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제어부가 촬영영상을 입력받는 단계; 상기 제어부가 상기 촬영영상으로부터 딥 신경망 네트워크 구조를 기반으로 전력선을 객체분할하는 단계; 및 상기 제어부가 객체분할된 상기 전력선의 상태를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 1항에 있어서, 상기 전력선을 객체분할하는 단계는, 상기 제어부가 U-Net 기반의 전선 분할 알고리즘을 수행하여 직선성분의 상기 전력선을 검출하여 객체화하는 단계; 및 상기 제어부가 객체화된 상기 전력선을 전선 객체 변환 알고리즘을 통해 동일 전력선에 대해 하나의 객체로 연결하여 상기 전력선을 객체분할하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 2항에 있어서, 상기 직선성분의 전력선을 검출하여 객체화하는 단계는, 상기 제어부가 전력선 분할 영상에 대해 허프 변환을 적용하여 상기 전력선 객체를 검출하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 3항에 있어서, 상기 허프 변환을 적용할 때, 상기 제어부가 제한된 기울기를 적용하여 허프 변환을 수행하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 1항에 있어서, 상기 전력선의 상태를 판단하는 단계는, 객체분할된 상기 전력선의 처짐 상태를 추론하는 단계; 및 상기 제어부가 처짐 상태를 추론값과 과도한 처짐 상태 기준값을 비교하여 상기 전력선의 처짐상태를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 5항에 있어서, 상기 전력선의 처짐 상태를 추론하는 단계는, 객체분할된 상기 전력선 영상들을 시퀀스로 처리하여 상기 전력선의 전체 분포영상으로 변환하고, 상기 전체분포 영상에서의 상기 전력선 객체를 분할하여 처짐 상태를 추론하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 1항에 있어서, 상기 전력선의 상태를 판단하는 단계는, 상기 제어부가 상기 촬영영상으로부터 수목분할 알고리즘을 통해 수목을 객체분할하는 단계; 및 상기 제어부가 객체분할된 상기 전력선과 상기 수목의 간섭여부를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 7항에 있어서, 상기 전력선과 상기 수목의 간섭여부를 판단하는 단계는, 수목 분할영역과 전력선 분할영역의 중첩을 기준으로 판단하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 1항에 있어서, 상기 전력선의 상태를 판단하는 단계는, 상기 제어부가 상기 촬영영상으로부터 애자의 바운딩 박스를 설정하는 단계; 및 상기 제어부가 객체분할된 상기 전력선과 상기 바운딩 박스와의 접촉 관계를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 9항에 있어서, 상기 접촉 관계를 판단하는 단계는, 상기 제어부가 상기 전력선의 끝 점과 상기 애자의 바운딩 박스의 내부에 위치하는지 판단하여 상기 전력선과 상기 애자의 접촉 가능성을 판단하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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제 9항에 있어서, 상기 접촉 관계를 판단하는 단계는, 상기 제어부가 상기 전력선의 연장선이 상기 애자의 바운딩 박스를 관통하는지 판단하여 상기 전력선과 상기 애자의 접촉 가능성을 판단하는 것을 특징으로 하는 객체분할 영상인식에 의한 전력선 감시방법
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