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국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
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과제고유번호 22CTAP-C164154-02
연구사업명 국토교통기술촉진연구사업
연구과제명 무인체를 이용한 시설물 점검시간 및 영상 처리시간 30% 저감을 위한 스마트 유지관리기술 개발
연구책임자 정형조 당해년도
참여 연구원수		 4명 당해년도
연구비		 정부 : 210,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 210,000,000 원
총 연구기간
참여 연구원수		 9명 총연구비 정부 : 370,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 370,000,000 원
연구기관명 및 소속부서 한국과학기술원
참여기업명 -
참여연구기관명 한국과학기술원
등록 발간번호 -
ISBN -
인공지능 및 데이터 융합 기반 이미지 좌표를 활용하여 무인체를 이용한 시설물 이미지의 품질을 확보하고 점검시간과 3D 모델 구축을 위한 영상 처리시간을 30% 저감 할 수 있는 스마트 유지관리기술 개발
- CTE 1: 시설물 점검을 위해 수집된 영상의 인공지능 기반 실시간 품질 평가 및 개선알고리즘 개발: 이미지 품질 저하 요소 선별 및 학습 데이터 확보를 통한 인공지능 기반 품질 평가 알고리즘 과 품질 저하 소요 및 특질 분리를 활용한 이미지 품질 개선 알고리즘을 개발하여 On-board 엣지 컴퓨팅 시스템 활용한 점검 현장에서 실시간 이미지 평가시스템 개발
- CTE 2: UAV 점검 누락 영역 및 손상 위치 추정을 위한 영상 및 IoT 센서의 데이터 융합을 활용한 초정밀 수준 이미지 좌표 추정 기술 개발: 통합 비전 시스템 기반 영상/거리정보, 및 점검로봇의 IoT 센서 데이터 동기화 및 융합을 통한 초정밀 이미지 좌표 추정 알고리즘을 개발하여 점검현장에서 점검에 누락된 영역을 탐지하고 누락된 점검 이미지 확보를 위한 이미지 재획득 자동화 시스템 구축
- CTE 3: 유지관리 디지털화를 위한 이미지 좌표와 딥 매칭 기반 3D 모델 신속 구축 기술 개발: 이미지 좌표점 3차원 매칭 및 평면 요소에서의 이미지 좌표와 인공지능을 활용한 스티칭 기술을 활용하여 기존 방법대비 신속한 시설물의 3D 모델 생성기술 개발
색인어 한글 시설물 유지관리 무인체 인공지능 이미지 좌표 통합 비전 플랫폼
영문 Infrastructure maintenance Unmanned vehicles Artificial intelligence Image coordinates Integrated vision platform
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