건축 유산을 위한 인공지능 기반 자동 시각 검사 시스템

목적 유산은 지속 가능한 건축 환경의 잠재적 부분입니다. 유산의 보존 및 보호는 유엔(UN)의 지속 가능한 개발 목표 중 하나입니다. 많은 사회적 및 자연적 요인이 유산 건축물을 심각하게 위협하여 원래의 형태를 저하시켜 손상시킵니다. 따라서 유산 건축물의 보존 및 보호를 위해 정기적인 시각 검사가 필요합니다. 기존 검사 관행은 시간과 인적 자원을 더 소모하는 수동 검사를 기반으로 합니다. 검사 시스템은 수동 검사보다 더 저렴하고, 빠르며, 안전하고 사람의 오류가 적은 혁신적인 접근 방식을 모색하고 있습니다. 따라서 본 연구는 건축 유산을 위한 자동 시각 검사 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 설계/방법론/접근법 인공지능 기반 자동 결함 탐지 시스템은 객체 탐지를 위한 빠른 R-CNN(빠른 지역 기반 컨볼루션 신경망) 모델을 사용하여 자동 시각 검사 시스템을 구축합니다. 인도 수랏의 영국과 네덜란드 묘지에서 디지털 카메라로 유산 건축물의 이미지를 캡처하여 이미지 데이터 세트를 준비했습니다. 이 이미지 데이터 세트는 자동 결함 탐지 모델을 개발하기 위한 훈련, 검증 및 테스트에 사용되었습니다. 모델을 검증하는 동안 최적의 탐지 정확도는 “박리”, “노출된 벽돌” 및 “균열” 세 가지 결함을 탐지하는 데 91.58%로 기록되었습니다. 결과 이 연구는 빠른 R-CNN을 사용하여 유산 건축물에 대한 자동 웹 기반 시각 검사 시스템 모델을 개발합니다. 이후 유산 건축물에 존재하는 박리, 노출된 벽돌 및 균열의 결함을 탐지하는 것을 입증합니다. 기존(수동) 검사 시스템과 개발된 자동 검사 시스템을 비교할 때, 개발된 자동 시스템이 더 적은 시간과 인력을 요구한다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 일상적인 검사는 기존 검사 방법보다 더 빠르고 저렴하며 안전하고 더 정확할 수 있습니다. 실용적 의미 본 연구는 검사 시간을 줄이고 비용을 절감하며 인적 오류와 사고의 가능성을 제거하고 정확하고 일관된 정보를 제공함으로써 건축 유산을 검사하는 데 개선할 수 있습니다. 본 연구는 건축 유산의 지속 가능성을 보장하기 위해 시도합니다. 독창성/가치 건축 유산의 지속 가능성을 보장하기 위해 본 연구는 자동 시각 검사 시스템 개발을 위한 인공지능 기반 방법론을 제시합니다. 지금까지 이전 연구에서 보고된 바 없는 건축 유산을 위한 자동 웹 기반 시각 검사 시스템입니다.