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구조물의 건전성(Structural Health)을 모니터링하는 방법으로서, 건정성을 모니터링하기 위한 구조물을 촬영한 영상으로부터 상기 구조물의 건전성을 예측하기 위한 일련의 유효 프레임을 추출하는 단계; 상기 일련의 유효 프레임에 대한 광학 흐름(Optical flow)을 추정하는 단계; 및 상기 광학 흐름에 기반하여 상기 일련의 유효 프레임에 나타난 구조물의 건전성을 결정하는 단계를 포함하는, 구조물 건전성 모니터링 방법
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제1항에 있어서,상기 추출하는 단계는, 상기 구조물을 촬영한 3차원 이미지를 2차원 이미지로 보정하는 단계를 포함하고, 상기 보정하는 단계는, 상기 3차원 이미지에서 임의의 좌표를 선택하는 단계; 및상기 임의의 좌표를 기준으로 상기 2 차원 이미지에 투영되는 투영 좌표를 생성하는 단계를 포함하는, 구조물 건전성 모니터링 방법
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제2항에 있어서, 상기 투영 좌표를 생성하는 단계 이후에, 상기 2차원 이미지의 스케일, 호모그래피 행렬을 이용한 변환 행렬 및 상기 투영 좌표를 순차적으로 곱하여 실제 좌표를 추출하는 단계를 포함하는, 구조물 건전성 모니터링 방법
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제3항에 있어서, 상기 결정하는 단계는, 상기 실제 좌표를 가우시안 필터(Gaussian Kernel)에 적용하는 단계를 포함하고, 상기 가우시안 필터(Gaussian Kernel)는, (여기서, w와 h는 이미지의 너비와 높이이며, 는 실수 x를 입력값(input)으로 취하고 x보다 작거나 같은 가장 큰 정수를 출력값(output)으로 제공하는 플로어 함수(floor function)인)구조물 건전성 모니터링 방법
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제4항에 있어서, 상기 적용하는 단계는, 상기 구조물의 건전성(d)는 로 계산되는,(여기서, Xi와 Xo는 이미지 픽셀의 현재 위치 좌표 및 원본 위치좌표이고, *은 요소 별 곱셈 연산자인)구조물 건전성 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 추출하는 단계는, 상기 2차원 이미지에서 특징점(feature detection)을 기반으로 하는 투영 좌표를 추출하는 단계를 포함하고, 상기 결정하는 단계는, 기 저장된 기준 좌표와 상기 투영 좌표를 비교하여 상기 투영 좌표의 이동을 판단하는 단계를 포함하는, 구조물 건전성 모니터링 방법
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제6항에 있어서, 상기 추출하는 단계는, 상기 2차원 이미지의 포커스 후방에 위치한 이미지는 가중치를 낮추고, 상기 2차원 이미지의 포커스 전방에 위치한 이미지는 가중치를 높이는 단계를 포함하는, 구조물 건전성 모니터링 방법
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제1항에 있어서, 상기 추정하는 단계는, 상기 유효 프레임의 흔들림을 보정하는 단계; 및흔들임이 보정된 상기 유효 프레임들을 미리 훈련된 광학 흐름 추정 예측 모델에 입력하는 단계를 포함하는, 구조물 건전성 모니터링 방법
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제8항에 있어서, 상기 입력하는 단계는, 상기 구조물의 건전성을 추출하기 위해 서로 다른 유효 프레임을 적층하고 9개의 합성곱(Convolution layer)이 있는 네트워크(Generic Network)를 통과하는 단계를 포함하고, 상기 통과하는 단계는, 상기 광학 흐름 추정 예측 모델 중 플로우 넷-S(FlowNet-S), 플로우 넷-C(FlowNet-C) 및 FlowNet2 중 적어도 어느 하나를 이용하는, 구조물 건전성 모니터링 방법
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구조물의 건전성을 모니터링하는 시스템으로서, 적어도 하나의 프로세서; 및상기 프로세서와 동작 가능하게 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드를 저장하는 메모리를 포함하고,상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,건정성(Structural Health)을 모니터링하기 위한 구조물을 촬영한 동영상으로부터 상기 구조물의 건전성을 예측하기 위한 일련의 유효 프레임을 추출하고, 상기 일련의 유효 프레임에 대한 광학 흐름(Optical flow)을 추정한 후, 상기 광학 흐름에 기반하여 상기 일련의 유효 프레임에 나타난 구조물의 건전성을 결정하기 위한 코드를 저장하는, 구조물 건전성 모니터링 시스템
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