 도시하는 도면으로서, 대공 표지, 즉, 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 기초로 무인 비행체가 비행 코스를 따라 비행하는 것을 도시하고 있다. 여기에서, 기준점은, 촬영의 시작점 또는 종료점을 표시하는 대공표지이고, 관측점은 무인 비행체가 비행 경로를 변경하기 위한 기준 표지, 예컨대, 지상 영역의 외측 경개를 표시하는 표지일 수 있다.FIG. 7 is a diagram showing the flight course of each unmanned aerial vehicle in three observations, showing that the unmanned aerial vehicle flies along the flight course based on anti-aircraft beacons, i.e., at least one reference point and a plurality of observation points. Here, the reference point may be an anti-aircraft marker indicating the starting point or end point of shooting, and the observation point may be a reference marker for changing the flight path of an unmanned aerial vehicle, for example, a marker indicating an outer slope of a ground area.

일 실시예예서, 위치기준 설정모듈(331)은 복수의 영상 데이터에 대한 위치 기준 설정뿐만 아니라, 해상도 분석을 수행할 수 있다. 즉, 복수의 영상 데이터에 표시된 대공표지의 크기를 기초로, 해당 영상 데이터의 해상도를 분석할 수 있다. 이는, 무인 비행기(100)는 동일한 촬영 고도에서 촬영을 수행하므로, 대공표지의 크기를 기초로 해상도를 설정할 수 있다. 도 7에 도시된 영상 해상도는 분석결과 약 1.9cm의 GSD(영상해상도)를 나타내었으며 이는 필요 영상해상도인 2cm를 만족한다.In one embodiment, the position reference setting module 331 may perform resolution analysis as well as position reference setting for a plurality of image data. That is, the resolution of the corresponding image data can be analyzed based on the size of the anti-aircraft beacon displayed in the plurality of image data. This is because the unmanned aerial vehicle 100 is photographed at the same photographing altitude, so the resolution can be set based on the size of the anti-aircraft beacons. As a result of analysis, the image resolution shown in FIG. 7 showed a GSD (image resolution) of about 1.9 cm, which satisfies the required image resolution of 2 cm.

정사사진 생성모듈(332)은 복수의 영상 데이터를 기초로 지상 영역에 대한 정사사진을 생성할 수 있다. The orthophoto generating module 332 may generate an orthophoto of the ground area based on a plurality of image data.

도 8의 그림 (a) 내지 (c)는 1차 내지 3차 관측으로부터 생성된 정사사진의 예를 도시하고 있다.Figures (a) to (c) of FIG. 8 show examples of orthophotos generated from the first to third observations.

예컨대, 정사사진 생성모듈(332)은 기준점을 기초로 최초의 기준이 되는 영상 이미지를 식별하고, 해당 영상 이미지와 연속적으로 촬영된 복수의 영상 데이터, 즉, 이미지를 정합하여 정사사진을 생성할 수 있으며, 이러한 정합은 연속되는 이미지의 스티칭으로 구현 가능하다. 이러한 복수의 연속되는 이미지의 정합은 다양한 방식이 적용가능하므로 여기에서는 특정 방식으로 한정하지 아니한다. 정사사진 생성모듈(332)은 관측점이 존재하는 영상 데이터의 경우, 정합의 방향을 변경하여 정합함으로써 도 8에 도시된 예와 같이 지상 영역에 대응되는 정사사진을 생성할 수 있다. For example, the orthophoto generation module 332 may identify a first standard video image based on a reference point, and generate an orthophoto by matching the corresponding video image with a plurality of video data, that is, images that are continuously captured. This matching can be implemented by stitching successive images. Since various methods can be applied to the matching of the plurality of consecutive images, it is not limited to a specific method here. In the case of image data having an observation point, the orthophoto generation module 332 may generate an orthophoto corresponding to the ground area as in the example shown in FIG. 8 by changing and matching the matching direction.

