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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 38 - 44 (7page)
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본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3x3 크기의 convolution filter와 2x2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.
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Zhang, L. / 2016 / Road crack detection using deep convolutional neural network / Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) :3708~3712
FENG, C. / 2017 / Deep Active Learning for Civil Infrastructure Defect Detection and Classification / International Workshop on Computing in Civil Engineering (IWCCE) :298~306
Eisenbatch, Markus / 2017 / How to get pavement distress detection ready for deep learning? A systematic approach / 2017international joint conference on neural networks (IJCNN). IEEE :2039~2047
Loffe, S. / 2015 / Batch normalization: Acceleration deep network training by redusing internal covariate shift / arXiv preprint arXiv: 1502.03167
Pauly, L. / 2017 / Deeper networks for pavement crack detection / Proceedings of the 34th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC). IAARC :479~485
FENG, C. / 2017 / Deep Active Learning for Civil Infrastructure Defect Detection and Classification / International Workshop on Computing in Civil Engineering (IWCCE) :298~306
Eisenbatch, Markus / 2017 / How to get pavement distress detection ready for deep learning? A systematic approach / 2017international joint conference on neural networks (IJCNN). IEEE :2039~2047
Loffe, S. / 2015 / Batch normalization: Acceleration deep network training by redusing internal covariate shift / arXiv preprint arXiv: 1502.03167
Pauly, L. / 2017 / Deeper networks for pavement crack detection / Proceedings of the 34th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC). IAARC :479~485
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