KCI등재
SCIE
SCOPUS
Development of a Crack Recognition Algorithm from Non-routed Pavement Images using Artificial Neural Network and Binary Logistic Regression
저자
발행기관
학술지명
KSCE Journal of Civil Engineering(KSCE Journal of Civil Engineering)
권호사항
발행연도
2016
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
1151-1162(12쪽)
KCI 피인용횟수
6
DOI식별코드
제공처
소장기관
Road pavements require periodic maintenance and repair, which as a national infrastructure facility requires an enormous annual.
The crack sealing method has been widely used in the implementation of pavement repair and maintenance. Developed countries have recognized the importance of the crack sealing method and have continuously pursued research on the development of automated crack sealing equipment such as ARMM(Automated Road Maintenance Machine), OCCSM(Operator Controlled Crack Sealing Machine), and TTLS(Transfer Tank Longitudinal Sealer) since the early 1990s. In 2004, APCS(Automated Pavement Crack Sealer), which seals routed cracks on the road, was developed in Korea, and since 2009, the development of ACSTM(Automated Crack Sealer with Telescopic Manipulator) for the sealing of non-routed cracks has been underway. Because the non-routed crack is characterized by a very narrow width of 2~3 mm, in comparison to the routed crack, it is necessary to use high-resolution pavement images of over five million pixels in order to detect non-routed cracks. Moreover, it is very effective to employ intelligent algorithms that can distinguish cracks and noise from the high-resolution images using the morphological characteristics of non-routed crack.
The purpose of this study is to develop an intelligent algorithm, which can distinguish crack and noise by eliminating the noise, to enable the ACSTM equipment in easy detection of the non-routed cracks. This study subjects the binary high-resolution images of the non-routed cracks to artificial neural network and binary logistic regression analysis for this purpose of intelligently discerning the crack images from the noise. Actual pavement images have been used to compare and verify the accuracy of the proposed algorithm in identifying cracks.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-05-27 | 학술지명변경 | 한글명 : 대한토목학회 영문논문집 -> KSCE Journal of Civil Engineering | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.59 | 0.12 | 0.49 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.42 | 0.39 | 0.286 | 0.06 |
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