KR20180079897A - 모바일 장치에서 촬영된 영상들을 이용한 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예는, 모바일 장치에서 촬영된 측위를 위한 측위용 영상들을 입력 받아 갱신용 영상들과 참조용 영상들로 분류하는 갱신 대상 선별부; 갱신용 영상 중 최종 갱신용 영상들을 선별하는 갱신 대상 검증부; 및 최종 갱신용 영상들을 이용하여 자동으로 영상 기반 측위 서버 내의 영상 측위 데이터베이스를 갱신하는 데이터베이스 갱신부; 를 포함하는 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치를 제공한다.

Description

모바일 장치에서 촬영된 영상들을 이용한 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치 및 그 방법 {APPARATUS FOR AUTOMATICALLY REFRESHING IMAGE POSITIONING DATABASE USING IMAGES TAKEN FROM MOBILE DEVICES AND METHOD FOR THE SAME}

본 발명은 모바일 장치에서 촬영된 영상들을 이용하여 영상 측위 데이터베이스를 자동 갱신하기 위한 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

최근 실내 구조의 규모가 커지고 사람들이 대부분의 시간을 실내에서 보내고 있기 때문에 실내에서 정확한 위치를 파악할 수 있는 기술의 필요성이 높아지고 있다. 정밀한 위치인식 기술은 IoT 산업, 모바일 광고산업, 긴급구조, 관광 산업등 다양한 산업에 핵심적으로 필요로 한 기술이다. 정밀한 위치정보가 제공될 경우 보다 높은 수준의 개인맞춤형 서비스가 가능하다.

실내 환경에서는 GPS를 이용한 위치 정보를 제공하는 것이 불가능하다는 점을 보완하기 위해, 기존에 측위 기술들은 보통 무선 자원 기반의 측위 기술들이 제안되었다. 주로 WiFi, 블루투스 비콘등이 사용되고 있으며, 그 외에도 모바일 장치에 부착되어 있는 지자계 센서, 가속도 센서와 같은 다양한 센서들도 실내 위치인식을 하는데 사용되고 있다.

본 발명에서 다루고 있는 영상 기반 측위 기술도 이런 기술들의 하나로 실내 환경을 영상들로 촬영하여 데이터베이스를 구축하고, 사용자는 주변 환경의 사진을 촬영하여 자신의 위치인식을 수행하는데 사용할 수 있다. 특히, 개인용 스마트장치(스마트폰, 스마트왓치, 구글글래스 등)에 고성능의 카메라가 장착되고, 사진 촬영 외에 영상들을 기반으로 한 다양한 서비스들이 출현하고 있기 때문에 앞으로 실내 위치인식을 하는데 있어서 영상도 주요 인프라로 사용될 가능성이 높다.

한국 공개특허공보 제10-2008-0041932호 한국 공개특허공보 제10-2016-0131470호

본 발명은 목적은 뎁스 센서를 장착한 모바일 장치로 촬영된 영상들에서 변화가 생긴 실내 공간의 특징점들로 검출하고, 영상 기반 측위 시스템의 데이터베이스를 자동으로 갱신하는 방법을 제공하고자 한다.

구체적으로 영상 측위를 하기 위해서는 라이다 센서나 광역으로 영상 정보를 수집할 수 있는 특수한 카메라 장치를 이용하여 영상 정보를 수집하고 가공하여 데이터베이스를 구축하여야 한다. 하지만 실내 공간은 시간에 따라 변화가 심하기 때문에 정확한 영상 기반 실내 측위를 위해서 실내 공간의 변화를 반영하는 데이터베이스를 유지해야 한다. 하지만 실내 공간의 영상 정보를 다시 수집하는 것은 긴 시간과 큰 비용이 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위해서 뎁스 센서를 장착한 모바일 장치를 이용하는 사용자들이 측위를 위해 촬영한 영상들을 수집하여 변화가 발생한 부분의 영상 정보를 선별하여 데이터베이스를 갱신하는 방법을 기술한다.

본 발명의 일 실시예는, 모바일 장치에서 촬영된 측위를 위한 측위용 영상들을 입력 받아 갱신용 영상들과 참조용 영상들로 분류하는 갱신 대상 선별부; 상기 갱신용 영상 중 최종 갱신용 영상들을 선별하는 갱신 대상 검증부; 및 상기 최종 갱신용 영상들을 이용하여 자동으로 영상 기반 측위 서버 내의 영상 측위 데이터베이스를 갱신하는 데이터베이스 갱신부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치이다.

이 때, 상기 갱신 대상 선별부는 상기 측위용 영상들 중에서, 뎁스 정보를 포함하고 상응하는 위치 정확도가 기설정된 제1 조건을 만족하는 영상들을 상기 갱신용 영상들로 분류하고, 뎁스 정보를 포함하지 않거나 상응하는 위치 정확도가 기설정된 제1 조건을 만족하지 못하는 영상들을 상기 참조용 영상들로 분류할 수 있다.

이 때, 상기 측위용 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들을 추출하는 갱신용 특징점 추출부; 를 더 포함할 수 있고, 상기 갱신 대상 검증부는 검증하고자 하는 각각의 상기 갱신용 영상들을 타겟 영상들로 하여, 각각의 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들을 산출하고, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 기설정된 제2 조건을 만족하는 경우에 상기 타겟 영상들을 상기 최종 갱신용 영상들로 분류하고, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 기설정된 제2 조건을 만족하지 않는 경우에 상기 타겟 영상들을 상기 참조용 영상들로 재분류할 수 있다.

