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저자정보
김창민 (이지솔루션즈) 장향인 (이지솔루션즈)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2023년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,142 - 1,145 (4page)

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This study propose a method for automatically detecting thermal anomalies in the building envelope. The proposed framework consists of metadata extraction, visible to thermal image registration, wall segmentation, and thermal anomaly detection. The performance of the proposed framework was verified through a case study. The case study results show that only the wall area of a building can be segmented from a visible image through supervised learning. In addition, it shows that clustering is possible between similar temperature distributions through unsupervised learning, and the temperature criteria for detecting thermal anomalies can be automatically set based on the temperature between clusters.
#Thermal anomaly(열적 이상) #Building envelope(건물 외피) #Infrared thermography(적외선 열화상법) #Image processing(영상 처리)

목차

Abstract
1. 서론
2. 건물 외피의 열적 이상영역 검출 프레임워크
3. 건물 외피의 열적 이상영역 검출을 위한 케이스 스터디
4. 결론
References

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