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자료유형
학술저널
저자정보
김경영 (포항공과대학교 인공지능연구원) 김다현 (포항공과대학교 인공지능연구원) 김동주 (포항공과대학교)
저널정보
대한설비관리학회 대한설비관리학회지 대한설비관리학회지 제26권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
31 - 43 (13page)

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The crack damage inspection of structures is generally conducted by visual inspection, and the inspector's subjective judgement cannot but be involved. Accordingly, research on automatically and objectively detecting cracks has been conducted. In this study, we introduce deep learning based wall crack detection model from crack image. The following work was performed to develop a crack detection model; 1. A variety of certified crack datasets were established, and labeling for crack detection was first performed by dividing into Loose/Tight according to the characteristics of dataset and dangerous cracks. 2. The crack detection was comparatively performed with the existing detection models, and the YOLOv5-L6 model was finally selected. 3. A high-level detection result of an average value of 97.4 mAP was derived through training for each dataset. It is expected that it can be used as a practical inspection tool by being developed that can detect cracks in real environment.
#Crack Detection #Deep Learning #Aritificial Intelligence

목차

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참고문헌 (21)

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https://www.molit.go.kr/USR/NEWS/m_71/dtl.jsp?l cmspage=1&id=95085286 google schola 김아람 / 2018 / 딥러닝과 영상처리기법을 이용한 콘크리트 지반 구조물 균열 탐지 / 한국지반공학회논문집 34(12):145~154 dbpia 변태보 / 2006 / 모폴로지 기반의 차영상 분석기법을 이용한 균열검출의 인식 / 한국정보통신학회논문지 10(1):197~205 dbpia Lee, B. J. / 2008 / Development of Image Processing Program to Inspect Concrete Bridges / Proceedings of the Korea Concrete Institute :189~192 google schola Özgenel, Ç. F. / 2018 / Performance comparison of pretrained convolutional neural networks on crack detection in buildings / ISARC, Proceedings of the International Symposium on Automation and Robotics in Construction 35 google schola

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