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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 106 - 118 (13page)
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최근 들어 인공 지능을 이용한 영상 객체 인식에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고있다. 그 연장선상에서 도로 유지 및 관리 분야에도 관련 연구의 활용도가 크게 향상될 것으로기대된다. 그 중에서도 특히 도로 노면 파손 객체 인식 (Object Detection) 을 위한 인공 지능모델이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 객체 인식 알고리즘을 개발하려면 우선적으로 특징지도를 생성하는 Backbone Network가 반드시 필요한데, 본 논문에서는 이를 선정하는 방법을제안하고자 한다. 이를 위해 6,000여 장의 도로 노면 파손 영상 데이터를 확보하고, 근래에 많이 사용되는 4종류의 심층 신경망을 활용하여 성능을 비교한다. 3가지의 성능 평가 방법을 적용하여 심층 신경망의 특징을 분석하고 최적의 심층 신경망을 결정한다. 또한 하이퍼 파라미터의 최적 조율을 통해 성능을 향상시키고, 최종적으로 도로 노면 파손 영상 분류를 위하여85.9%의 정확도로 수행이 가능한 경량화된 Backbone Network용 심층 신경망을 제안한다.
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참고문헌 (25)
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Badrinarayanan V / 2017 / SegNet : A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation / The IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39(12):2481~2495
전찬준 / 2018 / 완전 합성곱 신경망을 활용한 자동 포트홀 탐지 기술의 개발 및 평가 / 한국ITS학회 논문지 17(5):55~64
Dozat T / 2016 / Incorporating nesterov momentum into adam
Eisenbach M / 2017 / How to get pavement distress detection ready for deep learning? A systematic approach / Proc. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) :2039~2047
Girshick R / 2015 / Fast r-cnn / Proc. The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :1440~1448
전찬준 / 2018 / 완전 합성곱 신경망을 활용한 자동 포트홀 탐지 기술의 개발 및 평가 / 한국ITS학회 논문지 17(5):55~64
Dozat T / 2016 / Incorporating nesterov momentum into adam
Eisenbach M / 2017 / How to get pavement distress detection ready for deep learning? A systematic approach / Proc. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) :2039~2047
Girshick R / 2015 / Fast r-cnn / Proc. The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :1440~1448
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