수치 표고 모델 생성모듈(333)은 정사사진을 기초로 표고 정보를 산출하여 수치 표고 모델을 생성할 수 있다. 수치 표고 모델(DEM)은 공간 정보를 입체화 한 것으로서, 무인 비행체는 등속으로 항해하며 일정한 거리 간격으로 이미지를 촬영하므로, 수치 표고 모델 생성모듈(333)은 인접한 두 2D 영상 데이터에서의 시차를 이용하여 지표면의 표고 정보를 생성할 수 있다. 즉, 수치 표고 모델 생성모듈(333)은 일정한 거리마다 영상 데이터가 촬영되므로, 인접한 두 영상 데이터 간의 양안시차를 산출함으로써 지표면의 입체값을 산출할 수 있다. 도 8의 그림 (d) 내지 (f)는 1차 내지 3차 관측으로부터 생성된 수치 표고 모델의 예를 도시하고 있다. The digital elevation model generation module 333 may generate a digital elevation model by calculating elevation information based on an orthophoto. The digital elevation model (DEM) is a three-dimensional form of spatial information. Since an unmanned aerial vehicle navigates at a constant speed and takes images at regular distance intervals, the digital elevation model generation module 333 uses the parallax in two adjacent 2D image data You can create elevation information of the ground surface. That is, the digital elevation model generation module 333 can calculate the stereoscopic value of the ground surface by calculating the binocular parallax between two adjacent image data since image data is captured at regular intervals. Figures (d) to (f) of FIG. 8 show examples of digital elevation models generated from first to third observations.

도 9는 도 4에 도시된 위험 상황 감지부의 일 실시예를 설명하는 블록 구성도이고, 도 10 내지 도 14는 도 9에 도시된 위험 상황 감지부를 설명하기 위한 도면들이다.9 is a block configuration diagram illustrating an embodiment of the dangerous situation detecting unit shown in FIG. 4 , and FIGS. 10 to 14 are diagrams for explaining the dangerous situation detecting unit shown in FIG. 9 .

이하, 도 9 내지 도 14를 참조하여, 위험 상황 감지부(340)의 일 실시예에 대하여 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the dangerous situation detection unit 340 will be described with reference to FIGS. 9 to 14 .

먼저, 도 9를 참조하면, 위험 상황 감지부(340)는 위험객체 추출모듈(341), 슬로프 검지모듈(342) 및 위험상황 식별모듈(343)을 포함할 수 있다.First, referring to FIG. 9 , the dangerous situation detection unit 340 may include a dangerous object extraction module 341 , a slope detection module 342 and a dangerous situation identification module 343 .

위험객체 추출모듈(341)은 건설 지형도, 즉, 정사 사진 및 수치 표고 모델을 기초로 지상 영역 내에 존재하는 위험 객체를 추출할 수 있다.The dangerous object extraction module 341 may extract a dangerous object existing in the ground area based on a construction topographical map, that is, an orthophoto and a digital elevation model.

일 실시예에서, 위험객체 추출모듈(341)은 정사 사진 및 수치 표고 모델을 기초로 지상 영역 내에 존재하는 차량 및 중장비 객체 또는 건설자재 객체를 위험 객체로서 추출할 수 있다.In one embodiment, the dangerous object extraction module 341 may extract vehicles and heavy equipment objects or construction material objects existing in the ground area as dangerous objects based on the orthophoto and the digital elevation model.

