[논문]Deep-Learning-Based Pipe Leak Detection Using Image-Based Leak Features

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[해외논문] Deep-Learning-Based Pipe Leak Detection Using Image-Based Leak Features

Image Processing (ICIP), 2018 25th IEEE International Conference on, 2018 Oct, 2018년, pp.2361 - 2365

Bae, Ji-Hoon (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, 34129, Republic of Korea) , Yeo, Doyeob (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, 34129, Republic of Korea) , Yoon, Doo-Byung (Korea Atomic Energy Research Institute, Daejeon, 34057, Republic of Korea) , Oh, Se Won (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, 34129, Republic of Korea) , Kim, Gwan Joong (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, 34129, Republic of Korea) , Kim, Nae-Soo (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, 34129, Republic of Korea) , Pyo, Cheol-Sig (Electronics and Telecommunications Research Institute, Daejeon, 34129, Republic of Korea)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a deep-learning-based pipe leak detection (PLD) technique using trajectory-based image features extracted from time-series acoustic data received from microphone sensor nodes. We developed root-mean-square-pattern and frequency-pattern images by reflecting the leakage signal characteristics in the time and frequency domains and used them for ensemble learning with the help of state-of-the-art residual networks. The experimental results obtained using the measured data of leakage signals in a laboratory-scale nuclear power plant environment are presented to validate the effectiveness of the proposed method for PLD. The results show that the proposed image features suitable for convolutional neural network-based deep-learning can provide reliable PLD performance in terms of classification accuracy despite the machine-driven complex noise environment.

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