Photogrammetric Coordinate Registration and GCP Automation for Exterior Orientation Estimation
연구 내용
드론·항공 사진측량에서 호모그래피와 점·선 기반 정합을 이용해 외부표정요소를 추정하고 GCP 타겟 탐지·매칭 정확도를 안정화하는 연구
드론 및 항공 영상에서 좌표계 간 변환과 카메라 외부표정요소 산출을 안정화하는 기술을 연구합니다. 점·선 프리미티브를 활용해 호모그래피로부터 외부표정요소를 결정하고, 정합 오차를 재투영 관점에서 평가합니다. 또한 quaternion과 Procrustes 기반의 점-대-직선 정합을 통해 좌표계 변환 요구 조건을 검토합니다. 지상기준점은 YOLO V8 기반 탐지와 전처리(히스토그램 평활화, 가우시안 필터)로 잡영을 줄인 후 교차점 기반 중심점 산출을 수행합니다. 더 나아가 LightGlue 기반 특징 매칭과 데이터스누핑으로 GCP chip 크기와 매칭 정확도 관계를 정량화합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
6편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 3차원 좌표계 변환에서 quaternion과 Procrustes 알고리즘을 결합해 점-대-직선 정합의 성립 조건을 규명했습니다. 이후 드론/항공 측량에서 필요한 시스템 캘리브레이션 요소를 고려하기 위해 GNSS/IMU 성능과 GCP 배치가 시스템 매개변수 정확도에 미치는 영향을 시뮬레이션으로 비교했습니다. 그 다음 단계로 GCP의 노동집약 요소를 줄이기 위해 드론 영상에서 타겟을 자동 탐지하고 중심점을 산출하는 방법을 제안했습니다. 최근에는 GCP chip과 항공영상 간 딥러닝 기반 매칭 정확도를 최적화하고, 자동 관측 워크플로우를 강화하는 연구로 확장하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
3D Coordinate Transformation Based on Point-to-Line Using Quaternion and Procrustes Algorithms
Simulation for System Calibration According to Accuracy of GNSS/IMU Mounted on a Drone
Automatic Detection and Location Determination of Ground Control Point Targets in Drone Images
Determination of Exterior Orientation Parameters from Homography using Point and Line Primitives
Analysis of Matching Accuracy of Aerial Images using GCP Chips
Automatic Observation of Ground Control Points in Drone Imagery Using GCP Chips and Deep Learning-Based Image Matching