도로 네트워크 지도를 활용한 영상 기반 항법

초록

본 논문에서는 기존의 영상 대조 항법에서 참조 영상의 이미지 정보 대신 도로 네트워크를 사용하는 영상 참조 항법을 제안한다. 이 도로 네트워크 정보와 비행체 탑재 카메라를 통해 획득한 항공사진을 비교하는 알고리즘은 기존의 영상 대조 항법에 비해 다양한 장점을 가지고 있다. 도로 네트워크 정보는 기초 자료를 이용하여 가공된 정보이므로 외란이 없고 왜곡이 최소화되어 있으며, 이미지 정보로 활용하는 경우 이진화 되어 있기에 필요한 저장공간이 적다는 장점이 있다. OSM기반의 도로 네트워크와 Vworld를 통한 항공/위성 사진 데이터를 활용하여 학습용 데이터세트를 구성하고, Sat2Graph 모델의 CNN 백본 네트워크를 ConvNeXt로 교체하여 도로 특징 추출을 강화하였으며, 손실 함수 개선과 GTE기반 헤더를 유지하여 도로 네트워크의 위상 정보를 학습하였다. 이렇게 학습된 모델로 추출된 도로 마스크와 OSM 도로 네트워크 간의 매칭 정확도를 높이기 위해, 토폴로지 측면에서 강화하는 필터를 이용한 컨볼루션 기반 매칭 방법을 적용하였다. 제안하는 방법은 기존 영상 참조 항법에 비해 저장 용량 측면에서 효율적이며, 특징점이 부족하거나 구름 등의 영향으로 영상이 제한적인 경우에도 강인함을 확인하였다.

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