인공신경망을 활용한 도로표면 객체정보 검출 과정에서의 성능 향상을 위한 Superpixel 기반 데이터 전처리 기술 적용 연구

김연태; 임재규; 유형목; 이문섭

doi:10.9728/dcs.2020.21.11.2049

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저자정보: 김연태 (한국건설기술연구원) 임재규 (한국건설기술연구원) 유형목 (한국건설기술연구원) 이문섭 (한국건설기술연구원)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제11호

발행연도: 2020.11

수록면: 2,049 - 2,056 (8page)

DOI: 10.9728/dcs.2020.21.11.2049

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Superpixel이란 유사성을 지닌 픽셀들을 일정 기준에 따라 묶어서 만든 하나의 커다란 픽셀을 말한다. Superpixel을 활용할 경우 객체의 의미있는 경계를 찾아 분류할 수 있어 이미지에 대한 Instance Segmentation 과정에 활용하기 유리하다. 본 논문에서는 도로이미지 상의 객체를 검출하는 인공신경망 모델에 활용할 이미지 데이터에 대해 전처리 과정에서 Superpixel을 적용한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 어노테이션 과정을 단순화하였으며 동시에 이를 활용한 인공신경망 모델도 충분한 정확도를 보인다는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.

#인공신경망 #이미지 전처리 #인스턴스 세그멘테이션 #슈퍼픽셀 #Artificial Neural Network #Image Preprocessing #Instance Segmentation #Superpixel

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G. Flintsch / 2006 / Asset management data collection for supporting decision process

V. Mandal / 2018 / Automated Road Crack Detection Using Deep Convolutional Neural Networks / 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) :5212~5215

L. Attard / 2019 / Automatic Crack Detection using Mask R-CNN / 2019 11th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis (ISPA) :152~157

Ministry of Land, Infrastructure and Transport / 2002 / Yearbook of Road Statistics :7~8

B. D Klein / 1999 / Data quality in neural network models: effect of error rate and magnitude of error on predictive accuracy / Omega 27(5):569~582

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