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====시장상황에 대한 분석==== | ====시장상황에 대한 분석==== | ||
2019년 6월 26일 (수) 20:54 판
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : YOLO와 Machine Learning을 결합한 이미지 기반 Pothole 탐지 모델 개발
영문 : Development of image-based Pothole Detection layer model Combining YOLO and Machine Learning
과제 팀명
1조
지도교수
조수진 교수님
개발기간
2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 토목공학부·과 2016860044 서영진 (팀장)
서울시립대학교 토목공학부·과 2016860048 홍태욱
서울시립대학교 토목공학부·과 2014840010 김승한
서울시립대학교 토목공학부·과 2013860017 박진우
서울시립대학교 토목공학부·과 2016860046 이지수
서울시립대학교 토목공학부·과 2013860016 박재성
서론
개발 과제의 개요
개발 과제의 목표 및 내용
- 서울시에만 발생하는 포트홀의 면적은 70,135로써 무려축구장11.7개의 면적에 달함.
- 포트홀로 인한 차량 파손은 빈번하게 일어나며 대형사고로까지 이어져 심각한 금전적 피해 및 인명 사고도 발생하므로 이를 소홀히 여길 수 없다고 판단됨.
- 기존의 시민들의 제보와 일상적인 점검만으로는 포트홀의 즉각적인 유지보수가 어렵고, 도로 점검에 드는 인력비용은 고비용을 수반하지만 도로파손을 초기에 발견하기엔 역부족이다.
- 따라서 딥 러닝을 이용한 포트홀 자동 탐지로 즉각적인 탐지 및 보수를 통한 안정성 확보 및 인력 비용의 절감을 구상하게 되었다.
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
<로봇을 이용한 시공 관리 감독>
<달 기지 건설을 위한 크레이터 탐지>
<드론을 이용한 관측 및 탐지>
<드론을 이용한 토공량 산정>
< 향후 인공지능을 이용한 자율 주행 건설 현장 >
- 안전성, 생산성 향상 기대 가능 -
시장상황에 대한 분석
- 경쟁제품 조사 비교
내용
- 마케팅 전략 제시
내용
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
내용
경제적, 사회적 기대 및 파급효과
내용
기술개발 일정 및 추진체계
개발 일정
내용
구성원 및 추진체계
내용
설계
설계사양
제품의 요구사항
내용
설계 사양
내용
개념설계안
내용
이론적 계산 및 시뮬레이션
내용
상세설계 내용
내용
결과 및 평가
완료 작품의 소개
프로토타입 사진 혹은 작동 장면
내용
포스터
내용
관련사업비 내역서
내용
완료작품의 평가
내용
향후계획
내용
특허 출원 내용
내용
