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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 95 - 105 (11page)
- DOI
- https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.4.95
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도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.
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참고문헌 (9)
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Bang S. / 2019 / Encoder-decoder network for pixel‐level road crack detection in black-box images / Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 34(8):713~727
Feng H. / 2018 / Multi-scale classification network for road crack detection / IET Intelligent Transport Systems 13(2):398~405
Guan H. / 2014 / Automated road information extraction from mobile laser scanning data / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 16(1):194~205
Madli R. / 2015 / Automatic detection and notification of potholes and humps on roads to aid drivers / IEEE Sensors Journal 15(8):4313~4318
Romera E. / 2017 / Erfnet: Efficient residual factorized convnet for real-time semantic segmentation / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 19(1):263~272
Feng H. / 2018 / Multi-scale classification network for road crack detection / IET Intelligent Transport Systems 13(2):398~405
Guan H. / 2014 / Automated road information extraction from mobile laser scanning data / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 16(1):194~205
Madli R. / 2015 / Automatic detection and notification of potholes and humps on roads to aid drivers / IEEE Sensors Journal 15(8):4313~4318
Romera E. / 2017 / Erfnet: Efficient residual factorized convnet for real-time semantic segmentation / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 19(1):263~272
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