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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민수 (Korea National University of Transportation) 김경호 (A BEST) 최상현 (Korea National University of Transportation)
저널정보
한국철도학회 한국철도학회 논문집 한국철도학회 논문집 제20권 제3호(통권 제100호)
발행연도
2017.6
수록면
374 - 381 (8page)

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국내 대부분의 선구에 부설된 콘크리트침목은 적절히 유지관리되지 않을 경우 열차 운행의 안전성을 심각하게 위협하는 요소가 될 수 있다. 이 연구에서는 최근 가장 강력한 적응성(adaptive)을 갖는 기법으로 활용 범위를 넓히고 있는 Adaboost를 이용하여 고해상도카메라로 촬영한 침목이미지에서 균열을 자동검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 실제 침목에 발생한 균열 및 비균열 이미지를 분석한 후 도출한 균열특징을 이용하여 학습하였다. 침목균열 자동검출 알고리즘의 적용성은 48개의 학습이미지와 11개의 비학습이미지를 이용하여 검토하였다. 검토 결과 학습이미지와 비학습이미지 모두 균열폭과 균열길이에 대한 인식률이 90% 이상으로 나타났으며, 충분한 균열인식 성능을 갖는 것으로 나타났다.
#Concrete sleeper #Automatic crack identification #Pattern recognition #Adaboost #High resolution image #콘크리트침목 #자동균열검출 #패턴인식 #아다부스트 #고해상도이미지

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 패턴인식기법
3. 균열 검출 알고리즘
3. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
M.S. Kaseko, Z. Lo, S. Ritchie (1994) Comparison of traditional and neural classifiers for pavement-crack detection, Journal of Transportation Engineering, 120(4), pp. 552-569. Y. Wang (1998) Neural network approach to image reconstruction from projections, International Journal of Imaging Systems and Technology, 9(5), pp. 381-387. W. Benning, J. Lange, R. Schwermann, C. Effkemann, S. Gortz (2004) Monitoring crack origin and evolution at concrete elements using photogrammetry, International Archives of Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 35(5), pp. 678-683. I. Giakoumis, N. Nikolaidis, I. Pitas (2006) Digital image processing techniques for the detection and removal of cracks in digitized paintings, IEEE Transactions on Image Processing, 15(1), pp. 178-188. J. Ando, T. Nagao (2009) Automatic construction of accurate image processing using Adaboost, Fifth International Workshop on Computational Intelligence and Applications, Hiroshima University, Japan, pp. 296-301.

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