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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 163 - 170 (8page)
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Most of the current crack investigation work consists of visual inspection using simple measuring equipment such as crack scale. These methods involve the subjection of the inspector, which may lead to differences in the inspection results prepared by the inspector, and may lead to a large number of measurement errors. So, this study proposes an image-based crack detection method to enhance objectivity and efficiency of concrete crack investigation. In this study, YOLOv2 was used to determine the presence of cracks in the image information to ensure the speed and accuracy of detection for real-time analysis. In addition, we extracted shapes of cracks and calculated quantitatively, such as width and length using various image processing techniques. The results of this study will be used as a basis for the development of image-based facility defect diagnosis automation system.
목차
Abstract
1. 서론
2. 예비적 고찰
3. 딥러닝을 활용한 균열여부 판단 모델 개발
4. 딥러닝 및 영상처리 기술을 활용한 균열검출 프로세스
5. 검증
6. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Byun, T., Kim, J., & Kim, H. (2006). The Recognition of Crack Detection Using Difference Image Analysis Method based on Morphology, Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 10(1), 197-205.
Cha, Y., Choi, W., & Oral, B. (2017). Deep Learning? Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 32(5), 361?378.
Chen, L., Jan, H., & Huang, C. (2001). Mensuration of Concrete Cracks Using Digitized Close-Range Photographs, The 22nd Asian conference of Remote Sensing, 5-9.
Cho, S., Kim, B., & Lee, Y. (2018). Image-Based Concrete Crack and Spalling Detection using Deep Learning, The Magazine of the Korean Sosiety of Civil Engineers, 66(8), 92-97.
Donglai, wei., Bolei, Whou., Antonio, Torralba., and William, T.Freema. (2015). “mNeuron: A Maltlab Plugin to Visualize neurons From Deep Models”
Cha, Y., Choi, W., & Oral, B. (2017). Deep Learning? Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 32(5), 361?378.
Chen, L., Jan, H., & Huang, C. (2001). Mensuration of Concrete Cracks Using Digitized Close-Range Photographs, The 22nd Asian conference of Remote Sensing, 5-9.
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