초록 ▼

본 발명은 드론을 이용하여 촬영된 영상을 인공지능 기반으로 분석하여 결함을 검출하고 분석하므로 안전진단의 효율성을 크게 향상시킨 드론 촬영 영상의 인공지능 분석을 통한 구조물의 안전진단방법을 제공한다.본 발명의 드론 촬영 영상의 인공지능 분석을 통한 구조물의 안전진단방법은 카메라가 설치된 드론을 사용하여 구조물에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 이진화처리하여 균열후보 픽셀을 검출하고, 독립점 등의 노이즈영역을 제거하고 균열후보 영역을 연결하고, 균열후보 영역을 균열과 비균열로 분류하여 균열을 검출하고, 검출된 균열 영역의 속성

본 발명은 드론을 이용하여 촬영된 영상을 인공지능 기반으로 분석하여 결함을 검출하고 분석하므로 안전진단의 효율성을 크게 향상시킨 드론 촬영 영상의 인공지능 분석을 통한 구조물의 안전진단방법을 제공한다.본 발명의 드론 촬영 영상의 인공지능 분석을 통한 구조물의 안전진단방법은 카메라가 설치된 드론을 사용하여 구조물에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 이진화처리하여 균열후보 픽셀을 검출하고, 독립점 등의 노이즈영역을 제거하고 균열후보 영역을 연결하고, 균열후보 영역을 균열과 비균열로 분류하여 균열을 검출하고, 검출된 균열 영역의 속성을 측정하여 균열의 안전여부를 진단하는 과정을 포함한다.

대표청구항 ▼

카메라가 설치된 드론을 사용하여 구조물에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 이진화처리하여 균열후보 픽셀을 검출하고, 독립점 등의 노이즈영역을 제거하고 균열후보 영역을 연결하고, 균열후보 영역을 균열과 비균열로 분류하여 균열을 검출하고, 검출된 균열 영역의 속성을 측정하여 균열의 안전여부를 진단하는 과정을 포함하고,상기 촬영된 영상은 중복된 영상들을 영상정합함으로써 영상의 왜곡을 제거한 후에 이진화처리하도록 구성하고,상기 높은 중복도로 촬영된 영상들의 영상정합은 동일한 장면에 대해 얻은 여러 종류의 영상들을 하나의 통일된 좌표계상

카메라가 설치된 드론을 사용하여 구조물에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 이진화처리하여 균열후보 픽셀을 검출하고, 독립점 등의 노이즈영역을 제거하고 균열후보 영역을 연결하고, 균열후보 영역을 균열과 비균열로 분류하여 균열을 검출하고, 검출된 균열 영역의 속성을 측정하여 균열의 안전여부를 진단하는 과정을 포함하고,상기 촬영된 영상은 중복된 영상들을 영상정합함으로써 영상의 왜곡을 제거한 후에 이진화처리하도록 구성하고,상기 높은 중복도로 촬영된 영상들의 영상정합은 동일한 장면에 대해 얻은 여러 종류의 영상들을 하나의 통일된 좌표계상에서 표현하는 것으로서, 영상의 특징점을 검출하고, 이 특징점들을 이용하여 정합을 빠르게 처리하여 얻도록 구성하고,상기 촬영된 영상에 대한 이진화처리는 컨볼루셔널 인코더-디코더 네트워크(convolutional encoder-decoder network)를 활용하고,상기 균열과 비균열로 분류하여 균열을 검출하는 과정에서는 신경망(neural network)을 활용하여 분류하고,상기 신경망을 활용하는 과정은 촬영한 영상데이터를 수집하고 균열을 포함한 이미지와 균열을 포함하지 않은 이미지를 분류하는 단계와, 인공신경망의 아키텍처를 선정하는 단계와, 인공신경망의 규모를 결정하고 상세하게 설계하는 단계와, 목표로 하는 정확도가 도달할 때까지 하이퍼 파라메터(hyper parameter)를 변경하면서 인공신경망을 학습하는 단계를 포함하고,상기 인공신경망의 규모를 결정하고 상세하게 설계하는 단계에서는 레이어수, 필터 개수, 필터 사이즈, 노드수, 활성화함수 종류, 학습율, 최적화방법, 학습알고리즘, 과적합방지의 하이퍼 파라메터(hyper parameter)를 실험적으로 결정하는 드론 촬영 영상의 인공지능 분석을 통한 구조물의 안전진단방법.