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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이민혜 (군산대학교) 남광우 (군산대학교) 이창우 (군산대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제24권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
23 - 29 (7page)

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기존의 균열 검출 방법은 많은 인력과 시간, 비용이 소모되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 차량이나 드론을 이용하여 취득한 영상에서 균열 정보를 파악하고 정보화하는 자동검출시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영한 도로 영상에서의 균열 검출 연구를 진행한다. 획득한 항공영상은 전처리와 라벨링(Labeling) 작업을 통해 균열의 형태정보 데이터셋(data set)을 생성한다. 생성한 데이터셋을 Mask R-CNN(regions with convolution neural network) 딥러닝(deep learning) 모델에 적용하여 다양한 균열 정보가 학습된 새로운 모델을 획득하였다. 획득 모델을 이용한 실험 결과, 제시된 항공 영상에서 균열을 평균 73.5%의 정확도로 검출하였으며 특정 형태의 균열 영역도 예측하는 것을 확인할 수 있었다.
#객체 검출 #도로 균열 #항공영상 #GeoAI #Mask R-CNN #object detection #crack #aerial image

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터셋 작업
4. 실험 및 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
강영모 / 2015 / 공간정보기술 동향 분석을 통한 스마트사회 네트워크 전략에 관한 연구 / 한국정보통신학회논문지 19(6):1411~1418 dbpia Seo, G. H. / 2018 / GeoAI-based land-use change monitoring innovation and utilization plan google schola 김혜진 / 2018 / R-CNN 기법을 이용한 건물 벽 폐색영역 추출 적용 연구 / 지적과 국토정보 48(2):213~225 dbpia 주용진 / 2017 / 컴퓨터 비전 기반 UAV 영상의 도로표면 결함탐지 방안 / 한국측량학회지 35(6):599~608 Crossref 최승완 / 2019 / 딥러닝을 이용한 차로이탈 경고 시스템 / 한국산업정보학회논문지 24(2):25~31 dbpia

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