KR102792136B1

KR102792136B1 - Three-dimensional shape snow measuring instrument and method performing thereof

Info

Publication number: KR102792136B1
Application number: KR1020240183227A
Authority: KR
Inventors: 박호균; 송수준; 박민규; 이민우; 권세용
Original assignee: (주)화성에어토탈; (주)에스엔
Priority date: 2024-08-01
Filing date: 2024-12-11
Publication date: 2025-04-10
Anticipated expiration: 2044-12-11

Abstract

본 발명에 따른 3차원 형상 적설 계측기기는 지면 또는 적설 표면까지의 거리를 측정하여 거리 데이터를 생성하는 TOF 카메라, 상기 TOF 카메라로부터 수집된 데이터를 특정 크기의 픽셀 데이터로 변환한 후 노이즈를 제거하고, 해당 데이터에 대해 삼각측량을 적용하여 각 지점의 높이를 산출하며, 상기 높이를 이용하여 신적설량을 산출하는 컨트롤 박스, 상기 컨트롤 박스에서 산출된 신적설량을 바탕으로 신적설 강도를 계산하고, 상기 신적설량 및 미리 산출된 기존 적설량과 합산하여 총 적설량을 산출하고, 상기 총 적설량과 적설 밀도를 기반으로 눈의 퇴적량과 무게를 계산하고, 이를 통해 수상당량(SWE)을 산출하는 컨트롤 박스 및 상기 결과를 수신하여 적설량, 신적설 강도 및 수상당량을 실시간으로 표시하는 단말기를 포함한다.A three-dimensional shape snow depth measuring device according to the present invention comprises a TOF camera which generates distance data by measuring a distance to the ground or a snow surface, a control box which converts data collected from the TOF camera into pixel data of a specific size, removes noise, applies triangulation to the data to calculate the height of each point, and calculates a new snow depth using the height, a control box which calculates a new snow depth based on the new snow depth calculated by the control box, calculates a total snow depth by adding the new snow depth and the previously calculated existing snow depth, calculates the snow deposition amount and weight based on the total snow depth and snow density, and calculates a water weight equivalent (SWE) through the same, and a terminal which receives the results and displays the snow depth, the new snow depth, and the water weight equivalent in real time.

Description

{THREE-DIMENSIONAL SHAPE SNOW MEASURING INSTRUMENT AND METHOD PERFORMING THEREOF}

본 발명은 3차원 형상 적설 계측 기기 및 이의 실행 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 TOF 카메라를 사용하여 눈의 쌓임 높이와 적설 밀도를 정밀히 측정하고 신적설 강도 및 총 적설량을 산출함으로써, 기존 방식보다 정확한 데이터를 제공할 수 있도록 하는 3차원 형상 적설 계측 기기 및 이의 실행 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a three-dimensional shape snow depth measuring device and a method for implementing the same, and more specifically, to a three-dimensional shape snow depth measuring device and a method for implementing the same which can provide more accurate data than the existing method by precisely measuring the snow accumulation height and snow density using a TOF camera and calculating the new snow depth intensity and total snow depth.

기존의 강설 및 적설 측정 기술은 기상학적 연구와 재난 예방, 농업 및 도시 관리 등 다양한 분야에서 활용되어 왔다. 그러나 전통적인 기술들은 주로 단순한 물리적 관측이나 예측 모델에 의존했기 때문에 정밀도와 실시간 응답성에서 많은 한계를 지니고 있었다. Existing snowfall and snow depth measurement technologies have been used in various fields such as meteorological research, disaster prevention, agriculture, and urban management. However, traditional technologies have mainly relied on simple physical observations or prediction models, and thus have many limitations in accuracy and real-time responsiveness.

우선, 기상 관측소에서는 주로 강설량을 시간 단위로 예측하거나 특정 지점의 적설량을 측정하는 방식이 사용되었다. 강설량은 일반적으로 강수량을 기준으로 환산하며, 적설량은 눈이 쌓인 높이를 물리적으로 측정하는 방식으로 기록되었다. 하지만 이러한 측정 방식은 제한된 지역에서만 수행되며, 넓은 지역의 강설 및 적설 분포를 포괄적으로 반영하지 못했다. 또한, 시간 간격으로 이루어지는 관측은 실시간 데이터를 제공하지 못해 급변하는 기상 상황에 대한 대응력이 떨어졌다.First, weather stations mainly used methods to predict snowfall on an hourly basis or measure snow cover at specific points. Snowfall is generally converted based on precipitation, and snow cover is recorded by physically measuring the height of snow accumulation. However, this measurement method is only performed in limited areas and does not comprehensively reflect snowfall and snow cover distribution over a wide area. In addition, observations made at time intervals do not provide real-time data, which reduces the ability to respond to rapidly changing weather conditions.

또한, 적설량의 측정은 대개 단순한 막대기나 관측 장비를 이용해 물리적으로 쌓인 눈의 높이를 측정하거나 눈을 녹여 수분 함량을 측정하는 방식으로 이루어졌다. 이 과정은 많은 인력과 시간이 소요되며, 눈의 밀도와 강설의 강도를 고려하지 않기 때문에 실제 적설량과 오차가 발생할 가능성이 높았다. 예컨대, 같은 높이의 적설이라도 밀도와 수분 함량에 따라 무게나 물의 양이 달라질 수 있으나, 기존 방식에서는 이를 효과적으로 반영하지 못했다.In addition, the measurement of snow depth was usually done by physically measuring the height of accumulated snow using simple sticks or observation equipment, or by melting snow to measure the moisture content. This process requires a lot of manpower and time, and because it does not consider the density of snow and the intensity of snowfall, there is a high possibility of errors from the actual snow depth. For example, even for the same height of snow depth, the weight or amount of water can vary depending on the density and moisture content, but the existing method did not effectively reflect this.

특히, 실시간 관측의 필요성이 높은 경우에는 기존 방식의 한계가 더욱 두드러졌다. 예를 들어, 강설로 인해 교통, 건축물 안전, 재난 발생 위험이 증가하는 상황에서 실시간으로 강설 및 적설 데이터를 수집하고 분석하는 기술은 매우 중요한데, 기존 기술은 이러한 요구를 충족시키지 못했다. 강설의 강도, 신적설량(새롭게 쌓인 눈의 양), 적설 밀도 등 시간에 따라 변화하는 데이터를 지속적으로 업데이트하고, 이를 바탕으로 정밀한 의사 결정을 지원하는 시스템이 부재했다.In particular, when the need for real-time observation is high, the limitations of existing methods are even more evident. For example, in situations where traffic, building safety, and disaster risk increase due to snowfall, technology to collect and analyze snowfall and snow cover data in real time is very important, but existing technologies did not meet these needs. There was no system that continuously updated data that changes over time, such as snowfall intensity, new snowfall (amount of newly accumulated snow), and snow cover density, and supported precise decision-making based on this.

더불어, 기상 관측 이외의 응용 분야에서도 기존 기술의 한계가 나타났다. 예컨대, 도시 지역에서는 적설로 인해 발생하는 도로 결빙, 교통 혼잡, 건축물 붕괴 등의 문제를 예방하기 위해 정밀한 적설 데이터를 제공받아야 하지만, 기존 기술은 눈이 쌓이는 속도와 강도를 정확히 측정하지 못하여 대응책 마련이 지연되거나 부적절하게 시행되는 경우가 많았다. 또한, 산림 지역이나 원격 지역에서는 장비와 인력을 배치하기 어려워 적설량에 대한 데이터 공백이 발생하기도 했다.In addition, limitations of existing technologies have been revealed in applications other than weather observation. For example, in urban areas, precise snow data must be provided to prevent problems such as road freezing, traffic congestion, and building collapse caused by snow accumulation, but existing technologies often delay or improperly implement countermeasures because they cannot accurately measure the speed and intensity of snow accumulation. In addition, in forested areas or remote areas, it is difficult to deploy equipment and personnel, resulting in data gaps regarding snow accumulation.

종래의 초음파식 또는 레이저식 적설계의 원리는 초음파 또는 레이저 신호를 관측대상에 조사하고 신호가 반사되어 수신부까지 도달하는 시간을 측정하여 거리를 산출하는 방식이다. The principle of conventional ultrasonic or laser-type target design is to irradiate an ultrasonic or laser signal to an observation target and measure the time it takes for the signal to reflect and reach the receiver to calculate the distance.

보통 일반적인 상황에서는 거리 측정에 문제가 없지만 적설 관측시엔 외부 기상 환경이 변화 무상하고 적설 표면이 고르지 못하기 때문에 관측에 많은 문제들이 발생하고 있다.In normal circumstances, there is no problem with distance measurement, but when observing snow cover, many problems occur in observation because the external weather environment is constantly changing and the snow cover surface is uneven.

예를 들어, 바람에 의해서 한쪽 부분에 눈이 높게 쌓이는 경우가 있고, 낙엽이나 나뭇가지 그 외에 이물질이 적설 관측 영역에 들어오는 경우가 있다. 또한, 강풍이 불 경우 눈은 내리지만 적설판을 벗어난 주변 잔디 위에 눈이 쌓이는 경우도 있다. 이런 상황에서 기존의 방법들을 사용한다면 적설량 관측에 오차를 피할 수가 없다.For example, there are cases where snow piles up high on one side due to wind, and cases where fallen leaves, tree branches, and other foreign objects enter the snow observation area. Also, when strong winds blow, snow falls, but sometimes snow piles up on the surrounding grass outside the snow cover. In these situations, if existing methods are used, errors in snow depth observation cannot be avoided.

한국공개특허 제10-2018-0052364호는 초광대역 레이더를 이용한 적설량 측정 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 초광대역(UWB : Ultra-Wide Band) 주파수를 가지는 제1전파를 적설 관측 부분으로 송신하는 송신부와, 상기 제1전파가 상기 적설 관측 부분에 송신된 이후 반사되는 제2전파를 수신하는 수신부를 포함하는 레이더부; 및 상기 송신부와 상기 수신부에 전기적으로 연결되며, 제1전파와 제2전파를 기초로 상기 적설 관측 부분에 적설 관측 부분 눈의 적설을 연산함으로써 적설량정보를 생성하는 연산부를 포함하는 것을 특징으로 한다. Korean Patent Publication No. 10-2018-0052364 relates to a snow depth measurement system using an ultra-wideband radar, and more specifically, the system comprises a radar unit including a transmitter that transmits a first radio wave having an ultra-wideband (UWB) frequency to a snow depth observation portion, and a receiver that receives a second radio wave reflected after the first radio wave is transmitted to the snow depth observation portion; and a calculation unit that is electrically connected to the transmitter and the receiver and generates snow depth information by calculating snow depth in the snow depth observation portion based on the first radio wave and the second radio wave.

