정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
항공 영상 내 오브젝트의 정확한 면적 측정을 위한 외곽선 검출 방법 |
| 영문제목(English Title) |
An Edge Detection Method for Accurate Area Measurement of Objects in an Aerial Image |
| 저자(Author) |
한윤성
김수종
김석진
이동욱
전수빈
서동만
Yunsung Han
Sujong Kim
Seokjin Kim
Dongwook Lee
Soobin Jeon
Dongmahn Seo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 27 NO. 06 PP. 0282 ~ 0288 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 드론 산업의 발달에 따라 드론에 관한 관심이 커지고 있으며 그로 인해, 드론으로 촬영한 항공 영상 내 물체를 검출하고 파악하는 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중, 도로에서 운전자를 위협하는 포트홀, 크랙의 면적과 위험도 측정을 자동화하기 위해 항공 영상 내 물체를 검출하고 해당 물체의 영역을 측정하는 연구가 진행되고 있다. 드론에서 촬영한 영상의 고도정보와 영상의 메타데이터를 이용하여 픽셀 당 단위 면적을 얻을 수 있다. 이를 통해 위험물 면적 계산이 가능하며 더욱 정확한 위험도 판단을 위해 정확한 면적 계산이 필요하다. 본 논문에서는 Mask R-CNN을 통해 물체의 마스크를 추출하고 외곽선 검출 알고리즘을 이용하여 마스크 내 외곽선을 검출한 후, 최근접 이웃 알고리즘을 통해 연결된 외곽선을 만들어 정확한 물체의 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 기존 외곽선 검출 알고리즘 및 최근접 이웃 알고리즘을 평가하여 Mask R-CNN으로 검출된 마스크 영역보다 제안방법이 정확한 면적을 추출하는 것을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Recently, in response to the development of the drone industry, there has been a growing interest in drones and research to understand by detecting the object in the video obtained by a drone has been actively promoted. Among these researches, studies are underway to detect the objects in aerial images and measure the areas of those objects in order to automate measuring the area and risk of potholes and cracks that threaten the driver on the road. In the case of images taken at high altitudes, such as those taken by drones, the exact area measurement is an important indicator of risk because the unit area per pixel is wide and it affects the calculation of the area of dangerous goods. In this paper, we propose the method for extracting the mask of the object through Mask R-CNN and detecting the outline within the mask by using the contour detection algorithm, and then create a connected contour through the nearest neighbor algorithm to extract the area of the correct object. The existing border detection algorithm and the nearest neighbor algorithm were evaluated to confirm that the method proposed in this paper extracts the correct area than the mask area detected by Mask R-CNN.
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| 키워드(Keyword) |
외곽선 검출
외곽선 연결
항공 영상
최근접 이웃 알고리즘
객체분할 딥러닝
edge detection
edge connect
aerial image
nearest neighbor
instance segmentation deep learning
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