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초록
본 논문에서는 열화상 이미지에서의 열 데이터 추출 및 해당 데이터를 사용한 발열 설비 탐지 향상 기법을 제안한다. 주요 목표는 열화상 이미지에서 바이트 단위로 데이터를 해석하여 열 데이터와 실화상 이미지를 추출하고 해당 이미지와 데이터를 합성한 합성 이미지를 딥러닝 모델에 적용하여 발열 설비의 탐지 정확도를 향상 시키는 것이다. 데이터는 한국수력원자력발전소 설비 데이터를 사용하였으며, 학습 모델로는 Faster-RCNN을 사용하여 각 데이터 그룹에 따른 딥러닝 탐지 성능을 비교 평가한다. 제안한 방식은 Average Precision 평가에서 기존 방식에 비해 평균 0.17 향상 되었다.본 연구는 이로서 국가 데이터 기반 열화상 데이터와 딥러닝 탐지의 접목을 시도하여 유효한 데이터 활용도 향상을 이루었다.
키워드
Image Fusion; Deep Learning; Thermal Image; Image Processing; Abnormal Diagnosis; 이미지 합성; 딥러닝; 열화상 이미지; 이미지 처리; 이상 진단
- 제목
- Faster-RCNN을 이용한 열화상 이미지 처리 및 합성 기법
- 제목 (타언어)
- Thermal Image Processing and Synthesis Technique Using Faster-RCNN
- 저자
- 신기철; 이준수; 김주식; 김주형; 권장우
- 발행일
- 2021-12
- 유형
- Y
- 저널명
- 융합정보논문지
- 권
- 11
- 호
- 12
- 페이지
- 30 ~ 38