KR102610309B1 - System for performing thermal imaging monitoring and diagnosis based on artificial intelligence - Google Patents

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KR102610309B1 KR1020220173782A KR20220173782A KR102610309B1 KR 102610309 B1 KR102610309 B1 KR 102610309B1 KR 1020220173782 A KR1020220173782 A KR 1020220173782A KR 20220173782 A KR20220173782 A KR 20220173782A KR 102610309 B1 KR102610309 B1 KR 102610309B1
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Abstract

본 발명은 인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템에 관한 것으로, 이는 수배전반 함체의 내부에 설치되어, 수배전반 내 감시 대상들을 촬영하여 적어도 하나의 열화상 이미지를 획득하는 적어도 하나의 열화상 카메라; 및 인공지능 방식으로 상기 열화상 이미지를 분석하여 감시 대상 각각의 온도를 검출함과 동시에 온도 변화 패턴을 추적 모니터링하고, 온도와 온도 변화 패턴 중 적어도 하나를 통해 감시 대상 각각의 상태를 진단하고 리포팅 정보를 생성 및 제공하는 분석 장치를 포함하며, 상기 리포팅 정보의 제공 단위는 상기 수배전반, 상기 수배전반을 구성하는 시설물, 상기 시설물에 구비된 적어도 하나의 장비인 것을 특징으로 한다. The present invention relates to an artificial intelligence-based thermal imaging surveillance and diagnosis system, which includes at least one thermal imaging camera installed inside a switchboard enclosure to obtain at least one thermal image by photographing surveillance objects within the switchboard; And, by analyzing the thermal image using artificial intelligence, the temperature of each monitored object is detected, and the temperature change pattern is tracked and monitored, and the status of each monitored object is diagnosed through at least one of the temperature and the temperature change pattern, and reporting information is provided. and an analysis device that generates and provides, wherein the unit for providing the reporting information is the switchboard, a facility constituting the switchboard, and at least one piece of equipment provided in the facility.

Description

인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템{System for performing thermal imaging monitoring and diagnosis based on artificial intelligence}Artificial intelligence-based thermal imaging monitoring and diagnosis system {System for performing thermal imaging monitoring and diagnosis based on artificial intelligence}

본 발명은 수배전반내 시서물의 상태를 보다 간단하고 효과적으로 감시 및 진단할 수 있도록 하는 인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an artificial intelligence-based thermal image monitoring and diagnosis system that allows simpler and more effective monitoring and diagnosis of the status of equipment in a switchgear.

일반적으로, 수배전반은 전력 공급자로부터 공급되는 공급 전력을 전력 수용가 측에 분배하여 제공하는 장치이다.In general, a switchboard is a device that distributes and provides power supplied from a power supplier to power consumers.

수배전반은 특고압의 전력을 고압으로, 혹은, 고압의 전력을 저압으로 변환하는 변전수단을 포함할 수 있으며, 과전류나 과전압에 의해 트립되는 메인 차단기 및 분기 차단기, 서지로부터 장치를 보호하는 서지 보호장치 등을 구비한다. 통상적으로, 수배전반 내에서 각 감시 대상들은 부스바(bus bar)에 의해 연결된다.The switchgear may include substation means for converting extra-high voltage power to high voltage, or high voltage power to low voltage, main breaker and branch breaker tripped by overcurrent or overvoltage, and a surge protection device to protect devices from surges. etc. are provided. Typically, each monitoring object within the switchboard is connected by a bus bar.

종래 수배전반 내 감시 대상들의 열화나 노후화를 진단하는 방법으로 온도 센서를 이용하는 방법이 제안되고 있다.Conventionally, a method using a temperature sensor has been proposed as a method of diagnosing deterioration or aging of monitoring objects in a switchgear.

하지만, 수배전반을 구성하는 감시 대상들은 열화 기준 온도가 모두 다르므로, 감시 대상 영역마다 온도 센서를 설치해야 하는 설치 비용의 문제와, 복수의 온도 센서들이 정상적으로 동작하는지를 관리해야 하며 열화에 의해 소손된 온도 센서를 교체해야 하는 등의 유지보수의 번거로움이 발생된다.However, since the monitoring objects that make up the switchgear all have different deterioration standard temperatures, there is a problem of installation cost in having to install a temperature sensor in each monitoring target area, and it is necessary to manage whether multiple temperature sensors operate normally and determine the temperature damaged by deterioration. Maintenance inconveniences such as having to replace sensors occur.

