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송전 선로의 이상 움직임을 검출하는 장치에 있어서,송전 선로의 상태를 촬영하여 입력 영상을 획득하는 입력부;상기 입력 영상에서 송전선을 추출하고 트래킹 포인트(tracking point)의 위치를 추출하는 송전선 추출부;상기 트래킹 포인트의 위치를 기초로 상기 송전선의 움직임을 분석하는 모션 분석부; 및상기 송전선의 움직임을 기초로 상기 송전선에 갤로핑 발생을 예측하는 갤로핑 예측부;를 포함하는송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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제1항에 있어서,상기 입력부는 낮에는 RGB 영상, 야간에는 적외선(infrared, IR) 영상을 획득하는,송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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제1항에 있어서,상기 송전선 추출부는 영상 분할(Image Segmentation)기법에 의하여 상기 송전선을 추출하는,송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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제1항에 있어서,상기 송전선 추출부는 상기 입력 영상에서 현수 곡선(Catenary curve) 모양의 선을 추출하여 상기 송전선을 추출하는,송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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제1항에 있어서,상기 송전선 추출부는 상기 입력 영상에서 스페이서 댐퍼를 검출하고, 상기 검출된 스페이서 댐퍼에 부착된 선을 추출하여 상기 송전선으로 추출하는,송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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제1항에 있어서,상기 송전선 추출부는 상기 송전선의 미분 기울기 값이 최소인 이도점을 상기 트래킹 포인트로 지정하는,송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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제6항에 있어서,상기 송전선 추출부는상기 트래킹 포인트를 중심으로 이도 구간에 기초하여 상기 송전선을 복수 개의 영역으로 구분하고, 각 영역별로 샘플링 비율을 달리하는,송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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제7항에 있어서,상기 송전선 추출부는상기 트래킹 포인트를 중심으로 상기 송전선의 전체 길이의 10% 내인 구간 영역은 전체 샘플링 횟수의 60%에 해당하는 샘플링을, 상기 트래킹 포인트를 중심으로 상기 송전선의 전체 길이의 10%~30% 구간 영역은 전체 샘플링 횟수의 30%에 해당하는 샘플링을, 그 외 구간 영역은 전체 샘플링 횟수의 10%에 해당하는 샘플링을 하는,송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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제1항에 있어서,상기 모션 분석부는상기 송전선이 정상상태일 때의 상기 입력 영상 상의 트래킹 포인트의 위치를 기준 좌표로 설정하고,상기 기준 좌표와 상기 입력 영상의 상기 트래킹 포인트의 위치 간의 거리 차이를 시계열 데이터화하여 송전선의 움직임을 분석하는,송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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제9항에 있어서,상기 갤로핑 예측부는상기 송전선의 움직임을 인공 지능 학습에 기반하여 상기 갤로핑 발생을 예측하는,송전 선로 이상 움직임 검출 장치
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송전 선로 이상 움직임 검출 장치가 송전 선로의 이상 움직임을 검출하는 방법에 있어서,입력 영상을 획득하는 동작;상기 입력 영상에서 송전선을 추출하는 동작;상기 추출된 송전선에 기반하여 트래킹 포인트의 위치를 추출하는 동작;상기 트래킹 포인트의 위치를 기초로 상기 송전선의 움직임을 분석하는 동작; 및상기 송전선의 움직임을 기초로 상기 송전선에 갤로핑 발생을 예측하는 동작을 포함하는,송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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제11항에 있어서,상기 입력 영상은 낮에는 RGB 영상, 야간에는 적외선(infrared) 영상인,송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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제11항에 있어서,상기 입력 영상에서 송전선을 추출하는 동작은,영상 분할(image segmentation) 기법에 의하여 상기 송전선을 추출하는 동작을 포함하는,송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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제11항에 있어서,상기 입력 영상에서 송전선을 추출하는 동작은,상기 입력 영상에서 현수 곡선(catenary curve) 모양의 선을 추출하여 상기 송전선을 추출하는 동작을 포함하는,송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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제11항에 있어서,상기 입력 영상에서 송전선을 추출하는 동작은,상기 입력 영상에서 스페이서 댐퍼를 검출하는 동작; 및상기 검출된 스페이서 댐퍼에 부착된 선을 추출하는 동작을 포함하는, 송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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제11항에 있어서,상기 추출된 송전선이 정상 상태일 때, 상기 추출된 송전선의 미분 기울기 값이 최소인 이도점을 상기 트래킹 포인트로 지정하는 동작을 더 포함하는, 송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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제16항에 있어서,상기 추출된 송전선에 기반하여 트래킹 포인트의 위치를 추출하는 동작은,상기 트래킹 포인트를 중심으로 이도 구간에 기초하여 상기 송전선을 복수 개의 영역으로 구분하는 동작; 및상기 구분된 복수 개의 영역 각각에 대해 샘플링 비율을 달리하여 상기 트래킹 포인트의 위치를 추출하는 동작을 포함하는,송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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제17항에 있어서,상기 송전선을 복수 개의 영역으로 구분하는 동작은,상기 트래킹 포인트를 중심으로 상기 송전선의 전체 길이의 10% 내의 구간을 제1 영역으로 구분하고, 상기 트래킹 포인트를 중심으로 상기 송전선의 전체 길이의 10%~30% 구간을 제2 영역으로 구분하고, 상기 송전선의 그 외 구간을 제3 영역으로 구분하는 동작을 포함하고,상기 구분된 복수 개의 영역 각각에 대해 샘플링 비율을 달리하여 상기 트래킹 포인트의 위치를 추출하는 동작은,상기 제1 영역은 전체 샘플링 횟수의 60%에 해당하는 샘플링을, 상기 제2 영역은 전체 샘플링 횟수의 30%에 해당하는 샘플링은, 상기 제3 영역은 전체 샘플링 횟수의 10%에 해당하는 샘플링을 수행하여 상기 트래킹 포인트의 위치를 추출하는 동작을 포함하는,송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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제11항에 있어서,상기 트래킹 포인트의 위치를 기초로 상기 송전선의 움직임을 분석하는 동작은,상기 송전선이 정상상태일 때의 상기 입력 영상 상의 트래킹 포인트의 위치를 기준 좌표로 설정하는 동작; 및상기 기준 좌표와 상기 입력 영상의 상기 트래킹 포인트의 위치 간의 거리 차이를 시계열 데이터화하여 송전선의 움직임을 분석하는 동작을 포함하는,송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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제19항에 있어서,상기 송전선의 움직임을 기초로 상기 송전선에 갤로핑 발생을 예측하는 동작은,상기 송전선의 움직임을 인공 지능 학습에 기반하여 상기 갤로핑 발생을 예측하는 동작을 포함하는,송전 선로 이상 움직임 검출 방법
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