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본 논문에서는 CNN을 사용하여 도로의 노면에 나타나는 크랙을 촬영한 영상으로부터 크랙의 위치와 모양을 검출하고 크랙의 종류를 분류하는 방법을 제안한다. CNN 기법을 물체의 세그멘테이션을 위해 사용한 의미론적 세그멘테이션 방법을 크랙의 검출을 위해 사용하였고, 검출된 결과 영상으로부터 크랙의 종류를 구분할 수 있는 신경망을 사용하였다. 신경망의 학습을 위해 지도학습 방법을 사용하였으며, 주행 중인 차량에 설치된 카메라를 통해 촬영한 도로 영상과 이 영상의 크랙 위치를 세그멘테이션한 결과, 크랙 분류 결과를 학습데이터로 사용하였다. 실제 도로 영상에 적용해 본 결과, 크랙의 위치를 효과적으로 검출하였고 크랙의 위치와 모양으로부터 크랙의 종류를 분류할 수 있었음을 확인하였다. 이 방법은 도로의 노면 관리에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
In this paper, we propose a method using CNN for detecting the location and shape of cracks and classifying the types of cracks from the crack images appearing on the road surface. The semantic segmentation method using CNN technique for object segmentation was used for the detection of cracks and a neural network capable of distinguishing the type of crack was applied to the detected crack image. Supervised learning method was used for training neural networks and a road image taken through a camera installed in a driving vehicle, the image of segmented area corresponding to crack position and the crack classification result was used as training data. As a result of deploying it to the real road image, the location of the crack was effectively detected and it was confirmed that the type of crack could be classified based on the location and shape of the crack. It is thought that this method can be used for efficient management of road surfaces.
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- Publisher :The Society of Convergence Knowledge
- Publisher(Ko) :융복합지식학회
- Journal Title :The Society of Convergence Knowledge Transactions
- Journal Title(Ko) :융복합지식학회논문지
- Volume : 8
- No :2
- Pages :33-39
- DOI :https://doi.org/10.22716/sckt.2020.8.2.012
The Society of Convergence Knowledge Transactions