국내등록특허 제10-1529818호 (등록일자 : 2015.06.11.)Domestic registered patent No. 10-1529818 (registration date: 2015.06.11.)

이에 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 열화상 이미지를 획득한 후, 이를 인공지능 방식으로 분석하여 수배전반 내의 주요 감시 대상에 대한 상태를 보다 간단하고 효과적으로 감시할 수 있도록 하는 인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템에 관한 것이다.Accordingly, in order to solve the above problems, the present invention is based on artificial intelligence, which acquires thermal images and analyzes them using artificial intelligence to enable simpler and more effective monitoring of the status of the main monitoring object in the switchgear. It is about a thermal imaging surveillance and diagnosis system.

또한 수배전반 단위가 아닌 시설물내 부품 단위로 세분화하여 상태 감시 진단을 수행할 수 있도록 하는 인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템에 관한 것이다.In addition, it is about an artificial intelligence-based thermal imaging surveillance and diagnosis system that allows status monitoring and diagnosis to be performed by subdividing the unit into parts within the facility rather than the switchgear unit.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The purpose of the present invention is not limited to the purposes mentioned above, and other purposes not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains from the description below.

상기 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 일 실시 형태에 따르면 수배전반 함체의 내부에 설치되어, 수배전반 내 감시 대상들을 촬영하여 적어도 하나의 열화상 이미지를 획득하는 적어도 하나의 열화상 카메라; 및 인공지능 방식으로 상기 열화상 이미지를 분석하여 감시 대상 각각의 온도를 검출함과 동시에 온도 변화 패턴을 추적 모니터링하고, 온도와 온도 변화 패턴 중 적어도 하나를 통해 감시 대상 각각의 상태를 진단하고 리포팅 정보를 생성 및 제공하는 분석 장치를 포함하며, 상기 리포팅 정보의 제공 단위는 상기 수배전반, 상기 수배전반을 구성하는 시설물, 상기 시설물에 구비된 적어도 하나의 장비인 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템을 제공한다. As a means for solving the above problem, according to an embodiment of the present invention, at least one thermal imaging camera is installed inside the switchgear enclosure and acquires at least one thermal image by photographing surveillance objects within the switchboard; And, by analyzing the thermal image using artificial intelligence, the temperature of each monitored object is detected, and the temperature change pattern is tracked and monitored, and the status of each monitored object is diagnosed through at least one of the temperature and the temperature change pattern, and reporting information is provided. An artificial intelligence-based thermal image monitoring and diagnosis system comprising an analysis device that generates and provides a unit of reporting information, wherein the unit for providing the reporting information is the switchboard, a facility constituting the switchboard, and at least one equipment provided in the facility. provides.

상기 분석 장치는 열화상 이미지와 감시 대상의 위치 및 종류간의 상관관계를 사전 학습하여어, 열화상 이미지에 포함된 감시 대상 각각의 위치 및 종류를 자동 식별하는 감시 대상 식별 모델; 감시 대상의 위치에 기반하여 감시 대상이 촬영된 영역을 추출하여 관심 영상을 획득하는 영상 추출부; 관심 영상의 열분포도와 온도간의 상관관계를 사전 학습하여, 감시 대상의 관심 영상에 상응하는 온도를 자동 검출하는 온도 검출 모델; 감시 대상 각각의 온도 변화 패턴을 추적 모니터링하여 감시 대상 각각의 상태를 진단한 후, 감시 대상 각각의 현재 온도, 온도 변화 패턴, 열화상 이미지, 상태 진단 결과 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 리포팅 정보를 생성 및 제공하는 상태 리포팅부; 및 관리자 단말과의 통신을 지원하는 통신부를 포함하는 것을 특징으로 한다. The analysis device includes a surveillance target identification model that automatically identifies the location and type of each surveillance target included in the thermal image by pre-learning the correlation between the thermal image and the location and type of the surveillance target; An image extraction unit that obtains an image of interest by extracting the area where the surveillance object was filmed based on the location of the surveillance object; A temperature detection model that automatically detects the temperature corresponding to the image of interest of the surveillance target by pre-learning the correlation between the heat distribution of the image of interest and temperature; After tracking and monitoring the temperature change pattern of each monitoring object and diagnosing the status of each monitoring object, reporting information including information on at least one of the current temperature, temperature change pattern, thermal image, and status diagnosis result of each monitoring object. A status reporting unit that generates and provides; and a communication unit supporting communication with the administrator terminal.