한국등록특허 제10-1822817호는 비닐하우스용 적설량 측정 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 레이더(radar) 센서를 사용하여 측정한 비닐이나 눈 등의 매질에 의해 변화되는 전파의 세기, 속도, 파장 또는 이들의 조합을 포함한 측정 데이터를 분석함으로써, 비닐하우스 지붕 위에 쌓인 눈의 두께를 측정할 수 있다는 내용이 개시되어 있다.Korean Patent Registration No. 10-1822817 relates to a snow depth measuring device for a vinyl house and a method therefor. More specifically, it discloses that the thickness of snow accumulated on a vinyl house roof can be measured by analyzing measurement data including the intensity, speed, wavelength, or a combination of these of radio waves that are changed by a medium such as vinyl or snow measured using a radar sensor.

한국등록특허 제10-2204206호는 도로의 적설량 CCTV 영상감시 및 자동측정장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로 특정 지역에 설치되고, 눈이 쌓이면 쌓인 눈의 높이를 측정할 수 있도록 적설패널, 눈금자 및 CCTV가 설치되어 적설량을 자동으로 측정할 수 있고, 적설패널에 쌓이는 것이 눈인지 이물질인지 판단하기 위한 테스트부가 구비되므로 눈이 내리지 않은 날 적설량을 측정하는 오작동을 방지할 수 있고, 하루 동안 쌓인 눈의 적설량을 확인한 후에 적설패널에 쌓인 눈을 제거하는 제거부가 구비되므로 다음 날 내리는 눈의 적설량을 정확히 판단할 수 있다는 내용이 개시되어 있다.Korean Patent No. 10-2204206 relates to a CCTV video surveillance and automatic measurement device for snow depth on a road. More specifically, the device is installed in a specific area, and when snow accumulates, a snow panel, a ruler, and a CCTV are installed to measure the height of accumulated snow, so that the snow depth can be automatically measured. In addition, a test unit is provided to determine whether what accumulates on the snow panel is snow or a foreign substance, so that malfunction in measuring snow depth on a day when it does not snow can be prevented. In addition, a removal unit is provided to remove the snow accumulated on the snow panel after checking the amount of snow accumulated during the day, so that the amount of snow that will fall the next day can be accurately determined.

한국등록특허 제10-2424904호는 적설량에 따른 제설기 자동 높이조절이 가능한 센서측정방식 제설시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로 작업자가 적설량을 확인하기 위해 하차하는 번거로움 없이 적설량에 따라 제설기의 높이를 자동으로 조절하는 편의성 제공 및 세팅시간을 단축하여 강설시 신속한 초동대처가 이루어지게 한다는 내용이 개시되어 있다. Korean Patent No. 10-2424904 relates to a sensor-measuring snow removal system capable of automatically adjusting the height of a snowplow according to the amount of snowfall. More specifically, it discloses the convenience of automatically adjusting the height of a snowplow according to the amount of snowfall without the inconvenience of the worker getting out to check the amount of snowfall, and shortening the setting time to enable a quick initial response in the event of snowfall.

한국공개특허 제10-2018-0052364호Korean Patent Publication No. 10-2018-0052364 한국등록특허 제10-1822817호Korean Patent Registration No. 10-1822817 한국등록특허 제10-2204206호Korean Patent Registration No. 10-2204206 한국등록특허 제10-2424904호Korean Patent No. 10-2424904

본 발명은 TOF 카메라를 사용하여 눈의 쌓인 높이와 적설 밀도를 정밀히 측정하고 신적설 강도 및 총 적설량을 산출함으로써, 기존 방식보다 정확한 데이터를 제공할 수 있도록 하는 3차원 형상 적설 계측 기기 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention aims to provide a three-dimensional shape snow depth measuring device and a method for executing the same, which can provide more accurate data than conventional methods by precisely measuring the accumulated height and snow density using a TOF camera and calculating the new snow depth intensity and total snow depth.

또한, 본 발명은 신적설량과 기존 적설 데이터를 통합적으로 분석하여 시간에 따른 적설량 변화를 명확히 추적할 수 있다. 이를 통해 기상 변화나 강설 추세를 효과적으로 파악할 수 있도록 하는 3차원 형상 적설 계측 기기 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, the present invention can clearly track changes in snowfall over time by comprehensively analyzing new and existing snowfall data, and thereby provides a three-dimensional shape snowfall measuring device and a method for executing the same, which can effectively identify weather changes or snowfall trends.

또한, 본 발명은 적설량과 신적설 강도, 수상당량(SWE)을 자동으로 계산하고, 이를 기반으로 사용자가 직접 판단하지 않아도 시스템에서 최적화된 데이터를 제공하므로, 기상예보 업무의 효율성을 크게 높일 수 있도록 하는 3차원 형상 적설 계측 기기 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, the present invention aims to provide a three-dimensional shape snow depth measuring device and an execution method thereof, which automatically calculates snow depth, new snow depth intensity, and water weight equivalent (SWE), and provides optimized data based on the same in the system without requiring the user to make a direct judgment, thereby greatly increasing the efficiency of weather forecasting work.

또한, 본 발명은 적설의 무게나 퇴적량을 실시간으로 계산하여 건축물 붕괴나 교통 사고 등의 재난을 예방할 수 있어 인명 피해를 줄이고, 관련 비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있도록 하는 3차원 형상 적설 계측 기기 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, the present invention aims to provide a three-dimensional shape snow depth measuring device and a method for executing the same, which can prevent disasters such as building collapse or traffic accidents by calculating the weight or amount of snow depth in real time, thereby reducing casualties and reducing related costs.

또한, 본 발명은 적설량, 강설 강도, 수상당량 등 다양한 데이터를 동시에 제공할 수 있어 기상 관측 외에도 도시 안전 관리, 농업 관개 계획, 항공 및 교통 관리 등 여러 분야에서 활용될 수 있도록 하는 3차원 형상 적설 계측 기기 및 이의 실행 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, the present invention aims to provide a three-dimensional shape snow depth measuring device and a method for implementing the same, which can simultaneously provide various data such as snow depth, snowfall intensity, and water equivalent, so that it can be utilized in various fields such as urban safety management, agricultural irrigation planning, aviation and traffic management, in addition to weather observation.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.The purposes of the present invention are not limited to the purposes mentioned above, and other purposes and advantages of the present invention which are not mentioned can be understood by the following description, and will be more clearly understood by the embodiments of the present invention. In addition, it will be easily understood that the purposes and advantages of the present invention can be realized by the means and combinations thereof indicated in the claims.

이러한 목적을 달성하기 위한 3차원 형상 적설 계측기기는 지면 또는 적설 표면까지의 거리를 측정하여 거리 데이터를 생성하는 TOF 카메라, 상기 TOF 카메라로부터 수집된 데이터를 특정 크기의 픽셀 데이터로 변환한 후 노이즈를 제거하고, 해당 데이터에 대해 삼각측량을 적용하여 각 지점의 높이를 산출하며, 상기 높이를 이용하여 신적설량을 산출하는 컨트롤 박스, 상기 컨트롤 박스에서 산출된 신적설량을 바탕으로 신적설 강도를 계산하고, 상기 신적설량 및 미리 산출된 기존 적설량과 합산하여 총 적설량을 산출하고, 상기 총 적설량과 적설 밀도를 기반으로 눈의 퇴적량과 무게를 계산하고, 이를 통해 수상당량(SWE)을 산출하는 컨트롤 박스 및 상기 결과를 수신하여 적설량, 신적설 강도 및 수상당량을 실시간으로 표시하는 단말기를 포함한다.To achieve the above purpose, a three-dimensional shape snow depth measuring device includes a TOF camera which generates distance data by measuring a distance to the ground or a snow surface, a control box which converts data collected from the TOF camera into pixel data of a specific size, removes noise, applies triangulation to the data to calculate the height of each point, and calculates a new snow depth using the height, a control box which calculates a new snow depth based on the new snow depth calculated by the control box, calculates a new snow depth intensity based on the new snow depth calculated by the control box, calculates a total snow depth by adding the new snow depth and the previously calculated existing snow depth, calculates the snow deposition amount and weight based on the total snow depth and snow density, and calculates a water weight equivalent (SWE) through this, and a terminal which receives the results and displays the snow depth, the new snow depth intensity, and the water weight equivalent (SWE) in real time.

일 실시예에서, 상기 컨트롤 박스는 TOF 카메라로부터 수집된 거리 데이터를 시간 간격으로 비교하여 신적설량(cm)을 산출하고, 해당 값을 기준으로 신적설 강도(cm/h)를 계산할 수 있다.In one embodiment, the control box can compare distance data collected from the TOF camera at time intervals to calculate the amount of new snowfall (cm) and calculate the intensity of new snowfall (cm/h) based on the value.

일 실시예에서, 상기 컨트롤 박스는 적설 높이와 적설 밀도를 결합하여 눈의 퇴적량과 무게를 계산하고, 이를 수상당량(SWE)으로 변환할 수 있다.In one embodiment, the control box can combine snow depth and snow density to calculate snow deposition and weight, and convert this into water weight equivalent (SWE).

일 실시예에서, 상기 컨트롤 박스는 TOF 카메라의 거리 데이터 및 신호 반사 강도를 기반으로 측정되며, 신적설 강도를 시간 단위로 계산하여 강설 강도와 비교할 수 있는 신적설 강도를 산출할 수 있다.In one embodiment, the control box can calculate the fresh snow intensity based on the distance data and signal reflection intensity of the TOF camera and calculate the fresh snow intensity by hourly basis to produce the fresh snow intensity that can be compared with the snowfall intensity.

일 실시예에서, 상기 컨트롤 박스는 상기 신적설량을 산출하고 이를 바탕으로 신적설 강도 값을 산출할 수 있다.In one embodiment, the control box can calculate the new snow load and calculate the new snow load intensity value based on the new snow load.

일 실시예에서, 상기 컨트롤 박스는 적설량 계산 과정에서 눈의 퇴적 밀도 변화를 고려하여 기존 적설 데이터와 신적설 데이터를 구분하고, 적설량의 시간적 변화를 반영하여 최적화된 결과를 제공할 수 있다. In one embodiment, the control box can distinguish between existing snow data and new snow data by considering changes in snow deposition density during the snow depth calculation process, and provide optimized results by reflecting temporal changes in snow depth.

