:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.21 No.5 | (2021) pp.135~140

이동체에서 2D 선레이저를 이용한 보도블럭 프로파일링 및 균열 검출 기법

Seungho Choi

(준회원, 한남대학교 정보통신공학과)

Seoyeon Kim

(준회원, 한남대학교 정보통신공학과)

Young-Hoon Jung

(정회원, 경희대학교 사회기반시스템공학과)

Taesik Kim

(정회원, 홍익대학교 토목공학과)

Hong Min

(정회원, 가천대학교 AI·소프트웨어학부)

Jinman Jung

(정회원, 인하대학교 컴퓨터공학과)

Abstract

본 논문에서는 배면의 지반 변형을 감지하기 위해 보도블럭 프로파일링과 균열을 동시에 검출하는 온라인 기법을 제안한다. 제안 기법은 2D 선레이저를 활용하여 이격 및 깊이 정보를 포함한 보도블럭 프로파일링이 가능하다. 특히 런타임에 수집된 선레이저의 데이터를 전처리하여 균열과 포트홀 탐지가 가능하도록 설계하였다. 실험을 위해 Gocator 를 통해 실제 데이터를 수집하였고 Faster R-CNN를 활용하여 학습을 수행하였다. 성능평가 결과, 정밀도 및 재현율 기준 90% 이상을 보이며 프로파일링이 가능함을 보인다. 제안 기법은 대규모 지반붕괴 사고가 발생하기 이전에 굴착 위험도 수준을 정량적으로 감지하기 위한 모니터링 관리에 활용될 수 있다.
In this paper, we propose an on-line mechanism that simultaneously detects cracks and profiling pavement blocks to detect the displacement of ground surface adjacent to the excavation in the urban area. The proposed method utilizes a 2D laser to profile the information about pavement blocks including the depth and distance among them. In particular, it is designed to enable the detection of cracks and portholes at runtime. For the experiment, real data was collected through Gocator, and trainng was carried out using Faster R-CNN. The performance evaluation shows that our detection precision and recall are more than 90% and the pavement blocks are profiled at the same time. Our proposed mechanism can be used for monitoring management to quantitatively detect the level of excavation risk before a large-scale ground collapse occurs.
  2D laser profiling,Crack detection,Pavement blocks monitoring,Pavement blocks profile.

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