KR20230094596A - 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템 및 그를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법 - Google Patents
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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.
Description
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.
ICT(Information and Communication Technology) 기술의 발전에 따라 다양한 산업분야에서도 ICT를 기반으로 하는 시스템 개선이 이루어지고 있다.
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.
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.
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.
그에 따라, 종래의 경우에는, 토목공사와 같이 대규모 대량의 공정에 대한 위험요소 관리가 불가능한 한계가 있다.
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.
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.
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.
본 발명의 상기 목적과 여러 가지 장점은 이 기술분야에 숙련된 사람들에 의해 본 발명의 바람직한 실시예로부터 더욱 명확하게 될 것이다.
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.
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.
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.
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.
일 실시예에서, 상기 건설 지형도는, 상기 지상 영역에 대한 정사 사진 및 상기 지상 영역에 대한 수치 표고 모델을 포함할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 설명한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템의 일 적용예를 설명하는 도면이다.
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.
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.
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.
관리 서버(300)는, 무인 항공기(100)로부터 제공된 복수의 영상 데이터를 정합하여 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성할 수 있다.
관리 서버(300)는 토공사 대상 지역인 지상 영역에 대하여, 건설 지형도를 이용하여 위험 관리를 수행할 수 있다.
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.
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.
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.
이하, 도 2 내지 도 15를 참조하여, 이러한 무인 항공기(100) 및 관리 서버(300)의 다양한 실시예에 대하여 보다 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 항공기의 일 예를 설명하는 블록 구성도이다.
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.
전원 공급부(110)는 전력을 축전하고, 축전된 전력을 무인 항공기(100)의 타 구성요소에 전력을 공급할 수 있다.
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.
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.
데이터 저장부(140)는 영상 촬영부(130)에서 촬영된 영상 데이터를 저장할 수 있다.
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.
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.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 관리 서버의 예시적인 컴퓨팅 운영 환경을 설명하는 도면이다.
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.
컴퓨팅 장치는 적어도 프로세싱 유닛(303)과 시스템 메모리(301)를 포함할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
관리 서버(300)는 이러한 컴퓨팅 환경에서 구현되는 기능적 구성으로 설명될 수 있다. 이에 대해서는, 도 3을 참조하여 설명한다.
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.
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.
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.
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).
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.
건설 지형도 생성부(330)는 데이터 수집부(310)에서 수집한 복수의 영상 데이터를 기초로, 건설 지형도를 생성할 수 있다.
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).
건설 지형도 생성부(330)는 위치 기준을 기초로 연속되는 영상 데이터를 정합하여 지상 영역에 대한 건설 지형도를 생성할 수 있다(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.
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).
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.
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.
이하, 도 6 내지도 15를 참조하여, 관리 서버의 각 구성요소의 다양한 실시예들에 대하여 보다 상세히 설명한다.
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 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.
도 6을 참조하면, 건설 지형도 생성부(330)는 위치기준 설정모듈(331), 정사사진 생성모듈(332) 및 수치 표고 모델 생성모듈(333)을 포함할 수 있다.
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.
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.
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.
정사사진 생성모듈(332)은 복수의 영상 데이터를 기초로 지상 영역에 대한 정사사진을 생성할 수 있다.
도 8의 그림 (a) 내지 (c)는 1차 내지 3차 관측으로부터 생성된 정사사진의 예를 도시하고 있다.
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.
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.
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.
이하, 도 9 내지 도 14를 참조하여, 위험 상황 감지부(340)의 일 실시예에 대하여 설명한다.
먼저, 도 9를 참조하면, 위험 상황 감지부(340)는 위험객체 추출모듈(341), 슬로프 검지모듈(342) 및 위험상황 식별모듈(343)을 포함할 수 있다.
위험객체 추출모듈(341)은 건설 지형도, 즉, 정사 사진 및 수치 표고 모델을 기초로 지상 영역 내에 존재하는 위험 객체를 추출할 수 있다.
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.
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.
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.
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.
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.
위험상황 식별모듈(343)은 위험 객체와 슬로프 지형 간의 지형적 연관성을 기초로 위험 상황을 판단할 수 있다.
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.
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.
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.
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 식별모듈
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 식별모듈
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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210183884A KR20230094596A (ko) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템 및 그를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210183884A KR20230094596A (ko) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템 및 그를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230094596A true KR20230094596A (ko) | 2023-06-28 |
Family
ID=86994119
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210183884A KR20230094596A (ko) | 2021-12-21 | 2021-12-21 | 무인 항공기를 이용한 토공사 위험상황 분석 시스템 및 그를 이용한 토공사 위험상황 분석 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230094596A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117270576A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-22 | 自然资源部第三地形测量队(黑龙江第二测绘工程院) | 一种地形测量无人机的控制方法及其控制终端 |
-
2021
- 2021-12-21 KR KR1020210183884A patent/KR20230094596A/ko unknown
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117270576A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-22 | 自然资源部第三地形测量队(黑龙江第二测绘工程院) | 一种地形测量无人机的控制方法及其控制终端 |
| CN117270576B (zh) * | 2023-11-22 | 2024-02-02 | 自然资源部第三地形测量队(黑龙江第二测绘工程院) | 一种地形测量无人机的控制方法及其控制终端 |
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