또한 이러한 목적을 달성하기 위한 3차원 형상 적설 계측기기의 실행 방법은 TOF 카메라가 지면 또는 적설 표면까지의 거리를 측정하여 거리 데이터를 생성하는 단계, 컨트롤 박스가 상기 TOF 카메라로부터 수집된 데이터를 특정 크기의 픽셀 데이터로 변환한 후 노이즈를 제거하고, 해당 데이터에 대해 삼각측량을 적용하여 각 지점의 높이를 산출하는 단계, 상기 컨트롤 박스가 상기 높이를 이용하여 신적설량을 산출하고, 신적설량을 바탕으로 신적설 강도를 계산하고, 상기 신적설량 및 미리 산출된 기존 적설량과 합산하여 총 적설량을 산출하는 단계, 상기 컨트롤 박스가 상기 총 적설량과 적설 밀도를 기반으로 눈의 퇴적량과 무게를 계산하고, 이를 통해 수상당량(SWE)을 산출하는 단계 및 단말기가 상기 결과를 수신하여 적설량, 신적설 강도 및 수상당량을 실시간으로 표시하는 단계를 포함한다.In addition, a method for executing a three-dimensional shape snow depth measuring device to achieve the above purpose includes a step in which a TOF camera measures a distance to the ground or a snow surface to generate distance data, a step in which a control box converts data collected from the TOF camera into pixel data of a specific size, removes noise, and applies triangulation to the data to calculate the height of each point, a step in which the control box calculates a new snow depth using the height, calculates a new snow depth intensity based on the new snow depth, and calculates a total snow depth by adding the new snow depth and the previously calculated existing snow depth, a step in which the control box calculates a snow deposition amount and weight based on the total snow depth and snow density, and calculates a water weight equivalent (SWE) through this, and a step in which a terminal receives the results and displays the snow depth, the new snow depth intensity, and the water weight equivalent in real time.

전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, TOF 카메라를 사용하여 눈의 쌓임 높이와 적설 밀도를 정밀히 측정하고 신적설 강도 및 총 적설량을 산출함으로써, 기존 방식보다 정확한 데이터를 제공할 수 있다는 장점이 있다. According to the present invention as described above, there is an advantage in that more accurate data can be provided than with existing methods by precisely measuring the snow accumulation height and snow density using a TOF camera and calculating the new snow intensity and total snow amount.

또한 본 발명에 의하면, 신적설량과 기존 적설 데이터를 통합적으로 분석하여 시간에 따른 적설량 변화를 명확히 추적할 수 있다. 이를 통해 기상 변화나 강설 추세를 효과적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다. In addition, according to the present invention, new and existing snow data can be comprehensively analyzed to clearly track changes in snow depth over time. This has the advantage of effectively identifying weather changes and snowfall trends.

또한 본 발명에 의하면, 적설량과 신적설 강도, 수상당량(SWE)을 자동으로 계산하고, 이를 기반으로 사용자가 직접 판단하지 않아도 시스템에서 최적화된 데이터를 제공하므로, 업무 효율성을 크게 높일 수 있다는 장점이 있다.In addition, according to the present invention, the amount of snow, the intensity of new snow, and the water equivalent (SWE) are automatically calculated, and based on this, the system provides optimized data without the user having to make a direct judgment, so there is an advantage in that work efficiency can be greatly increased.

또한 본 발명에 의하면, 적설의 무게나 퇴적량을 실시간으로 계산하여 건축물 붕괴나 교통 사고 등의 재난을 예방할 수 있어 인명 피해를 줄이고, 관련 비용을 절감하는 효과를 기대할 수 있다는 장점이 있다. In addition, according to the present invention, there is an advantage in that it is possible to prevent disasters such as building collapse or traffic accidents by calculating the weight or amount of snow accumulation in real time, thereby reducing casualties and reducing related costs.

또한 본 발명에 의하면, 적설량, 강설 강도, 수상당량 등 다양한 데이터를 동시에 제공할 수 있어 기상 관측 외에도 도시 안전 관리, 농업 관개 계획, 항공 및 교통 관리 등 여러 분야에서 활용될 수 있다는 장점이 있다. In addition, according to the present invention, since various data such as snowfall amount, snowfall intensity, and water equivalent can be provided simultaneously, there is an advantage in that it can be utilized in various fields such as urban safety management, agricultural irrigation planning, aviation and traffic management in addition to weather observation.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 형상 적설 계측기기를 설명하기 위한 도면이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 TOF 카메라로부터 측정된 거리 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 TOF 카메라에서 측정된 측정 데이터의 전처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 TOF 카메라에서 측정된 측정 데이터의 후처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 1 is a drawing for explaining a three-dimensional shape snow accumulation measuring device according to one embodiment of the present invention.
FIGS. 2 and 3 are drawings for explaining distance data measured from a TOF camera according to one embodiment of the present invention.
FIGS. 4 to 6 are diagrams for explaining a preprocessing process of measurement data measured by a TOF camera according to one embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram for explaining a post-processing process of measurement data measured by a TOF camera according to one embodiment of the present invention.

전술한 목적, 시그니처 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.The above-mentioned objects, signatures and advantages will be described in detail below with reference to the attached drawings, so that those skilled in the art to which the present invention pertains can easily practice the technical idea of the present invention. In describing the present invention, if it is judged that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, a detailed description thereof will be omitted. Hereinafter, a preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. In the drawings, the same reference numerals are used to indicate the same or similar components.

본 명세서에서 사용된 용어 중 “강설”은 대기 중에서 눈이 내리는 현상을 말하며, 눈이 대지로 도달하는 과정 자체를 포괄한다. 강설량은 일반적으로 시간당 내리는 눈의 양을 밀리미터(mm) 단위로 표현한다.The term “snowfall” used in this specification refers to the phenomenon of snow falling in the air, and includes the process of snow reaching the ground. Snowfall is generally expressed in millimeters (mm) of snow falling per hour.

본 명세서에서 사용된 용어 중“적설”은 강설에 의해 지면에 쌓인 눈의 총량을 의미하며, 적설량은 적설의 높이(센티미터, cm) 또는 무게(수상당량으로 변환한 kg/m²)로 측정된다. As used herein, the term “snow cover” refers to the total amount of snow accumulated on the ground due to snowfall, and the snow cover is measured by the height (centimeters, cm) or weight (kg/m² converted to water equivalent).

본 명세서에서 사용된 용어 중“강설 강도”는 적설판 위 공간의 강설 증가량(강설 디텍터 카운트 데이터)을 시간 단위로 측정하여 산출된다. As used herein, the term “snowfall intensity” is calculated by measuring the increase in snowfall in the space above the snow cover (snowfall detector count data) per hour.

본 명세서에서 사용된 용어 중“적설 강도”는 적설판 위의 적설 증가량(거리 데이터 차이)을 시간 단위로 측정하여 산출된다.As used herein, the term “snow intensity” is calculated by measuring the increase in snow cover (difference in distance data) on a snow cover per unit time.

본 명세서에서 사용된 용어 중“수상당량”은 적설의 무게를 수분의 무게로 변환한 값을 말하며, 이는 적설량과 적설 밀도를 기반으로 산출된다.Among the terms used in this specification, “water equivalent” refers to the weight of snow converted into the weight of water, which is calculated based on the snow amount and snow density.

본 명세서에서 사용된 용어 중 “기존 적설”은 TOF 카메라 데이터로 이전 시간 단계에서 기록된 적설 높이를 통해 산출된다.As used herein, the term “existing snow cover” is derived from snow cover height recorded at a previous time step using TOF camera data.

본 명세서에서 사용된 용어 중 “신적설” 은 이전 적설과 현재 적설의 차이로 산출된다.Among the terms used in this specification, “new snow” is calculated as the difference between the previous snow and the current snow.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 형상 적설 계측기기를 설명하기 위한 도면이다. FIG. 1 is a drawing for explaining a three-dimensional shape snow accumulation measuring device according to one embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 3차원 형상 적설 계측 기기는 TOF 카메라(100), 컨트롤 박스(200) 및 단말기(300)을 포함한다. Referring to Fig. 1, the 3D shape accumulation measurement device includes a TOF camera (100), a control box (200), and a terminal (300).

TOF 카메라(100)는 수직으로 설치된 기둥에서 적설판 또는 관측영역을 향하도록 형성되어 적설판 또는 관측영역에 대한 거리를 밀리미터 단위로 획득하는 장치이다. The TOF camera (100) is a device that is formed on a vertically installed pillar to face a snow cover or observation area and obtains the distance to the snow cover or observation area in millimeter units.

이때, 적설판의 재질로는 밝은 색으로 도색된 목재, FRP, PVC 등의 재질을 사용할 수 있으나, 내구성 등을 고려하여서는 FRP 재질을 사용하는 것이 바람직하다. 상기의 적설판 또는 관측영역의 크기 및 위치는 TOF 카메라(100)의 중앙에 위치하여야 하고, 주변 땅보다는 약간 높게 하는 것이 침수 예방 등에 유리하다. 만일, TOF 카메라(100)의 시선의 중앙에 적설판 또는 관측영역이 들어오지 않으면 적설판 또는 관측영역의 위치를 변경하면 된다.At this time, materials such as wood, FRP, and PVC painted in bright colors can be used as the material of the snow cover, but considering durability, it is preferable to use FRP material. The size and position of the above snow cover or observation area should be located at the center of the TOF camera (100), and it is advantageous to prevent flooding by making it slightly higher than the surrounding ground. If the snow cover or observation area does not come into the center of the TOF camera (100)'s view, the position of the snow cover or observation area can be changed.

TOF 카메라(100)의 데이터 측정 가능 범위는 50cm ~ 300cm이고, TOF 카메라(100)의 해상도는 640 x 480 픽셀이고, 가로세로 렌즈 시야각은 각각 69°x 51°이다. The data measurement range of the TOF camera (100) is 50 cm to 300 cm, the resolution of the TOF camera (100) is 640 x 480 pixels, and the horizontal and vertical lens field of view is 69° x 51°, respectively.

상기의 TOF 카메라(100)는 측정 대상 까지의 거리 값을 각 픽셀별로 생성한 후 이를 이용하여 3차원 입체 이미지를 재구성할 수 있다. The above TOF camera (100) can generate a distance value to a measurement target for each pixel and then use this to reconstruct a three-dimensional stereoscopic image.

