| 연구목표 |
교량의 손상을 정량화하기 위한 딥러닝 모델 구축 - 2차년도에서는 1차년도에서 분류된 손상유형에 대한 정량화를 수행하기 위해 FPN(Feature Piramid Network), Mask-RCNN 알고리즘을 적용하고자 함 - FPN · 드론으로 촬영 시 교량의 균열과의 거리와 스케일에 대한 정확성을 높이고자 활용 · 원본이미지를 Con... |
| 연구내용 |
모델링 데이터를 활용한 3차원 뷰어 관리 시스템(BIM) 프로토 타입 제작 - GCP(Ground Control Point)측량을 통해 드론영상의 정확성을 높이고 MMS(Mobile Mapping System)을 이용한 교면 데이터 취득을 통하여 드론을 이용하여 작성된 3D모델의 정확성 재입증 - 시설물 통합유지관리 시스템 FMS(Facility Ma... |
| 기대효과 |
딥러닝이 인식한 손상여부, 범위 등을 BIM을 통해 구축한 3D 모델로 표현하여 교량 유지관리에 활용하는 방안 제시 - 균열, 칠 벗겨짐, 부식, 백태 등의 표현 방식 또한 정해진 양식에 따라 표시되며, 필요에 따라 사진을 해당 부위와 직접 연계시킬 수 있어 별도의 확인 절차 없이 한눈에 진단 이력 확인가능 |
| 키워드 |
드론,딥러닝,건설정보모델링,교량관리,교량손상검출율 |