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학술저널
저자정보
나종호 (한국건설기술연구원) 공준호 (한국건설기술연구원) 신휴성 (한국건설기술연구원) 윤일동 (한국외국어대학교)
저널정보
한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제34권 제3호(통권 제170호)
발행연도
2024.6
수록면
208 - 217 (10page)

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AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증 실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.
#Low-light image enhancement #Deep learning #Construction site #Object detection #Image processing #저조도 영상 강화 #딥러닝 #건설 현장 #객체 인식 #영상 처리

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 저조도 영상 강화 기법
3. 딥러닝 기반의 저조도 영상 강화 실험
4. 결론
REFERENCES

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