즉, TOF 카메라(100)는 640 x 480 픽셀 각각에 대해 지면 또는 적설 표면까지의 거리 값을 획득하는 것이 가능하므로, 측정 중간에 날리는 눈에 의한 노이즈(이상 측정값), 낙엽 또는 이물질이 있는 경우 등 노이즈 제거로 정확한 적설 측정할 수 있다. 상기의 노이즈 자료는 추후 날리는 눈을 활용한 눈이 내리는 강도를 측정하는 기초 자료로 사용할 수 있다. That is, since the TOF camera (100) can obtain a distance value to the ground or snow surface for each of the 640 x 480 pixels, accurate snow depth measurement is possible by removing noise due to blowing snow (abnormal measurement value), fallen leaves, or foreign substances during measurement. The above noise data can be used as basic data for measuring the intensity of snowfall using blowing snow in the future.

이러한 TOF 카메라(100)는 1.0m x 1.0m 이상의 의 평평한 적설 측정면을 확보할 수 있는 장소가 적절하며, 적설 측정면에는 잡초나 자갈 등의 이물질이 없는 토질의 지면에 적설판 두께만큼 지면을 파고 적설판(75 x 75 또는 100 x 100)을 지면에 설치하며, 적설판은 지면과 동일한 높이로 설치한다. The TOF camera (100) is preferably located in a place where a flat snow measurement surface of 1.0 m x 1.0 m or more can be secured. For the snow measurement surface, the ground is dug to the thickness of the snow plate on a soil surface free of foreign substances such as weeds or gravel, and a snow plate (75 x 75 or 100 x 100) is installed on the ground, and the snow plate is installed at the same height as the ground.

TOF 카메라(100)의 설치 높이는 예상되는 최대 적설량 보다 1 미터 정도 높은 위치에 설치하는 것이 좋다. 이때, 적설판은 적설 계측 기기 센서의 높이에 따라 적설판의 크기를 선택하여 설치한다. TOF 카메라(100)가 2.0 미터 이하이면 75cm x 75cm 이상, 그 이상의 높이는 1m x 1m 이상의 크기의 적설판을 권장한다. It is recommended that the TOF camera (100) be installed at a location about 1 meter higher than the expected maximum snowfall. At this time, the snow cover is installed by selecting the size of the snow cover according to the height of the snow cover measuring device sensor. If the TOF camera (100) is 2.0 meters or less, a snow cover of 75 cm x 75 cm or more is recommended, and for heights higher than that, a snow cover of 1 m x 1 m or more is recommended.

이러한 TOF 카메라(100)는 높은 실시간 성능, 강력한 내구성, 작은 크기, 저렴한 비용 등의 장점이 있고, 빛이 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 수 mm에서 m까지 다양한 범위의 거리나 깊이에 대한 정보를 제공한다. These TOF cameras (100) have the advantages of high real-time performance, strong durability, small size, low cost, etc., and provide information on distances and depths in a wide range from several millimeters to meters by measuring the time it takes for light to be reflected from an object and return.

이러한 TOF 카메라(100)는 한 픽셀당 X, Y, Z 3차원 정보와 명암(Intensity) 정보를 갖고 있으며, 각각의 요소는 16비트로 한 픽셀당 8바이트 용량을 차지한다. These TOF cameras (100) have X, Y, Z three-dimensional information and intensity information per pixel, and each element is 16 bits, taking up 8 bytes per pixel.

이때, X, Y는 640 x 480 화면의 정 가운데 지점을 원점으로 하는 2차원 데카르트 평면좌표계이고 단위는 원점을 기준으로 해당 지점까지의 mm 거리값이다. Z 정보는 TOF 카메라(100)의 렌즈와 해당 지점까지의 공간상 거리를 나타내며 단위는 mm이다. 명암(Intensity) 정보는 신호의 반사 세기를 나타내며, 이를 이용하여 2차원 흑백 이미지를 재구성할 수 있다. At this time, X and Y are two-dimensional Cartesian plane coordinates with the center point of the 640 x 480 screen as the origin, and the unit is the distance value in mm from the origin to the corresponding point. The Z information indicates the spatial distance between the lens of the TOF camera (100) and the corresponding point, and the unit is mm. The intensity information indicates the reflection intensity of the signal, and can be used to reconstruct a two-dimensional black and white image.

보다 정확한 측정을 위해, TOF 카메라(100)의 설치 위치는 평탄하고 장애물이 없는 곳에 설치하며, 브라켓을 통해 특정 각도로 기울여 고정한다. TOF 카메라(100)의 설치 각도는 0°에서 30° 사이로 설정되나 0°를 권장한다. 브라켓의 각도는 0°에서 45°까지 조절 가능하고 5° 단위로 설정할 수 있다.For more accurate measurement, the installation location of the TOF camera (100) is installed on a flat, unobstructed surface, and fixed at a specific angle using a bracket. The installation angle of the TOF camera (100) is set between 0° and 30°, but 0° is recommended. The angle of the bracket can be adjusted from 0° to 45° and can be set in 5° increments.

이러한 TOF 카메라(100)는 특정 해상도의 이미지 데이터를 일정 시간 간격으로 획득하고, 획득한 이미지 데이터의 각 픽셀에 대해 거리 데이터 및 밝기 데이터를 수집하여 컨트롤 박스(200)에 제공한다. These TOF cameras (100) acquire image data of a specific resolution at regular time intervals, collect distance data and brightness data for each pixel of the acquired image data, and provide them to the control box (200).

컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라(100)로부터 측정 데이터 수집, 가공(1차 가공 및 2차 가공), 적설량 계산 및 저장한다.The control box (200) collects measurement data from the TOF camera (100), processes it (primary processing and secondary processing), calculates the snow depth, and stores it.

컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라(100)로부터 수집된 데이터를 특정 크기의 픽셀 데이터로 변환한 후 노이즈를 제거한 후 해당 데이터에 대해 삼각측량을 적용하여 각 지점의 높이를 산출함으로써 신적설 강도와 적설량을 계산할 수 있따. The control box (200) converts data collected from the TOF camera (100) into pixel data of a specific size, removes noise, and then applies triangulation to the data to calculate the height of each point, thereby enabling calculation of the intensity and amount of new snowfall.

먼저, 컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라(100)로부터 적설판 또는 관측영역에 대한 측정 데이터를 수신하여 저장하며, 저장 파일 이름의 형식은 날짜 및 시간으로 구성된다. First, the control box (200) receives and stores measurement data on the snow cover or observation area from the TOF camera (100), and the format of the storage file name consists of the date and time.

예를 들어, 컨트롤 박스(200)에 저장된 측정 데이터는 10초마다 총 3개의 CSV 파일로 저장되며, 각각 640 x 480 해상도의 거리 데이터, 320 x 240 해상도로 산술 평균된 거리 데이터, 640 x 480 해상도의 밝기 데이터로 구성된다. 이러한 컨트롤 박스(200)에 저장된 측정 데이터는 데이터 용량을 관리하기 위해 30일이 지난 데이터는 자동으로 삭제된다.For example, measurement data stored in the control box (200) is stored in a total of three CSV files every 10 seconds, and each of the data is composed of distance data with a resolution of 640 x 480, distance data calculated by arithmetic mean with a resolution of 320 x 240, and brightness data with a resolution of 640 x 480. Measurement data stored in the control box (200) is automatically deleted when 30 days have passed in order to manage data capacity.

먼저, 컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라(100)로부터 640 x 480 픽셀 각각에 대해 지면 또는 적설 표면까지의 거리 값을 획득한다. First, the control box (200) obtains the distance value to the ground or snow surface for each 640 x 480 pixel from the TOF camera (100).

그런 다음, 컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라(100)로부터 수집된 데이터에 대해서 1차 가공을 실행한다. 이때, 1차 가공은 데이터의 처리량을 줄이면서 공간상, 시간상 노이즈를 제거하는 과정이다. Then, the control box (200) performs primary processing on the data collected from the TOF camera (100). At this time, primary processing is a process of removing spatial and temporal noise while reducing the amount of data processed.

이를 위해, 컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라(100)로부터 적설판 또는 관측영역에 대한 측정 데이터를 특정 크기의 픽셀 데이터로 수집한 후 바로 저장하거나 노이즈를 제거한다.To this end, the control box (200) collects measurement data on a snow cover or observation area from a TOF camera (100) as pixel data of a specific size and then immediately stores it or removes noise from it.

일 실시예에서, 컨트롤 박스(200)는 20초마다 TOF 카메라(100)로부터 수신된 측정 데이터를 640 x 480 크기의 2차원 평면 형태의 메모리에 적재한 후 320 x 240 사이즈로 축소하면서 공간상 및 시간상 노이즈를 제거할 수 있다. In one embodiment, the control box (200) can load measurement data received from the TOF camera (100) every 20 seconds into a two-dimensional planar memory having a size of 640 x 480 and then reduce the size to 320 x 240 while removing spatial and temporal noise.

이하에서는, 컨트롤 박스(200)가 1차 가공을 통해 데이터 처리량을 줄이면서 공간상, 시간상 노이즈를 제거하는 과정을 설명하기로 한다. Below, the process of the control box (200) removing spatial and temporal noise while reducing the amount of data processed through primary processing will be described.

먼저, 컨트롤 박스(200)는 적설판 또는 관측영역 까지의 픽셀 데이터를 2차원 평면 형태의 메모리 셀에 적재한다. 이때, 메모리 셀에는 TOF 카메라(100)에 의해 측정된 측정 거리 값이 저장된다. First, the control box (200) loads pixel data up to the snow cover or observation area into a two-dimensional flat memory cell. At this time, the measured distance value measured by the TOF camera (100) is stored in the memory cell.

예를 들어, TOF 카메라(100)의 해상도가 640 x 480 픽셀이고 초당 1회 피사체를 촬영하여 측정 데이터를 생성한 후 컨트롤 박스(200)에 제공하는 경우, 컨트롤 박스(200)는 피사체까지의 거리를 640 x 480 크기의 2차원 평면 형태의 메모리에 저장한다. For example, if the resolution of the TOF camera (100) is 640 x 480 pixels and it captures a subject once per second to generate measurement data and then provides it to the control box (200), the control box (200) stores the distance to the subject in a two-dimensional flat memory having a size of 640 x 480.

