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REFERENCE 》 월면 크레이터 자동 인식 시스템
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  • 월면 크레이터 자동 인식 시스템
    딥러닝 영상인식 기술을 이용하여 달 지상 이미지 객체를 인식하여 크레이터를 자동으로 탐지하는 시스템. 음영 기복을 적용한 DEM 이미지를 딥러닝 기반 객체 인식 기법의 학습하여 레이블링 되지 않은 크레이터도 다수 검출 가능해짐에 따라 고성능의 우주건설분야 지형 객체영상 처리 및 자동 통계화 기술 확보에 기여
  • 1) 기술 소개 : 월면 크레이터 자동 인식 시스템
  • 달 표면 크레이터 검출은 항공우주 분야에서 대단히 중요한 연구분야 중 하나입니다. 전통적으로 달 표면 크레이터 검출은 고해상도의 DEM(Digital Elevation Model) 이미지를 전문가가 육안으로 보고 판단하였습니다. 하지만 전문가 사이에서도 크레이터 검출 결과가 달라 검출 결과의 신뢰성과 일관성 유지에 어려움을 겪고 있었습니다. ㈜디비엔텍에서는 한국건설기술연구원의 위탁용역 사업으로 딥러닝 기반 객체 검출 기술을 활용한 자동 크레이터 검출 시스템에 대한 연구를 진행하였습니다. 육안으로 구분이 어려운 DEM 이미지 대신 음영기복(Hill Shade) 기법을 전처리로 활용하는 등 다양한 기법을 활용하여 딥러닝 모델의 객체 검출 성능을 높였습니다. 결과적으로 크고 작은 크레이터를 좀 더 정밀하게 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 육안으로는 찾아내지 못했던 크레이터를 다수 검출하는 결과를 얻을 수 있었습니다. 이 연구결과는 우주건설분야 외에도 딥러닝 기반 객체인식을 활용한 건설 및 교통인프라 등 타 분야에도 활용할 수 있으며, 극한 환경 건설기술 활성화 및 미래 우주탐사 관련 신시장 창출에 공헌할 수 있을 것입니다.
  • 2) 실험결과
  • 레티나넷 SSD and YOLO SSD and YOLO
  • 3) 딥러닝 기반 객체 검출의 활용 방안
  • 가. 영상 기반 SOC 시설물 외관 상태 분석
    1. 열화, 균열, 파손 등의 상태 인식
    2. 영상 내 손상 위치 및 크기 파악 가능
    나. 이미지 내 문자 검출
    1. 딥러닝 기반 자동 품질 검사
    2. 딥러닝 기반 고장 진단(영상/소리)