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M/L & D/L
-based Analysis
이노플랫폼은 머신 러닝 기반 알고리즘을 활용하여 콘크리트 구조물이나 시설물의 균열, 누수 등 이상 점 자동 감지 소프트웨어를 구현하고, 대중 교통 차량의 주행 안전성 확보를 위한 노면 검사 시스템을 개발했습니다. 또한 수집 된 측정 데이터를 활용 한 시계열 분석 및 리스크 예측을위한 데이터 마이닝 기반 의사 결정 기술 개발에 주력하고 있습니다.
Road Condition Detection and Classification using Deep Learning
SSD-MobileNet은 MobileNet의 변형이며 SSD는 Single Shot MultiBox Detector를 나타냅니다(Liu et al., 2015). 즉, 객체 감지는 SSD로 수행하고 분류는 경량 CNN인 MobileNet에서 수행합니다. MobileNet은 딥 러닝 성능이 제한된 모바일 장치에서 사용하기 위한 합성곱 계층의 행렬 분해 모델입니다.
또한 SSD-Inception-v2는 SSD와 Inception-v2를 결합한 객체 인식 모델입니다(Loffe and Szegedy, 2015). Inception-v2는 Inception-v1이라는 GoogLeNet(Szegedy et al., 2014)에 BN(Batch Normalization)을 적용한 모델입니다.
노면 손상 유형별 구조적 특성을 학습한 SSD-Inception-v2 및 SSD-MobileNet 딥러닝 모델을 이용하여 영상 데이터로부터 도로 손상을 감지하고 도로 손상 유형을 분류하였다.
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