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저자정보
Huy Toan Nguyen (Chonnam National University) Gwang Hyun Yu (Chonnam National University) Seung You Na (Chonnam National University) Jin Young Kim (Chonnam National University) Kyung Sik Seo (Chonnam National University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제9호(JKIIT, Vol.17, No.9)
발행연도
2019.9
수록면
99 - 112 (14page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.9.99

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도로 포장면의 크랙(crack)은 도로포장 구조의 열화를 입증하는 중요한 신호와 증상이다. 카메라 영상기반 도로포장 크랙 탐지는 강도 비균질성, 위상 복잡성, 낮은 대조도 및 노이즈성의 텍스처 배경 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 흑백영상에 대하여 깊은 신경망(DNN)에 기반하여 픽셀수준의 도로 크랙 탐지 및 분할 문제에 대해 다룬다. 변형된 U-net 네트워크와 고수준 특징 네트워크를 포함하는 새로운 DNN 구조를 제안한다. 본 연구의 중요 기여는 융합 층을 통해 공급되는 이들 네트워크의 결합 방법이다. 우리가 아는 한, 본 연구는 보도블럭 크랙 분할 및 탐지 문제를 결합을 소개한 최초의 논문이다. 크랙 탐지 및 분할의 시스템 성능은 새로운 구조를 사용하여 급격히 향상되었다. 제안된 시스템을 2개의 공개 데이터셋크랙 포레스트 데이터셋(CFD)와 AigleRN 데이터셋에 대하여 구현하고 평가하였다. 본 논문의 시스템은 여덟 가지의 최신 알고리즘과 같은 데이터셋으로 실험을 하였을 때, 가장 뛰어난 결과를 보여주었다.
#pavement crack detection #deep learning #crack segmentation

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. Methodology
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusions
References

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
A. Mohan / 2018 / Crack detection using image processing : A critical review and analysis / Alexandria Engineering Journal 57(2):787~798 google schola O. Ronneberger / 2015 / U-Nnet : Convolutional networks for biomedical image segmentation / Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2015 9351:234~241 google schola P. Liskowski / 2016 / Segmenting retinal blood vessels with deep neural networks / IEEE Trans Med. Imag 35(11):2369~2380 google schola V. Badrinarayanan / 2017 / Segnet : A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation / IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell 39(12):2481~2495 google schola H. Zhao / 2010 / Improvement of canny algorithm based on pavement edge detection / Int. Congress on Image and Signal Processing 2:964~967 google schola

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