일 예로, 위험객체 추출모듈(341)은 차량 및 중장비 객체에 대한 특징정보-일 예로, 상기 특징 정보는 차량 및 중장비의 평면도 특징에 관한 것임-를 보유하고, 정사 사진에서 차량 및 중장비 객체에 대한 특징정보를 식별하여, 지상 영역 내에 존재하는 차량 및 중장비 객체를 위험객체로서 추출할 수 있다. 도 11은 이러한 차량 객체를 식별하여 위험 객체로서 설정하는 예를 도시하고 있다. 이와 같이, 차량 및 중장비의 평면 정보는 토양 기타 건설자재 등과는 차별적인 특징을 가지므로, 정사 사진 만을 대상으로 추출하여도 오추출의 가능성이 높고, 정사 사진 만을 대상으로 추출함으로써 추출에 요구되는 리소스를 효과적으로 낮출 수 있다.As an example, the dangerous object extraction module 341 holds feature information about vehicle and heavy equipment objects—for example, the feature information is about the plan view features of vehicles and heavy equipment—and provides information on vehicle and heavy equipment objects in orthophotos. By identifying feature information, vehicle and heavy equipment objects existing in the ground area can be extracted as dangerous objects. 11 illustrates an example of identifying such a vehicle object and setting it as a dangerous object. In this way, since the plane information of vehicles and heavy equipment has a distinctive feature from soil and other construction materials, there is a high possibility of mis-extraction even if only orthophotos are extracted, and resources required for extraction are extracted only from orthophotos. can be effectively lowered.

일 예로, 위험객체 추출모듈(341)은 정사 사진 및 수치 표고 모델을 기초로 또는 건설자재 객체를 위험 객체로서 추출할 수 있다. 즉, 위험객체 추출모듈(341)은 건설자재의 평면적 특징에 대한 특징정보를 이용하여 정사 사진에서 건설자재 객체를 추출할 수 있다. 이후, 이와 같이 추출된 건설자재 객체를 수치 표고 모델에 대하여 높이 정보를 이용하여 건설자재 객체를 검증할 수 있다. 도 12는 이러한 건설자재를 식별하기 위한 수치 표고 모델의 일 예를 도시하며, 도시된 바와 같이, 수치 표고 모델에서의 높이 정보가 지상면 대비 일정 이상의 스텝 변화를 가지는 경우, 해당 객체를 건설자재 객체로서 확인할 수 있다. 이와 같이, 건설 자재의 경우 종류가 다양하고 적재 형태가 다양하게 변형될 수 있으므로, 정사사진을 기초로 하는 시각적 특징으로 검출한 후에, 수치 표고 모델을 이용하여 높이 특징을 기초로 검증함으로써 건설자재의 식별을 정확하게 수행할 수 있다.For example, the dangerous object extraction module 341 may extract a construction material object as a dangerous object based on an orthophoto and a digital elevation model. That is, the dangerous object extraction module 341 may extract a construction material object from an orthophoto using feature information on a planar feature of the construction material. Thereafter, the construction material object extracted in this way can be verified by using the height information of the numerical elevation model. 12 shows an example of a digital elevation model for identifying such a construction material. As shown, when the height information in the digital elevation model has a step change of more than a certain level compared to the ground surface, the corresponding object is a construction material object. can be verified as In this way, in the case of construction materials, since there are various types and loading types can be variously deformed, the quality of construction materials is verified based on height characteristics using a digital elevation model after detection as a visual feature based on an orthophoto. Identification can be performed accurately.

슬로프 검지모듈(342)은 수치 표고 모델을 기초로 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지할 수 있다. 도 13은 이러한 슬로프 지형 검지의 일 예를 설명하는 수치 표고 모델을 도시하고 있다. 도 13의 예와 같이, 슬로프 검지모듈(342)은 기 설정된 임계 기울기를 초과하는 기울기를 가지는 영역을 식별하고, 해당 영역을 슬로프 영역으로 설정할 수 있다.The slope detection module 342 may detect the slope topography of the ground area based on the digital elevation model. 13 shows a digital elevation model explaining an example of such slope topography detection. As in the example of FIG. 13 , the slope detection module 342 may identify an area having a slope exceeding a predetermined threshold slope and set the corresponding area as a slope area.

