[논문]BIM 모델 활용을 위한 360° 카메라 이미지의 객체 탐지 알고리즘 정확성 비교 연구

주현철; 이주형; 임종원; 이재희; 강인석

doi:10.5804/lhij.2023.14.3.145

BIM 모델 활용을 위한 360° 카메라 이미지의 객체 탐지 알고리즘 정확성 비교 연구
A Study on the Accuracy Comparison of Object Detection Algorithms for 360° Camera Images for BIM Model Utilization 원문보기

LHI journal of land, housing, and urban affairs, v.14 no.3, 2023년, pp.145 - 155

주현철 (경상국립대학교 토목공학과) , 이주형 (경상국립대학교 토목공학과) , 임종원 (경상국립대학교 토목공학과) , 이재희 (경상국립대학교 토목공학과) , 강인석 (경상국립대학교 토목공학과 공학연구원)

초록
AI-Helper

최근 건설산업 분야에 BIM 기술의 활용이 보편화되면서 3D 모델과 실제 시공 부위의 오류 확인 등을 위해 다양한 객체 탐지 알고리즘들이 활용되고 있다. 객체 탐지 기술은 건축물, 교량, 터널 등 건설시설물의 종류에 따라 객체 특성이 상이하므로 객체 탐지 기술도 적절한 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 객체 탐지를 위해서는 초기 객체 이미지가 있어야 하며 이를 위해서도 드론, 스마트폰 등 다양한 방법으로 이미지 취득이 가능하다. 본 연구에서는 철도와 도로 시설의 터널 부위에 대하여 초기 이미지 구축을 위해 터널 내부 촬영에 최적화된 360° 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지로부터 실제 객체를 탐지하기 위한 객체 탐지 방법론으로 YOLO 알고리즘, SSD 알고리즘 및 R-CNN 알고리즘을 적용하여 방법론별 객체 탐지의 정확도를 비교 분석한다. 분석 결과 Faster R-CNN 알고리즘이 SSD, YOLO v5 알고리즘에 비해 높은 인식률 및 mAP 값을 가졌으며 인식률들의 최소·최대 값의 차이가 작아 균등한 검측 능력을 나타냈다. 이러한 연구는 철도와 도로 시설공사에 BIM 적용이 확산되고 있는 점을 고려하면 360° 카메라의 활용 방법 확대와 유지보수를 위한 터널 시설 부위의 객체 탐지 방법론 적용에 활용될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, with the widespread adoption of Building Information Modeling (BIM) technology in the construction industry, various object detection algorithms have been used to verify errors between 3D models and actual construction elements. Since the characteristics of objects vary depending on the type of construction facility, such as buildings, bridges, and tunnels, appropriate methods for object detection technology need to be employed. Additionally, for object detection, initial object images are required, and to obtain these, various methods, such as drones and smartphones, can be used for image acquisition. The study uses a 360° camera optimized for internal tunnel imaging to capture initial images of the tunnel structures of railway and road facilities. Various object detection methodologies including the YOLO, SSD, and R-CNN algorithms are applied to detect actual objects from the captured images. And the Faster R-CNN algorithm had a higher recognition rate and mAP value than the SSD and YOLO v5 algorithms, and the difference between the minimum and maximum values of the recognition rates was small, showing equal detection ability. Considering the increasing adoption of BIM in current railway and road construction projects, this research highlights the potential utilization of 360° cameras and object detection methodologies for tunnel facility sections, aiming to expand their application in maintenance.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Step of Object Detection Using SSD (Liu et al., 2016)
그림 Fig. 2. Step of Object Detection Using YOLO (Maity et al., 2021)
그림 Fig. 3. Workflow of YOLO v5 (Park and Kim, 2022)
그림 Fig. 4. Step of Object Detection Using R-CNN (Maity et al., 2021)
그림 Fig. 5. Step of Object Detection Using Faster R-CNN (Lee et al., 2018)
그림 Fig. 6. Application Flowchart of Object Detection Algorithms
표 Table 1. Camera Specifications
표 Table 2. Definition of Algorithm Discrimination Criteria
그림 Fig. 7. Loss Graph
그림 Fig. 8. Object Detection Results
표 Table 3. Minimum and Maximum Recognition Rate and mAP Figures by Each Algorithms

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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