24-05-2018 дата публикации
Номер: KR0101857961B1
Автор:
고병철,
장준호,
신상영,
이은주,
이달재
... 본 발명은 드론과 열 영상 카메라의 영상분석을 이용한 자동 싱크홀 탐지 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 드론과 열 영상 카메라를 이용하여 열 영상을 획득하는 열 영상 획득부; 상기 열 영상 획득부에서 획득된 열 영상을 분석하여 싱크홀 후보 영역을 추출하는 후보 검출부; 및 상기 후보 검출부에서 추출된 싱크홀 후보 영역에서 오검출 영역을 제외하고 최종 싱크홀 영역을 추출하는 검증부를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다. 또한, 본 발명은 드론과 열 영상 카메라의 영상분석을 이용한 자동 싱크홀 탐지 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 (1) 열 영상 획득부가 드론과 열 영상 카메라를 이용하여 열 영상을 획득하는 단계; (2) 후보 검출부가 상기 단계 (1)에서 획득된 열 영상을 분석하여 싱크홀 후보 영역을 추출하는 단계; 및 (3) 검증부가 상기 단계 (2)에서 추출된 싱크홀 후보 영역에서 오검출 영역을 제외하고 최종 싱크홀 영역을 추출하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다. 본 발명에서 제안하고 있는 드론과 열 영상 카메라의 영상분석을 이용한 자동 싱크홀 탐지 시스템 및 방법에 따르면, 원적외선 열 영상 카메라가 부착된 드론을 이용하여 촬영된 열 영상을 분석하여 싱크홀 후보 영역 및 최종 싱크홀 영역을 추출함으로써, 비파괴적으로 싱크홀 영역을 탐지할 수 있어, 파괴적 탐지로 인한 지질층 파괴와 싱크홀 발달의 악화를 방지할 수 있으며, 적은 비용으로 광범위한 지역을 효율적으로 탐지할 수 있다. 또한, 본 발명에 따르면, 3단계의 전처리 과정을 통해 신뢰도 높은 싱크홀 후보 영역을 추출할 수 있으며, 가벼운 버전의 회선 신경망 기술(the light-CNN)을 이용하여 기존의 회선 신경망 기술(CNN)을 이용하는 경우에 비하여 학습 시간이 단축 및 실시간 점검이 가능하여 시간 및 비용 측면에도 보다 효율적으로 싱크홀 영역을 추출할 수 있고, 계층적 랜덤 포레스트 분류기(BRF)를 이용하여 회선 신경망 기술로는 분류해낼 수 없는 색채 ...
Подробнее