콘크리트 구조체 균열 탐지에 대한 Mask R-CNN 알고리즘 적용성 평가

배병규; 최용진; 윤강호; 안재훈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배병규 (부산대학교) 최용진 (조지아 공과대학) 윤강호 안재훈 (부산대학교)

저널정보: 한국지반공학회 한국지반공학회논문집 한국지반공학회논문집 제40권 제3호

발행연도: 2024.6

수록면: 33 - 39 (7page)

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구조물의 상태를 파악하기 위한 균열조사는 정밀안전 진단에 필수적인 검사 항목이다. 그러나 육안으로 이루어지는 균열조사 방식은 현장 상황의 변화에 따라 주관적으로 수행될 수 있다. 이러한 육안검사의 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는, ResNet, FPN, Mask R-CNN을 백본(Backbone), 넥(Neck), 헤드(head)로 구성한 합성곱 신경망을 바탕으로, 이미지 데이터에서의 콘크리트 균열 탐지를 자동화하고. 그 성능을 IoU 값을 바탕으로 분석하였다. 해석에 사용된 데이터는 총 1,203개의 이미지 데이터로 구성하였으며, 이 중 70%를 훈련(Training)에, 20%를 검증(Validation)에, 그리고 10%의 데이터를 시험(Testing)에 사용하였다. 시험 결과의 평균 IoU값은 95.83%로 산정되었고, 또한 이미지 내 균열이 전혀 탐지되지 않는 경우는 존재하지 않아, 본 연구에 가정한 모델이 콘크리트의 균열 탐지를 성공적으로 수행하는 것을 확인하였다.

#Convolutional neural network #Crack detection #Deep learning model #Intersection over union #Mask R-CNN

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

Abdulla, W. (2018), Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow (v2.1) [Computer software]. GitHub. https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases

Bouraya, S. and Belangour, A. (2021), “Deep Learning based Neck Models for Object Detection: A Review and a Benchmarking Study”, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol.12, No.11, pp.161-167.

Cheng, B., Girshick, R., Dollár, P., Berg, A. C., and Kirillov, A. (2021), “Boundary IoU: Improving Object-centric Image Segmentation Evaluation”, In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp.15334-15342).

Dung, C. V. (2019), “Autonomous Concrete Crack Detection Using Deep Fully Convolutional Neural Network”, Automation in Construction, Vol.99, pp.52-58.

Everingham, M., Van Gool, L., Williams, C. K., Winn, J., and Zisserman, A. (2010), “The Pascal Visual Object Classes (voc) Challenge”, International Journal of Computer Vision, Vol.88, pp.303-338.

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