건축/환경에너지

Nikkei Construction_2020.1.27 기술 (p28)

도시바, 시판 카메라로 고정밀 계측, 드론 탑재 목표

도시바는 시판 중인 단안 카메라로 촬영한 1장의 사진으로 거리를 계측해 입체를 정확하게 인식하는 AI(인공지능)를 개발했다. 신기술을 적용한 카메라를 인프라 점검에 사용하는 드론에 탑재하는 것을 전망한다.

입체 사진 촬영에서 일반적으로 사용하는 스테레오 카메라(복안식촬상장치)보다도 소형에 저가의 카메라를 사용해 그에 필적하는 고정밀도 거리 계측을 실현한다. 2020년에 실용화할 예정이다.

이전부터 단안 카메라로 거리를 추정하는 기술은 있었다. 심층학습을 통해 피사체의 모양이나 배경 등의 풍경 정보를 학습하는 구조다. 그러나 학습한 풍경 정보와 다른 배경에서 촬영하면 정밀도가 현저히 떨어졌었다.

이번에 개발한 기술은 렌즈 상의 위치에 따라서 이미지가 어떻게 흐려지는지(흐릿한 모양)에 주목하고 있다. 기존에는 이미지의 흐릿한 모양은 핀트가 맞는 위치에서 등거리라면 원근에 상관없이 동일하기 때문에, 그것에 의한 거리 계측은 어렵다고 여겨졌었다.

도시바는 분석을 통해 핀트가 맞는 위치에서 거리가 같더라도 원근의 차이로 흐릿한 모양이 다르다는 사실을 발견. 심층학습을 도입해 촬영한 이미지에서 흐릿한 모양을 해석했다. 학습과정에서 실제 거리와 예측치와의 오차를 작게 하는 시스템을 채용했다.

이 기술을 활용하면 드론에 의한 인프라 점검의 정밀도가 올라간다. 예를 들면, 일반적인 단안 카메라로 철탑을 촬영한 2차원 이미지에서는 철탑의 배후에 녹과 같은 계열 색의 수목 등이 비치면 녹을 검출하는데 오류가 발생하기 쉽다. 그러나 AI가 산출한 거리 정보를 활용하면 이미지에서 철탑만을 3차원으로 추출할 수 있어 녹을 파악하기 쉬워진다.

스테레오 카메라를 통해서도 같은 거리 정보를 취득할 수는 있다. 그러나 좌우의 카메라의 위치가 어긋나면 조정을 해야 한다. 충격을 받기 쉬운 드론에 탑재하기 위해서는 2개의 카메라를 고정하는 기구를 별도로 만들 필요가 있기 때문에 그 만큼 비용이 올라간다. 또한 크기가 커지기 때문에 드론에 대한 탑재를 주저하는 고객은 적지 않았다.

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