Abstract
Concrete sleepers, installed on majority of railroad track in this nation can, if not maintained properly, threaten the safety of running trains. In this paper, an algorithm for automatically identifying cracks in a sleeper image, taken by high-resolution camera, is developed based on Adaboost, known as the strongest adaptive algorithm and most actively utilized algorithm of current days. The developed algorithm is trained using crack characteristics drawn from the analysis results of crack and non-crack images of field-installed sleepers. The applicability of the developed algorithm is verified using 48 images utilized in the training process and 11 images not used in the process. The verification results show that cracks in all the sleeper images can be successfully identified with an identification rate greater than 90%, and that the developed automatic crack identification algorithm therefore has sufficient applicability.
국내 대부분의 선구에 부설된 콘크리트침목은 적절히 유지관리되지 않을 경우 열차 운행의 안전성을 심각하게 위협하는 요소가 될 수 있다. 이 연구에서는 최근 가장 강력한 적응성(adaptive)을 갖는 기법으로 활용 범위를 넓히고 있는 Adaboost를 이용하여 고해상도카메라로 촬영한 침목이미지에서 균열을 자동검출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 실제 침목에 발생한 균열 및 비균열 이미지를 분석한 후 도출한 균열특징을 이용하여 학습하였다. 침목균열 자동검출 알고리즘의 적용성은 48개의 학습이미지와 11개의 비학습이미지를 이용하여 검토하였다. 검토 결과 학습이미지와 비학습이미지 모두 균열폭과 균열길이에 대한 인식률이 90% 이상으로 나타났으며, 충분한 균열인식 성능을 갖는 것으로 나타났다.