이 때, 상기 위치 정확도는 상기 뎁스 정보가 포함된 상기 측위용 영상들의 뎁스 정보들을 이용하여 계산한 사용자의 위치에 기반하여 산출할 수 있다.

이 때, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들은 각각의 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들 중에서, 기설정된 제3 조건을 만족하여 상응하는 상기 타겟 영상들로부터 시간적 및 공간적으로 인접한 상기 측위용 영상들을 상기 타겟 영상들에 상응하는 대조 영상들로 이용하여 산출할 수 있다.

이 때, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들은 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 대조 영상들 중에서, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들에 상응하는 특징점들을 가지는 상기 대조 영상들의 개수에 기반하여 산출할 수 있다.

이 때, 상기 갱신용 특징점 추출부는 상기 측위용 영상들로부터 상기 영상 측위 데이터베이스에 저장된 측위참조 영상들에 상응하지 않는 특징점들을 상기 갱신용 특징점들로 추출할 수 있다.

이 때, 상기 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치는 상기 갱신용 영상들과 상기 참조용 영상들을 각각에 상응하는 상기 갱신용 특징점들과 함께 저장하는 갱신 데이터 저장부; 를 더 포함할 수 있고, 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들은 상기 갱신 데이터 저장부에 저장된 상기 측위용 영상들 중에서 각각의 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들을 포함할 수 있다.

이 때, 상기 타겟 영상들은 상기 갱신 데이터 저장부에 저장된 상기 갱신용 영상들 중에서 상기 갱신 대상 검증부에서 검증하고자 하는 각각의 상기 갱신용 영상들을 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 일 실시예는, 모바일 장치에서 촬영된 측위를 위한 측위용 영상들을 입력 받아 갱신용 영상들과 참조용 영상들로 분류하는 갱신 대상 선별단계; 상기 갱신용 영상 중 최종 갱신용 영상들을 선별하는 갱신 대상 검증단계; 및 상기 최종 갱신용 영상들을 이용하여 자동으로 영상 기반 측위 서버 내의 영상 측위 데이터베이스를 갱신하는 데이터베이스 갱신단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법을 제공한다.

이 때, 상기 갱신 대상 선별단계는 상기 측위용 영상들 중에서, 뎁스 정보를 포함하고 상응하는 위치 정확도가 기설정된 제1 조건을 만족하는 영상들을 상기 갱신용 영상들로 분류하고, 뎁스 정보를 포함하지 않거나 상응하는 위치 정확도가 기설정된 제1 조건을 만족하지 못하는 영상들을 상기 참조용 영상들로 분류할 수 있다.

이 때, 상기 측위용 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들을 추출하는 갱신용 특징점 추출단계; 를 더 포함할 수 있다.

이 때, 상기 갱신 대상 검증단계는 검증하고자 하는 각각의 상기 갱신용 영상들을 타겟 영상들로 하여, 각각의 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들을 산출하는 단계; 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 기설정된 제2 조건을 만족하는 경우에 상기 타겟 영상들을 상기 최종 갱신용 영상들로 분류하는 단계; 및 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 기설정된 제2 조건을 만족하지 않는 경우에 상기 타겟 영상들을 상기 참조용 영상들로 재분류하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.

이 때, 상기 위치 정확도는 상기 뎁스 정보가 포함된 상기 측위용 영상들의 뎁스 정보들을 이용하여 계산한 사용자의 위치에 기반하여 산출할 수 있다.

이 때, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들은 각각의 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들 중에서, 기설정된 제3 조건을 만족하여 상응하는 상기 타겟 영상들로부터 시간적 및 공간적으로 인접한 상기 측위용 영상들을 상기 타겟 영상들에 상응하는 대조 영상들로 이용하여 산출할 수 있다.

이 때, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들은 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 대조 영상들 중에서, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들에 상응하는 특징점들을 가지는 상기 대조 영상들의 개수에 기반하여 산출할 수 있다.

이 때, 상기 갱신용 특징점 추출단계는 상기 측위용 영상들로부터 상기 영상 측위 데이터베이스에 저장된 측위참조 영상들에 상응하지 않는 특징점들을 상기 갱신용 특징점들로 추출할 수 있다.

이 때, 상기 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법은 상기 갱신용 영상들과 상기 참조용 영상들을 각각에 상응하는 상기 갱신용 특징점들과 함께 갱신 데이터베이스에 저장하는 갱신 데이터 저장단계; 를 더 포함할 수 있고, 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 측위용 영상들은 상기 갱신 데이터베이스에 저장된 상기 측위용 영상들 중에서 각각의 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들을 포함할 수 있다.

이 때, 상기 타겟 영상들은 상기 갱신 데이터베이스에 저장된 상기 갱신용 영상들 중에서 상기 갱신 대상 검증단계에서 검증하고자 하는 각각의 상기 갱신용 영상들을 포함할 수 있다.

