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배전 전주 위해요소 판단 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022021373
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요약 배전 전주 위해요소 판단 장치 및 방법이 개시된다. 본본 발명의 일 측면에 따른 배전 전주 위해요소 판단 장치는, 배전설비에 설치된 복수의 촬영장치로부터 영상 정보를 수신하는 통신부, 상기 영상 정보를 딥러닝 기반 위해요소 검출 모델에 적용하여 위해요소를 검출하는 위해요소 검출부, 및 상기 위해요소가 검출된 영상 중에서 배전 전주를 포함하는 영상을 추출하고, 상기 추출된 영상에 대한 인식결과를 저장하는 배전 전주 위해요소 선별부를 포함한다.
Int. CL G01R 31/08 (2006.01.01) G01R 31/28 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G01R 31/086(2013.01) G01R 31/2834(2013.01) G01R 31/2846(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210049220 (2021.04.15)
출원인 한국전력공사
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0142770 (2022.10.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.03)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 문상근 대전광역시 유성구
2 이병성 대전광역시 유성구
3 강찬호 전남 나주
4 김준혁 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아주 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***, **,**층(역삼동, 동희빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.04.15 수리 (Accepted) 1-1-2021-0440844-23
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2021.12.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-1404623-30
3 수수료 사후 감면 신청서
Request for Follow-up Reduction of Official Fee
2022.04.20 수리 (Accepted) 1-1-2022-0420968-52
4 수수료 사후 감면안내서
Notification of Follow-up Reduction of Official Fee
2022.04.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0060315-18
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.11.17 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
배전설비에 설치된 복수의 촬영장치로부터 영상 정보를 수신하는 통신부;상기 영상 정보를 딥러닝 기반 위해요소 검출 모델에 적용하여 위해요소를 검출하는 위해요소 검출부; 및상기 위해요소가 검출된 영상 중에서 배전 전주를 포함하는 영상을 추출하고, 상기 추출된 영상에 대한 인식결과를 저장하는 배전 전주 위해요소 선별부를 포함하는 배전 전주 위해요소 판단 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 딥러닝 기반 위해요소 검출 모델은, 검출 목적함수와 엔트로피 기반 목적함수가 선형결합으로 이루어진 목적함수로 학습된 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 검출 목적함수는, 객체의 종류를 식별하기 위한 컨피던스(confidence) 목적함수와 객체의 위치를 식별하기 위한 로케이션(localization) 목적함수의 선형 결합으로 구성되는 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 장치
4 4
제2항에 있어서, 상기 엔트로피 기반 목적함수는, 상기 유해요소와 유사한 생김새를 가진 유사 객체들을 정의하고, 그 유사 객체들 중에서 상기 유해요소를 구분하기 위한 목적함수인 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 장치
5 5
제2항에 있어서, 상기 위해요소 검출부는, 상기 검출 목적함수를 이용하여 상기 영상 정보로부터 객체의 종류 및 위치를 검출하고, 상기 엔트로피 기반 목적함수를 이용하여 상기 검출된 각 객체의 엔트로피를 각각 산출하며, 상기 산출된 각 객체의 엔트로피에 기초하여 상기 유해요소를 검출하는 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 배전 전주 위해요소 선별부는, 검출 시간, 전주 번호, 전주 위치, 위해요소 좌표, 및 전주 좌표 중 적어도 하나를 포함하는 인식결과를 XML파일로 저장하는 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 장치
7 7
제1항에 있어서, 상기 배전 전주 위해요소 선별부는, 상기 인식결과를 포함하는 알람정보를 생성하고, 상기 생성된 알람정보를 상기 통신부를 통해 사용자 단말기로 전송하는 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 장치
8 8
위해요소 검출부가, 복수의 촬영장치를 통해 촬영된 영상 정보를 딥러닝 기반 위해요소 검출 모델에 적용하여 위해요소를 검출하는 단계; 및 배전 전주 위해요소 선별부가, 상기 위해요소가 검출된 영상 중에서 배전 전주를 포함하는 영상을 추출하고, 상기 추출된 영상에 대한 인식결과를 저장하는 단계를 포함하는 배전 전주 위해요소 판단 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 딥러닝 기반 위해요소 검출 모델은, 검출 목적함수와 엔트로피 기반 목적함수가 선형결합으로 이루어진 목적함수로 학습된 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 검출 목적함수는, 객체의 종류를 식별하기 위한 컨피던스(confidence) 목적함수와 객체의 위치를 식별하기 위한 로케이션(localization) 목적함수의 선형 결합으로 구성되는 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 방법
11 11
제9항에 있어서, 상기 엔트로피 기반 목적함수는, 상기 유해요소와 유사한 생김새를 가진 유사 객체들을 정의하고, 그 유사 객체들 중에서 상기 유해요소를 구분하기 위한 목적함수인 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 방법
12 12
제9항에 있어서, 상기 위해요소를 검출하는 단계에서, 상기 위해요소 검출부는, 상기 검출 목적함수를 이용하여 상기 영상 정보로부터 객체의 종류 및 위치를 검출하고, 상기 엔트로피 기반 목적함수를 이용하여 상기 검출된 각 객체의 엔트로피를 각각 산출하며, 상기 산출된 각 객체의 엔트로피에 기초하여 상기 유해요소를 검출하는 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 방법
13 13
제8항에 있어서, 상기 추출된 영상에 대한 인식결과를 저장하는 단계에서, 상기 배전 전주 위해요소 선별부는, 검출 시간, 전주 번호, 전주 위치, 위해요소 좌표, 및 전주 좌표 중 적어도 하나를 포함하는 인식결과를 XML파일로 저장하는 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 방법
14 14
제8항에 있어서, 상기 추출된 영상에 대한 인식결과를 저장하는 단계 이후, 상기 배전 전주 위해요소 선별부가, 상기 인식결과를 포함하는 알람정보를 생성하고, 상기 생성된 알람정보를 사용자 단말기로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배전 전주 위해요소 판단 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.