최근 드론 산업의 발달에 따라 드론에 관한 관심이 커지고 있으며 그로 인해, 드론으로 촬영한 항공 영상 내 물체를 검출하고 파악하는 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중, 도로에서 운전자를 위협하는 포트홀, 크랙의 면적과 위험도 측정을 자동화하기 위해 항공 영상 내 물체를 검출하고 해당 물체의 영역을 측정하는 연구가 진행되고 있다. 드론에서 촬영한 영상의 고도정보와 영상의 메타데이터를 이용하여 픽셀 당 단위 면적을 얻을 수 있다. 이를 통해 위험물 면적 계산이 가능하며 더욱 정확한 위험도 판단을 위해 정확한 면적 계산이 필요하다. 본 논문에서는 Mask R-CNN을 통해 물체의 마스크를 추출하고 외곽선 검출 알고리즘을 이용하여 마스크 내 외곽선을 검출한 후, 최근접 이웃 알고리즘을 통해 연결된 외곽선을 만들어 정확한 물체의 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 기존 외곽선 검출 알고리즘 및 최근접 이웃 알고리즘을 평가하여 Mask R-CNN으로 검출된 마스크 영역보다 제안방법이 정확한 면적을 추출하는 것을 확인하였다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.