드론 카메라를 이용한 딥러닝 기반의 변전소 불량애자 검출 연구
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학술지명
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발행연도
2021
작성언어
Korean
자료형태
학술저널
수록면
202-203(2쪽)
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본 논문에서는 딥러닝 객체탐지 모델 적용을 통한 드론 EO/IR 영상 기반 변전소 불량애자 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 고전압 변전소 애자에서 발생하는 코로나 방전 현상을 감지함으로써 애자의 고장 여부를 판단하게 된다. EO/IR 카메라는 RGB-열화상 이미지를 각각 반환하며, 본 논문에서는 이를 효율적으로 융합하여 활용하기 위한 EO/IR 이미지 전처리 과정을 제시한다. 전처리 데이터를 기반으로 전력설비 점검이 실시간으로 이뤄지기 위해서는 드론과 같은 임베디드 시스템에서 적은 메모리로 빠르게 동작하는 딥러닝 객체탐지 모델이 요구된다. 본 연구에서는 YOLOv4 모델을 backbone으로 하여 group convolution과 channel shuffle 연산 도입 및 PANet 간소화를 적용한 YOffleNet 경량화 객체탐지 모델을 활용한다. 속도 및 정확도 성능 실험을 위해 코로나 방전 현상을 나타낸 애자 모형 데이터셋을 구축하였으며, YOffleNet 모델은 Jetson Nano 임베디드 보드에서 5.9fps의 속도로 99.5%의 ㎃P를 보였다. 또한, YOffleNet 모델은 backbone 모델인 YOLOv4 대비 37.9배 가벼운 3.9MB의 메모리만으로 동작하는 것을 확인했다.
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