본 발명에서는 구글의 탱고 프로젝트 단말과 같은 뎁스 센서를 장착한 모바일 장치를 이용해서 영상 기반 측위 데이터베이스를 보다 효율적으로 갱신할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 방법을 이용하면 환경의 변화가 생길 때 마다 큰 비용을 들여 영상 정보를 다시 수집하여 영상 측위 DB를 구축 할 필요 없이, 사용자가 측위를 위해 촬영한 영상들로 영상 측위 DB를 갱신하여 항상 최신 상태를 유지할 수 있으며, 최신 상태의 영상 측위 DB를 이용하여 정밀한 위치 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치의 내부 구성의 일예를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 갱신 대상 선별단계(S310)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 5는 도 5에 도시된 갱신 대상 검증단계(S340)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성되어 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 갱신용, 참조용 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 구성 요소들 간의 구별의 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 시스템(1)의 구성을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 시스템(1)에서 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 영상 기반 측위 서버(200)와 상호 연결된다. 또한, 모바일장치(100)와 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(101)는 영상 기반 측위 서버(200)와 상호 연결될 수 있다. 그리고, 영상 기반 측위 서버(200)는 사용자가 측위를 위해 촬영한 측위용 영상들을 이용하여 영상 측위 데이터베이스를 갱신한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반 측위 서버(200)의 영상 측위 데이터베이스는 3차원 라이다 스캐너, 스테레오 카메라 또는 360도 카메라와 같은 영상정보 수집장치로 수집된 영상 정보를 레퍼런스 추출 모듈로 가공하여 측위참조 영상들로 구성될 수 있다.

측위참조 영상들은 영상 측위를 위한 레퍼런스(reference)로 사용하기 위해 RGB 데이터와 측위참조 영상들의 촬영 위치를 알 수 있는 위치 데이터 그리고 뎁스 값 등이 포함되도록 생성되어야 한다. 그렇기 때문에 영상 정보 수집시에는 수집 위치를 정확히 파악해야 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반 측위 서버(200)는 모바일장치(100)이나 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(101)로부터 수신한 측위용 영상들을 이용하여 사용자의 위치를 추정하여 사용자에게 추정된 위치를 전송할 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 기반 측위 서버(200)는 특징점 추출 모듈을 이용하여 사용자의 측위용 영상들에서 특징점들을 추출하고, 특징점 매칭 모듈을 이용하여 추출한 특징점들과 영상 측위 데이터베이스에 저장된 측위참조 영상들과 특징점들을 매칭하여 사용자의 측위용 영상들과 가장 유사한 측위참조 영상들을 찾으며, 위치추정모듈을 이용해 매칭된 레퍼런스 이미지의 각종 정보(RGB, 위치, 뎁스 정보 등)를 이용하여 사용자의 위치를 위치를 계산할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 영상 기반 측위 서버(200)로부터 사용자의 모바일장치(100)이나 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(101)에서 촬영된 측위용 영상들을 입력 받을 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 사용자의 모바일장치(100)이나 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(101)에서 촬영된 측위용 영상들을 직접 입력 받을 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 입력받은 측위용 영상들에 대해서 갱신의 대상이 될 영상들을 선별하고 검증하여 영상 기반 측위 서버(200) 내의 영상 측위 데이터베이스를 갱신하여 항상 최신 상태의 영상 측위 데이터베이스를 유지하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(101)에서 촬영된 측위용 영상들을 이용하여, 보다 정확한 위치를 계산하여 영상 기반 측위 서버(200) 내의 영상 측위 데이터베이스를 갱신할 수 있다.

영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(101)에서 촬영된 측위용 영상들이 촬영함과 동시에 뎁스 정보를 획득할 수 있으므로 측위용 영상들과 상응하는 뎁스 정보를 함께 입력 받을 수 있고, 모바일장치(100)로 촬영된 영상들은 경우 뎁스 정보가 없더라도 영상 측위 데이터베이스를 갱신할 때 신뢰도 판단 모듈(도 3의 304 참조)에서 참조 영상들로 사용할 수 있기 때문에 측위용 영상들만 입력받을 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 영상 기반 측위 서버(200)로부터 측위용 영상들과 측위에 사용된 측위용 영상들의 매칭된 특징점들의 정보들도 포함하여 입력받을 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 수시로 또는 주기적으로 영상 갱신을 할 수 있다.

도 2는 도 1에 도시된 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)의 내부 구성의 일 예를 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 갱신 대상 선별부(301), 갱신용 특징점 추출부(302), 갱신 데이터 저장부(303), 갱신 대상 검증부(304) 및 데이터베이스 갱신부(305) 등을 포함하여 구성된다.

뎁스 센서를 장착한 모바일장치(101)나 모바일장치(100)에서 촬영된 측위용 영상들이 영상 기반 측위 서버(200)으로 전송 되어 측위를 위해 사용될 수 있다.

또한, 갱신 대상 선별부(301)는 영상 기반 측위 서버(200)로부터 모바일장치(100)나 뎁스 센서가 장착된 모바일장치(101)에서 촬영된 측위용 영상들을 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)으로 입력 받고, 그 측위용 영상들을 갱신의 대상이 되는 갱신용 영상들과 갱신의 대상이 되지 못하는 참조용 영상들로 분류할 수 있다.

또한, 갱신 대상 선별부(301)는 모바일장치(100)나 뎁스 센서가 장착된 모바일장치(101)에서 촬영된 측위용 영상들을 직접 입력 받고, 입력된 측위용 영상들을 갱신의 대상이 되는 갱신용 영상들과 갱신의 대상이 되지 못하는 참조용 영상들로 분류할 수도 있다.

또한, 갱신 대상 선별부(301)는 측위용 영상들 중에서, 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(101)에서 촬영되어 뎁스 정보를 포함하고 상응하는 위치 정확도가 일정 레벨(level)을 만족하는 측위용 영상들을 갱신용 영상들로 분류하고, 뎁스 정보를 포함하지 않거나 상응하는 위치 정확도가 일정 레벨을 만족하지 못하는 영상들을 참조용 영상들로 분류하여 갱신의 대상들을 선별할 수 있다.

