References
- Le Xin, Xudong Liu, Xiansheng Yao, Ligua Zhang, "Automatic Detection of Missing-LEDs of Road Tunnels in Vehicle-Mounted Video Sequences", Proceedings of the 41st Chinese Control Conference 2022
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2024.05a
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- Pages.696-697
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- 2024
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Study on Fault Detection Based on Lighting Detection in Tunnels Using a Mobile Camera
이동 카메라를 사용한 터널 내 조명 검출 기반 고장 여부 판단 연구
- Seong-Min Kang (Dept. of IT Convergence, University of Ulsan) ;
- Kyeong-Min Nam (Dept. of IT Convergence, University of Ulsan) ;
- Ji-Min Yu (Dept. of IT Convergence, University of Ulsan) ;
- Ji-Won Choi (Dept. of naval architecture and ocean engineering, University of Ulsan) ;
- Daehwan Kim (Dept. of IT Convergence, University of Ulsan)
- 강성민 (울산대학교 IT 융합학부 ) ;
- 남경민 (울산대학교 IT 융합학부 ) ;
- 유지민 (울산대학교 IT 융합학부 ) ;
- 최지원 (울산대학교 조선해양공학부 ) ;
- 김대환 (울산대학교 IT 융합학부)
- Published : 2024.05.23
Abstract
본 논문은 이동 카메라를 이용하여 터널 내 조명을 자동으로 검출하고, 조명의 고장 여부를 판단하는 연구에 대한 것이다. 실시간으로 조명의 켜짐/꺼짐 상태에 상관없이 조명을 검출할 수 있으며, 꺼진 조명은 조명 고장 의심 영역으로 식별한다. Yolo 와 DeepSORT 를 사용하여 조명 검출과 추적을 진행하였다. 특히, 터널 영상 소실점을 활용하여 조명 위치의 사전 정보로 사용함으로써 조명 검출 정확도를 향상시켰다. 제안한 연구는 터널 내의 조명 관리 및 유지 보수에 도움이 될 것으로 기대한다.
Keywords