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보행로를 촬영한 영상 데이터를 획득하는 획득부;상기 영상 데이터에 포함된 보행로 이미지를 분석하고, 상기 보행로 이미지의 분석을 통해 상기 보행로의 상태를 파악하는 분석부;를 포함하는 분석 장치
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제1항에 있어서,상기 획득부는 보행로 관련 구글 이미지, 카카오 맵 로드뷰, 네이버지도 로드뷰 중 적어도 하나로부터 상기 영상 데이터를 획득하는 분석 장치
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제1항에 있어서,상기 획득부는 이미지 전처리, ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling) 처리, 업스케일링 처리의 순서대로 상기 영상 데이터를 처리하고,상기 분석부는 상기 획득부에서 처리된 영상 데이터에 포함된 상기 보행로 이미지를 분석하는 분석 모델을 포함하며,상기 분석 모델은 상기 이미지 전처리, 상기 ASPP 처리, 상기 업스케일링 처리의 순서대로 처리된 영상 데이터를 입력으로 하는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘이 적용된 기계 학습을 통해 생성되고,상기 분석 모델은 비정상 상태로 규정된 보행로를 추출하도록 학습된 분석 장치
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제1항에 있어서,상기 보행로 이미지의 분석을 통해 상기 보행로의 손상 상태를 복수의 손상 레벨로 구분하는 평가부가 마련되거나, 상기 보행로 이미지의 분석을 통해 상기 보행로를 침범한 장애물을 판별하는 판별부가 마련되고,상기 판별부는 상기 장애물이 상기 보행로를 침범한 침범 상태를 복수의 침범 레벨로 구분하는 분석 장치
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제1항에 있어서,상기 보행로 이미지를 설정 크기의 셀 단위로 분할하는 평가부가 마련되고,상기 평가부는 상기 셀에 포함된 파손 이미지의 비율에 따라 상기 보행로의 손상 상태를 복수의 손상 레벨로 구분하는 분석 장치
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제1항에 있어서,상기 보행로의 손상 상태를 평가하는 평가부가 마련되고,상기 평가부는 상기 보행로 이미지의 분석을 통해 상기 보행로의 구성 재료를 파악하며,상기 평가부는 상기 구성 재료의 정상 표면의 이미지를 로딩하고,상기 평가부는 상기 정상 표면의 이미지와 상기 보행로 이미지를 비교하며,상기 평가부는 상기 정상 표면의 이미지와 상기 보행로 이미지의 차이값이 설정값을 만족하면, 상기 보행로가 손상된 것으로 평가하는 분석 장치
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제1항에 있어서,상기 보행로 이미지의 분석을 통해 상기 보행로를 침범한 장애물의 종류를 판별하는 판별부가 마련되고,상기 판별부는 판별 결과에 따라 상기 장애물을 필수 시설물에 해당하는 필수물과 제거 가능한 개선물로 구분하는 분석 장치
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제1항에 있어서,상기 보행로 이미지의 분석을 통해 상기 보행로의 손상 상태를 평가하는 평가부, 상기 보행로 이미지의 분석을 통해 상기 보행로에 대한 장애물의 침범 상태를 판별하는 판별부, 상기 손상 상태의 평가 결과와 상기 침범 상태의 판별 결과를 이용해 상기 보행로의 현재 상태를 도출하는 도출부가 마련되고,상기 평가부는 상기 손상 상태를 복수의 레벨로 구분하며,상기 판별부는 상기 침범 상태를 복수의 레벨로 구분하고,상기 도출부는 상기 손상 상태의 레벨별로 부여된 점수 및 상기 침범 상태의 레벨별로 부여된 점수를 이용해 상기 보행로의 현재 상태를 점수화하는 분석 장치
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분석 장치에 의해 수행되는 분석 방법에 있어서,상기 보행로를 촬영한 영상 데이터를 획득하는 제1 획득 단계;상기 영상 데이터를 이미지 처리하는 제1 처리 단계;이미지 처리된 상기 영상 데이터를 입력으로 하는 기계 학습을 수행하는 학습 단계;를 포함하고;상기 학습 단계는 이미지 처리된 상기 영상 데이터에 포함된 보행로 이미지를 추출하는 분석 모델, 상기 보행로의 손상 상태를 평가하는 평가 모델, 보행로에 대한 장애물의 침범 상태를 판별하는 판별 모델, 상기 손상 상태와 상기 침범 상태를 이용해서 보행로의 현재 상태를 도출하는 도출 모델 중 적어도 하나를 생성하는 분석 방법
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분석 장치에 의해 수행되는 분석 방법에 있어서,상기 보행로를 촬영한 영상 데이터를 획득하는 제2 획득 단계;상기 영상 데이터를 이미지 처리하는 제2 처리 단계;상기 이미지 처리와 동일하게 처리된 복수의 영상 데이터를 입력으로 하는 기계 학습을 통해 생성된 분석 모델을 이용하여, 상기 이미지 처리된 상기 영상 데이터에 포함된 보행로 이미지를 추출하는 추출 단계;상기 이미지 처리와 동일하게 처리된 복수의 영상 데이터를 입력으로 하는 기계 학습을 통해 생성된 평가 모델을 이용하여, 상기 이미지 처리된 상기 영상 데이터에 포함된 보행로의 손상 상태를 평가하는 평가 단계;상기 이미지 처리와 동일하게 처리된 복수의 영상 데이터를 입력으로 하는 기계 학습을 통해 생성된 평가 모델을 이용하여, 상기 이미지 처리된 상기 영상 데이터에 포함된 보행로에 대한 장애물의 침범 상태를 판별하는 판별 단계;상기 손상 상태의 평가 결과와 상기 침범 상태의 판별 결과를 이용해서 상기 보행로의 현재 상태를 도출하고, 기설정된 보행로 가이드 라인에 따라 상기 현재 상태를 점수화해서 출력하는 도출 단계;를 포함하는 분석 방법
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