카메라와, 상기 카메라에서 촬영한 철도 이미지를 입력받는 이미지 처리 장치를 포함하며, 철도 위의 이물질을 감시하는 철도 재난 감시 시스템에 관한 기술이 개시된다. 이미지 처리 장치는, 카메라로부터 입력받은 철도 이미지에서 레일을 포함하는 복수의 분할 이미지를 얻고, 분할 이미지를 스케일링하여 일정한 크기의 분할 이미지 블록을 구하는 분할 이미지 취득부와, 딥러닝 신경망으로 훈련시킨 제1 DNN 판별기를 구비하여, 분할 이미지 블록을 제1 DNN 판별기에 투입하여 철도 위에 이물질이 없는 정상상태의 철도인지 여부를 판단하는 분할 이미지 판단부를 포함한다. 분할 이미지를 사용하여 적은 자원으로도 딥러닝 신경망 판별을 빠르고 쉽게 할 수 있다.
Disclosed is a technique for a railway disaster monitoring system for monitoring a foreign matter on a railway, which includes a camera and an image processing unit that receives a railway image captured by the camera. The image processing unit includes a segmented image acquisition unit that obtains a plurality of segmented images including a rail from the railway image received from the camera and scales the segmented images to obtain segmented image blocks of a predetermined size, and a segmented image determination unit which includes deep neural network (DNN) discriminators trained with deep learning neural networks and inputs the segmented image blocks to the DNN discriminators to determine whether the railway is in a normal state in which there is no foreign matter on the railway except a train passing by. Using the segmented images, a foreign matter on a railway can be rapidly and easily determined using a deep learning neural network even with a small number of resources.
Railway Disaster Monitoring System
철도 재난 감시 시스템
2025-07-04
Patent
Electronic Resource
Korean
IPC: | B61L Leiten des Eisenbahnverkehrs , GUIDING RAILWAY TRAFFIC / G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / G06T Bilddatenverarbeitung oder Bilddatenerzeugung allgemein , IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL |
Railway Perimeter Disaster Image Monitoring Method Based on YOLOV4_Lite
Springer Verlag | 2022
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