3축 기울기와 이미지학습을 이용한 도로 포트홀 감지 시스템 개발

Development of Road Pothole Detection System using 3-axis Gradient and Image Learning

  • 김규현 (수원대학교 정보통신학과) ;
  • 김진혁 (수원대학교 정보통신학과)
  • Gyu-Hyeon Kim (Dept. of Information and Communication Engineering, University of Suwon) ;
  • Jin-Hyeok Kim (Dept. of Information and Communication Engineering, University of Suwon)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

도로의 노후화로 포트홀 발생 빈도가 늘어나고 그로 인해 발생하는 사고와 피해액 또한 수억 원대에 이르고 있다. 포트홀 문제를 해결하기 위해 AI 기술, 특히 Image Processing을 이용한 기술이 많이 사용되고 있다. 하지만 실시간으로 영상을 촬영하면서 포트홀을 감지하는 방식은 많은 데이터 처리량과 비용 문제로 인해 일반 운전자들이 쉽게 사용할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 두 단계로 나누어 포트홀을 감지하는 방법을 제시한다. 첫 번째 단계에서는 도로 주행 시의 3축 기울기 변화량 값을 분석하여 포트홀임을 구분하고 해당 위치의 사진을 GPS 좌표와 함께 촬영 및 저장한다. 두 번째 단계에서는 촬영한 사진으로부터 OpenCV의 Yolov5를 이용하여 딥러닝을 통한 포트홀을 감지한다. 제안한 시스템으로 데이터 처리량을 줄이고 비용을 절감해 많은 운전자들에게 포트홀 안전 시스템을 보급화 할 수 있다.

키워드

과제정보

본 논문은 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화 사업의 지원을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트 결과물입니다.

참고문헌

  1. Min-Hyeok Kim "A Study on The Detectionof Pothole and Pothole Size Measurement Using EdgeComputing and Vision System" 국내석사학위논문 울산대학교 대학원, 2022.
  2. Sung-jin Hwang, Seok-woo Hong, Jong-seo Yoon, Heemin Park, Hyun-chul Kim "Deep Learning-based Pothole Detection System" 반도체디스플레이기술학회지, 88-93, 2021.
  3. Sung-Sam Hong, Dong-Wook Kim, Byung-Kon Kim, Jae-Kang Lee "Image Labeling Technology Analysis and Training Set Generation Model for Detecting Damage and Cracks in Road Pavement" 대한공간정보학회지, 28(4), 119-125, 2020.