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콘크리트 상태를 판정하는 영상분석장치에 있어서,무인 비행체에 탑재된 초분광 카메라를 통해 획득되는 초분광 콘크리트 영상으로부터, RGB(red, green, blue) 콘크리트 영상을 추출하는 RGB 영상 추출부;비정상 상태로 오인될 수 있는 콘크리트 상태와 손상 상태의 콘크리트 상태를 복수의 그룹으로 나누어 딥러닝 모델의 트레이닝에 적용하고, 상기 딥러닝 모델을 이용해 상기 RGB 콘크리트 영상에서 백태가 발생한 백태 영역을 추출하는 딥러닝 모델 적용부와; 그리고,상기 초분광 콘크리트 영상의 영역들 중 상기 백태 영역에 해당하는 초분광 영역의 스펙트럼을 분석하여, 상기 백태 영역에 포함되어 있는 백태부를 정량화하는 초분광 영상 분석부를 포함하고,상기 초분광 영상 분석부는,상기 백태 영역에 해당하는 초분광 영역에 포함된 각 픽셀의 스펙트럼인 대상 스펙트럼과 기준 스펙트럼에 SAM(Spectral Angle Mapper)을 적용하여 상기 대상 스펙트럼과 상기 기준 스펙트럼 간의 각도를 파악하고, 상기 각도가 기설정된 임계범위에 속하는 경우에 상기 임계범위에 속하는 픽셀을 상기 백태부로 판단하고, 상기 백태부의 픽셀들 중 노이즈 픽셀을 중앙값 필터(median filter)를 통해 제거하고,상기 임계범위는 상기 백태부에 관한 판단 결과의 정확도, 정밀도, 및 재현율에 기반해 도출된 4~8도 이고,상기 기준 스펙트럼은 스펙트럼 반사율 및 반사율 기울기 변화량에 따라 결정되고,상기 비정상 상태로 오인될 수 있는 콘크리트 상태의 그룹은 줄눈을 포함하는 비손상 콘크리트, 거미줄을 포함하는 비손상 콘크리트, 오염 물질을 포함하는 비손상 콘크리트, 구조물이 꺾인 비손상 콘크리트, 및 표면이 튀어 나온 콘크리트를 포함하고, 상기 손상 상태의 콘크리트 상태의 그룹은 백태를 포함하는 콘크리트, 박리 및 균열을 포함하는 콘크리트, 및 박락을 포함하는 콘크리트를 포함하는영상분석장치
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제1항에 있어서,상기 딥러닝 모델 적용부는 영상 분석용으로 정렬된 나선신경망의 가중치에서 학습을 재시작하는 전이학습을 이용하여 상기 백태 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 영상분석장치
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제3항에 있어서,상기 딥러닝 모델 적용부는 상기 나선신경망에 입력될 기본 데이터 크기에 맞추어 윈도우를 이동시켜 스캐닝을 수행함으로써 상기 윈도우 내부의 물체가 백태일 확률과 콘크리트일 확률을 획득하고,상기 획득한 확률을 이용하여 확률 지도(probability map)를 계산한 뒤, 백태로 판단된 확률이 특정 임계값을 넘어서는 픽셀들을 추출하여 백태 영역을 탐지하는 것을 특징으로 하는 영상분석장치
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제1항에 있어서,상기 초분광 영상 분석부는,상기 대상 스펙트럼으로부터 반사율을 획득하고, 상기 백태 영역에 해당하는 초분광 영역에서 상기 대상 스펙트럼의 반사율이 기설정된 제1 임계값보다 낮은 영역을 제거하고, 기설정된 파장 대역에서 상기 반사율의 기울기 변화량이 기설정된 제2 임계값보다 낮은 픽셀을 상기 제거되고 남은 초분광 영역으로부터 추출하는 것을 특징으로 하는 영상분석장치
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제1항에 있어서,상기 기준 스펙트럼은 방해석 스펙트럼인영상분석장치