그 후, 컨트롤 박스(200)는 2차원 평면 형태의 메모리에 측정 데이터를 저장한후 처리할 데이터의 양을 줄이기 위해 2차원 공간을 축소한다. 예를 들어, 컨트롤 박스(200)는 640 x 480 크기의 2차원 평면 형태의 메모리를 4분에 1크기로 축소하기 위해서 가로 2행 및 세로 2열에 해당하는 네 개의 픽셀을 하나의 픽셀로 축소하여 320 x 240크기의 메모리 공간을 생성한다. 즉, 컨트롤 박스(200)는 2 x 2에 해당하는 네 개의 픽셀에 담겨 있는 거리 측정값을 산술 평균을 사용하여 하나의 값을 생성한다. Thereafter, the control box (200) reduces the two-dimensional space to reduce the amount of data to be processed after storing the measurement data in a two-dimensional plane-shaped memory. For example, the control box (200) reduces four pixels corresponding to two horizontal rows and two vertical columns into one pixel to reduce a two-dimensional plane-shaped memory of 640 x 480 size to one-fourth of the size, thereby generating a memory space of 320 x 240 size. That is, the control box (200) generates one value by using the arithmetic mean of the distance measurement values contained in four pixels corresponding to 2 x 2.

상기와 같이, 서로 주변에 있는 가로 2행 및 세로 2열에 해당하는 총 4개의 측정 데이터에 대해 산술 평균 계산을 하게 되므로, 측정 거리값의 노이즈가 줄어 드는 부수적인 효과가 있다. As described above, since the arithmetic mean is calculated for a total of four measurement data corresponding to two horizontal rows and two vertical columns located around each other, there is a secondary effect of reducing the noise of the measured distance value.

이처럼 2차원 공간상에 데이터를 한번 축소하여 320 x 240크기의 새로운 2차원 메모리 공간을 생성한 다음, 각각의 픽셀에 대해 시간 순으로 미디언 필터(Median filter)를 적용하여 이전 4개의 데이터 프레임과 비교를 통한 시간상 노이즈를 제거한다.In this way, the data is reduced once in a two-dimensional space to create a new two-dimensional memory space of size 320 x 240, and then a median filter is applied to each pixel in time order to remove temporal noise through comparison with the previous four data frames.

일 실시예에서, 컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라(100)로부터 매초 1회 데이터를 수집하고, 한번 축소한 2차원 메모리 공간 각각 픽셀의 데이터를 미디언 필터에 적재한다. In one embodiment, the control box (200) collects data once per second from the TOF camera (100) and loads data of each pixel of the reduced two-dimensional memory space into the median filter.

상기의 실시예에서, 컨트롤 박스(200)는 미디언 필터가 가득차면, 2차원 메모리 공간의 각각의 픽셀에 해당하는 데이터 값의 중간 측정값을 새로운 2차원 메모리 공간에 출력한다. In the above embodiment, when the median filter is full, the control box (200) outputs the median measurement value of the data value corresponding to each pixel in the two-dimensional memory space to a new two-dimensional memory space.

예를 들어, 미디언 필터가 적용된 경우 최초 5초가 지나서 미디언 필터가 가득차면 5초간에 해당하는 데이터 값의 중간 측정값을 새로운 메모리 평면에 출력한다. For example, if a median filter is applied, after the first 5 seconds, when the median filter is full, the median measurement of the data values corresponding to the 5 seconds is output to a new memory plane.

상기의 미디언 필터는 컴퓨터 데이터 구조 중, 큐(Queue)와 비슷하게 동작한다. 즉, 큐(Queue)는 처음 들어간 데이터가 큐가 가득차면 제일 처음 나온다. 하지만, 미디언 필터는 큐가 가득차면 큐에 존재하는 데이터들 중에 중간 값이 나오게 되는 것이다. The above median filter works similarly to a queue, a computer data structure. That is, when a queue is full, the first data entered is the first data to come out. However, when a median filter is full, the median value among the data in the queue comes out.

그런 다음, 컨트롤 박스(200)는 1차 가공된 공간상, 시간상 평활화한 320 x 240 픽셀의 거리 데이터에 대해서 2차 가공을 실행한다. 이때, 2차 가공은 컨트롤 박스(200)는 1차 가공된 데이터 중 가운데 관심 영역을 추출하고, 그 영역에 해당하는 이전 1차 가공 데이터와의 비교를 통해 시간상 노이즈를 한 번 더 제거하는 과정이다. Then, the control box (200) performs secondary processing on the 320 x 240 pixel distance data that has been spatially and temporally smoothed in the primary processing. At this time, the secondary processing is a process in which the control box (200) extracts a central region of interest from the primary processed data and removes temporal noise once more through comparison with the previous primary processed data corresponding to that region.

보다 구체적으로, 컨트롤 박스(200)는 1차 가공된 320 x 240 픽셀에 해당하는 데이터 중 특정 부분을 현재 관심 영역으로 지정하고, 바로 직전에 지정된 과거 관심 영역과 비교하여 시간상 노이즈를 한 번 더 제거할 수 있다. More specifically, the control box (200) can designate a specific portion of the data corresponding to the first processed 320 x 240 pixels as the current region of interest and remove temporal noise once more by comparing it with the past region of interest designated immediately before.

이와 같은 이유는, 날리는 눈이나, 함박눈, 낙엽 같이 공중에 흩날리는 대상들을 순간 관측한 값은, 지표면에 설치한 적설판 또는 관측영역 까지의 거리와 많은 차이를 보이기 때문이다. The reason for this is that the instantaneous observation values of objects scattered in the air, such as blowing snow, sleet, and fallen leaves, show a large difference from the distance to the snow cover installed on the ground surface or the observation area.

본 발명은 TOF 카메라(100)를 사용하기 때문에 공중에 날리는 대상들이 100% 시야를 가리지 않는 이상, 지면까지의 거리는 어느 픽셀에서든 관측이 된다. 이를 통해서 노이즈에 영향을 줄인 거리 데이터를 적설량 계산 단계로 제공하여 보다 정확한 측정을 할 수 있게 될 수 있다. Since the present invention uses a TOF camera (100), the distance to the ground can be observed at any pixel, as long as no flying objects block 100% of the field of view. Through this, distance data with reduced noise can be provided to the snowfall calculation step, enabling more accurate measurements.

먼저, 컨트롤 박스(200)는 [수학식 1]과 같이 1차 가공된 320 x 240 픽셀에 해당하는 데이터 중 특정 부분을 관심 영역으로 지정한다. 예를 들어, 컨트롤 박스(200)는 320 x 240 픽셀의 거리 데이터 중에 가운데 부분을 관심 영역(rCurr)으로 지정한다. First, the control box (200) designates a specific portion of the data corresponding to 320 x 240 pixels that have been first processed as in [Mathematical Formula 1] as a region of interest. For example, the control box (200) designates the center portion of the distance data of 320 x 240 pixels as a region of interest (rCurr).

상기와 같이, 컨트롤 박스(200)는 [수학식 2]와 같이 320 x 240 픽셀에 해당하는 데이터 중 특정 부분을 현재 관심 영역(rCurr)으로 지정하고, 바로 직전에 지정된 과거 관심 영역(rCdenouse)과 비교하여 노이즈 제거 관심 영역(rCdenouse)을 생성할 수 있다. As described above, the control box (200) can designate a specific portion of data corresponding to 320 x 240 pixels as the current region of interest (rCurr) as in [Mathematical Formula 2], and compare it with the past region of interest (rCdenouse) designated immediately before to generate a noise-removed region of interest (rCdenouse).

[수학식 1] [Mathematical Formula 1]

D_t: 시간 t에서의 320 x 240 픽셀 거리 데이터,D _t : 320 x 240 pixel distance data at time t,

A: 현재 관심 영역, A: Current area of interest,

: 현재 관심 영역 A의 데이터 배열, : Data array of current area of interest A,

[수학식 2][Mathematical formula 2]

rCdenouse_t: 노이즈 제거 관심 영역,rCdenouse _t : Region of interest for noise removal,

: 현재 관심 영역의 데이터 배열, : Array of data in the current area of interest,

: 과거 관심 영역의 데이터 배열 : Array of data from past areas of interest

상기와 같이, 컨트롤 박스(200)는 2차 가공이 끝난 2차원 평면의 노이즈 제거 관심 영역(rCdenouse)을 이용하여 노이즈 제거 관심 영역(rCdenouse)을 픽셀 단위로 정제된 거리 정보로 변환한 후 이를 바탕으로 삼각측량(triangulation)을 적용하여 각 지점의 높이를 계산한다. As described above, the control box (200) converts the noise removal region of interest (rCdenouse) of the two-dimensional plane that has undergone secondary processing into refined distance information in pixel units using the noise removal region of interest (rCdenouse), and then applies triangulation based on this to calculate the height of each point.

그 후, 컨트롤 박스(200)는 삼각측량을 통해 산출된 각 지점의 높이를 시간 간격으로 비교하여 신적설량을 계산한다. 예를 들어, 컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라가 여러 각도에서 수집한 거리 데이터를 삼각형의 변으로 간주하고, 이를 통해 지면 또는 적설 표면의 고도(height)를 계산한다.Thereafter, the control box (200) calculates the new snowfall amount by comparing the heights of each point calculated through triangulation at time intervals. For example, the control box (200) considers the distance data collected by the TOF camera from various angles as the sides of a triangle, and calculates the height of the ground or snow surface through this.

일 실시예에서, 컨트롤 박스(200)는 삼각형에서 두 변의 길이와 끼인 각을 알 때, 나머지 변을 계산할 수 있는 삼각함수 공식을 활용하여 각 지점의 높이를 계산한다. In one embodiment, the control box (200) calculates the height of each point by utilizing trigonometry formulas that can calculate the lengths of two sides and the included angle in a triangle when the lengths of the remaining sides are known.

[수학식 3][Mathematical Formula 3]

r: TOF 카메라로부터 측정된 거리, r: distance measured from the TOF camera,

Θ: 수평 각도,Θ: horizontal angle,

Ø: 수직 각도,Ø: vertical angle,

컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라 위치와 측정된 거리 및 각도를 이용하여 각 지점의 높이 h(x, y)를 산출한다. 상기와 같이, TOF 카메라에서 얻은 원시 데이터(거리, 각도)는 적절히 처리되지 않으면 정확한 높이를 제공하지 못하지만, 삼각측량은 이를 3D 공간 데이터로 변환하여 높이를 정확히 산출한다.The control box (200) calculates the height h(x, y) of each point using the TOF camera position and the measured distance and angle. As described above, the raw data (distance, angle) obtained from the TOF camera cannot provide an accurate height if not properly processed, but triangulation converts this into 3D spatial data to accurately calculate the height.

