VisualComputing for Kakaomap Part: 비주얼 컴퓨팅을 활용한 카카오맵 파트III / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
기존 SCM은 10m 간격으로 촬영한 도로 영상의 중복도가 낮고, 고층 건물 주변에서는 GPS 위치도 부정확해 객체를 실제 지도 위치에 정밀하게 배치하기 어려웠습니다. 이를 개선하기 위해 동영상 기반으로 1m 간격 촬영을 도입하고, 특징점 매칭과 포즈 최적화로 위치를 보정했으며 OCR·SfM·글로벌 정합·도로 복원 과정을 SCM 빌드에 추가했습니다. 그 결과 차선과 횡단보도 등을 실제 위치와 형상에 가깝게 구성하고, 변화된 데이터뿐 아니라 신규 데이터 자체를 활용할 수 있도록 했습니다. 발표에서는 이 기반을 AR 지도·로드뷰·내비게이션으로 확장할 가능성과, AR 초기 위치 계산에 SfM 피처를 활용해 처리 부담을 낮추는 방향을 소개했습니다.
- 연속 촬영 영상의 특징점을 매칭하고 포즈를 최적화하면 GPS가 불안정한 도심에서도 촬영 위치와 자세를 보정할 수 있습니다.
- OCR을 객체 검출에 결합하면 표지판·간판의 영역뿐 아니라 텍스트 내용까지 비교할 수 있지만, 다양한 간판 형태와 인식 오타는 지속적인 학습이 필요합니다.
- SfM으로 만든 3D 포인트 클라우드는 초기 위치가 크게 어긋난 경우만으로는 실제 위치에 정합하기 어려워, 항공 영상과 도로 영상의 방향 표지 영역을 추가로 매칭합니다.
- 차량에 가려진 도로는 마스크와 인접 로드뷰의 색상 정보를 활용해 복원하고, 남은 빈 영역은 홀 필링과 컬러 밸런싱으로 보완합니다.
- AR 초기 위치 계산에는 데이터가 많은 빌딩 피처 대신 SCM의 SfM 피처를 활용해 처리 부담을 줄입니다.
소개
카카오의 대표 서비스인 카카오맵! 카카오맵은 비주얼 컴퓨팅 기술을 이용하여, 지도를 좀 더 빠르고 정확하게 그리고 효율적으로 만들기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 이번 발표에서는 고정밀지도와 AR지도의 근간이 되는 'Spatial Connection Map(SCM)'의 진행 상황과 발전된 내용에 대해 발표하고자 합니다. #카카오맵 #비주얼컴퓨팅 #컴퓨터비전 #Spatial Connection Map 카카오의 비주얼컴퓨팅을 담당하고 있는 Thomas입니다. 카카오맵 발전을 위한 기술 개발을 진행하고 있습니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-6 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022
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