일 실시예에서, 슬로프 검지모듈(342)은 슬로프 영역에 대하여 위험 영역과 비위험 영역으로 구분하여 설정할 수 있다. 즉, 슬로프 영역에서, 임계 기울기를 초과하는 기울기를 가지는 경사 영역과, 경사 영역을 기준으로 경사 영역보다 높은 영역, 즉, 경사면의 높은 시작면이 포함되는 영역을 위험 영역으로 설정할 수 있다. 또한, 경사 영역보다 낮은 영역으로서, 경사면의 낮은 종료면으로부터 확장되는 평면 영역-임계 기울기보다 낮은 기울기를 가지는 영역 또한 평면 영역으로 판단함-은 비위험 영역으로 구분할 수 있다. 도 14는 도 13의 슬로프 영역을 위험 영역(Area1)과 비위험영역(Area2)으로 구분하여 설정하는 예를 도시하고 있다.In one embodiment, the slope detection module 342 may set the slope area by dividing it into a dangerous area and a non-dangerous area. That is, in the slope region, a slope region having a slope exceeding the critical slope and a region higher than the slope region based on the slope region, that is, a region including a high starting surface of the slope may be set as the risk region. In addition, as an area lower than the slope area, a flat area extending from the lower end surface of the slope—an area having a slope lower than the critical slope is also determined as a plane area—can be classified as a non-hazardous area. FIG. 14 illustrates an example of setting the slope area of FIG. 13 by dividing it into a danger area (Area1) and a non-danger area (Area2).

위험상황 식별모듈(343)은 위험 객체와 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 위험 상황을 판단할 수 있다.The dangerous situation identification module 343 may determine the dangerous situation based on the topographical correlation between the dangerous object and the slope topography.

일 실시예에서, 위험상황 식별모듈(343)은 위험 객체가 슬로프 지형에 지형적으로 인접한 경우, 즉, 기 설정된 범위 내에 존재하는 경우, 위험 상황으로 판단할 수 있다. In one embodiment, the dangerous situation identification module 343 may determine a dangerous situation when the dangerous object is geographically adjacent to the slope terrain, that is, when it exists within a preset range.

일 실시예에서, 위험상황 식별모듈(343)은 슬로프 지형에서 위험 영역을 선별하고, 슬로프 지형의 위험 영역을 기준으로 위험 객체와의 지형적으로 인접한 경우, 위험 상황으로 판단할 수 있다. 이러한 일 실시예에서, 슬로프의 낮은 평지 부분인 비위험 영역에 위험 객체가 있는 경우는, 위험상황으로 판단되지 않으므로, 보다 정확한 위험상황 판단이 가능한 장점이 있다.In one embodiment, the dangerous situation identification module 343 selects a dangerous area from the slope topography, and may determine a dangerous situation when topographically adjacent to a dangerous object based on the dangerous area of the slope topography. In such an embodiment, when there is a dangerous object in a non-dangerous area, which is a low flat part of the slope, it is not determined as a dangerous situation, so there is an advantage in that a more accurate dangerous situation can be determined.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고 후술하는 특허청구범위에 의해 한정되며, 본 발명의 구성은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 그 구성을 다양하게 변경 및 개조할 수 있다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 쉽게 알 수 있다.The present invention described above is not limited by the above-described embodiments and the accompanying drawings, but is limited by the claims to be described later, and the configuration of the present invention can be varied within a range that does not deviate from the technical spirit of the present invention. Those skilled in the art can easily know that the present invention can be changed and modified accordingly.