그 후, 컨트롤 박스(200)는 삼각측량을 통해 산출된 각 시간대의 높이 데이터를 이용하여 신적설량을 계산한다. 신적설량은 특정 시간 간격 동안 새로 쌓인 눈의 높이를 나타내며, 이는 이전 시간의 높이와 현재 시간의 높이 간의 차이를 통해 계산한다.Thereafter, the control box (200) calculates the new snowfall using the height data of each time period obtained through triangulation. The new snowfall indicates the height of newly accumulated snow during a specific time interval, and is calculated through the difference between the height of the previous time and the height of the current time.

일 실시예에서, 컨트롤 박스(200)는 [수학식 4]와 같이 TOF 카메라에서 수집한 거리 데이터를 바탕으로 삼각측량 기법을 적용하여 각 지점의 높이 데이터를 산출한다. 이때, 컨트롤 박스(200)는 [수학식 4]와 같이 시간 t0와 t1에서 각각의 높이를 산출한다. In one embodiment, the control box (200) calculates height data of each point by applying a triangulation technique based on distance data collected from a TOF camera as in [Mathematical Formula 4]. At this time, the control box (200) calculates each height at times t0 and t1 as in [Mathematical Formula 4].

[수학식 4][Mathematical Formula 4]

h_현재: 현재 시간대 t1에서의 높이,h _current : height at current time t1,

h_이전: 이전 시간대 t0에서의 높이,h _previous : height at previous time t0,

그 후, 컨트롤 박스(200)는 적설 표면 전체를 고려하여 높이 변화량(신적설량)을 계산한다. 이를 위해, 컨트롤 박스(200)는 [수학식 5]와 같이 특정 영역 A에 대해 각 지점에서의 높이 변화 데이터를 합산한다. Thereafter, the control box (200) calculates the height change amount (new snowfall amount) by considering the entire snow surface. To this end, the control box (200) adds up the height change data at each point for a specific area A as in [Mathematical Formula 5].

[수학식 5][Mathematical Formula 5]

h(x, y): 지점(x, y)에서의 높이 변화량,h(x, y): change in height at point (x, y),

A: 적설이 쌓인 표면적, A: Surface area covered with snow,

컨트롤 박스(200)는 [수학식 6]과 같이 기존 적설량 및 신적설량을 이용하여 총 적설량을 산출한다.The control box (200) calculates the total snowfall amount using the existing snowfall amount and new snowfall amount as in [Mathematical Formula 6].

[수학식 6][Mathematical Formula 6]

h_이전(x, y): 이전 시간대 t0에서의 적설 표면의 높이로서, 삼각측량 기법을 통해 TOF 카메라로 측정된 값으로, 이전 시간 간겨 동안 쌓인 눈의 높이를 의미,h _previous (x, y): The height of the snow surface at the previous time t0, measured by the TOF camera using the triangulation technique, indicating the height of the snow accumulated during the previous time interval.

x, y: 적설 표면 좌표,x, y: snow surface coordinates,

A: 적설이 쌓인 전체 표면적으로, 카메라의 관측 영역 또는 전체 지면을 포함하는 적설 표면의 범위를 의미한다. A: It refers to the total surface area covered by snow, the observation area of the camera, or the range of the snow surface that includes the entire ground.

dx, dy: 미소 면적 요소로, 적분 과정에서 x축과 y축 방향으로 아주 작은 면적,dx, dy: Microarea elements, very small areas in the x-axis and y-axis directions during the integration process.

즉, [수학식 6]은 적분을 통해 전체 표면에서 적설 높이를 공간적으로 통합하여 총 적설량이 산출된다. That is, [Mathematical Equation 6] spatially integrates the snow depth over the entire surface through integration to calculate the total snow depth.

컨트롤 박스(200)는 총 적설량과 적설 밀도를 기반으로 눈의 퇴적량과 무게를 계산하고, 수상당량(SWE)을 산출한다. The control box (200) calculates the snow deposition amount and weight based on the total snowfall amount and snow density, and calculates the water weight equivalent (SWE).

먼저, 컨트롤 박스(200)는 [수학식 7]과 같이 총 적설량을 부피로 변환한다.First, the control box (200) converts the total snowfall into volume as in [Mathematical Formula 7].

[수학식 7][Mathematical formula 7]

V: 적설의 총 부피,V: total volume of snow cover,

h_평균 : 전체 표면적에서의 평균 적설 높이,h _average : average snow height over the entire surface area,

A: 적설이 쌓인 표면적, A: Surface area covered with snow,

컨트롤 박스(200)는 눈의 상태에 따른 부피 대비 질량을 이용하여 적설 밀도를 산출한다. 즉, 신선한 눈, 압축된 눈, 녹기 직전의 눈에 따라 부피 대비 질량이 상이하기 때문에 부피 대비 질량을 이용하여 적설 밀도를 산출할 수 있다. The control box (200) calculates the snow density using the mass to volume ratio according to the snow condition. That is, since the mass to volume ratio is different depending on fresh snow, compressed snow, and snow just before melting, the snow density can be calculated using the mass to volume ratio.

그 후, 컨트롤 박스(200)는 [수학식 8]과 같이 총 적설량과 적설 밀도를 기반으로 눈의 퇴적량과 무게를 계산한다.After that, the control box (200) calculates the snow deposition amount and weight based on the total snowfall amount and snow density as in [Mathematical Formula 8].

[수학식 8][Mathematical formula 8]

M_적설: 눈의 퇴적량 또는 무게,M _Snowfall : The amount or weight of snow deposited;

V: 총 적설 부피,V: total snow volume,

P_적설: 적설 밀도,P _{Snow cover} : Snow cover density,

또한, 컨트롤 박스(200)는 눈의 퇴적량과 무게를 통해 수상당량(SWE)을 산출한다.Additionally, the control box (200) calculates the water weight equivalent (SWE) through the snow deposition amount and weight.

일 실시예에서, 컨트롤 박스(200)는 [수학식 9]와 같이 눈의 퇴적량을 물의 밀도로 나누어, 물의 무게로 환산된 값(SWE)을 산출한다.In one embodiment, the control box (200) divides the snow deposition amount by the density of water as in [Mathematical Formula 9] to produce a value converted to the weight of water (SWE).

[수학식 9][Mathematical formula 9]

SWE_질량: 수상당량SWE _mass : water equivalent

P_적설: 적설 밀도,P _{Snow cover} : Snow cover density,

그런 다음, 컨트롤 박스(200)는 [수학식 10]과 같이 수상당량을 적설 표면에서의 높이로 변환하여 물이 녹았을 때 지면에 생성될 물 높이를 산출한다. Then, the control box (200) converts the water equivalent to the height from the snow surface as in [Mathematical Formula 10] to calculate the water height that will be created on the ground when the water melts.

[수학식 10][Mathematical formula 10]

SWE_높이: 수상당량을 높이로 나타낸 값,SWE _Height : The value that represents the water equivalent as height.

h_평균: 적설 표면에서의 평균 높이,h _average : average height above the snow surface,

P_적설: 적설 밀도,P _{Snow cover} : Snow cover density,

P_물: 물의 밀도,P _water : density of water,

단말기(300)는 현장에서 3차원 형상 적설 계측기기를 설치하는 경우 또는 유지보수를 위해 3차원 형상 적설 계측기기를 점검하는 과정을 표시하는 단말이다. The terminal (300) is a terminal that displays the process of installing a 3D shape snow depth measuring device on site or inspecting a 3D shape snow depth measuring device for maintenance.

단말기(300)의 화면은 데이터 표시창, TOF 카메라(100)의 화면 및 설정 버튼을 포함할 수 있다. The screen of the terminal (300) may include a data display window, a screen of the TOF camera (100), and a setting button.

데이터 표시창은 적설량 표시창, 표준 장치 표시창, 설치 각도 표시창 및 현재 시각 표시창을 표시한다. 이때, 적설량 표시창은 측정한 적설량을 cm단위로 표시하는 창이다. 이때, 적설량은 소수점 1자리까지 표시한다. 기록 장치는 표시창 현재 사용중인 외부 데이터 기록장치의 종류를 나타내는 창이다.The data display window displays the snow depth display window, the standard device display window, the installation angle display window, and the current time display window. At this time, the snow depth display window is a window that displays the measured snow depth in cm units. At this time, the snow depth is displayed up to one decimal place. The recording device is a window that indicates the type of external data recording device currently in use.

설치 각도 표시창은 현장에 설치하는 TOF 카메라의 설치 각도를 표시한다.The installation angle display window displays the installation angle of the TOF camera installed on site.

설치 각도는 0°에서 30°사이로 설정되나 0°를 권장한다. 현재 시각 표시창은 컨트롤박스 컴퓨터의 내부 시간을 표시한다. 예를 들어, 현재 시각 표시창은 "연:월:일-시:분:초"를 표시할 수 있다. The installation angle can be set between 0° and 30°, but 0° is recommended. The current time display window displays the internal time of the control box computer. For example, the current time display window can display "Y ...

단말기(300)의 설정 버튼이 선택되면 기록장치 종류를 선택, 설치 각도 지정, 컨트롤 박스(200)의 시간을 설정하는 메뉴를 실행할 수 있다. When the settings button of the terminal (300) is selected, a menu can be executed to select the type of recording device, specify the installation angle, and set the time of the control box (200).

단말기(300)의 설정 버튼을 통해 TOF 카메라(100)를 설치한 후 설치 높이 등을 고려하여 정확한 적설량 측정을 위해서는 캘리브레이션 (Calibration) 과정을 수행하여 TOF 카메라(100)의 높이를 설정한다.After installing the TOF camera (100) through the setting button of the terminal (300), a calibration process is performed to set the height of the TOF camera (100) in order to accurately measure the amount of snowfall while considering the installation height, etc.

일 실시예에서, 단말기(300)는 임의 각도로 설치된 TOF 카메라(100)에서 적설판 또는 관측영역까지의 수직거리를 산출할 수 있다. 이때, 단말기(300)는 TOF 카메라(100)의 설치 각도가 0도인 경우 [수학식 11]을 기초로 TOF 카메라(100)에서 적설판 또는 관측영역까지의 수직거리를 산출할 수 있고, 그렇지 않은 경우에는 [수학식 12]을 기초로 TOF 카메라(100)에서 적설판 또는 관측영역까지의 수직거리를 산출할 수 있다.In one embodiment, the terminal (300) can calculate the vertical distance from the TOF camera (100) installed at an arbitrary angle to the snow cover or the observation area. At this time, if the installation angle of the TOF camera (100) is 0 degrees, the terminal (300) can calculate the vertical distance from the TOF camera (100) to the snow cover or the observation area based on [Mathematical Formula 11], and if not, can calculate the vertical distance from the TOF camera (100) to the snow cover or the observation area based on [Mathematical Formula 12].