특히, 뎁스 정보를 포함하는 측위용 영상들의 위치 정확도는 측위용 영상들의 뎁스 정보를 이용하여 산출할 수 있다. 또한, 뎁스 정보를 포함하는 측위용 영상들로 계산한 사용자의 위치에 기반하여 영상 기반 측위 서버(200)에서 추정한 측위 결과의 비교로도 위치 정확도를 판단할 수 있다. 뎁스 센서가 장착된 모바일 장치(101)로 촬영된 측위용 영상들은 각 픽셀들에 뎁스 센서로 측정된 정확한 뎁스 값들이 들어가 있으므로, 상기 정확한 뎁스 값들을 이용하여 사용자의 위치를 보다 정확하게 계산하여 위치 정확도를 판별할 수 있다.

갱신 대상 검증부(304)는 갱신용 영상들이 영상 측위 데이터베이스를 갱신하기에 적합한 영상인지 검증하여 최종 갱신용 영상들과 참조용 영상들로 재분류하는 기능을 수행할 수 있다.

데이터베이스 갱신부(305)는 갱신 대상 검증부(304)에서 최종 갱신용 영상들로 분류된 영상들을 영상 측위 데이터베이스를 갱신하기에 적합한 포멧(format)으로 변환하여 영상 측위 데이터베이스를 갱신할 수 있다. 즉, 측위참조 영상 추출 모듈에서 생성되는 측위참조 영상들과 동일한 포멧의 영상들로 갱신될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)에는 갱신 대상 선별부(301)로부터 분류된 측위용 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들을 추출하는 갱신용 특징점 추출부(302)가 포함될 수도 있다.

또한, 갱신 대상 검증부(304)에서는 최종 갱신용 영상들로 검증하기 위한 각각의 갱신용 영상들을 타겟 영상들로 하여, 각각의 타겟 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들에 대한 신뢰도들을 산출할 수 있다. 나아가, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 일정 레벨을 만족하여 상기 최종 갱신용 영상들로 사용하기에 적합하다고 판단되면 상기 타겟 영상들을 최종 갱신용 영상들로 분류하고, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 일정 레벨을 만족하지 못하여 상기 최종 갱신용 영상들으로 사용하기에 부적합하다고 판단되면 상기 타겟 영상들을 참조용 영상들로 재분류 할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)의 갱신 대상 검증부(304)는 상기 타겟 영상들의 갱신용 특징점들에 대한 신뢰도들을, 각각의 상기 타겟 영상들과 동일하지 않은 측위용 영상들 중에서 촬영된 시간의 차이가 일정 레벨을 충족하고 촬영된 위치의 차이가 일정 레벨을 충족하여 상기 타겟 영상들에 시간적 및 공간적으로 인접하다고 판단되는 상기 측위용 영상들을 각각의 상기 타겟 영상들에 상응하는 대조 영상들로 이용하여 산출할 수도 있다.

나아가, 타겟 영상들의 갱신용 신뢰도를, 각각의 타겟 영상들에 상응하는 대조 영상들 중에서 상기 타겟 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들에 상응하는 특징점들로 가지는 상기 대조 영상들의 개수를 이용하여 산출할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)의 갱신용 특징점 추출부(302)는 측위용 영상들로부터 영상 측위 데이터베이스에 저장된 측위참조 영상들에 상응하지 않는 특징점들을 갱신용 특징점들로 추출할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)는 갱신용 특징점들이 추출된 갱신용 영상들과 참조용 영상들을 각각에 상응하는 갱신용 특징점들과 함께 저장하는 갱신 데이터 저장부(303)를 포함하여 구성될 수도 있다. 이 때, 갱신용 영상들과 참조용 영상들을 구분하여 저장할 수 있다.

또한, 갱신 대상 검증부(304)에서 최종 갱신용 영상들을 선별함에 있어서, 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 측위용 영상들은 갱신 데이터 저장부(303)에 저장된 측위용 영상들 중에서 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 측위용 영상들을 포함하여 구성할 수도 있다.

또한, 갱신 대상 검증부(304)에서 검증하고자 하는 갱신용 영상들을 타겟 영상들로 정함에 있어서, 갱신 데이터 저장부(303)에 저장된 갱신용 영상들을 포함하여 타겟 영상들로 구성할 수도 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치(300)의 갱신 영상 검증부(304)는 각각의 상기 타겟 영상들과 상응하는 대조 영상들을 비교 비교하여 상응하는 갱신용 특징점들을 가지고 있는지 확인할 수 있다. 시간적 및 공간적으로 인접한 측위용 영상들인 대조 영상들에서 상응하는 갱신용 특징점들이 지속적으로 나타났다면, 그 갱신용 특징점들을 움직이는 오브젝트(object)들이 아닌 실내 환경에 새로 변화가 생긴 오브젝트들로 판단할 수 있으며, 높은 신뢰도를 갖는 특징점들로 판단할 수 있다. 그렇게 판단한 신뢰도들이 일정 레벨에 도달하여 높은 신뢰도의 갱신용 특징점들을 가지고 있는 판단하는 갱신용 영상들을 상기 영상 측위 데이터베이스 갱신에 적합한 최종 갱신용 영상들로 판단할 수 있다.

