딥러닝 기반 영상처리를 통한 임도 인식 기술 개발

이현승1*, 김균형1, 주홍식1, 문호성1, 오재헌1

(1국립산림과학원 산림기술경영연구소)

A Development of Forest Road Recognition Technology Using Deep Learning-Based Image Processing

Hyeon-Seung Lee1*, Gyun-Hyung Kim1, Hong-sik Ju1, Ho-Seong Mun1, Jae-Heun Oh1

(1Forest Technology and Management Research Center, National Institute of Forest Science)

요약: 목재생산의 현장의 안전과 경제성을 확보하기 위해서는 새로운 기술(ICT, AI 등)과의 융합 필요성이 커지고 있다. 본 연구는 임업기계의 자율주행기술 개발을 목적으로 딥러닝 기반의 영상처리 기법을 활용하여 임도를 자동으로 인식하는 기술을 개발하였다. 딥러닝 학습을 위한 임도 이미지는 경기도 포천시 광릉시험림 인근 임도 약 1.2km 구간을 궤도형 포워더를 주행하여 수집하였다. 본 학습에 사용된 이미지는 다양한 환경 조건에서 이미지를 취득하기 위해 기상조건을 달리하여 촬영하였으며, 총 633개의 영상을 획득하여 533개를 훈련 및 검증 세트로, 나머지 100개를 테스트 세트로 구성하였다. 딥러닝 모델로는 YOLOv8 segmentation 기법을 적용하였으며, MS-COCO 데이터 세트를 사용한 전이 학습을 통해 학습 시간을 단축하고 모델 성능을 향상 시켰다. 또한, 딥러닝 기반 임도 인식 모델에서 감지된 임도의 중심선을 추출하는 후처리 알고리즘을 도입했습니다. 이 알고리즘은 RGB 필터링, 그레이스케일 변환, 이진화 및 히스토그램 분석을 통해 임도의 양끝 좌표를 검출하고, 이를 통해 임도의 중심선을 산출하였다. 딥러닝 학습 결과, 개발된 임도 인식 모델의 정밀도는 0.966, 재현율은 0.917, F1 점수는 0.941, 평균 정밀도(mAP)는 0.963으로 나타나 높은 성능을 보였다. 본 연구는 자율주행 임업기계의 실현 가능성을 제시하며, 다양한 환경에서의 임도 인식 기술 개발의 필요성을 강조한다. 본 연구 결과는 향후 영상처리 기반 자율주행 임업기계 개발에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract: To ensure safety and economic efficiency in timber production, the integration of new technologies (ICT, AI, etc.) is increasingly necessary. This study aimed to develop a technology for automatic recognition of forest roads using deep learning-based image processing techniques, with the goal of advancing autonomous driving technology for forestry machinery. Images of forest roads for deep learning training were collected by driving a tracked forwarder along a 1.2 km section of a forest road near the Gwangneung Experimental Forest in Pocheon, Gyeonggi-do. The images used in this study were taken under varying weather conditions to capture diverse environmental settings. A total of 633 images were obtained, with 533 images used for the training and validation set and the remaining 100 images used for the test set. The YOLOv8 segmentation method was applied as the deep learning model, and transfer learning using the MS-COCO dataset was employed to reduce training time and improve model performance. Additionally, a post-processing algorithm was introduced to extract the centerline of the forest road detected by the deep learning-based recognition model. This algorithm detects the coordinates of both ends of the forest road through RGB filtering, grayscale conversion, binarization, and histogram analysis, and then calculates the centerline of the road. As a result of the deep learning training, the developed forest road recognition model demonstrated high performance, with a precision of 0.966, a recall of 0.917, an F1 score of 0.941, and a mean average precision (mAP) of 0.963. This study presents the feasibility of autonomous forestry machinery and emphasizes the need for the development of forest road recognition technology in various environments. The results of this study can serve as essential foundational data for the future development of image processing-based autonomous forestry machinery.

Keywords: autonomous, forestry machinery, image processing, deep learning

사사: 이 연구는 산림청(한국임업진흥원)의 산림분야 재난․재해의 현안해갤형 연구개발(R&D) 사업(2023475A00-2325-BB01)의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.