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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최인하 (Namseoul University) 김의명 (Namseoul University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제39권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
133 - 139 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

정밀도로지도에서 도로 노면선 표시의 자동 구축을 위한 딥러닝의 적용
최인하 공간정보공학과 2022.01 학위논문

2021

정밀도로지도 제작을 위한 도로 노면선 표시의 자동 도화 및 구조화
최인하 ,  김의명 한국측량학회지 2021.12 학술저널
정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 도화 자동화
최인하 ,  김의명 한국측량학회 학술대회자료집 2021.11 학술대회자료
정밀도로지도 제작을 위한 모바일매핑시스템 기반 딥러닝 학습데이터의 자동 구축
최인하 ,  김의명 한국측량학회지 2021.06 학술저널

초록· 키워드

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현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.
#PointNet #Deep Learning #Automatic Construction of Training Data #High-Definition Road Maps #Point Cloud #딥러닝 #학습데이터 자동 구축 #정밀도로지도 #포인트 클라우드

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 딥러닝 학습데이터의 자동 구축
3. 딥러닝 학습데이터 활용성 검증
4. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Axelsson, P. (2000), DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN model, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 33, pp. 110-117. google schola Bleau, A. and Leon, L.J. (2000), Watershed-based segmentation and region merging, Computer Vision and Image Understanding, Vol. 77, No. 3, pp. 317-370. google schola Bodansky, E., Gribov, A., and Pilouk, M. (2002), Smoothing and compression of lines obtained by raster-to-vector conversion, Lecture Notes in Computer Science 2390, Springer, pp. 256-265. google schola Douglas, D.H. and Peucker, T.K. (1973), Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitised line or its caricature, The Canadian Cartographer, Vol. 10, No. 2, pp. 112–122. google schola Hong, S.P. and Kim, E.M. (2018), Classification of 3D road objects using machine learning, The Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 36, No. 6, pp. 535-544. (in Korean with English abstract) google schola

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