Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Research on railroad track object detection and classification based on mask R-CNN

mask R-CNN 기반의 철도선로 객체검출 및 분류에 관한 연구

  • Seung-Shin Lee (Dept. of IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation) ;
  • Jong-Won Choi (Dept. of Software, Korea National University of Transportation) ;
  • Ryum-Duck Oh (Dept. of Software & IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation)
  • 이승신 (한국교통대학교 교통에너지융합학과) ;
  • 최종원 (한국교통대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ;
  • 오염덕 (한국교통대학교 컴퓨터소프트웨어학과 & 교통에너지융합학과)
  • Published : 2024.01.17
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Abstract

본 논문에서는 mask R-CNN의 이미지 세그먼테이션(Image Segmentation) 기법을 이용하여 철도의 선로를 식별하고 분류하는 방법을 제안한다. mask R-CNN의 이미지 세그먼테이션은 바운딩 박스(Bounding Box)를 통해 이미지에서 객체를 식별하는 R-CNN 알고리즘과는 달리 픽셀 단위로 관심 있는 객체를 검출하고 분류하는 기법으로서 오브젝트 디텍션(Object Detection)보다 더욱 정교한 객체 식별이 가능하다. 본 연구에서는 Pascal VOC 형태의 고속철도 데이터 24,205셋의 데이터를 전처리하고 MS COCO 데이터셋으로 변환하여, MMDetection의 mask R-CNN을 통해 픽셀 단위로 철도선로를 식별하고 정상/불량 상태를 분류하는 연구를 수행하였다. 선행연구에서는 YOLO를 활용하여 Polygon형태의 좌표를 바운딩 박스로 분류하였는데, 본 연구에서는 mask R-CNN을 활용함으로써 철도 선로를 더욱 정교하게 식별하였으며 정상/불량의 상태 분류는 YOLO와 유사한 성능을 보였다.

Keywords

Acknowledgement

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2020R1A2C1101867)

References

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