100 : 무인 항공기
300 : 관리 서버
500 : 관리자 단말
110 : 전원 공급부 120 : 비행 제어부
130 : 영상 촬영부 140 : 데이터 저장부
150 : 통신부
301 : 시스템 메모리 302 : 운영체제
303 : 프로세싱 유닛 304 : 저장소
305 : 입력장치 306 : 출력장치
307 : 통신장치
310 : 데이터 수집부 320 : UAV 비행제어부
330 : 건설 지형도 생성부 340 : 위험 상황 감지부
350 : 토공정 위험 알림부
331 : 위치기준 설정모듈 332 : 정사사진 생성모듈
333 : 수치 표고 모델 생성모듈
341 : 위험객체 추출모듈 342 : 슬로프 검지모듈
343 : 위험상황 식별모듈100: drone
300: management server
500: administrator terminal
110: power supply unit 120: flight control unit
130: image capture unit 140: data storage unit
150: Ministry of Communication
301: system memory 302: operating system
303: processing unit 304: storage
305: input device 306: output device
307: communication device
310: data collection unit 320: UAV flight control unit
330: Construction Topographic Map Generation Unit 340: Danger Situation Detection Unit
350: earthwork risk notification unit
331: position reference setting module 332: orthophoto generation module
333: digital elevation model generation module
341: dangerous object extraction module 342: slope detection module
343: dangerous situation identification module

Claims (12)

