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AI 기반 교량 결함탐지 알고리즘 개발연구

목차

표목차

그림목차

Ⅰ. 과업개요
1.1 과업 배경 및 필요성 13
1.2 과업 목표 13
1.3 과업 내용별 추진 방향 14

Ⅱ. 학습용 데이터 구축 시나리오 설계
2.1 열화상, RGB 등 센서 기능을 활용하여 식별 가능한 교량 결함 유형 도출 18
2.2 교량 구조?재료별/결함 유형별/이미지 종류별 학습용 데이터 구축량 설정 23
2.3 교량 결함탐지 성능 향상을 위한 공간 왜곡 보정 기법, 영상패턴에 따른 학습 데이터 자동 분류 방안 제시 25
2.4 교량 결함탐지 학습용 데이터 메타정보 항목 도출 28
2.5 시나리오별 현장 드론촬영 가이드라인 제시 29

Ⅲ. 드론영상을 활용한 교량 결함탐지 학습용 데이터 구축
3.1 서울시내 및 수도권 지역 자동차전용도로 교량에 대해 시설 안전점검을 목적으로 한 드론 영상 촬영 44
3.2 교량 결함탐지 성능 향상을 위한 라벨링 방법 및 데이터셋 제작 도구 제시 57
3.3 드론영상 데이터 처리 및 교량 결함 탐지 학습용 데이터 구축 61

Ⅳ. 드론영상을 활용한 교량 결함탐지 학습용 데이터 구축
4.1 교량 시설물 내 결함 식별 및 판별 모델 제시 69
4.2 교량 시설물 내 결함 면적 산정 모델 제시 72
4.3 드론영상 패턴에 따른 교량 시설물 내 결함 식별/유형 판별/ 면적 산정 모델 구현 및 정확도 평가 74
4.4교량 결함탐지 알고리즘 활용 발전 방향 제시 83

Ⅴ. 학습용 데이터 및 알고리즘 품질 검증
5.1 학습용 데이터 및 알고리즘 품질관리 계획 및 검증방안 제시 86
5.2 데이터 구축결과의 다양성, 구문 정확성, 의미 정확성, 알고리즘 유효성 검증 99

Ⅵ. 서울시 S-Map Open Lab 연계 방안 도출
6.1 서울시 S-Map Open Lab 주요 기능 분석 103
6.2 연구결과와 서울시 S-Map Open Lab 연계 107

Ⅶ. 연구 결론 및 향후 추진 방향 제시
7.1 연구 결론 110
7.2 향후 추진 방향 제시 112