철도교량의 3D 포인트 클라우드 데이터를 활용한 PointNet++기반 레일 자동 탐지 기술 연구

• 영문명: Automatic Rail Detection Technology Based on PointNet++ Using 3D Point Cloud Data of Railway Bridges
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 이재혁 박정준 신현오 윤형철
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』23권4호, 167~174쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.08.31

국문 초록

최근 철도 사고들을 방지하기 위한 철도 유지관리에 많은 관심이 집중되고 있다. 이에 따라 철도 유지관리에 IT기술을 적용하는다양한 기술들이 개발되고 있고, 디지털 모델을 사용하면 효율적으로 관리할 수 있다. 철도 디지털 모델을 제작하기 위해서는레일의 현재 상태 정보가 필요하다. 하지만 기존 방법을 사용하면 상당한 시간과 비용이 소모된다. 따라서 본 연구에서는UAV를 사용하여 철도를 스캐닝하고, PointNet++를 활용하여 레일을 자동으로 탐지하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은단계 1 (Structure from Motion), 단계 2 (Rail Detection)으로 구성되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위하여 대한민국세종특별자치시 전동면 노장리에 있는 오송시험선의 철도 교량을 대상으로 하였다. 본 연구에서 제안한 시스템을 활용하면 손상 탐지, 시뮬레이션, 예측 유지 보수, 효율적인 운영관리 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

Recently, railway maintenance has been receiving significant attention to prevent railway accidents. Accordingly, various methods are being developed that apply IT to railroad maintenance, and digital models can be used for an efficient management. To develop a railroad digital model, current status information of the rail is required. However, the existing method consumes considerable time and cost. Therefore, in this study, we proposed a system to scan the railroad using a UAV and automatically detect the rail using PointNet++. The proposed system consisted of Phase 1 (structure from motion) and Phase 2 (rail detection). To verify the performance of the proposed system, the railroad bridge of the Osong test track in Nojang-ri, Jeondong-myeon, Sejong City, South Korea, was targeted. The proposed system is expected to be utilized in various fields such as damage detection, simulation, predictive maintenance, and efficient operation management.

목차

1. 서론

2. 시스템 개발

3. 시스템 검증

4. 결론

감사의 글

References

키워드

레일 탐지 움직임 기반 구조 복원 PointNet++ Rail Detection Structure from Motion PointNet++