드론이 보고 AI가 평가합니다.
교량, 옹벽, 노후 건물의 드론 근접 촬영 사진에서 균열과 박리를 찾아 폭과 길이를 환산하고, 위치를 지도에 표시합니다. 정기 점검의 사전 스크리닝과 이력 관리로 씁니다.
점검해야 할 노후 시설물은 늘고, 접근은 어렵고, 육안 판독은 사람마다 다릅니다.
준공 후 30년이 넘는 시설물이 늘면서 점검 대상은 많아지는데 점검 인력은 한정되어 있습니다.
교각, 하부 구조, 고층 외벽 점검은 고소 작업과 장비가 필요합니다. 위험하고 비쌉니다.
점검자에 따라 균열 폭 판독이 다르고, 회차별 비교가 어렵습니다.
드론이 가까이서 찍고, AI가 균열과 손상을 mm 단위로 환산해 지도에 올립니다. 정밀안전진단을 대체하지 않고 앞단의 스크리닝을 맡습니다.
교각, 옹벽, 외벽을 일정 거리에서 촬영하고 기준 치수로 축척을 보정합니다.
균열 선을 추출해 폭과 길이를 mm 단위로 환산하고 폭 기준(예: 0.3mm)으로 등급을 나눕니다. 박리, 파손 영역도 함께 검출합니다.
구조물 도면 위에 결함 위치와 등급을 표시하고 점검 회차별 추이를 관리합니다.
정기 점검과 정밀안전진단의 사전 스크리닝, 우선순위 선정, 이력 관리에 씁니다.
무엇을 읽고, 어떤 형태로 내보내며, 어느 기준과 비교하는지.
| 판독 항목 | 출력 | 등급 기준 (안) |
|---|---|---|
| 균열 | 폭(mm), 길이, 위치 | 0.3mm 기준 등급 |
| 박리, 파손 | 면적, 위치 | 면적 등급 |
| 표면 손상 지수 | 지수 | 회차별 추이 |
| 안정성 점수 | 점수 | 점검 우선순위 |
촬영에서 판정까지 네 단계. 카메라 위치와 출력만 분야에 맞게 바뀝니다.
교각, 옹벽, 외벽
기준 치수, 촬영 거리
균열, 손상 세그멘테이션
위치, 등급, 회차별 추이
프로토타입 검증 단계입니다. 공개 균열 데이터셋과 자체 촬영 사진으로 학습해 실제 판독 화면을 확보하면 이 페이지의 개념 화면을 교체합니다.
숫자로 확인된 것과 현장에서 달라지는 것.
드론 촬영으로 접근이 어려운 부위를 먼저 보고, 필요한 곳만 사람이 갑니다.
균열 폭을 영상에서 환산해 점검자 간 편차를 줄입니다.
결함 지도와 추이로 어느 구조물을 먼저 봐야 하는지 정합니다.
실제 현장에서 확인한 결과입니다.
구현 사례 확보 전입니다. 골재와 순환골재에서 검증된 세그멘테이션 엔진을 균열과 손상에 적용해 검증하고 있습니다.
특허, 인증, 데이터셋 등록.
벨트 사진이나 드론 촬영 컷을 보내주시면 판독 가능 여부와 예상 결과 화면을 회신드립니다.