설정된 비행경로에 따라 비행하여 기 설정된 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 생성하여 제공하는 무인 항공기; 및
상기 무인 항공기에 상기 비행경로를 제공하고, 상기 복수의 영상 데이터를 정합하여 상기 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 관리 서버;
를 포함하고,
상기 관리 서버는,
상기 지상 영역에 대하여 생성된 상기 건설 지형도에 대하여 위험 객체를 추출하고, 추출된 위험 객체를 기초로 위험 상황을 판단하여 상기 지상 영역에 대한 위험 상황을 관리하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템.
An unmanned aerial vehicle that flies along a set flight path to generate and provide a plurality of image data for a preset ground area; and
a management server providing the flight path to the unmanned aerial vehicle and matching the plurality of image data to create a construction topographical map of the ground area;
including,
The management server,
Managing the dangerous situation for the ground area by extracting a dangerous object from the construction topographical map generated for the ground area and determining a dangerous situation based on the extracted dangerous object;
An earthwork risk situation analysis system using unmanned aerial vehicles.
제1항에 있어서, 상기 관리 서버는,
상기 건설 지형도에 대하여 상기 위험 객체를 추출하고, 상기 건설 지형도를 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지한 후, 상기 위험 객체와 상기 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 상기 위험 상황을 판단하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템.
The method of claim 1, wherein the management server,
After extracting the dangerous object with respect to the construction topographical map, detecting the slope topography for the ground area based on the construction topographical map, and determining the dangerous situation based on the topographical correlation between the dangerous object and the slope topography,
An earthwork risk situation analysis system using unmanned aerial vehicles.
제2항에 있어서,
상기 관리 서버는,
적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 설정하여 상기 무인 항공기에 제공하고,
상기 무인 항공기는,
지상에 위치되는 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 기초로 상기 비행경로에 따라 비행하여 상기 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 생성하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템.
According to claim 2,
The management server,
Setting a flight path including information on at least one reference point and a plurality of observation points and providing the information to the unmanned aerial vehicle;
The unmanned aerial vehicle,
Generating a plurality of image data for the ground area by flying along the flight path based on at least one reference point and a plurality of observation points located on the ground,
An earthwork risk situation analysis system using unmanned aerial vehicles.
제3항에 있어서, 상기 관리 서버는,
상기 지상 영역과 연관되는 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 생성하여 상기 무인 항공기에 제공하는 UAV 비행 제어부;
상기 무인 항공기로부터 상기 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 및
상기 복수의 영상 데이터에 대하여 상기 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 식별하여 적어도 일부의 영상 데이터의 위치 기준을 설정하고, 상기 위치 기준을 기초로 연속되는 영상 데이터를 정합하여 상기 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 건설 지형도 생성부;
를 포함하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템.
The method of claim 3, wherein the management server,
a UAV flight control unit generating a flight path including information on at least one reference point and a plurality of observation points associated with the ground area and providing the information to the unmanned aerial vehicle;
a data collection unit that collects a plurality of image data of the ground area from the unmanned aerial vehicle; and
The at least one reference point and the plurality of observation points are identified with respect to the plurality of image data to set a location standard of at least some image data, and the construction of the ground area is performed by matching successive image data based on the location standard. a construction topographical map generating unit that generates a topographical map;
including,
An earthwork risk situation analysis system using unmanned aerial vehicles.
제4항에 있어서, 상기 건설 지형도는
상기 지상 영역에 대한 정사 사진 및 상기 지상 영역에 대한 수치 표고 모델을 포함하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템.
The method of claim 4, wherein the construction topography
Comprising an orthophoto of the terrestrial area and a digital elevation model for the terrestrial area,
An earthwork risk situation analysis system using unmanned aerial vehicles.
제5항에 있어서, 상기 관리 서버는,
상기 정사 사진 및 상기 수치 표고 모델을 기초로 상기 지상 영역 내에 존재하는 차량 및 중장비 객체 또는 건설자재 객체를 상기 위험 객체로서 추출하고, 상기 수치 표고 모델을 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지하며, 상기 위험 객체와 상기 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 상기 위험 상황을 판단하는 위험 상황 감지부;
를 더 포함하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템.
The method of claim 5, wherein the management server,
Based on the orthophoto and the digital elevation model, vehicles and heavy equipment objects or construction material objects existing in the ground area are extracted as the dangerous objects, and slope topography for the ground area is detected based on the digital elevation model; a dangerous situation detecting unit for determining the dangerous situation based on the topographical correlation between the dangerous object and the slope topography;
Including more,
An earthwork risk situation analysis system using unmanned aerial vehicles.
제6항에 있어서, 상기 관리 서버는,
상기 위험 상황 감지부에 의하여 위험 상황이 감지되는 경우, 해당 위험 상황에 대한 정보를 포함하는 위험 알림 정보를 생성하여 관리자 단말에 제공하는 토공정 위험 알림부;
를 더 포함하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템.
The method of claim 6, wherein the management server,
When a dangerous situation is detected by the dangerous situation detecting unit, an earthworks risk notification unit generating danger notification information including information on the corresponding dangerous situation and providing it to a manager terminal;
Including more,
