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( Kayumov Abduaziz ),유용래 ( Yu Yong Rae ),이종재 ( Lee Jong-jae ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.2
현재, 비탈면의 안전·유지관리 업무는 인력 중심의 단순 작업 위주로 시행되고 있는 실정으로 업무 효율성과 생산성 향상을 위해 드론, 로봇, IoT 장비 등을 활용한 무인화, 자동화 기반의 스마트 유지관리 기술 중심으로 전환이 가속화되고 있다. 본 논문에서는 비탈면 대상으로 드론을 활용하여 취득한 영상으로부터 3D Point Cloud Data를 획득하고, 획득한 3D Point Cloud Data과 딥러닝을 활용하여 정확한 3D Model을 생성하는 기법을 제안하였다.
( Kayumov Abduaziz ),( Jong-jae Lee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.1
Nowadays, field engineers regularly monitor structures’ health using drone images and sensor data, or directly going to the slope sites and evaluate structure’s condition. However, there are several key issues in the manual health monitoring process. Firstly, the information extraction from drone images are done manually by field engineers and the process is a time consuming and not automated simply because of a human factor. Secondly, the extracted information may not be accurate enough to monitor and compare timely data. Thirdly, field engineers extract useful information from drone images, the extracted data are highly biased according to the engineer’s perspective. Therefore, an efficient 3D modeling method of civil structures is proposed, capable of generating accurate 3D models using 2D images.