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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
하종우 (부경대학교) 박경원 (한국포장기술) 김민수 (부경대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제26권 제1호
발행연도
2021.2
수록면
93 - 106 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

딥러닝 기반의 분할과 객체탐지를 활용한 도로균열 탐지시스템 개발
하종우 ,  박경원 ,  김민수 한국전자거래학회지 2021.02 학술저널

2020

엣지 컴퓨팅 환경에서 객체탐지 기법을 활용한 도로 균열 탐지 시스템 개발
하종우 기술경영학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.
#도로 균열 탐지 #균열 심각도 #객체 탐지 #균열부위 분할 #포장 관리 #Road Crack Detection #Crack Severity #Object Detection #Crack Segmentation #Pavement Management

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구 및 배경
3. 균열탐지 시스템의 구성과 실험
4. 도로균열 탐지시스템
5. 결론 및 추후 연구과제
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Ashraf, S. / 2019 / Algorithm for Automatic Crack Analysis and Severity Identification / 2019 IEEE Ninth International Conference on Intelligent Computing and Information Systems :74~79 google schola Cubero-Fernandez, A. / 2017 / Efficient pavement crack detection and classification / EURASIP Journal on Image and Video Processing 39:1~11 google schola Feng, C. / 2017 / Deep active learning for civil infrastructure defect detection and classification / Computing in Civil Engineering :298~306 google schola Gopalakrishnan, K. / 2018 / Deep Learning in Data-Driven Pavement Image Analysis and Automated Distress Detection : A Review / Data 3(3):1~19 google schola Howard, A. G. / 2017 / Mobilenets : Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications / arXiv preprint arXiv : 1704. 04861 google schola

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