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초록·키워드
철도 시스템의 고속화와 자율 운행 기술의 발전에 따라 선로 형상을 정확하게 인식하고 곡선 반경 정보를 추정하는 기술의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 철도 영상으로부터 선로의 곡선 반경을 분류하기 위한 딥러닝 기반 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 다양한 선로 방향과 곡선 반경 정보를 포함하는 데이터셋을 구축하고, 의미론적 영상 분할 결과를 입력으로 사용하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 분류 모델과 소실점 기반 기하학적 곡선 반경 추정 방법을 결합하였다. 또한 두 방법에서 산출된 분류 신뢰도를 가중치 기반으로 융합하여 최종 곡선 반경을 결정하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 기존 방법보다 향상된 곡선 반경 분류 성능을 나타내었으며, 기존 방법에서 오분류된 일부 샘플을 올바르게 분류하는 것을 확인하였다. 이를 통해 소실점 기반 기하학적 정보가 CNN 기반 분류 모델의 예측을 보완할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방법은 영상의 특징 정보와 기하학적 정보를 함께 이용하여 곡선 반경을 분류하며, 철도 영상 기반 곡선 반경 분류의 가능성을 확인하였다.
본문·목차
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