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Intelligent road crack detection and analysis based on improved YOLOv8

Created by
  • Haebom

저자

Haomin Zuo, Zhengyang Li, Jiangchuan Gong, Zhen Tian

개요

본 논문은 도시화와 교통량 증가로 인해 심각해지는 도로 파손 문제를 해결하기 위해, 향상된 YOLOv8 딥러닝 프레임워크 기반의 지능형 도로 균열 감지 및 분석 시스템을 제안한다. 4029개의 이미지를 학습하여 개발된 목표 분할 모델은 도로의 균열 영역을 효율적이고 정확하게 인식 및 분할하고, 분할된 영역을 분석하여 균열의 최대 및 최소 너비와 정확한 위치를 계산한다. 실험 결과, ECA와 CBAM 어텐션 메커니즘의 통합이 모델의 감지 정확도와 효율성을 크게 향상시켜 도로 유지 보수 및 안전 모니터링을 위한 새로운 솔루션을 제공함을 보여준다.

시사점, 한계점

시사점:
YOLOv8 기반의 효율적이고 정확한 도로 균열 감지 및 분석 시스템 제시
ECA 및 CBAM 어텐션 메커니즘을 활용하여 모델 성능 향상
도로 유지보수 및 안전 모니터링에 대한 새로운 솔루션 제공
자동화된 도로 점검을 통한 비용 및 시간 절감 가능성 제시
한계점:
사용된 이미지 데이터셋의 크기 및 다양성에 대한 자세한 설명 부족
실제 도로 환경에서의 시스템 성능 평가에 대한 추가적인 연구 필요
다양한 유형의 도로 파손(포트홀 등)에 대한 일반화 가능성 검증 필요
시스템의 실시간 처리 성능 및 구현 비용에 대한 분석 부족
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