다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기
| 국가/구분 | 한국(KR)/등록특허 | |
|---|---|---|
| 국제특허분류(IPC8판) |
|
|
| 출원번호 | 10-2016-0183296 (2016-12-30) | |
| 등록번호 | 10-1772916-0000 (2017-08-24) | |
| DOI | http://doi.org/10.8080/1020160183296 | |
| 발명자 / 주소 |
|
|
| 출원인 / 주소 |
|
|
| 대리인 / 주소 |
|
|
| 심사청구여부 | 있음 (2016-12-30) | |
| 심사진행상태 | 등록결정(일반) | |
| 법적상태 | 등록 |
본 발명은 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법 및 시스템에 있어서, 특히 터널을 실시간 촬영하면서 획득된 영상정보를 기반으로 터널 균열을 파악하되 CNN 기법을 적용하여 보다 신속하고 정확하게 터널 표면의 균열을 검출하도록 하는 것을 특징으로 하는 촬영영상과 인공지능 알고리즘 기반의 균열검출 자동화 프로그램을 이용한 터널 라이닝 표면의 균열 검출 방법 및 시스템에 관한 것으로,터널 내부의 콘크리트 표면을 촬영하는 단계와; 촬영된 영상을 분석하여 균열을 파악하고 디
터널 내부의 콘크리트 표면을 촬영하는 단계와;촬영된 영상을 분석하여 균열을 파악하고 디스플레이장치를 통해 분석된 자료를 출력하는 단계를 포함하여 이루어지되;콘크리트 표면을 촬영한 정지영상 또는 동영상 이미지와 객체인식을 위한 인공지능 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망(CNN)기법을 이용하여 콘크리트 표면에 발생한 균열을 검출하고;상기 균열 검출 방법은 균열후보군을 최종균열과 노이즈(잡음)로 구분하기 위해, 균열의 특징 및 균열의 각 특징 간의 상관관계를 입력변수로 한 Feed Forward 신경망 기법을 활용한 후처리 과정을 포함하
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.