[수학식 11][Mathematical Formula 11]

d(t) = Lg(t) - Ls(t)d(t) = Lg(t) - Ls(t)

d(t): 총 적설량, d(t): total snowfall,

Lg(t): 적설 측정 기기로부터 지표면까지의 거리,Lg(t): Distance from the snow depth measuring device to the ground surface,

Ls(t): 적설 측정 기기로부터 적설판 또는 관측영역까지의 까지의 측정 거리,Ls(t): The measured distance from the snow depth measuring device to the snow cover or observation area.

t: 측정 시간, t: measurement time,

[수학식 12][Mathematical formula 12]

d(t) = ((Lg(t) - Ls(t)) x sinθ(t) d(t) = ((Lg(t) - Ls(t)) x sinθ(t)

d(t): 적설량, d(t): snowfall,

Lg(t): 적설 측정 기기로부터 적설판 또는 관측영역까지의 거리,Lg(t): Distance from the snow depth measuring device to the snow cover or observation area,

Ls(t): 적설 측정 기기로부터 적설판 또는 관측영역까지의 측정 거리,Ls(t): The measured distance from the snow depth measuring device to the snow cover or observation area.

t: 측정 시간, t: measurement time,

θ(t): 적설 측정 기기와 지표면이 만나는 각도,θ(t): the angle between the snow depth measuring device and the ground surface,

다른 일 실시예에서, 단말기(300)는 TOF 카메라(100)의 가운데 부분으로부터 적설판 또는 관측영역까지의 높이가 측정되면 이러한 TOF 카메라(100)의 높이를 입력하여 캘리브레이션을 한다. 이때, 컨트롤 박스(200)는 시리얼 통신으로 PC와 센서를 연결하여 터미널 프로그램으로 센서에 접속한다.In another embodiment, the terminal (300) inputs the height of the TOF camera (100) and calibrates it when the height from the center of the TOF camera (100) to the snow cover or observation area is measured. At this time, the control box (200) connects the PC and the sensor through serial communication and connects to the sensor with a terminal program.

일 실시예에서, 단말기(300)는 "@h" 명령어를 사용하여 높이 설정이 가능하다. 예를 들면, 단말기(300)는 센서의 설치 높이가 2.2미터라면 "@h 2200"을 수행한다.In one embodiment, the terminal (300) can set the height using the "@h" command. For example, the terminal (300) performs "@h 2200" if the installation height of the sensor is 2.2 meters.

상기의 방법은 설치 높이를 사용자 임의로 설정하는 방식으로, 적설량이 많지 않아서 TOF 카메라(100)의 설치 높이대비 적설량이 작아서 실제 높이와 입력된 높이 사이에 어느 정도의 차이가 있더라도 실제 적설량 측정에 큰 오차를 유발하지 않는 경우에 효율적이다.The above method is a method in which the installation height is arbitrarily set by the user, and is effective in cases where the snowfall is not large and the snowfall is small compared to the installation height of the TOF camera (100), so that even if there is a certain amount of difference between the actual height and the input height, it does not cause a large error in the actual snowfall measurement.

또한, 단말기(300)는 TOF 카메라(100)를 설치한 직후 또는 어떠한 이유에 의해 TOF 카메라(100)의 위치나 방향 등을 조정한 경우나, 적설판 또는 관측영역의 높이를 바꾼 후에는 반드시 지면 재설정 한다. In addition, the terminal (300) must be reset to the ground immediately after installing the TOF camera (100) or after adjusting the position or direction of the TOF camera (100) for any reason, or after changing the height of the snow cover or observation area.

일 실시예에서, 단말기(300)는 "@g" 명령어를 사용하여 적설판 또는 관측영역을 재설정할 수 있다. In one embodiment, the terminal (300) can reset the snow cover or observation area using the “@g” command.

도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 TOF 카메라로부터 측정된 거리 데이터를 설명하기 위한 도면이다. FIGS. 2 and 3 are drawings for explaining distance data measured from a TOF camera according to one embodiment of the present invention.

도 2 및 도 3을 참조하면, TOF 카메라로부터 측정되는 거리 데이터는 다음과 같은 특징을 가진다. Referring to FIGS. 2 and 3, the distance data measured from the TOF camera has the following characteristics.

첫째, 3차원상에 카메라 초점부터 3차원상에 가상 평면의 특정 지점까지의 거리(dC, dLT, dRT, dLB, dRB) 각각은 다르지만 TOF 카메라(100)의 화면 가장 자리로 갈수록 실제 거리 값은 길어진다. First, the distances (dC, dLT, dRT, dLB, dRB) from the camera focus in a three-dimensional space to a specific point on a virtual plane in a three-dimensional space are each different, but the actual distance value becomes longer as it goes closer to the edge of the screen of the TOF camera (100).

둘째, TOF 카메라(100)의 원점(TOF 카메라 모델)부터 수직으로 이은 3차원상에 가상 평면의 원점까지의 거리(dC)를 기준으로 가상 평면의 원점이 속한 가상 평면속의 모든 점들의 거리(dLT, dRT, dLB, dRB)는 가상 평면의 원점까지의 거리(dC)와 동일한 값을 가진다. Second, based on the distance (dC) from the origin of the TOF camera (100) (TOF camera model) to the origin of the virtual plane in a three-dimensional plane vertically connected, the distances (dLT, dRT, dLB, dRB) of all points in the virtual plane to which the origin of the virtual plane belongs have the same value as the distance (dC) to the origin of the virtual plane.

상기와 같은 특징으로 인해 도 3과 같이 TOF 카메라(100)의 원점(TOF 카메라 모델)부터 가상 평면 B의 원점까지의 거리(dC1)를 기준으로 가상 평면 B의 원점이 속한 가상 평면 B속의 모든 점들의 거리(dU1, dD1)는 가상 평면 B의 원점까지의 거리(dC1)와 동일한 값을 가진다. Due to the above characteristics, as shown in Fig. 3, the distance (dC1) from the origin of the TOF camera (100) (TOF camera model) to the origin of the virtual plane B is the same as the distance (dU1, dD1) of all points in the virtual plane B to which the origin of the virtual plane B belongs.

또한, 상기와 같은 특징으로 인해 도 3과 같이 TOF 카메라(100)의 원점(TOF 카메라 모델)부터 가상 평면 A의 원점까지의 거리(dC2)를 기준으로 가상 평면 A의 원점이 속한 가상 평면 A속의 모든 점들의 거리(dU2, dD2)는 가상 평면 A의 원점까지의 거리(dC2)와 동일한 값을 가진다. In addition, due to the above-mentioned characteristics, as shown in Fig. 3, the distance (dC2) from the origin of the TOF camera (100) (TOF camera model) to the origin of the virtual plane A is based on the distance (dU2, dD2) of all points in the virtual plane A to which the origin of the virtual plane A belongs, and has the same value as the distance (dC2) to the origin of the virtual plane A.

도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 TOF 카메라에서 측정된 측정 데이터의 전처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.FIGS. 4 to 6 are diagrams for explaining a preprocessing process of measurement data measured by a TOF camera according to one embodiment of the present invention.

도 4 내지 도 6을 참조하면, 컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라(100)로부터 수신된 적설판까지의 픽셀 데이터를 2차원 평면 형태의 메모리에 적재한다. 이때, 메모리 셀에는 TOF 카메라(100)에 의해 측정된 측정 거리 값이 저장된다. Referring to FIGS. 4 to 6, the control box (200) loads pixel data received from the TOF camera (100) to the snow cover into a two-dimensional flat memory. At this time, the measured distance value measured by the TOF camera (100) is stored in the memory cell.

예를 들어, TOF 카메라(100)의 해상도가 640 x 460픽셀이고 초당 1회 피사체를 촬영하여 측정 데이터를 생성한 후 TOF 카메라(100)에 제공하는 경우, TOF 카메라(100)는 피사체까지의 거리를 도 4와 같은 640 x 460크기의 2차원 평면 형태의 메모리에 저장한다. For example, if the resolution of the TOF camera (100) is 640 x 460 pixels and the subject is captured once per second to generate measurement data and then provide the data to the TOF camera (100), the TOF camera (100) stores the distance to the subject in a two-dimensional flat memory having a size of 640 x 460 as shown in FIG. 4.

그 후, 컨트롤 박스(200)는 2차원 평면 형태의 메모리에 저장한 후 처리할 데이터의 양을 줄이기 위해 2차원 공간을 축소한다. 예를 들어, TOF 카메라(100)는 도 5와 같이 640 x 460크기의 2차원 평면 형태의 메모리를 4분에 1크기로 축소하기 위해서 가로 2행 및 세로 2열에 해당하는 공간을 하나의 셀로 축소하여 320 x 240크기의 메모리 공간을 생성한다. 이때, 각각의 셀에 담겨 있는 거리 측정값은 평균을 계산하여 새로운 셀에 저장된다. Thereafter, the control box (200) reduces the two-dimensional space to reduce the amount of data to be processed after storing it in a two-dimensional planar memory. For example, the TOF camera (100) reduces the two-dimensional planar memory of 640 x 460 size to 1/4 size as shown in Fig. 5 by reducing the space corresponding to 2 horizontal rows and 2 vertical columns into one cell to create a memory space of 320 x 240 size. At this time, the distance measurement values contained in each cell are averaged and stored in a new cell.

상기와 같이, 서로 주변에 있는 2행 및 2열의 총 4개의 측정 데이터에 대해 산술 평균 계산을 하게 되므로, 측정 거리값의 노이즈가 줄어 드는 부수적인 효과가 있다. 이처럼 2차원 공간상에 데이터를 한번 축소하여 320 x 240크기의 새로운 2차원 메모리 공간을 생성한 다음, 각 픽셀에 대해서 시간상에 데이터를 한 번 더 평활화하여 노이즈를 제거하는 작업을 거치게 된다. As described above, since the arithmetic mean is calculated for a total of four measurement data of two rows and two columns that are adjacent to each other, there is a secondary effect of reducing the noise of the measurement distance value. In this way, the data is reduced once in two-dimensional space to create a new two-dimensional memory space of size 320 x 240, and then the data is smoothed once more in time for each pixel to remove noise.