An earthwork risk situation analysis system using unmanned aerial vehicles.
무인 항공기 및 상기 무인 항공기와 연동하여 토공사 공정을 관리하는 관리 서버를 포함하는 토공사 위험상황 분석 시스템에수 수행되는 토공사 위험상황 분석 방법으로서,
상기 관리 서버가, 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 설정하여 상기 무인 항공기에 제공하는 단계;
상기 무인 항공기가, 상기 설정된 비행경로에 따라 비행하여 기 설정된 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 생성하여 제공하는 단계;
상기 관리 서버가, 상기 무인 항공기에서 제공된 상기 복수의 영상 데이터를 정합하여 상기 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 단계; 및
상기 지상 영역에 대하여 생성된 상기 건설 지형도에 대하여 위험 객체를 추출하고, 추출된 위험 객체를 기초로 위험 상황을 판단하여 상기 지상 영역에 대한 위험 상황을 관리하는 단계;
를 포함하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법.
An earthwork risk situation analysis method performed by an earthwork risk situation analysis system including an unmanned aerial vehicle and a management server that manages the earthwork process in conjunction with the unmanned aerial vehicle,
setting, by the management server, a flight path including information on at least one reference point and a plurality of observation points and providing the information to the unmanned aerial vehicle;
generating and providing, by the unmanned aerial vehicle, a plurality of image data for a preset ground area by flying along the set flight path;
generating, by the management server, a construction topographical map of the ground area by matching the plurality of image data provided from the unmanned aerial vehicle; and
extracting dangerous objects from the construction topographical map generated for the ground area, determining a dangerous situation based on the extracted dangerous objects, and managing the dangerous situation for the ground area;
including,
A method for analyzing risk situations in earthworks using unmanned aerial vehicles.
제8항에 있어서, 상기 건설 지형도를 생성하는 단계는,
상기 관리 서버가, 상기 무인 항공기로부터 상기 지상 영역에 대한 복수의 영상 데이터를 수집하는 단계;
상기 관리 서버가, 상기 복수의 영상 데이터에 대하여 상기 적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점을 식별하여 적어도 일부의 영상 데이터의 위치 기준을 설정하는 단계; 및
상기 관리 서버가, 상기 위치 기준을 기초로 연속되는 영상 데이터를 정합하여 상기 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 단계;
를 포함하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법.
The method of claim 8, wherein the generating of the construction topographical map comprises:
Collecting, by the management server, a plurality of image data of the ground area from the unmanned aerial vehicle;
identifying, by the management server, the at least one reference point and the plurality of observation points with respect to the plurality of image data, and setting a location standard of at least some of the image data; and
generating, by the management server, a construction topographical map of the land area by matching consecutive image data based on the location reference;
including,
A method for analyzing risk situations in earthworks using unmanned aerial vehicles.
제8항에 있어서, 상기 추출된 위험 객체를 기초로 위험 상황을 판단하여 상기 지상 영역에 대한 위험 상황을 관리하는 단계는,
상기 정사 사진 및 상기 수치 표고 모델을 기초로 상기 지상 영역 내에 존재하는 차량 및 중장비 객체 또는 건설자재 객체를 상기 위험 객체로서 추출하는 단계;
상기 수치 표고 모델을 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지하는 단계; 및
상기 위험 객체와 상기 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 상기 위험 상황을 판단하는 단계;
를 포함하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법.
The method of claim 8, wherein the step of determining a dangerous situation based on the extracted dangerous object and managing the dangerous situation for the ground area comprises:
extracting vehicles and heavy equipment objects or construction material objects existing in the ground area as the dangerous objects based on the orthophoto and the digital elevation model;
detecting a slope topography of the ground area based on the digital elevation model; and
determining the dangerous situation based on a topographical correlation between the dangerous object and the slope topography;
including,
A method for analyzing risk situations in earthworks using unmanned aerial vehicles.
제8항에 있어서, 상기 토공사 위험상황 분석 방법은,
상기 위험 상황이 감지되는 경우, 해당 위험 상황에 대한 정보를 포함하는 위험 알림 정보를 생성하여 관리자 단말에 제공하는 단계;
를 더 포함하는,
무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법.
The method of claim 8, wherein the earthworks risk situation analysis method,
generating and providing danger notification information including information on the corresponding dangerous situation to an administrator terminal when the dangerous situation is detected;
Including more,
A method for analyzing risk situations in earthworks using unmanned aerial vehicles.
컴퓨터 판독 가능한 인스트럭션들(instructions)을 저장하고 있는 저장 매체에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 관리 서버에 의해 실행될 때, 상기 관리 서버로 하여금,
적어도 하나의 기준점 및 복수의 관측점에 대한 정보를 포함하는 비행 경로를 설정하여 무인 항공기에 제공하는 동작;
상기 무인 항공기에서 제공된 복수의 영상 데이터를 정합하여 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성하는 동작; 및
상기 지상 영역에 대하여 생성된 상기 건설 지형도에 대하여 위험 객체를 추출하고, 상기 건설 지형도를 기초로 상기 지상 영역에 대한 슬로프 지형을 검지한 후, 상기 위험 객체와 상기 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 상기 위험 상황을 판단하는 동작;
을 수행하도록 하는 저장 매체. A storage medium storing computer readable instructions,
The instructions, when executed by the management server, cause the management server to:
setting a flight path including information on at least one reference point and a plurality of observation points and providing the information to the unmanned aerial vehicle;
generating a construction topographical map for a ground area by matching a plurality of image data provided from the unmanned aerial vehicle; and
After extracting a dangerous object from the construction topographical map generated for the ground area, and detecting a slope topography for the ground area based on the construction topographical map, the topographic correlation between the dangerous object and the slope topography An operation to determine a dangerous situation;
A storage medium that allows to perform

Images