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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 265 - 272 (8page)
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본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.
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Abdeljaber, O. / 2018 / 1-D CNNs for Structural Damage Detection: Verification on a Structural Health Monitoring Benchmark Data / Neurocomput 275:1308~1317
Cha, Y. J. / 2017 / Deep Learning-Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks / Comput.-Aided Civil & Infrastruct. Eng 32(5):361~378
Cha, Y. J. / 2016 / Vision-based Detection of Loosened Bolts using the Hough Transform and Support Vector Machines / Autom. Constr 71:181~188
Girshick, R. / 2014 / Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation / 2014IEEE Conf. Comput. Vision & Pattern Recognit
Abdeljaber, O. / 2018 / 1-D CNNs for Structural Damage Detection: Verification on a Structural Health Monitoring Benchmark Data / Neurocomput 275:1308~1317
Cha, Y. J. / 2017 / Deep Learning-Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks / Comput.-Aided Civil & Infrastruct. Eng 32(5):361~378
Cha, Y. J. / 2016 / Vision-based Detection of Loosened Bolts using the Hough Transform and Support Vector Machines / Autom. Constr 71:181~188
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