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KSC 2019

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한글제목(Korean Title) CNN을 이용한 균열 검출 기반 포장도로 영역별 심각도 추정
영문제목(English Title) Estimate the Severity of Each Pavement Area Based on Crack Detection using CNN
저자(Author) 이동훈   전준형   송진하   낭종호   Donghoon Lee   Junhyeong Jeon   Jinha Song   Jongho Nang  
원문수록처(Citation) VOL 46 NO. 02 PP. 0736 ~ 0738 (2019. 12)
한글내용
(Korean Abstract)
과거 일반 국도 포장관리는 육안조사 기반으로 보수구간을 선정하고 보수 계획을 수립, 시행하였다. 최근 CNN 기반 컴퓨터 비전의 성능이 비약적으로 상승해 포장도로 균열 검출 영역에서도 CNN을 활용하는 연구가 많이 진행 중이다. Resnet [1] 기반 균열 분류 [2] 혹은 HED [3] 에지 검출 기반 균열 검출 등의 연구가 활발하다. 하지만, 균열 영역의 유지보수를 위해서는 심각도를 추정해주는 알고리즘이 필요하지만 현재까지 진행된 연구가 없다. 본 논문에서는 CNN 기반 포장도로 균열량 추정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 패치(Patch)단위로 이미지를 나누어 균열 패치를 분류하여 균열에 해당하는 패치만 픽셀 단위 균열을 검출하며, 균열 패치 집합을 영역으로 묶어 영역별 균열 심각도를 추정한다. GAP384 데이터셋 기준 균열 패치 분류 성능은 F1-score 기준 0.8917이고, 픽셀단위 균열 검출은 성능은 OIS기준 0.6342이며, 본 시스템은 균열 영역과 그에 대한 심각도를 제시하여 적절한 보수공법을 선정 및 적용할 수 있도록 하였다
영문내용
(English Abstract)
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