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콘크리트 상태를 판정하는 영상분석방법에 있어서,비정상 상태로 오인될 수 있는 콘크리트 상태와 손상 상태의 콘크리트 상태를 복수의 그룹으로 나누어 딥러닝 모델의 트레이닝에 적용하는 단계;무인 비행체에 탑재된 초분광 카메라를 통해 초분광 콘크리트 영상을 획득하는 단계와;상기 초분광 콘크리트 영상에서 RGB(red, green, blue) 콘크리트 영상을 추출하는 단계와;상기 딥러닝 모델을 적용하여 상기 RGB 콘크리트 영상에서 백태가 발생한 백태 영역을 추출하는 단계와; 그리고상기 초분광 콘크리트 영상의 영역들 중 상기 백태 영역에 해당하는 초분광 영역의 스펙트럼을 분석하여 상기 백태 영역에 포함되어 있는 백태부를 정량화하는 단계를 포함하고, 상기 백태부를 정량화하는 단계는,상기 백태 영역에 해당하는 초분광 영역에 포함된 각 픽셀의 스펙트럼인 대상 스펙트럼과 기준 스펙트럼에 SAM(Spectral Angle Mapper)을 적용하여 상기 대상 스펙트럼과 상기 기준 스펙트럼 간의 각도를 파악하는 단계와; 상기 각도가 기설정된 임계범위에 속하는 경우에, 상기 임계범위에 속하는 픽셀을 상기 백태부로 판단하는 단계와; 그리고상기 백태부의 픽셀들 중 노이즈 픽셀을 중앙값 필터(median filter)를 통해 제거하는 단계를 포함하고, 상기 임계범위는 상기 백태부에 관한 판단 결과의 정확도, 정밀도, 및 재현율에 기반해 도출된 4~8도 이고,상기 기준 스펙트럼은 스펙트럼 반사율 및 반사율 기울기 변화량에 따라 결정되고,상기 비정상 상태로 오인될 수 있는 콘크리트 상태의 그룹은 줄눈을 포함하는 비손상 콘크리트, 거미줄을 포함하는 비손상 콘크리트, 오염 물질을 포함하는 비손상 콘크리트, 구조물이 꺾인 비손상 콘크리트, 및 표면이 튀어 나온 콘크리트를 포함하고, 상기 손상 상태의 콘크리트 상태의 그룹은 백태를 포함하는 콘크리트, 박리 및 균열을 포함하는 콘크리트, 및 박락을 포함하는 콘크리트를 포함하는영상분석방법
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제8항에 있어서,상기 백태 영역을 추출하는 단계는, 영상 분석용으로 정렬된 나선신경망의 가중치에서 학습을 재시작하는 전이학습을 이용하여 상기 백태 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 영상분석방법
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제10항에 있어서,상기 백태 영역을 추출하는 단계는,상기 나선신경망에 입력될 기본 데이터 크기에 맞추어 윈도우를 이동시켜 스캐닝을 수행함으로써 상기 윈도우 내부의 물체가 백태일 확률과 콘크리트일 확률을 획득하는 단계와; 그리고상기 획득한 확률을 이용하여 확률 지도(probability map)를 계산한 뒤, 백태로 판단된 확률이 특정 임계값을 넘어서는 픽셀들을 추출하여 백태 영역을 탐지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상분석방법
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제8항에 있어서,상기 백태부를 정량화하는 단계는,상기 대상 스펙트럼으로부터 반사율을 획득하는 단계와;상기 백태 영역에 해당하는 초분광 영역에서 상기 대상 스펙트럼의 반사율이 기설정된 제1 임계값보다 낮은 영역을 제거하는 단계와; 그리고 기설정된 파장 대역에서 상기 반사율의 기울기 변화량이 기설정된 제2 임계값보다 낮은 픽셀을 상기 제거되고 남은 초분광 영역으로부터 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상분석방법
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제8항에 있어서,상기 기준 스펙트럼은 방해석 스펙트럼인영상분석방법
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