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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 39 - 46 (8page)
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The roof of traditional Korean buildings is a part that suffers much damage, whereas monitoring is not performed smoothly due to accessibility difficulties. This study aims to detect automatically damaged roof tiles using AI and drones to maintain traditional buildings. Information on roof tiles is extracted through drone image photography, and an automatic object detection function is utilized through the YOLOv5 algorithm. As a result, through this study on the maintenance of traditional Korean buildings, it is possible to easily inspect the tiles and check the damage status of the roof tiles.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰
3. YOLOv5 작업 프로세스 및 데이터 수집
4. 인공지능 기반 손상기와 검출 과정
5. 결론 및 향후 연구
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Ahn, S. M., Sung, M. W, Kang, J. K., Bajeneza, V., & Lee, Y. S. (2021). A Study on YOLOv5 and Mean Hash Matching Method for Stable Braille Block Recognition, Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 2,045-2,047.
Cui, X. N., Wang, Q. C., Li, S., Dai, J. P., Xie, C., Duan, Y., & Wang, J. Q. (2022). Deep learning for intelligent identification of concrete wind-erosion damage, Automation in construction, 141, 104427.
Jang, S. Y., Lee, S. K., Park, C. I., Cho, S. Y., & Yu, J. H. (2019). A Method for Detecting Concrete Cracks using Deep-Learning and Image Processing, Journal of the Architectural Institute of Structure & Construction, 35(11), 373.
Jang, S. W., Baek, J. M., & Kang, M. S. (2021). A Combined approach of Classification and Regression for Oriented Object Detection of Missiles, The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, 32(12), 1099-1107.
Ji, S. Y & Jun, H. J. (2020). Deep Learning Model for Form Recognition and Structural Member Classification of East Asian Traditional Buildings, Sustainability 2020, 12(13), no.5292.
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