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자전거도로 점검 AI

로드스코프

영상에서 도로의 결함 후보를 찾습니다.

도로 사진 위에 균열과 표면 소실 공개 라벨이 표시된 예시
NIA AI Hub 71629 공개 라벨 변환 예시 · 자체 모델 결과가 아닙니다.

어떤 일을 하나요

균열·포트홀·표면 소실 후보를 위치와 사진이 붙은 기록으로 정리합니다. AI가 먼저 판독한 후보를 사람이 검수하는 공정입니다.

판정 기준
28종
노면 / 시설
15종 / 13종
CVAT 시범 과제
114장

주요 기능과 적용 범위

판정 기준

노면 15종과 시설 13종, 28종의 기준으로 구분합니다.

후보 검수

AI가 먼저 찾은 후보를 사람이 확인해 점검 기록으로 정리합니다.

현장 실증

김포 현장 모델의 학습과 정밀도·재현율 측정은 실증에서 진행합니다.

적용 대상

자전거도로·보행로를 관리하는 지자체

라벨링 작업 화면

CVAT에서 도로 결함 라벨을 검수하는 시범 과제 화면
CVAT 라벨링 환경 · 시범 과제 114장. 화면의 공개 라벨은 모델 추론 성능을 뜻하지 않습니다.

자료 상태 안내

현장 학습·성능 검증은 실증 단계에서 진행합니다.

NIA AI Hub 71629 공개 라벨 변환 예시 · 자체 모델 결과가 아닙니다.

DWD 사업소개서 3페이지에 수록한 내용입니다.

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