예를 들어, 영상 정보의 최초 수집 이후 쇼핑몰의 매장이 변경되어 간판이 바뀌었을 경우, 사용자가 측위를 위해 촬영한 영상에서 변경된 간판은 새로운 갱신용 특징점들로 추출된다. 새로 생긴 간판은 고정된 오브젝트로 매장이 변경되지 않는 한 계속 같은 자리에 존재하며, 사용자가 촬영한 영상들에서도 계속 나타나게 된다. 갱신용 영상들에서도 상기 간판은 새로운 갱신용 특징점들로 추출될 것이며, 다른 갱신용 영상들과 참조용 영상들에서도 새로운 특징점들로 추출될 것이다. 이렇게 일정 기간동안 상응하는 특징점들을 가지고 있는 갱신용 영상들이 최종 갱신용 영상들로 결정되고, 영상 측위 데이터베이스에 갱신이 이루진다. 추후 사용자가 변경된 간판을 포함한 사진을 촬영하여 측위를 요청했을 때, 보다 정확한 측위 정보를 제공할 수 있다.

또한, 갱신 데이터 저장부(303)가 포함되어 구성될 경우, 갱신 데이터 저장부(303), 갱신 대상 검증부(304) 및 데이터베이스 갱신부(305)가 갱신 대상 선별부(301) 및 갱신용 특징점 추출부(302)와 독립적으로 역할을 수행할 수도 있다.

갱신 데이터 저장부(303)가 포함되어 구성되는 경우에는, 현재 영상 기반 측위 서버(200)로부터 입력 받은 측위용 영상들뿐만 아니라 과거에 입력 받은 측위용 영상들도 갱신 데이터 저장부(303)에 저장되어 있기 때문에 최종 갱신용 영상들로의 검증의 대상이 될 수 있으며, 따라서 갱신 대상 검증부(304)의 판단의 정확도가 높아지는 효과를 가져올 수도 있고, 현재의 측위용 영상 입력과 독립적으로 수행하는 장점을 가질 수도 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법은 영상 측위 데이터베이스 자동 장치(도 1의 300 참조)가 영상 측위 서버(도 1의 200 참조)로부터 모바일장치(도 1의 100 참조)나 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(도 1의 101 참조)에서 촬영된 측위용 영상들을 입력 받으며, 입력된 측위용 영상들을 갱신용 영상들과 참조용 영상들로 분류하여 갱신 대상들을 선별한다(S310).

또한, 영상 측위 데이터베이스 자동 장치(도 1의 300 참조)가 모바일장치(도 1의 100 참조)나 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(도 1의 101 참조)에서 촬영된 측위용 영상들을 직접 입력 받으며, 입력된 측위용 영상들을 갱신용 영상들과 참조용 영상들로 분류하여 갱신 대상들을 선별(S310)할 수 있다.

갱신 대상들을 선별함(S310)에 있어서, 측위용 영상들 중에서 뎁스 센서를 장착한 모바일장치(도 1의 101 참조)에서 촬영되어 뎁스 정보를 포함하고 상응하는 위치 정확도가 일정 레벨을 만족하는 영상들을 갱신용 영상들로 분류하고, 뎁스 정보를 포함하지 않거나 상응하는 위치 정확도가 일정 레벨을 만족하지 못하는 영상들을 참조용 영상들로 분류하여 갱신의 대상들을 선별할 수 있다.

특히, 뎁스 정보를 포함하는 측위용 영상들의 위치 정확도는 측위용 영상들의 뎁스 정보를 이용하여 산출할 수 있다. 또한, 뎁스 정보를 포함하는 측위용 영상들로 계산한 사용자의 위치에 기반하여 영상 기반 측위 서버(도 1의 200 참조)에서 추정한 측위 결과의 비교로도 정확도를 판단할 수 있다. 뎁스 센서가 장착된 모바일 장치(도 1의 101 참조)로 촬영된 측위용 영상들은 각 픽셀들에 뎁스 센서로 측정된 정확한 뎁스 값들이 들어가 있으므로, 상기 정확한 뎁스 값들을 이용하여 사용자의 위치를 보다 정확하게 계산하여 위치 정확도를 판별할 수 있다.

또한, 갱신 대상 선별 단계로부터 분류된 측위용 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들을 추출(S320)하는 단계가 포함될 수 있다.

갱신용 특징점들을 추출(S320)함에 있어서, 측위용 영상들로부터 영상 측위 데이터베이스에 저장된 측위참조 영상들에 상응하지 않는 특징점들을 갱신용 특징점들로 추출할 수 있다.

또한, 갱신용 특징점들이 추출된 갱신용 영상들과 참조용 영상들을 각각에 상응하는 갱신용 특징점들과 함께 갱신 데이터베이스에 저장(S330)하는 갱신 데이터 저장단계가 포함될 수 있다. 이 때, 갱신용 영상들과 참조용 영상들을 구분하여 저장할 수 있다.

또한, 갱신용 영상들이 영상 측위 데이터베이스를 갱신하기에 적합한 영상인지 최종 갱신용 영상들과 참조용 영상들로 재분류하여 갱신 대상을 검증(S340)할 수 있다.

또한, 갱신 대상을 검증(S340)함에 있어서, 최종 갱신용 영상들로 검증하기 위한 각각의 갱신용 영상들을 타겟 영상들로 하여 각각의 타겟 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들에 대한 신뢰도들을 산출할 수 있다.

나아가, 갱신 대상을 검증단계(S340)에서 검증하고자 하는 갱신용 영상들을 타겟 영상들로 정함에 있어서, 갱신 데이터베이스에 저장된 갱신용 영상들을 포함하여 타겟 영상들로 구성할 수도 있다.

또한, 갱신 대상을 검증(S340)함에 있어서, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 일정 레벨을 만족하여 상기 최종 갱신용 영상들로 사용하기에 적합하다고 판단되면 상기 타겟 영상들을 최종 갱신용 영상들로 분류하고, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 일정 레벨을 만족하지 못하여 상기 최종 갱신용 영상들으로 사용하기에 부적합하다고 판단되면 상기 타겟 영상들을 참조용 영상들로 재분류 할 수도 있다.

