1) 문제점
. 교량, 교각의 손상 상태 파악 빠르게 확인하기 어려움
. 무인이동체(드론)에서 촬영된 고해상도 이미지에서 손상 상태 분석 필요
. 다양한 손상(균열, 콘크리트 박리/박락, 철근 노출, 페인트 박리/박락) 분석 필요

2) 프로젝트 목표
. 8K로 촬영된 이미지 10초 이내 분석
. 다양한 손상 감지
. 손상에 대한 추가 상세 분석으로 물량 산출 자료 출력

3) 주안점
. 8K로 촬영된 이미지에 대해 10초 이내 분석 가능 (@RTX3090)
. 전체 이미지에서 손상 검출률 90% 이상

1) 포트폴리오 소개
. 무인이동체(드론)에서 촬영된 교량, 교각 이미지 손상 분석
. U-Net 기반 분석 모델 개발
. 계층적 분석을 통한 상세 손상 정보 추출
. 분석된 손상 별 상세 분석 진행 (폭, 타입, 사이즈, 부식 정도 etc)
. 물량 산출을 위한 분석 결과 CSV 또는 PDF로 출력

2) 개발 환경
. OS: Windows 10 x64, Ubuntu
. Language: C#, Python, VS WinForm
. S/W: Visual Studio 2015
. Library: OpenCVSharp, Pytorch etc

3) 주안점
. 8K로 촬영된 이미지 10초 이내 분석
. 다양한 손상 상태 (균열, 콘크리트 박리/박락, 철근 노출, 페인트 박리/박락) 감지
. 감지된 손상 보수를 위한 물량 산출