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드론 촬영 이미지 데이터를 기반으로 한 도로 균열 탐지 딥러닝 모델 개발
Development of Deep Learning Model for Detecting Road Cracks Based on Drone Image Data 원문보기

LHI journal of land, housing, and urban affairs, v.14 no.2, 2023년, pp.125 - 135  

권영주 (서울과학기술대학교 일반대학원 건설시스템공학과) ,  문성호 (서울과학기술대학교 일반대학원 건설시스템공학과)

초록
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드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Drones are used in various fields, including land survey, transportation, forestry/agriculture, marine, environment, disaster prevention, water resources, cultural assets, and construction, as their industrial importance and market size have increased. In this study, image data for deep learning was...

주제어

#딥러닝   #드론  

표/그림 (17)

참고문헌 (12)

  1. 김담륭(2020), "드론을 활용한 도로포장 평탄성 조사에 관한 연구", 석사학위논문, 서울과학기술대학교. 

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  3. 한국건설기술연구원(2017). "무인항공기를 활용한 도로관리 효율화 방안 최종보고서", 경기. 

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  9. Shrivastava, A., A. Gupta and R. Girshick (2016),？"Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining", Computer Vision and？Pattern Recognition, 761~769. 

  10. Xiao, T., Y. Liu, B. Zhou, Y. Jiang and J. Sun (2018),？"Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding",？Lecture Nottes in Computer Science, 11209, 432~448. 

  11. Zaimis, U. (2019). "Use of Drone Based It System？for Road Pothole Detection and Volume Calculation",？Industry 4.0, 4(5), 223~227. 

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