도로에서 공동(Cavity)의 탐지

유에이치에스㈜

관로 공동 이미지 샘플1

관로 공동 이미지 샘플2

공동 공동 이미지 샘플1

공동 공동 이미지 샘플2

1. 문제의 발견

◽ 수작업에 의한 공동 탐색이 갖는 직접적인 문제

- 느린 작업속도(작업효율)로 인한 수익성 문제

- 작업의 정확도와 균일성(품질), 미발견 공동의 가능성

- 작업자의 눈/허리 건강

- 위 3가지 문제에 따른 인력관리의 어려움

- 공동 관리 업계에서의 상대적 기술 경쟁력

2. 문제의 해결 및 활용

◽ AI기술을 이용한 자동화로 전술한 문제들을 해결

- 작업속도의 획기적 개선으로 수익성 증대

- 작업의 정확도 향상 (기계가 해결 못하는 대상만 사람이 작업)

- 직원 관리 및 직원 만족도 향상

- AI기술력을 가짐으로 공동 발견 업계에서 경쟁력 및 기업 가치 상승

- 해외로 기계 및 용역의 수출

3. 문제 해결을 위한 기술적 문제의 발견

◽ 충분한 학습용/테스트 데이터의 준비

◽ 학습 데이터의 정확성이 관건

◽ 가능한 공동의 종류 및 그에 따른 레이더 이미지의 차이 확인

◽ 공동의 종류에 따른 학습/출력 방법의 확인(공동과 관로의 구분 여부)

◽ 종단면 외에 평면 이미지의 활용 여부

◽ 최적의 학습 환경/변수의 발견 및 설정

◽ Image Classification과 Object Detection 비교 및 앙상블 기법 사용

◽ 자동 촬영 및 자동 검사를 위한 장치의 개발

4. YOLO5를 이용한 문제 해결

4.1 데이터(종단면 이미지)의 준비

4.2 학습

python train.py --img 640 --batch 8 --epochs 1000 --data data/cavity.yaml --cfg models/yolov5l.yaml --weights yolov5l.pt

4.3 실행

python detect.py --source ../datasets/cavity/images/train --image 1024 --weights runs/train/exp??/weights/best.pt --conf 0.5

(see next page)

학습 데이터에 대한 인식 결과

<종단면 이미지>

<평면 이미지의 예>

테스트 데이터에 대한 인식 결과 1

테스트 데이터에 대한 인식 결과 2

테스트 데이터에 대한 인식 결과 3

[[ 결론 ]]

1. Yolov5 만으로도 충분히 공동의 발견이 가능할 것으로 판단

2. 제일 중요한 요소는 충분한 데이터 확보와 정확한 라벨링

3. 실제 사용을 위해서는 앙상블 기법으로 신뢰도를 높일 필요가 있음