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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
조은지 (세종대학교) 이동천 (세종대학교)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회 학술대회자료집 2020 한국측량학회 정기학술발표회
발행연도
2020.7
수록면
226 - 229 (4page)

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딥러닝(DL)은 영상으로부터 객체를 인식하고 분류하는 컴퓨터비전 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 사진측량 분야에서는 주로 광학영상을 학습 데이터로 사용하는 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network) 모델로 객체 분류를 수행하고 있다. 영상은 2차원 데이터이지만, 라이다 데이터는 3차원 좌표뿐 아니라 반사강도, 다중반사 정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 점군집 데이터 처리에 특화된 DL 모델인 PointNet을 이용하여 LiDAR 데이터로부터 건물 지붕면의 분할을 수행하고 결과를 분석하였다. 또한 신경망 모델 학습 과정에서 발생하는 과적합을 방지하기 위한 사전학습 모델을 생성하는 방안을 제시하였다.
#딥러닝 #PonitNet #라이다 데이터 #지붕면 분할

목차

초록
1. 서론
2. 연구내용
3. 결과 및 분석
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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