R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201515CTAP-C078828-02 | |||||
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| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 건설 현장 모니터링을 위한 건설인력용 영상 기반 위치 추적 시스템 응용기술 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2014-08-14 ~ 2016-08-26 | |||||
| 연구책임자 | 박만우 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
4명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
7명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 50,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 50,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 100,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 100,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 명지대학교 산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | 11-1613000-001555-01 | |||||
| ISBN | 979-11-959595-0-1 | |||||
| 주요 내용 |
본 연구는 건설현장에서 건설인력의 위치 추적을 위한 영상기반 시스템을 제안하고자 한다. 현장 개체들의 실시간 위치 데이터는 진척도 관리, 일정 관리, 안전 관리 등의 효율적 업무에 주요한 정보로 활용이 가능하다. 무선 주파수 기반의 RFID, GPS 기술들이 현장에서의 위치 추적 용도로 사용된 바가 있으나, 추적하고자 하는 개체마다 센서(tag)를 부착해야 하는 단점이 존재한다. 반면에, 영상기반 시스템은 현장에 설치된 소수의 카메라만으로 다수의 현장 개체들을 추적할 수 있다는 장점이 있다. 즉, 시간/비용 측면에서 보다 효율적인 시스템이다. 이미지 패턴 분석과 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 현장에서 건설인력의 3차원 좌표를 계산하는 시스템(카메라+프로세서)을 개발하고자 하며, 간단한 현장 테스트를 통하여 결과의 활용 가능성과 범위를 제시하고자 한다. [최종목표] 1. 이 연구는 건설현장에서 건설인력의 3차원 위치좌표를 실시간으로 제공하는 영상기반 tracking 시스템을 구현하는 것이 최종 목표이다. 2개의 카메라 장비만을 사용하며, 촬영된 영상의 영상처리 과정을 통하여 화면 내의 건설인력들을 추적하는 소프트웨어 플랫폼을 완성한다. 2. 시스템의 2차원 영상에서의 object detection, 2D tracking과, 3차원 좌표를 계산하기 위한 entity matching, camera calibration, 삼각측량(triangulation) 등의 주요 요소들로 구성된다. 기본적으로는 선행 연구 결과들을 참고하여 적용하되, 뚜렷한 연구결과가 발표된 바 없는 다음의 요소들에 대해서는 새로운 알고리즘을 개발 한다. 2.1. Object Detection과 2D tracking의 연계 2.2. Entity Matching [연구내용 및 범위] 영상 기반 Tracking 시스템의 각 요소들 중 Object Detection과 2D Tracking의 연계, Entity Matching 부분에 집중하여 알고리즘을 확립하며, 그 외 구성요소들은 선행연구들을 바탕으로 구현한다. 1. 각 카메라 영상별 2차원 위치 추적을 위한 object detection과 2D tracking 알고리즘의 연계: 많은 수의 건설인력들이 활동하고 있는 현장에서 각 인력들을 자동 탐지하고 추적하여 2차원 픽셀 좌표를 제공하는 안정적 알고리즘 확립 주요 연구활동은 알고리즘 개발과 프로그래밍, 검증작업이 될 것이다. 프로그램은 Matlab과 C# 언어를 병행 사용할 계획이며, OpenCV 라이브러리를 기반으로 한 EmguCV를 활용할 계획이다. 우선적으로, 기존의 알고리즘들과 라이브러리에서 제공하는 function들에 대한 조사가 이루어져야 한다. 적용 가능한 알고리즘들을 조사하고 비교하여 최적의 function들을 선정하고, 그를 바탕으로 새로운 수정 및 추가적 기능 생성이 진행될 것이다. 매 단계마다 수집된 비디오 데이터를 이용하여 검증작업을 시행할 것이다. 캠퍼스 내의 통제된 환경 내에서 촬영된 영상들로 알고리즘의 각 기능들을 검토한 후, 실제 현장에서의 영상 촬영을 계획할 것이다. 명지대학교 토목환경공학과는 넓은 부지와 대형 실험 인프라를 보유하고 있어, 실제와 유사한 소규모 현장장면의 연출이 가능하다. 특히, 하이브리드 실험센터는 대규모 부재에 대한 실험이 이루어지므로, 대형 실험체 제작 과정의 촬영이 가능하다. 이는 예비 테스트용 영상 데이터로 활용될 수 있을 것이라 기대한다. 2. 두 개의 서로 다른 영상 간의 연계(Entity Matching): 3D 좌표 계산을 위한 삼각측량을 위하여, 두 영상에서 각각 독립적으로 추적된 개체들 간에 서로 상응하는 짝을 연결하는 알고리즘 확립 다양한 외형의 인력들을 다른 각도에서 촬영하여 영상신호들을 취하고, 이를 분석하여 개체별 비교/구분에 가장 적합한 이미지 특성들을 찾아내는 연구가 진행될 것이다. 이 연구에서는 우선적으로 기하학을 이용한 방법을 적용하여 현장 조건에 대하여 테스트하고, 그림 3-7과 같은 특수한 경우에 대해 이미지 특성에 기반한 방법을 도입하도록 할 것이며, 다양한 상황에 대한 실험을 통해 그림 1-6에서의 entity matching 역할이 높은 안정성과 신뢰성을 갖도록 하겠다. 3. 전체 Framework 통합 패키지 소프트웨어 개발 및 현장 테스트: 선행연구 결과들과 1, 2의 결과들을 통합하여 3D Tracking을 위한 전체 Framework를 구현하는 단일 패키지 소프트웨어를 개발하고, 예비 테스트를 수행하여 정확도를 검증하며, 보완할 점들을 분석하여 향후 연구를 위한 계획을 수립 - 성과물 1과 2를 포함하여 그림 1-6의 전체 framework을 구현하는 소프트웨어를 개발한다. 즉, 두 카메라로부터 영상을 입력받아 건설인력들의 3차원 좌표를 제공하는 일련의 과정을 수행하는 소프트웨어 개발 - 3차원 좌표 데이터의 정확도 검증 |
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| 색인어 | 한글 | 프로젝트 모니터링 | 위치 추적 | 건설인력 | 영상 처리 | 카메라 |
| 영문 | Project Monitoring | Tracking | Construction Worker | Image Processing | Camera | |
| 최종보고서 | 최종보고서(보완)_표지포함.pdf | |||||