딥러닝 기반 포트홀 탐지 시스템에서의 학습 모델 비교 분석

포트홀은 아스팔트 도로 표면에 발생하는 구덩이 모양의 손상으로, 지름 15cm 이상, 깊이 2cm 이상의 홈을 의미한다. 이는 아스팔트 균열 사이로 침투한 물이 얼고 녹는 과정에서 지반과 아스팔트 사이에 공동을 생성하고, 차량 하중에 의해 눌려 발생한다.

연구 결과, 딥러닝 기반 포트홀 탐지 모델은 2개 클래스 분류 방식에서 높은 정확도를 획득하는 반면, 3개 클래스 분류 방식에서는 낮은 정확도를 보였다. 또한, 모델의 복잡도가 낮을수록 학습 및 테스트 단계에서 안정적이지 않은 결과를 나타냈다.

학술대회자료

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

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘은 컴퓨터가 물체를 판단하는데 성능이 높은 알고리즘이다. 최근 딥러닝 알고리즘을 구성하여 만든 모델은 영상처리에서 좋은 성능을 나타내고 있다. 포트홀은 도로 표면에 발생하는 구멍으로 도로 ... 전체 초록 보기

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AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
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