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검출기가 건물 외벽에 대한 영상을 수신하는 단계; 및상기 검출기가 딥러닝 모델에 상기 영상을 입력하여 상기 영상에서 건물 외벽의 하자 정도에 대한 정보를 포함하는 영상을 생성하는 단계;를 포함하되,상기 딥러닝 모델은 실측 라벨값(Ground Truth Label)을 포함하는 학습데이터를 이용하여 창문 영역 및 하자 영역을 검출하도록 사전에 학습되고, 상기 영상이 입력되면 상기 영상에서 창문 영역을 검출하여 마스킹하고, 상기 영상에서 상기 창문 영역을 제외한 영역에서 추출하는 특징값을 기준으로 적어도 하나의 영역에 대한 하자 정도가 포함된 영상을 생성하는 건물 외벽 하자 검출 방법
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제 1 항에 있어서,상기 딥러닝 모델은 상기 영상에 포함된 창문 영역 및 하자 영역 각각에 대한 복수의 바운딩박스들을 설정하고 상기 복수의 바운딩박스들 중 창문 영역으로 클래스가 분류된 적어도 하나의 바운딩 박스를 마스킹하는 건물 외벽 하자 검출 방법
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제 1 항에 있어서,상기 딥러닝 모델은 상기 창문 영역을 검출하는 제 1 인코더 및 상기 하자 영역을 검출하는 제 2 인코더를 포함하고,상기 제 1 인코더에 상기 영상을 입력하여 상기 창문 영역에 대한 제 1 특징값을 추출하고 상기 제 2 인코더에 상기 영상을 입력하여 상기 하자 영역에 대한 제 2 특징값을 추출하고 상기 제 1 특징값과 제 2 특징값 또는 상기 제 1 특징값과 제 2 특징값을 합산한 값을 디코더에 입력하여 상기 하자 정도에 대한 정보를 포함하는 영상을 생성하는 건물 외벽 하자 검출 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 딥러닝 모델은 상기 영상에서 상기 창문이 존재하는 것으로 추정되는 영역에 바운딩 박스를 설정하는 건물 외벽 하자 검출 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 검출기는 사용자의 설정값에 따라 상기 마스크의 내부를 모자이크, 블러(Blur) 및 단색 평면 중 하나로 표시하는 건물 외벽 하자 검출 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 하자 정도에 대한 정보를 포함하는 영상을 생성하는 단계는,상기 검출기가 검출된 하자 영역의 진행방향, 하자의 크기 및 하자의 깊이를 추정하여 위험도를 판단하는 단계를 더 포함하는 건물 외벽 하자 검출 방법
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건물 외벽에 대한 영상을 입력받는 입력장치;실측 라벨값(Ground Truth Label)을 포함하는 학습데이터를 이용하여 창문 영역 및 하자 영역을 검출하도록 사전에 학습된 딥러닝 모델을 저장하는 저장장치; 및상기 딥러닝 모델에 상기 영상을 입력하여 상기 영상에서 창문 영역을 검출하여 마스킹하고, 상기 영상에서 상기 창문 영역을 제외한 영역에서 추출하는 특징값을 기준으로 적어도 상기 건물 외벽의 하자 정도에 대한 정보를 포함하는 영상을 생성하는 처리장치;를 포함하되,상기 딥러닝 모델은 실측 라벨값(Ground Truth Label)을 포함하는 학습데이터를 이용하여 상기 창문 영역 및 상기 하자 정도에 대한 정보를 검출하도록 사전에 학습되는 건물 외벽 하자 검출 장치
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제 7 항에 있어서,상기 딥러닝 모델은 상기 영상에 포함된 창문 영역 및 하자 영역 각각에 대한 복수의 바운딩박스들을 설정하고 상기 복수의 바운딩박스들 중 창문 영역으로 클래스가 분류된 적어도 하나의 바운딩 박스를 마스킹하는 건물 외벽 하자 검출 장치
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제 7 항에 있어서,상기 딥러닝 모델은 상기 창문 영역을 검출하는 제 1 인코더 및 상기 하자 영역을 검출하는 제 2 인코더를 포함하고,상기 제 1 인코더에 상기 영상을 입력하여 상기 창문 영역에 대한 제 1 특징값을 추출하고 상기 제 2 인코더에 상기 영상을 입력하여 상기 하자 영역에 대한 제 2 특징값을 추출하고 상기 제 1 특징값과 제 2 특징값 또는 상기 제 1 특징값과 제 2 특징값을 합산한 값을 디코더에 입력하여 상기 하자 정도에 대한 정보를 포함하는 영상을 생성하는 건물 외벽 하자 검출 장치
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제 7 항에 있어서, 상기 딥러닝 모델은 상기 영상에서 상기 창문이 존재하는 것으로 추정되는 영역에 바운딩 박스를 설정하는 건물 외벽 하자 검출 장치
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제 7 항에 있어서, 상기 검출기는 사용자의 설정값에 따라 상기 마스크의 내부를 모자이크, 블러(Blur) 및 단색 평면 중 하나로 표시하는 건물 외벽 하자 검출 장치
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제 7 항에 있어서, 상기 검출기는 검출된 하자 영역의 진행방향, 하자의 크기 및 하자의 깊이를 추정하여 위험도를 판단하는 건물 외벽 하자 검출 장치
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