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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 497 - 511 (15page)
- DOI
- 10.29056/jncist.2021.10.03
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교량에서 표면 결함은 가능한 구조적 열화 또는 손상의 가장 관찰 가능한 지표이다. 그러나 대부분 인력에 의한 수동적인 검사로 지표를 생성하고 있는데 이는 구조 요소의 내부 상태는 시각적 기술에만 의존하여 평가될 수 없다는 점과 수동적인 촬영, 직관에 의한 판단만이 평가 요소인 점이 문제점으로 지적된다. 본 논문에서는 교량 손상 점검의 자동화를 위해 딥러닝 기반의 이미지 전처리 및 교량 손상 객체 자동화 기술을 제안한다. 이기종의 촬영기기로 촬영된 교량 이미지의 전처리를 위해 딥러닝 기반의 SR(Super-Resolution)을 이용하여 up/down-sampling을 통해 탐지모델에 가장 적합한 형태의 이미지로 정규화를 하는 기술을 제안하였다. 처리된 이미지는 레이블러를 통해 레이블링 되고, 구축된 이미지넷이 탐지모델의 학습에 사용되어 현장에 최적화된 교량 손상 객체 탐지 모델을 구축할 수 있다. 또한 기존의 교량 손상 탐지 모델들과 성능적으로 유사하거나 우수한 성능을 나타내었으며, 전문현장 데이터를 사용하였기 때문에 모델의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 실험을 통해 교량 손상 객체 중 백태에 대한 탐지 성능을 측정하였으며, 전처리된 이미지넷을 활용한 경우 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
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C. Zhang / 2019 / Bridge damage detection using a single-stage detector and field inspection images / arXiv
A. Ellenberg / 2014 / Masonry Crack Detection Application of an Unmanned Aerial Vehicle / 2014 International Conference on Computing in Civil and Building Engineering :1788~1795
H. Kim / 2015 / Unmanned aerial vehicle (UAV)-powered concrete crack detection based on digital image processing / 6th International Conference on Advances in Experimental Structural Engineering, 11th International Workshop on Advanced Smart Materials and Smart Structures Technology :1~5
C. Koch / 2016 / A review on computer vision based defect detection and condition assessment of concrete and asphalt civil infrastructure / Advanced Engineering Informatics 30(2):208~210
이예인 / 2018 / 딥러닝을 이용한 영상 기반의 콘크리트 구조물 박락 탐지 / 콘크리트학회 논문집 30(1):91~99
A. Ellenberg / 2014 / Masonry Crack Detection Application of an Unmanned Aerial Vehicle / 2014 International Conference on Computing in Civil and Building Engineering :1788~1795
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C. Koch / 2016 / A review on computer vision based defect detection and condition assessment of concrete and asphalt civil infrastructure / Advanced Engineering Informatics 30(2):208~210
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