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철도 궤도 결함 탐지를 위한 영역 기반 및 픽셀 기반 딥러닝 기법 적용 사례
한국철도기술연구원 황성호 선임연구원
철도에서도 딥러닝을 이용한 이미지 프로세싱에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있는데, 그 중에서도 철도 시설물에 대한 결함을 탐지하는 연구를 수행하고 있습니다. 철도 시설물 중 궤도에는 레일, 침목, 체결장치 등의 구성요소가 있는데, 이러한 구성품이 정상적인 기능을 유지하는지에 대해 표면 결함, 탈락 여부, 균열 발생 여부 등을 확인해야 합니다. 이를 위해 정기적을 궤도 검측차를 통해 영상 이미지를 취득하고 있으며, 결함을 판정하기 위한 방법의 하나로 딥러닝을 활용하였으며, 그 연구 결과 중 일부를 본 세션에서 발표합니다.
녹화된 날짜: 2019년 4월 23일
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