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균열탐지 딥러닝 모델의 이미지 데이터

데이터 유형
이미지 텍스트
조회수
463
다운로드
1
수정일
2022-12-26
소개 균열과 비균열 물체를 구분하는 것을 목적으로 수집된 이미지를 학습에 이용 가능한 형태로 변환 을 위한 학습용 데이터
구축목적 교량 외관 손상 탐지를 위해 개발한 Mask R-CNN 모델의 학습을 위해서 손상(균열)의 형상을 Mask Labelling을 통해 손상의 존재와 비존재의 영역을 표시하여 학습데이터 구축
분야 도로 데이터유형 JPG|JSON

데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고

데이터 히스토리
일자 변경내용 비고
데이터 영역 도로 데이터 유형
데이터 형식 JPG|JSON 데이터 출처 서울시설공단
라벨링 유형 라벨링 형식
데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량
2020년/2385건



개요
  • 균열탐지 딥러닝 모델의 학습 데이터 구축은 균열과 비균열 물체를 구분하는 것을 목적으로 한다. 학습 데이터를 구축하기 위하여 드론, DSLR, 스마트폰 등을 사용하여 실제 구조물에서 학습데이터 수집을 수행했다.
  • 가공하기 전 단계의 이미지(raw image)를 약 1000장 수집하였으며 추가적인 이미지 프로세싱을 사용하여 이미지 수를 약 3000장 수준으로 확장시켰다.
구축절차
    구축절차

    구축절차

학습데이터 구축
  • 교량 외관 손상 탐지를 위해 개발한 Mask R-CNN 모델의 학습을 위해서 손상(균열)의 형상을 Mask Labelling을 통해 손상의 존재와 비존재의 영역을 표시하여 학습자료 구축
  • 가공하기 전 단계의 이미지(raw image)를 약 1000장 수집하였으며 추가적인 이미지 프로세싱을 사용하여 이미지 수를 약 3000장 수준으로 확장시켰다.
  • 벌교대교 탄천2고가교
    데이터현황 기 보유 추가구축
    데이터개수 500개 2,385개
    파일확장자 JPG JPG
    데이터종류 균열 이미지 균열 이미지



개요
  • 딥러닝을 이용한 시설물 외관상태 판독
데이터 포맷
데이터예시 JSON형식
JPG
데이터 예시
JSON 형식

수행기관(주관): 서울시설공단


책임자명 전화번호 대표 이메일 담당업무
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수행기관(참여)


기관명 담당업무
(주)오파스넷 -
(주)아와소프트 -
(주)에이엔제이솔루션 -
서울시립대학교산학협력단 -


데이터 관련 문의처


기관명 담당자명 전화번호 이메일
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