비디오 맵핑을 위해서는 좌표 정보를 실제 지리 공간 좌표계로 변환해야 합니다. iDesktopX는 카메라의 촬영 각도 회전, 초점거리 변경에 따라 카메라 방위각, 피치각, 시야각 등의 매개 변수를 실시간으로 좌표 변환하며 시간이 오래 걸리고 힘든 수동 조정을 피할 수 있습니다.

iDesktopX의 영상 포지셔닝 구현 기술에 대해 더 자세히 알아볼까요? 아래 그림에서 보이는 포인트 O는 카메라 포인트, AB는 지상 범위, A’B’는 해당 사진, C는 사진의 중간 지점입니다. 영상 속 지리 좌표(x,y,h), 방위각, 피치각 γ, 수직 시야각 α, 수평 시야각 β을 토대로 삼각 함수 관계에 따라 사진 속 C의 지리 좌표 A’와 실제 거리 B’를 구할 수 있습니다. 사진의 픽셀 크기와 실제 거리 사이의 관계에 따라 실제 거리를 구한 후 아래 그림에서 보이는 임의의 점 P’의 지리적 좌표 역시 구할 수 있습니다.

3. AR 지도(AR Map)

위에서 설명한 것처럼 AR 지도는 수학적 규칙에 따라 실시간 스트림 데이터를 기반으로 하는 새로운 지도입니다. iDecktopX는 영상 포지셔닝 기술을 통해 비디오와 지도 좌표계를 통합 후 점, 선, 표면, 3D 모델, 파이프라인, 지형, 이미지, 랜드 마크 및 기타 GIS 벡터/래스터 데이터를 중첩하여 풍부한 지도 정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 비디오에서 점, 선, 평면 및 텍스트 벡터 개체 그리기를 지원하여 분석 중 울타리 영역을 그리는 데 편리하며 수정 역시 지원하여 개체 유형을 구별하고 강조하는 것 역시 가능합니다. 만능 GIS 플랫폼이라 불릴 만 하네요(!)

4. 비디오 미터링(Video Metering)

iDesktopX는 오차 1% 미만의 비디오 거리 및 면적 측정 기능을 제공합니다. 영상 속 거리 측정은 어떻게 활용할 수 있을까요? 예를 들어 교통 체증이 있을 때 체증 거리를 정확하게 측정할 수 있으며, 중요 고속도로 교차로 톨게이트에서 대기 중인 차량 길이를 측정하고 후속 차량에 대기 창을 추천할 수 있습니다.

5. AI 타겟 인식(Video AI Target Recognition)

여기에 AI 인식 기술까지 결합하여 영상 속 타겟을 지정하여 딥러닝 및 모델 학습을 수행합니다. 영상 속 대상의 종류를 자동으로 식별하고 차량의 경우 대상의 번호, 위치, 차량 번호 및 기타 정보를 취득할 수 있습니다. 

iDesktopX는 자동차, 버스, 기차, 신호등, 보행자, 물컵, 노트북 등 80가지 유형의 객체 정보를 제공합니다. 사물 유형을 구분하기 위해 다양한 사물 로고 상자의 스타일 설정을 지원하여 구분이 쉬우며, 이와 같은 타겟 정보 인식은 사람 및 자동차 교통 혼잡과 같은 실시간 모니터링에 적용될 수 있습니다.

위는 SuperMap iDesktopX를 활용한 교통 정보 모니터링 화면입니다. 실시간 영상을 자동으로 분석하여 디스플레이 위에서 객체를 인식하고, 거리를 측정하는 모습이 너무 신기하지 않나요? 👁️👄👁️평면 지도에서 벗어나 증강현실로 넘어오며 지도의 세계는 앞으로도 무궁무진하다는 점이 새삼 실감이 납니다.