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드론에 장착된 카메라로 촬영하여 영상데이터를 확보하는 제1단계; 상기 영상데이터에서 도로 영상을 추출하는 제2단계; 상기 도로 영상에서 균열 영상을 추출하는 제3단계; 및 상기 균열 영상의 이진화 수행을 통해 균열정보를 정량화하는 제4단계;를 포함하고,상기 제4단계는, 상기 균열의 중심선을 추출하는 제4-1단계; 상기 균열의 양쪽 외곽선을 추출하는 제4-2단계; 상기 중심선과 외곽선을 이용하여 균열의 폭을 계산하는 제4-3단계;로 이루어지고,제4-3단계는, 상기 중심선에 수직인 법선을 구하는 a단계; 상기 법선이 양쪽 외곽선과 만나는 두 지점까지의 거리를 구하는 b단계;로 이루어지고,상기 a단계는, 상기 균열 영상에서 중심선에 위치하며 특정 픽셀 수만큼 떨어져서 이웃하는 두 개의 중심픽셀을 선정하는 a-1단계; 상기 두 개의 중심픽셀의 중심을 연결한 제1선의 방향을 선정하는 a-2단계; 상기 두 개의 중심픽셀의 중심에 각각 위치하고 상기 제1선에 수직한 두 개의 법선인 제2선의 방향을 선정하는 a-3단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 드론의 촬영영상과 인공지능 기반의 도로 표면 균열 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 b단계는,상기 균열의 영상에서 양쪽 외곽선에 위치하는 픽셀 중 상기 제2선과 만나는 두 개의 외곽픽셀을 선정하는 b-1단계; 및 상기 두 개의 외곽픽셀의 거리를 계산하는 b-2단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 드론의 촬영영상과 인공지능 기반의 도로 표면 균열 검출 방법
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제1항에 있어서, 상기 제4단계의 균열정보를 이용하여 균열의 실제 폭을 수치단위로 계산하는 제5단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 드론의 촬영영상과 인공지능 기반의 도로 표면 균열 검출 방법
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제5항에 있어서,상기 균열의 실제 폭(Wc)은 아래 식으로 계산되는 것을 특징으로 하는, 드론의 촬영영상과 인공지능 기반의 도로 표면 균열 검출 방법
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도로표면의 균열 상태를 검출하는 시스템에 있어서, 드론에 장착된 카메라로 촬영한 영상데이터로부터 도로 영상을 추출하는 도로 영상 추출부; 상기 도로 영상 추출부에서 추출된 영상에서 균열 영상을 추출하는 균열 영상 추출부; 상기 균열의 균열정보를 정량화하는 영상 분석부;를 포함하고,상기 영상 분석부는, 상기 균열의 중심선과 상기 균열의 양쪽 외곽선을 추출하고, 상기 중심선과 외곽선을 이용하여 균열의 폭을 계산하고,상기 영상 분석부는, 상기 중심선에 수직인 법선을 구하는 단계와, 상기 법선이 양쪽 외곽선과 만나는 두 지점까지의 거리를 구하는 단계를 수행하고,상기 영상 분석부는, 상기 균열 영상에서 중심선에 위치하며 이웃하는 두 개의 중심픽셀을 선정하는 단계와, 상기 두 개의 중심픽셀의 중심을 연결한 제1선의 방향을 계산하는 단계와, 상기 두 개의 중심픽셀의 중심에 각각 위치하고 상기 제1선에 수직한 두 개의 법선인 제2선의 방향을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 드론의 촬영영상과 인공지능 기반의 도로 표면 균열 검출 시스템
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제7항에 있어서,상기 균열의 영상에서 양쪽 외곽선에 위치하는 픽셀 중 상기 제2선과 만나는 두 개의 외곽픽셀을 선정하는 단계와, 상기 두 개의 외곽픽셀의 거리를 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 드론의 촬영영상과 인공지능 기반의 도로 표면 균열 검출 시스템
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