도심지 드론 영상을 이용한 특징점 매칭 알고리즘 성능 비교 분석 (Performance Comparison of Feature Matching Algorithms Using Drone Imagery in Urban Environments)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 25권 / 11호 / 339 ~ 347페이지
· 저자명 : 이건석, 윤준희, 최강혁

초록

드론 영상은 도시 모니터링, 재난 관리, 교통 분석 등 다양한 분야에서 필수적인 데이터를 제공하며, 특히 도심지에서의 실시간 정보 수집에 중요한 역할을 한다. 그러나 도심지 환경은 구조적 복잡성과 빈번한 조도 변화, 고도 변동성 등의 요인으로 인해 드론 영상에서의 특징점 추출 및 매칭 알고리즘의 성능에 큰 제약을 초래한다. 따라서 본 연구에서는 주요 도로, 강변 생태 지역, 고밀도 건물 지역을 대상으로 지식 기반 및 훈련 기반 알고리즘의 성능을 고도, 조도, 중첩률 변화 조건에서 비교·분석하였다. 실험 결과, ORB 알고리즘은 가장 빠른 처리 속도를 보여 실시간 응용에 유리한 특성을 나타냈으며, LightGlue는 조도 및 고도 변화에도 높은 매칭 정확도와 안정성을 제공하여 복잡한 환경에서의 사용에 적합함을 확인하였다. 특히 훈련 기반 방법론들은 다양한 환경 변화에 강건한 성능을 보여, 조도와 시점 변화가 큰 도심지에서도 우수한 매칭 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 도시 환경에서 드론 영상의 효율적 활용을 위한 최적의 알고리즘을 제안하며, 이를 통해 향후 재난 관리, 교통 흐름 분석, 건물 안전 점검 등 도심지 관련 분야에서 드론 영상 처리 성능을 향상시킬 수 있는 기초 데이터를 제공한다.

영어초록

Drone imagery provides essential data for various fields, such as urban monitoring, disaster management, and traffic analysis, playing a crucial role in real-time information collection in urban areas. Nevertheless, urban environments impose significant challenges on feature extraction and matching algorithms because of structural complexity, frequent illumination changes, and altitude variability. This study addressed these challenges by evaluating the performance of knowledge-based and learning-based algorithms under varying conditions of altitude, illumination, and overlap in dense building areas, major roads, and riverside ecological zones. The experimental results showed that ORB demonstrated the fastest processing speed, making it suitable for real-time applications, while LightGlue maintains high matching accuracy and stability across changing illumination and altitude, indicating its suitability for complex environments. In particular, learning-based algorithms exhibited robust performance against environmental changes, enabling superior matching results in urban areas with significant lighting and viewpoint variations. This paper proposes optimal algorithms for the effective utilization of drone imagery in urban environments, offering foundational data for enhancing drone imagery processing in fields, such as disaster management, traffic flow analysis, and building safety inspections.

참고자료

· 없음