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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 866 - 875 (10page)
- DOI
- 10.7782/JKSR.2023.26.12.866
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현재 열차운행은 전기동력을 이용하며 전원을 공급하는 방식을 사용함에 따라 전차선 안전관리의 중요성이 증가하고 있지만 전차선 주변에 조류(까치)가 집을 짓는 사례가 증가함에 따라 위험성이 증가하고 있다. 조류둥지에는 나뭇가지, 철사 등이 포함되어 있는데 25,000V 고압전류가 흐르는 전차선과 접촉되어 전력 공급이 중단되는 경우가 발생한다. 그러나 전차선로 주변점검의 모든 사항을 인력에 의존하고 있어 정확한 검출에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 유지보수 작업자들이 실시간으로 분석하여 그 이미지와 위치를 실시간 전송 가능한 조류둥지 자동 검측 시스템 연구를 수행하였다. 이를 위해 다양한 형태의 조류둥지 이미지 데이터를 딥러닝 방식으로 학습하여 객체인식 알고리즘을 개발하였고 ITX-새마을 차량에 설치하여 시험결과 약 95%의 검출율을 달성하였다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 연구 배경
3. 검출시스템 개발
4. 현장 실증시험
5. 시사점
6. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
D.H. Shin (2019) A Study on Railway Safety Enhancement on the Utillizing Open Source Computer Vision, Doctor’s Degree dissertation, Korea National University of Transportation.
T.H. Kim (2014) Comparative Study on Feature Extraction Algorithms for Preceding Vehicle Detection, Master's Degree dissertation, AJOU University.
N.A. Otsu (1979) A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 9, pp. 62-66.
N. Kanopoulos, N. Vasanthavada, R.L. Baker (1988) Design of an image edge detection filter usingthe Sobel operator, IEEE Journal of Solid-State Circuits, 23, pp. 358-367.
H.S. Shin, K.B. Lee, M.J. Im, D.K. Kim (2017) Development of a deep-learning based tunnel incident detection system on CCTVs, Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association, 19, pp. 915-936.
T.H. Kim (2014) Comparative Study on Feature Extraction Algorithms for Preceding Vehicle Detection, Master's Degree dissertation, AJOU University.
N.A. Otsu (1979) A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 9, pp. 62-66.
N. Kanopoulos, N. Vasanthavada, R.L. Baker (1988) Design of an image edge detection filter usingthe Sobel operator, IEEE Journal of Solid-State Circuits, 23, pp. 358-367.
H.S. Shin, K.B. Lee, M.J. Im, D.K. Kim (2017) Development of a deep-learning based tunnel incident detection system on CCTVs, Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association, 19, pp. 915-936.
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