실내 사용자 위치 인식 사용 시각적 장소 인식

시각적 장소 인식은 컴퓨터 비전 개발과 로봇공학의 핵심입니다. VPR 알고리즘의 작업은 이미지에 기반한 위치를 식별하는 것입니다. 이 기술은 자율 로봇과 인간 노동력 모두를 지원할 수 있으며, 주변 환경을 식별하고 원하는 동작을 수행하는 것을 용이하게 합니다.

연구자들은 NeuroSYS에서 개발된 AR 플랫폼인 Nsflow를 사용하여 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용합니다. 이를 통해 사용자 위치를 식별하고, 현장 교육 중에 상호작용형 작업 지침과 실습을 제공할 수 있습니다. 이 경우, VPR의 사용은 사전 교육과 감독의 필요성을 줄임으로써 온보딩과 학습 과정을 크게 가속화합니다.

사람이나 원하는 장소를 찾는 것은 이미 구식입니다. 그러나 위성 기반의 내비게이션 시스템이 작동하지 않는 경우에는 어떻게 해야 할까요? 실내 위치 시스템(IPS)이 구원에 왔습니다.

사다리 위의 바늘을 찾을 때, 다양한 기술을 사용할 수 있습니다. 비콘, 자기 위치 측정, 가속도계와 자이로스코프를 사용하는慣性 측정 단위(IMU), 마지막으로 알려진 지점에서 운동을 측정하는 방법, 와이파이 기반 위치 측정, 또는 단순히 시각적 마커를 사용하는 방법 등이 있습니다.

위의 모든 방법은 약점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 마커나 비콘을 설치해야 하거나, IMU는 시간이 지남에 따라 측정 오차를 증가시키고 재위치 지정이 필요합니다. 이러한 약점은 그들의 이점을 상회합니다. 일반 사용자의 위치를 몇 미터의 정확도로 식별하는 문제의 해결책은 알고리즘의 범위 내에 있습니다.

장소 인식 과정은 두 단계의 절차를 따르며, 두 개의 데이터베이스를 생성합니다. 처음에는 대상 장소를 사진으로 찍고, 특징 감지기를 사용하여 해당 지역의 특징적인 요소를 식별하는 키 포인트를 표시합니다. 이후, 레이블이 지정된 포인트를 참조 이미지와 비교합니다. 평가된 키 포인트가 충분히 유사하다고 판단되면, 해당 이미지는 동일한 장소를 나타낸다고 판단됩니다.

이미지 데이터베이스는 작업 공간과 같은 대상 위치의 이미지와 고유 식별자, 지역 및 전역 설명자와 같은 속성의 집합을 결합합니다. 다른 집합인 방 데이터베이스는 개별 키 포인트를 특정 영역과 일치시킵니다.

시각적 장소 인식 분야의 SuperPoint, SuperGlue, netVLAD 신경망을 사용하여, 연구자들은 사용자 위치를 식별하는 데 위의 과정을 사용했습니다. 깊은 신경망인 SuperPoint와 SuperGlue는 특징 감지 및 일치에서 협력하여 데이터베이스에서 정보를 추출합니다.

전역 설명자가 무대에 들어옵니다

이 과정은 장소를 구별하는 벡터로 작용하는 전역 설명자를 필요로 합니다. 이러한 벡터는 위치를 모호함 없이 식별하는 방식으로 영역을 식별해야 합니다. 이러한 역할을 수행하기 위해, 벡터는 조명 및 관점과 관련없이 영역을 식별하는 데에 모호함이 없어야 합니다.

또한, 관심 영역에 있는 가변 객체는 전역 설명자에 의해 장소를 구별하는 특징으로 결합되어서는 안 됩니다. 가구 및 장비와 같은 항목은 변경(재장식, 해체)되기 쉬우므로, 그들의 존재로 영역을 정의할 수 없습니다.

컴퓨터 비전 기반 장소 인식은 조사된 위치의 영구적 요소(예: 문, 창, 계단 등)에 의존합니다. 연구에서, 깊은 신경망 NetVLAD는 계산에 사용되어, 설정된 요구 사항을 충족하는 벡터를 제공했습니다. 전역 설명자 일치 과정에서, 가장 유사한 벡터를 가진 이미지들이 처리되며, 각 특징 앵커 포인트 간의 거리를 계산합니다.

방 데이터베이스와 키 포인트 및 전역 설명자를 포함하는 다른 데이터베이스를 처리할 때, 시스템은 이미지의 속성과 관련하여 작동합니다. 유사성과 최단 거리를 평가한 후, 두 번째 신경망인 SuperGlue는 위치 이미지를 식별합니다. VPR을 사용하는 시스템은 간단히 말해 일치하는 키 포인트의 수에 기반하여 사용자 위치를 식별합니다.

알고리즘은 AI 및 AR 플랫폼에서 응용되었습니다. 이를 통해 사용자는 스마트 글래스를 착용하여 교육을 수행할 수 있습니다. VPR은 작업장에서 사용자의 위치를 식별하고, 해당 위치에 할당된 적절한 자습서와 가이드를 시작하여 안전을 향상시키고 직접적인 감독의 필요성을 줄입니다.

유럽 연합의 유럽 지역 개발 기금을 통해 자금을 지원받은 프로젝트입니다. 국립 연구 개발 센터: 패스트 트랙의 일부로 구현되었습니다.