드론과 열 영상 카메라의 영상분석을 이용한 자동 싱크홀 탐지

Abstract

최근 국내 도심지역에서 빈번히 발생하고 있는 싱크홀은 대규모 토목공사, 지하수 유출 등 인재에 의한 것이 대부분이며 갑작스럽게 발생함으로 자연적 싱크홀에 비해 예측이 쉽지 않은 문제점이 있다. 싱크홀 을 탐지하는 기존의 방법들은 광범위한 지역을 탐사하기에 부적합하며 비용이 많이 드는 단점이 있다. 이 러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 드론에서 촬영된 열 영상을 기반으로 광범위한 지역의 싱크 홀을 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 정확한 싱크홀 탐지를 위하여 후보 검출과 검증의 2 단계 과정을 거친다. 검출 단계에서는 입력된 영상에서 전처리를 통해 싱크홀 후보영역을 추출하고, 검증 단계에서는 1차적으로 검출된 싱크홀 영역에서 오검출 영역을 제외시키기 위하여 Haar특징과 OCS-LBP(Oriented Center Symmetric-Local Binary Pattern)특징을 계층적 랜덤 포레스트 분류기에 적 용 방법을 제안하고 있다. 싱크홀과 유사한 모양이나 질감, 복잡한 배경을 가지는 모의 싱크홀 환경에서 다양한 크기와 깊이의 싱크홀을 정확하게 탐지하고 있음을 비교 실험을 통해 확인할 수 있다.