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논문 기본 정보

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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.

목차

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

참고문헌 (13)

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