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YOLO 딥러닝 기법을 이용한 드론카메라 영상 내 건물 외벽 균열 검출 시스템

Crack detection system for exterior wall in a drone camera image using YOLO deep learning technique

한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호, 2019 Jan. 16, 2019년, pp.303 - 304  

윤태진 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  전진우 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  고병윤 (경운대학교 항공소프트웨어공학과) ,  우현구 (경운대학교 항공소프트웨어공학과)

초록
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본 논문에서는 자연재해나 노후화로 인해 많은 건물의 외벽에 균열(Crack)이 생기고 있고, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 텐서플로우(Tensorflow)기반 균열 데이터의 학습 과정을 거쳐 가중치 파일을 획득하고, 이를 기반으로 효율적으로 건물 관리를 할 수 있는 드론(Drone)에 장착된 카메라를 이용한 실시간 영상으로 건물 외벽 균열을 촬영하고 균열을 감지하여 사용자 모니터에 감지된 균열을 경계 상자를 통해 검출하고, 검출 사진과 위치를 기록하도록 시스템을 개발하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 딥러닝 기법을 이용한 영상인식과 드론을 통해 자연재해와 노후화로 인한 건물 외벽 균열을 자동으로 인식하여 사용자 모니터에 검출해주는 시스템을 개발하였다. 실제로 직접 만든 인위적인 균열사진은 학습하지 않은 상태에서 85%의 인식률을 보여주었고, 실제 건물 외벽 균열사진은 YOLO 딥러닝 영상인식을 통하여 학습시켜준 경우에 95%의 인식률을 보여 주었다.
  • 본 논문에서는 이를 기반으로 딥러닝 기법을 이용한 영상인식기술을 활용하여 자동으로 균열을 검출해주는 시스템을 개발하고자 한다.
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