또한, 갱신 대상을 검증(S340)함에 있어서, 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 측위용 영상들은 갱신 데이터베이스에 저장된 측위용 영상들 중에서 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 측위용 영상들을 포함하여 최종 갱신용 영상들을 선별할 수 있다.

또한, 갱신 대상을 검증(S340)함에 있어서, 상기 타겟 영상들의 갱신용 특징점들에 대한 신뢰도들을, 각각의 상기 타겟 영상들과 동일하지 않은 측위용 영상들 중에서 촬영된 시간의 차이가 일정 레벨을 충족하고 촬영된 위치의 차이가 일정 레벨을 충족하여 상기 타겟 영상들에 시간적 및 공간적으로 인접하다고 판단되는 상기 측위용 영상들을 각각의 상기 타겟 영상들에 상응하는 대조 영상들로 이용하여 산출할 수도 있다.

나아가, 타겟 영상들의 갱신용 신뢰도를, 각각의 타겟 영상들에 상응하는 대조 영상들 중에서 상기 타겟 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들에 상응하는 특징점들로 가지는 상기 대조 영상들의 개수를 이용하여 산출할 수도 있다.

또한, 갱신 대상 검증단계(S340)에서 최종 갱신용 영상들로 분류된 영상들을 영상 측위 데이터베이스를 갱신하기에 적합한 포멧(format)으로 변환하여 영상 측위 데이터베이스를 갱신(S350)할 수 있다. 즉, 측위참조 영상 추출 모듈에서 생성되는 측위참조 영상들과 동일한 포멧의 영상들로 갱신될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법의 갱신 영상 검증단계(S340)는 각각의 상기 타겟 영상들과 상응하는 대조 영상들을 비교 비교하여 상응하는 갱신용 특징점들을 가지고 있는지 확인할 수 있다. 시간적 및 공간적으로 인접한 측위용 영상들인 대조 영상들에서 상응하는 갱신용 특징점들이 지속적으로 나타났다면, 그 갱신용 특징점들을 움직이는 오브젝트들이 아닌 실내 환경에 새로 변화가 생긴 오브젝트들로 판단할 수 있으며, 높은 신뢰도를 갖는 특징점들로 판단할 수 있다. 그렇게 판단한 신뢰도들이 일정 레벨에 도달하여 높은 신뢰도의 갱신용 특징점들을 가지고 있는 판단하는 갱신용 영상들을 상기 영상 측위 데이터베이스 갱신에 적합한 최종 갱신용 영상들로 판단할 수 있다.

예를 들어, 영상 정보의 최초 수집 이후 쇼핑몰의 매장이 변경되어 간판이 바뀌었을 경우, 사용자가 측위를 위해 촬영한 영상에서 변경된 간판은 새로운 갱신용 특징점들로 추출된다. 새로 생긴 간판은 고정된 오브젝트로 매장이 변경되지 않는 한 계속 같은 자리에 존재하며, 사용자가 촬영한 영상들에서도 계속 나타나게 된다. 갱신용 영상들에서도 상기 간판은 새로운 갱신용 특징점들로 추출될 것이며, 다른 갱신용 영상들과 참조용 영상들에서도 새로운 특징점들로 추출될 것이다. 이렇게 일정 기간동안 상응하는 특징점들을 가지고 있는 갱신용 영상들이 최종 갱신용 영상들로 결정되고, 영상 측위 데이터베이스에 갱신이 이루진다. 추후 사용자가 변경된 간판을 포함한 사진을 촬영하여 측위를 요청했을 때, 보다 정확한 측위 정보를 제공할 수 있다.

선택적 실시예에서, 상기 단계들(S310, S320, S330, S340 및 S350)이 모두 포함된 단계들에 있어서, 갱신 대상 선별단계, 갱신용 특징점 추출단계 및 갱신 데이터 저장단계(S310, S320 및 S330)와 갱신 대상 검증단계 및 데이터베이스 갱신단계(S340 및 S350)는 순차적으로 수행될 수 있다.

선택적 실시예에서, 상기 단계들(S310, S320, S330, S340 및 S350)이 모두 포함된 단계들에 있어서, 갱신 대상 선별단계, 갱신용 특징점 추출단계 및 갱신 데이터 저장단계(S310, S320 및 S330)와 갱신 대상 검증단계 및 데이터베이스 갱신단계(S340 및 S350)는 독립적으로 수행될 수 있다.

이 경우, 현재 영상 기반 측위 서버(도 1의 200 참조)로부터 입력받은 측위용 영상들뿐만 아니라 과거에 입력받은 측위용 영상들도 갱신 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 최종 갱신용 영상들로의 검증의 대상이 될 수 있으며, 따라서 갱신 대상 검증단계(S340)에서의 판단의 정확도가 높아지는 효과를 가져올 수 있다. 또한, 갱신 데이터베이스의 자료를 이용하여 갱신 대상 검증단계 및 데이터베이스 갱신단계(S340 및 S350)을 독립적으로 수행할 수 있다.

선택적 실시예에서, 상기 단계들(S310, S320, S330, S340 및 S350) 중 갱신 데이터 저장단계(S330)를 제외한 단계들(S310, S320, S340 및 S350)에 있어서, 갱신 대상 선별단계(S310), 갱신용 특징점 추출단계(S320), 갱신 대상 검증단계(S340) 및 데이터베이스 갱신단계(S350)가 순차적으로 수행될 수 있다.