이때, 컨트롤 박스(200)는 각각의 픽셀에 미디언 필터를 적용하여 새로운 2차원 메모리 공간을 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 6과 같이 2차원 메모리 공간의 각각 픽셀에 5초짜리 미디언 필터를 적용하여 새로운 2차원 메모리 공간을 생성할 수 있다. At this time, the control box (200) can create a new two-dimensional memory space by applying a median filter to each pixel. For example, as shown in FIG. 6, a new two-dimensional memory space can be created by applying a 5-second median filter to each pixel of the two-dimensional memory space.

일 실시예에서, 컨트롤 박스(200)는 TOF 카메라(100)로부터 매초 1회 데이터를 수집하고, 도 6과 같이 한번 축소한 2차원 메모리 공간 각각 픽셀의 데이터를 미디언 필터에 적재한다. In one embodiment, the control box (200) collects data once per second from the TOF camera (100) and loads data of each pixel of the reduced two-dimensional memory space into the median filter as shown in FIG. 6.

예를 들어, 도 6과 같이 5초짜리 미디언 필터가 적용된 경우 최초 5초가 지나서 미디언 필터가 가득차면 픽셀 5초간에 해당하는 데이터 값의 중간 측정값을 새로운 메모리 평면에 출력한다. For example, when a 5-second median filter is applied as in Fig. 6, after the first 5 seconds have passed and the median filter is full, the median measurement value of the data value corresponding to the 5-second pixel period is output to a new memory plane.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 TOF 카메라에서 측정된 측정 데이터의 후처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a diagram for explaining a post-processing process of measurement data measured by a TOF camera according to one embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 컨트롤 박스(200)는 축소된 축소 픽셀 데이터가 특정 시간 간격으로 수신되면, 상기 특정 시간 간격으로 수신된 축소 픽셀 데이터를 특정 크기의 픽셀을 관심 영역을 지정하고, 상기 관심 영역에 해당하는 픽셀을 이용하여 적설량을 산출한다. Referring to FIG. 7, when the reduced pixel data is received at a specific time interval, the control box (200) designates a region of interest of a specific size of pixels in the reduced pixel data received at the specific time interval, and calculates the snowfall amount using the pixels corresponding to the region of interest.

예를 들어, 컨트롤 박스(200)는 320 x 240 픽셀의 거리 데이터 중에 가운데 부분을 관심 영역(rCurr)으로 지정하여 메모리에 저장한다. For example, the control box (200) designates the center portion of distance data of 320 x 240 pixels as the region of interest (rCurr) and stores it in memory.

그 후, 컨트롤 박스(200)는 이전 축소 픽셀 데이터에서 지정된 과거 관심 영역(rPre) 및 상기 현재 축소 픽셀 데이터에서 지정된 현재 관심 영역(rCurr) 사이의 차이를 비교하여 노이즈를 제거하여 노이즈 제거 관심 영역(rCdenouse)을 생성한다. Thereafter, the control box (200) compares the difference between the past region of interest (rPre) specified in the previous reduced pixel data and the current region of interest (rCurr) specified in the current reduced pixel data to remove noise and generate a noise-removed region of interest (rCdenouse).

상기와 같이, 컨트롤 박스(200)는 노이즈 제거 관심 영역(rCdenouse)을 생성한 후 노이즈 제거 관심 영역의 픽셀에 저장된 거리 데이터(rCdenouse) 및 미리 저장된 지면 설정 거리 데이터(rCground)와 차이 값을 산출하여 차이 거리 데이터(rCdifference)를 생성한다. As described above, the control box (200) generates a noise removal region of interest (rCdenouse) and then calculates a difference value between the distance data (rCdenouse) stored in the pixels of the noise removal region of interest and the pre-stored ground setting distance data (rCground) to generate difference distance data (rCdifference).

그 후, 차이 거리 데이터 및 현재 관심 영역(rCurr)의 픽셀 값 전체를 평균내 적설량(dShow)을 생성하고, 5분 지수이동 평균값의 출력을 최종 적설량으로 결정한다. After that, the difference distance data and the pixel values of the current region of interest (rCurr) are averaged to generate the snow depth (dShow), and the output of the 5-minute exponential moving average is determined as the final snow depth.

상술된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Although the present invention has been described by the above-described embodiments and drawings, it is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and variations are possible from this description by those skilled in the art to which the present invention pertains. Therefore, the spirit of the present invention should be understood only by the scope of the patent claims described below, and all equivalent or equivalent variations thereof will be considered to fall within the scope of the spirit of the present invention.

100: TOF 카메라
200: 컨트롤 박스
300: 단말기100: TOF camera
200: Control Box
300: Terminal

Claims

TOF camera that generates distance data by measuring the distance to the ground or snow surface;
A control box that converts data collected from the above TOF camera into pixel data of a specific size, removes noise, applies triangulation to the data to calculate the height of each point, calculates a new snowfall amount using the height, calculates a new snowfall intensity based on the new snowfall amount, calculates a total snowfall amount by adding the new snowfall amount and the previously calculated existing snowfall amount, calculates the snow deposition amount and weight based on the total snowfall amount and snow density, and calculates water weight equivalent (SWE) through this;
Includes a terminal that receives the results and displays the snowfall amount, new snowfall intensity and water equivalent in real time,
The above control box
The pixel data up to the snow cover or observation area are loaded into a two-dimensional flat memory cell of size 640 x 480, and the measured distance value measured by the TOF camera is stored in each of the memory cells, and the distance measurement values contained in four pixels corresponding to two horizontal rows and two vertical columns of the memory cells are reduced to one pixel value using an arithmetic mean to create a memory space of size 320 x 240, and a median filter is applied to each pixel to load the data of each pixel in the two-dimensional memory space into the median filter, and when the median filter is full, the median measurement value of the data value corresponding to each pixel in the two-dimensional memory space is output to a new two-dimensional memory space to process the data, and as in [Mathematical Formula 1], a specific area of the data is designated as the current area of interest, and a noise-removed area of interest is created by comparing it with the past area of interest designated immediately before, and the noise-removed area of interest is converted into refined distance information on a pixel basis and triangulation is applied, and as in [Mathematical Formula 6], the total snow depth is calculated using the existing snow depth and the new snow depth. Produce,
[Mathematical formula 1]

A represents the current area of interest, refers to the data array of the current region of interest A, D _t refers to the pixel distance data at time t,
[Mathematical formula 2]

rCdenouset stands for noise removal region of interest, refers to the data array of the current area of interest, refers to the array of data in the past area of interest,
[Mathematical Formula 6]

hbefore(x, y) is the height of the snow surface at the previous time period t0, which is a value measured by a TOF camera using a triangulation technique and means the height of the snow accumulated during the previous time period, x, y mean the coordinates of the snow surface, A means the entire surface area of accumulated snow, which means the range of the snow surface including the observation area of the camera or the entire ground, and dx, dy are microscopic area elements and are characterized by meaning a very small area in the x-axis and y-axis directions during the integration process. A three-dimensional shape snow measuring device.

In the first paragraph,
The above control box
A three-dimensional shape snow depth measuring device characterized by comparing distance data collected from a TOF camera at time intervals to calculate the amount of new snow depth (cm) and calculating the intensity of new snow depth (cm/h) based on the value.

In the first paragraph,
The above control box
A three-dimensional shape snow measurement device characterized by combining snow depth and snow density to calculate snow deposition and weight, and converting this into water weight equivalent (SWE).

In the first paragraph,
The above control box
A three-dimensional shape snow measurement device characterized by measuring the distance data and signal reflection intensity of a TOF camera and calculating the new snow intensity in units of hours to produce the new snow intensity that can be compared with the snowfall intensity.

In paragraph 4,
The above control box
A three-dimensional shape snow depth measuring device characterized by calculating the new snow depth and calculating the new snow depth intensity value based on the calculated new snow depth.

In the first paragraph,
The above control box
A three-dimensional shape snow depth measuring device characterized by considering changes in snow deposition density during the snow depth calculation process, distinguishing between existing snow depth data and new snow depth data, and providing optimized results by reflecting temporal changes in snow depth.

A step in which a TOF camera measures the distance to the ground or snow surface to generate distance data;
A step in which the control box converts data collected from the TOF camera into pixel data of a specific size, removes noise, and applies triangulation to the data to calculate the height of each point;
A step of calculating a new snow load using the above control box's height, calculating a new snow load intensity based on the new snow load, and calculating the total snow load by adding the new snow load and the previously calculated existing snow load;
A step in which the above control box calculates the snow deposition amount and weight based on the total snowfall amount and snow density, and thereby calculates the water weight equivalent (SWE);
The terminal includes a step of receiving the results and displaying the snowfall amount, new snowfall intensity and water equivalent in real time,
A method of processing data, comprising: loading pixel data up to a snow cover or an observation area into a two-dimensional flat memory cell having a size of 640 x 480, storing a measured distance value measured by a TOF camera in each of the memory cells; reducing the distance measurement values contained in four pixels corresponding to two horizontal rows and two vertical columns of the memory cells to one pixel value using an arithmetic mean to create a memory space having a size of 320 x 240; applying a median filter to each pixel to load the data of each pixel in the two-dimensional memory space into a median filter; and when the median filter is full, outputting the median measured value of the data value corresponding to each pixel in the two-dimensional memory space to a new two-dimensional memory space;
The step of removing the above noise and applying triangulation to the data to calculate the height of each point is
[Mathematical Formula 1] includes a step of designating a specific region of data as the current region of interest, comparing it with the past region of interest designated immediately before, generating a region of interest for noise removal, and converting the region of interest for noise removal into refined distance information in pixel units to apply triangulation.
[Mathematical formula 1]

A represents the current area of interest, refers to the data array of the current region of interest A, D _t refers to the pixel distance data at time t,
[Mathematical formula 2]

rCdenouset stands for noise removal region of interest, refers to the data array of the current area of interest, refers to the array of data in the past area of interest,
The step of calculating the total snowfall by adding the above new snowfall and the previously calculated existing snowfall is
[Mathematical Formula 6] includes a step of calculating the total snowfall amount using the existing snowfall amount and the new snowfall amount,
[Mathematical Formula 6]

hbefore(x, y) is the height of the snow surface at the previous time period t0, which is a value measured by the TOF camera using a triangulation technique and means the height of the snow accumulated during the previous time period, x, y mean the coordinates of the snow surface, A means the entire surface area of accumulated snow, which means the range of the snow surface including the observation area of the camera or the entire ground, and dx, dy are micro-area elements and mean very small areas in the x-axis and y-axis directions during the integration process. A method for executing a three-dimensional shape snow depth measuring device.