이미지 분할 모델을 이용한 Mask R-CNN 모델 정확도 향상 기법

김연태; 임재규; 김명일; 이문섭

doi:10.9728/dcs.2021.22.1.159

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저자정보: 김연태 (한국건설기술연구원) 임재규 (한국건설기술연구원) 김명일 (한국건설기술연구원) 이문섭 (한국건설기술연구원)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 159 - 166 (8page)

DOI: 10.9728/dcs.2021.22.1.159

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본 논문은 도로노면을 찍은 컴퓨터 영상의 인공지능 분석정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 과거에는 도로노면 이미지 분석을 위해 크기를 축소한 뒤 처리하는 과정을 거쳤다. 이 과정에서 도로노면 분석결과이미지의 품질이 저하되고 도로노면의 미세균열이 사라지는 문제가 발생하였다. 상기 문제를 해결하기 위해 인공지능 모델의 전처리 단계에서 이미지 분할 및 이미지 병합 모델을 접목하여 해상도의 손실을 제거하였고 데이터 스케일 변환과 균열패턴 중요도에 따른 학습 데이터 수 조정을 통해 미세균열 패턴을 효과적으로 검출했다. 마지막으로 과거의 이미지 스케일 축소방법과 비교한 결과 제안 방법을 통해 분석했을 때 정확도가 향상된 것을 확인하였다.

#도로노면 #이미지 분할 #이미지 병합 #이미지 분석 #정확도 향상 #Pavement Surface #Image Cropping #Image Merge #Image Analysis #Accuracy Enhancement

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최승현 / 2018 / 딥러닝을 이용한 영상기반 아스팔트도로 균열상태 판정 / 한국도로학회논문집 20(5):75~83

이민혜 / 2019 / Mask R-CNN을 이용한 항공 영상에서의 도로 균열 검출 / 한국산업정보학회논문지 24(3):23~29

SeungJoon Lee / 2018 / The image resizing optimization method considering preservation of Region of interest (ROI) / Journal of the Korean Society Of Broad Engineers

Ross Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / Computer Vision and Pattern Recognition

Ross Girshick / 2015 / Fast R-CNN / Microsoft Research

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