선택적 실시예에서, 상기 단계들(S310, S320, S330, S340 및 S350) 중 갱신용 특징점 추출단계(S320)과 갱신 데이터 저장단계(S330)를 제외한 단계들(S310, S340 및 S350)에 있어서, 갱신 대상 선별단계(S310), 갱신 대상 검증단계(S340) 및 데이터베이스 갱신단계(S350)가 순차적으로 수행될 수 있다.

도 4는 도 3에 도시된 갱신 대상 선별단계(S310)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 도 3에 도시된 갱신 대상 선별단계(S310)는 측위용 영상들을 입력 받는다(S410).

또한, 도 3에 도시된 갱신 대상 선별단계(S310)는 입력 받은 측위용 영상들이 뎁스를 포함하는 측위용 영상들인지 여부를 판단한다(S420).

단계(S420)의 판단 결과, 뎁스 정보를 포함하는 측위용 영상들인 경우, 해당 측위용 영상들의 뎁스 정보를 이용해 위치 정확도를 산출한다(S430).

이 때, 뎁스 정보를 포함하는 측위용 영상들로 계산한 사용자의 위치에 기반하여 영상 기반 측위 서버(도 1의 200 참조)에서 추정한 측위 결과의 비교로도 위치 정확도를 판단할 수 있다.

또한, 뎁스 센서가 장착된 모바일 장치(도 1의 101 참조)로 촬영된 측위용 영상들은 각 픽셀들에 뎁스 센서로 측정된 정확한 뎁스 값들이 들어가 있으므로, 상기 정확한 뎁스 값들을 이용하여 사용자의 위치를 보다 정확하게 계산하여 위치 정확도를 판별할 수 있다.

단계(S420)의 판단 결과, 뎁스 정보를 포함하지 않는 측위용 영상인 경우, 해당 영상들을 참조용 영상들로 분류한다(S460).

단계(S430)에서 위치 정확도가 산출된 뎁스 정보를 포함하는 측위용 영상들에 대해서, 위치 정확도가 일정 레벨을 만족하는지 여부를 판단한다(S440).

단계(S440)의 판단 결과, 뎁스 정보를 포함하는 측위용 영상들 중 상응하는 위치 정확도가 일정 레벨을 만족하는 측위용 영상들을 갱신용 영상들로 분류한다(S450).

단계(S440)의 판단 결과, 뎁스 정보를 포함하는 측위용 영상들 중 상응하는 위치 정확도가 일정 레벨을 만족하지 못하는 측위용 영상들을 참조용 영상들로 분류한다(S460).

도 5는 도 3에 도시된 갱신 대상 검증단계(S340)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 도 3에 도시된 갱신 대상 검증단계(S340)는 갱신 데이터베이스에서 측위용 영상들과 상응하는 특징점들로 로드한다(S510).

단계(S510)에서 로드한 갱신용 영상들과 도 3에 도시된 갱신 대상 선별단계(S310)에서 입력 받아 선별된 갱신용 영상들 중에서, 도 3에 도시된 갱신 대상 검증단계(S340)에서 검증의 대상으로 하고자 하는 갱신용 영상들의 특징점들의 신뢰도들을 산출한다(S520).

단계(S520)에서 해당 갱신용 영상들의 특징점들의 신뢰도들이 일정 레벨을 만족하여 상기 최종 갱신용 영상들로 사용하기에 적합한지 판단한다(S530).

단계(S530)의 판단 결과, 갱신용 영상들의 특징점들의 신뢰도들이 일정 레벨을 만족하는 경우에는, 해당 갱신용 영상들을 최종 갱신용 영상들로 분류한다(S540).

단계(S530)의 판단 결과, 갱신용 영상들의 특징점들의 신뢰도들이 일정 레벨을 만족하지 않는 경우에는, 해당 영상들을 해당 영상들을 참조용 영상들로 재분류한다(S550).

한편, 상술한 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 이 때, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 한편, 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 한편, 이러한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

1: 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 시스템
100: 모바일장치
101: 뎁스 센서를 장착한 모바일장치
200: 영상 기반 측위 서버
300: 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치
301: 갱신 대상 선별부
302: 갱신용 특징점 추출부
303: 갱신 데이터 저장부
304: 갱신 대상 검증부
305: 데이터베이스 갱신부

Claims (19)

