스마트폰 기반 모바일넷 심층 합성곱 신경망을 사용한 포트홀 탐지 시스템

아스팔트 도로 위에서 강우나 강설, 그리고 주행하는 차량의 하중과 영향으로 인해 발생하는 구멍 형태의 파손 영역을 의미한다. 본 연구에서는 이를 스마트폰 카메라 센서와 딥러닝 기반의 영상 처리를 통해 탐지해야 할 핵심 대상으로 정의한다.

연구 결과, 최대 해상도를 제외한 이미지 처리 속도는 큰 차이가 없었으나 카메라 해상도와 CPU 점유율은 정비례하는 관계를 보였다. 다만 학습 모델이 차량이나 도로 표식 등 노면 외의 특징을 구분하지 못해 포트홀로 오판하는 한계가 나타났다.

학술대회자료

저자정보: 안광은 (대구가톨릭대학교) 이성원 (대구가톨릭대학교) 김석진 (대구가톨릭대학교) 류승기 (한국건설기술연구원) 서동만 (대구가톨릭대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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포트홀은 아스팔트로 된 도로에 강우 및 강설과 주행 차량에 의해 발생하는 구멍 형태의 파손 영역이다. 포트홀은 차량의 조향을 일시적으로 상실시켜 2차 사고를 유발한다. 포트홀의 발생 특성상 포트홀 탐지는 전문 탐 ... 전체 초록 보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-001733609

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