Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2017-0-00142, 스마트기기를 위한 온디바이스 지능형 정보처리 가속화 SW플랫폼 기술 개발)(2020-0-01389, 인공지능융합연구센터지원(인하대학교)).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.322-323
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- 2021
Real-Time Monocular Camera Pose Estimation which is Robust to Dynamic Environment
동적 환경에 강인한 단안 카메라의 실시간 자세 추정 기법
- Bak, Junhyeong (Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University) ;
- Park, In Kyu (Department of Electrical and Computer Engineering, Inha University)
- Published : 2021.06.23
Abstract
증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
Keywords