1. 모바일 장치에서 촬영된 측위를 위한 측위용 영상들을 입력 받아 갱신용 영상들과 참조용 영상들로 분류하는 갱신 대상 선별부;
   상기 갱신용 영상들 중 최종 갱신용 영상들을 선별하는 갱신 대상 검증부; 및
   상기 최종 갱신용 영상들을 이용하여 영상 측위를 위한 영상 측위 데이터베이스를 갱신하는 데이터베이스 갱신부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치.
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 갱신 대상 선별부는
   상기 측위용 영상들 중에서, 뎁스 정보를 포함하고 상응하는 위치 정확도가 기설정된 제1 조건을 만족하는 영상들을 상기 갱신용 영상들로 분류하고, 뎁스 정보를 포함하지 않거나 상응하는 위치 정확도가 기설정된 제1 조건을 만족하지 못하는 영상들을 상기 참조용 영상들로 분류하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치.
3. 청구항 2에 있어서,
   상기 측위용 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들을 추출하는 갱신용 특징점 추출부; 를 더 포함하고,
   상기 갱신 대상 검증부는
   검증하고자 하는 각각의 상기 갱신용 영상들을 타겟 영상들로 하여,
   각각의 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들을 산출하고, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 기설정된 제2 조건을 만족하는 경우에 상기 타겟 영상들을 상기 최종 갱신용 영상들로 분류하고,
   상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 기설정된 제2 조건을 만족하지 않는 경우에 상기 타겟 영상들을 상기 참조용 영상들로 재분류하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치.
4. 청구항 3에 있어서,
   상기 위치 정확도는
   상기 뎁스 정보가 포함된 상기 측위용 영상들의 뎁스 정보들을 이용하여 계산한 사용자의 위치에 기반하여 산출하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치.
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들은
   각각의 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들 중에서, 기설정된 제3 조건을 만족하여 상응하는 상기 타겟 영상들로부터 시간적 및 공간적으로 인접한 상기 측위용 영상들을 상기 타겟 영상들에 상응하는 대조 영상들로 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치.
6. 청구항 5에 있어서,
   상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들은
   상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 대조 영상들 중에서, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들에 상응하는 특징점들을 가지는 상기 대조 영상들의 개수에 기반하여 산출하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치.
7. 청구항 6에 있어서,
   상기 갱신용 특징점 추출부는
   상기 측위용 영상들로부터 상기 영상 측위 데이터베이스에 저장된 측위참조 영상들에 상응하지 않는 특징점들을 상기 갱신용 특징점들로 추출하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치.
8. 청구항 7에 있어서,
   상기 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치는
   상기 갱신용 영상들과 상기 참조용 영상들을 각각에 상응하는 상기 갱신용 특징점들과 함께 저장하는 갱신 데이터 저장부; 를 더 포함하고,
   상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들은
   상기 갱신 데이터 저장부에 저장된 상기 측위용 영상들 중에서 각각의 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 장치.
9. 청구항 8에 있어서,
   상기 타겟 영상들은
   상기 갱신 데이터 저장부에 저장된 상기 갱신용 영상들 중에서 상기 갱신 대상 검증부에서 검증하고자 하는 각각의 상기 갱신용 영상들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 갱신 장치.
10. 모바일 장치에서 촬영된 측위를 위한 측위용 영상들을 입력 받아 갱신용 영상들과 참조용 영상들으로 분류하는 갱신 대상 선별단계;
    상기 갱신용 영상들 중 최종 갱신용 영상들을 선별하는 갱신 대상 검증단계; 및
    상기 최종 갱신용 영상들을 이용하여 영상 측위를 위한 영상 측위 데이터베이스를 갱신하는 데이터베이스 갱신단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
11. 청구항 10에 있어서,
    상기 갱신 대상 선별단계는
    상기 측위용 영상들 중에서, 뎁스 정보를 포함하고 상응하는 위치 정확도가 기설정된 제1 조건을 만족하는 영상들을 상기 갱신용 영상들로 분류하고, 뎁스 정보를 포함하지 않거나 상응하는 위치 정확도가 기설정된 제1 조건을 만족하지 못하는 영상들을 상기 참조용 영상들로 분류하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
12. 청구항 11에 있어서,
    상기 측위용 영상들에 상응하는 갱신용 특징점들을 추출하는 갱신용 특징점 추출단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
13. 청구항 12에 있어서,
    상기 갱신 대상 검증단계는
    검증하고자 하는 각각의 상기 갱신용 영상들을 타겟 영상들로 하여, 각각의 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들을 산출하는 단계;
    상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 기설정된 제2 조건을 만족하는 경우에 상기 타겟 영상들을 상기 최종 갱신용 영상들로 분류하는 단계; 및
    상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들이 기설정된 제2 조건을 만족하지 않는 경우에 상기 타겟 영상들을 상기 참조용 영상들로 재분류하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
14. 청구항 13에 있어서,
    상기 위치 정확도는
    상기 뎁스 정보가 포함된 상기 측위용 영상들의 뎁스 정보들을 이용하여 계산한 사용자의 위치에 기반하여 산출하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
15. 청구항 14에 있어서,
    상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들은
    각각의 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들 중에서, 기설정된 제3 조건을 만족하여 상응하는 상기 타겟 영상들로부터 시간적 및 공간적으로 인접한 상기 측위용 영상들을 상기 타겟 영상들에 상응하는 대조 영상들로 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
16. 청구항 15에 있어서,
    상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들의 신뢰도들은
    상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 대조 영상들 중에서, 상기 타겟 영상들에 상응하는 상기 갱신용 특징점들에 상응하는 특징점들을 가지는 상기 대조 영상들의 개수에 기반하여 산출하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
17. 청구항 16에 있어서,
    상기 갱신용 특징점 추출단계는
    상기 측위용 영상들로부터 상기 영상 측위 데이터베이스에 저장된 측위참조 영상들에 상응하지 않는 특징점들을 상기 갱신용 특징점들로 추출하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
18. 청구항 17에 있어서,
    상기 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법은
    상기 갱신용 영상들과 상기 참조용 영상들을 각각에 상응하는 상기 갱신용 특징점들과 함께 갱신 데이터베이스에 저장하는 갱신 데이터 저장단계; 를 더 포함하고,
    상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 측위용 영상들은
    상기 갱신 데이터베이스에 저장된 상기 측위용 영상들 중에서 각각의 상기 타겟 영상들에 동일하지 않은 상기 측위용 영상들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
19. 청구항 18에 있어서,
    상기 타겟 영상들은
    상기 갱신 데이터베이스에 저장된 상기 갱신용 영상들 중에서 상기 갱신 대상 검증단계에서 검증하고자 하는 각각의 상기 갱신용 영상들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 측위 데이터베이스 자동 갱신 방법.
    

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