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류권규,황정근,Yu, Kwonkyu,Hwang, Jeong-Geun 한국수자원학회 2016 한국수자원학회논문집 Vol.49 No.6
The present study aims to develop a real-time surface image velocimeter (SIV) using an Android smartphone. It can measure river surface velocity by using its built-in sensors and processors. At first the SIV system figures out the location of the site using the GPS of the phone. It also measures the angles (pitch and roll) of the device by using its orientation sensors to determine the coordinate transform from the real world coordinates to image coordinates. The only parameter to be entered is the height of the phone from the water surface. After setting, the camera of the phone takes a series of images. With the help of OpenCV, and open source computer vision library, we split the frames of the video and analyzed the image frames to get the water surface velocity field. The image processing algorithm, similar to the traditional STIV (Spatio-Temporal Image Velocimeter), was based on a correlation analysis of spatio-temporal images. The SIV system can measure instantaneous velocity field (1 second averaged velocity field) once every 11 seconds. Averaging this instantaneous velocity measurement for sufficient amount of time, we can get an average velocity field. A series of tests performed in an experimental flume showed that the measurement system developed was greatly effective and convenient. The measured results by the system showed a maximum error of 13.9 % and average error less than 10 %, when we compared with the measurements by a traditional propeller velocimeter. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰이 내장한 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 파악하고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 이 때 입력해야 할 유일한 변수는 수면과 카메라의 연직 높이뿐이다. 내장된 카메라로 정해진 시간만큼 동영상을 촬영한다. 촬영된 동영상을 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 약 11초에 1회의 순간유속 측정 (1초간의 평균유속 측정)을 할 수 있어, 현장에서 즉각적으로 하천 수표면의 표면유속을 측정할 수 있었다. 또한 이 순간유속을 수십회 반복한 뒤 평균하여 시간평균유속을 구할 수 있었다. 개발된 시스템을 실험 수로에서 시험한 결과, 측정이 매우 효과적이며 편리하였다. 측정된 결과를 프로펠러 유속계에 의한 측정값과 비교한 결과, 최대 오차 13.9%, 평균적으로 10 % 이내의 오차로 실험 수로의 표면 유속을 측정할 수 있었다.
류권규(Yu Kwonkyu),황정근(Hwang Jeong Geun) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.2
본 연구의 목적은 드론에 장착된 카메라로 하천 수표면을 촬영하여 하천의 표면유속을 측정하는 방법을 개발하는 것이다. 표면영상유속계를 이용할 때, 폭이 넓은 하천의 경우 하천 양안이나 교량 등에서는 충분한 화각을 확보하기 어렵다. 드론을 이용하면 사람이 접근하기 힘든 지역도 쉽게 촬영이 가능하므로 원하는 하천 표면의 영상을 쉽게 촬영할 수 있다. 다만, 드론에 장착된 비디오 카메라는 야간에는 촬영이 어려우며, 아무리 정지비행을 잘 하더라도 영상에는 다소간의 흔들림이 항상 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 열영상 카메라를 추가적으로 드론에 장착하고, 흔들린 영상에 대해서는 형태 정합법에 의해 보정을 하였다. 영상 보정 과정은 고정된 표정점을 영상에서 추적한 뒤, 기준 영상의 표정점과 보정 영상의 표정점이 일치하도록 보정하였다. 영상 보정 후 영상 처리와 분석프로그램을 통하여 유속을 도출한다. 실험 하천에 대해 적용한 결과 상당히 만족스런 결과를 얻었다. The present study aims to develop a drone-based surface image velocimeter to measure velocity fields of a river surface. When we measure water surface velocity using a surface image velocimeter, it is difficult to get a proper angle of view from bridges or river banks, especially for wide rivers. If we use a drone to take images of river surface, it is possible to access anywhere and get good angle of view. However, most video cameras installed by default on drones cannot take image in night time. And another problem is in most cases the images taken with a drone camera will have small and large sway due to drone stabilization. To solve the problems, we installed a far-infrared camera on a drone and corrected images using a pattern matching technique. In the image correction process, we tracked some reference points on images, and transformed the images to a reference image so that the locations of ground control points on transformed images match to those of the reference image. After the image correction, a surface image volocimeter software can calculates velocity fields from those images. The analyses showed fairly good results.