정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
드론 영상 분석과 자료 증가 방법을 통한 건설 자재 수량 측정 |
| 영문제목(English Title) |
Measurement of Construction Material Quantity through Analyzing Images Acquired by Drone And Data Augmentation |
| 저자(Author) |
문지환
송누리
최재갑
박진호
김계영
Ji-Hwan Moon
Nu-Lee Song
Jae-Gab Choi
Jin-Ho Park
Gye-Young
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 09 NO. 01 PP. 0033 ~ 0038 (2020. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 드론에 의하여 획득된 영상을 분석하여 건축자재의 수량을 측정하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 종류와 영역을 예측하는 RCNN, 실제적인 수량 계산을 위한 사진측량법을 사용한다. 기존 연구에선 학습 데이터의 부족으로, 자재 종류 및 건축자재더미 영역 예측 정확도의 오류 범위가 컸다. 논문에서는 이러한 오류 범위를 줄이고 예측 안정성을 높이기 위해 자료 증가 방법으로 학습 데이터를 증가시킨다. 자료 증가는 학습 모델의 과적합을 막기 위해 회전에 의한 증가 방법만 사용한다. 수량 계산 방법으로는 Yaw, FOV 등의 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 영역을 찾고, 종류를 예측해 줄 RCNN 모델을 사용하고, 이 모든 정보를 종합해 논문에서 제안하는 수식에 적용하여 자재더미의 실제적인 수량을 계산한다. 제안하는 방법의 우수성은 실험을 통하여 확인한다.
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영문내용
(English Abstract) |
This paper proposes a technique for counting construction materials by analyzing an image acquired by a Drone. The proposed technique use drone log which includes drone and camera information, RCNN for predicting construction material type, dummy area and Photogrammetry for counting the number of construction material. The existing research has large error ranges for predicting construction material detection and material dummy area, because of a lack of training data. To reduce the error ranges and improve prediction stability, this paper increases the training data with a method of data augmentation, but only uses rotated training data for data augmentation to prevent overfitting of the training model. For the quantity calculation, we use a drone log containing drones and camera information such as Yaw and FOV, RCNN model to find the pile of building materials in the image and to predict the type. And we synthesize all the information and apply it to the formula suggested in the paper to calculate the actual quantity of material pile. The superiority of the proposed method is demonstrated through experiments.
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| 키워드(Keyword) |
Drone
UAV
RCNN
Deep Learning
Counting Number
Construction Material
드론
무인항공기
RCNN
딥러닝
수량 측정
건축 자재
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