건설현장 이미지로부터 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 데이터 생성부;상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 데이터 증강을 수행하는 데이터 증강부;상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 다운샘플링을 수행하는 다운샘플링부;상기 다운샘플링된 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 객체를 식별하는 객체 식별부;상기 식별된 객체 중 불필요한 객체를 선별하는 객체 선별부;상기 건설현장 이미지로부터 상기 선별된 불필요한 객체를 제거하는 객체 제거부; 및상기 건설현장 이미지에서 상기 불필요한 객체가 제거된 영역을 보간하는 이미지 보간부;를 포함하고,상기 다운샘플링부는,상기 객체 식별부에서 식별해야 할 객체 중 가장 작은 객체를 기준으로 설정한 분류 목표 크기에 해당하는 포인트 영역을 설정하고, 상기 설정된 포인트 영역을 복수개의 섹터로 구분하여 각 섹터 내 포인트에 대한 노멀 벡터를 계산하며, 각 섹터 내에서 평균 노멀 벡터와 가장 유사한 포인트를 남기는 동작을 수행하며,상기 포인트 영역 내에 존재하는 포인트들의 방위각 및 고도각을 산정하고, 상기 산정된 포인트들의 방위각 및 고도각을 반영하여 상기 포인트 영역을 상기 복수개의 섹터로 구분하며,하기의 수식에 의해 상기 포인트들의 방위각을 산정하는 것을 특징으로 하는 건설현장의 지표 분류 장치:여기서, 는 i번째 포인트의 방위각, xi 및 yi는 i번째 포인트의 좌표, xc 및 yc는 상기 포인트 영역의 중심 좌표이다.

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제 1 항에 있어서,상기 다운샘플링부는, 하기의 수식에 의해 상기 포인트들의 고도각을 산정하는 것을 특징으로 하는 건설현장의 지표 분류 장치:여기서, 는 i번째 포인트의 고도각, xi ,yi 및 zi는 i번째 포인트의 좌표, xc, yc 및 zc는 상기 포인트 영역의 중심 좌표이다.

제 1 항에 있어서,상기 다운샘플링부는, 하기의 수식에 의해 상기 평균 노멀 벡터와 유사한 포인트를 탐색하는 것을 특징으로 하는 건설현장의 지표 분류 장치:여기서, θ는 두 벡터간의 각도, ni는 i번째 포인트 간의 각도, na는 상기 평균 노멀 벡터이다.

제 1 항에 있어서,상기 객체 식별부는, 특정 클래스에 대하여 주변 포인트들의 클래스에 토양이 기설정된 임계비율 이상 존재하는 경우에는 상기 클래스를 토양으로 부여하는 것을 특징으로 하는 건설현장의 지표 분류 장치.

카메라를 이용하여 건설현장 이미지를 촬영하고, 상기 건설현장 이미지를 전송받는 장치에 적용되는 방법에 있어서,상기 건설현장 이미지로부터 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 단계;상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 데이터 증강을 수행하는 단계;상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 다운샘플링을 수행하는 단계;상기 다운샘플링된 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 객체를 식별하는 단계;상기 식별된 객체 중 불필요한 객체를 선별하는 단계;상기 건설현장 이미지로부터 상기 선별된 불필요한 객체를 제거하는 단계; 및상기 건설현장 이미지에서 상기 불필요한 객체가 제거된 영역을 보간하는 단계;를 포함하고,상기 다운샘플링을 수행하는 단계는,식별해야 할 객체 중 가장 작은 객체를 기준으로 설정한 분류 목표 크기에 해당하는 포인트 영역을 설정하는 단계;상기 설정된 포인트 영역을 복수개의 섹터로 구분하여 각 섹터 내 포인트에 대한 노멀 벡터를 계산하는 단계;각 섹터 내에서 평균 노멀 벡터와 가장 유사한 포인트를 남기는 동작을 수행하는 단계;상기 포인트 영역 내에 존재하는 포인트들의 방위각 및 고도각을 산정하는 단계;상기 산정된 포인트들의 방위각 및 고도각을 반영하여 상기 포인트 영역을 상기 복수개의 섹터로 구분하는 단계;하기의 수식에 의해 상기 포인트들의 방위각을 산정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 건설현장의 지표 분류 방법:여기서, 는 i번째 포인트의 방위각, xi 및 yi는 i번째 포인트의 좌표, xc 및 yc는 상기 포인트 영역의 중심 좌표이다.