상기 상태 리포팅부는 현재 온도를 온도값, 온도 게이지 중 적어도 하나의 형태로 제공하고, 온도 변화 패턴을 기간별 최대 온도차, 최대 온도, 평균 온도, 최소 온도, 온도 변화 추이 중 적어도 하나의 형태로 제공하는 것을 특징으로 한다. The status reporting unit provides the current temperature in the form of at least one of a temperature value and a temperature gauge, and provides a temperature change pattern in the form of at least one of the maximum temperature difference by period, maximum temperature, average temperature, minimum temperature, and temperature change trend. It is characterized by

상기 상태 리포팅부는 감시 대상의 검출 위치를 표시하는 바운딩 박스와 감시 대상의 종류와 온도를 안내하는 텍스트 정보를 생성한 후, 상기 열화상 이미지에 오버레이시켜 표시하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 한다. The status reporting unit further includes a function of generating a bounding box indicating the detection position of the monitoring object and text information guiding the type and temperature of the monitoring object, and then overlaying and displaying the text information on the thermal image.

상기 상태 리포팅부는 감시 대상 각각에 관련된 정보를 데이터베이스화하여 저장한 후, 타임라인에 따라 검색 및 열람할 수 있도록 하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 한다. The status reporting unit may further include a function that stores information related to each monitoring object in a database and then searches and browses the information according to a timeline.

본 발명은 열화상 이미지를 획득한 후, 이를 인공지능 방식으로 분석하여 수배전반 내의 주요 감시 대상에 대한 상태를 확인하도록 함으로써, 시스템 크기 및 구현 비용의 최소화를 보장할 수 있도록 한다. The present invention acquires a thermal image and analyzes it using artificial intelligence to confirm the status of the main monitoring target in the switchboard, thereby ensuring minimization of system size and implementation cost.

또한 리포팅 정보의 제공 단위를 세분화하여, 상태 감시 진단 동작의 해상도를 극대화하고, 적용 범위를 확대할 수 있도록 한다. In addition, by subdividing the unit of reporting information, the resolution of status monitoring and diagnosis operations can be maximized and the scope of application can be expanded.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 열화상 감시 진단 기능을 구비한 수배전반을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수배전반내 감시 대상을 설명하기 위한 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 대상의 이상 진단 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 리포팅 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.
1 and 2 are diagrams showing a switchgear equipped with an artificial intelligence-based thermal image monitoring and diagnosis function according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a diagram illustrating a monitoring target within a switchgear according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is a diagram for explaining a method for diagnosing abnormalities in a monitoring target according to an embodiment of the present invention.
5 to 9 are diagrams for explaining a method of providing reporting information according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.Hereinafter, with reference to the attached drawings, preferred embodiments will be described in detail so that those skilled in the art can easily practice the present invention. However, when describing preferred embodiments of the present invention in detail, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, the same symbols are used throughout the drawings for parts that perform similar functions and actions.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 '연결'되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 '간접적으로 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.In addition, throughout the specification, when a part is said to be 'connected' to another part, this does not only mean 'directly connected', but also 'indirectly connected' with another element in between. Includes. In addition, 'including' a certain component means that other components may be further included rather than excluding other components, unless specifically stated to the contrary.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반 열화상 감시 진단 기능을 구비한 수배전반을 도시한 도면이다. 1 and 2 are diagrams showing a switchgear equipped with an artificial intelligence-based thermal image monitoring and diagnosis function according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 수배전반(100)은 다수의 시설물이 내장되는 수배전반 함체(110), 수배전반 함체(110)의 내부에 설치되어, 수배전반 내 감시 대상들을 촬영하여 적어도 하나의 열화상 이미지를 획득하는 적어도 하나의 열화상 카메라(120), 열화상 이미지 각각을 인공지능 방식으로 분석하여 감시 대상 각각의 온도를 파악하고, 온도 기반으로 감시 대상 각각의 상태를 확인한 후 관리자 단말(200)에 통보하는 분석 장치(130) 등을 포함한다. As shown in FIG. 1, the switchgear 100 of the present invention is installed inside the switchgear enclosure 110 and the switchgear enclosure 110 in which a plurality of facilities are built, and captures at least one column by photographing surveillance objects within the switchgear. At least one thermal imaging camera 120 that acquires a video image, analyzes each thermal imaging image using artificial intelligence to identify the temperature of each monitoring object, and checks the status of each monitoring object based on the temperature, and then uses the administrator terminal (200) ), and an analysis device 130 that notifies.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 분석 장치(130)는 열화상 이미지에 대응되는 감시 대상의 위치와 종류를 사전 학습하여, 열화상 이미지에 포함된 감시 대상 각각의 위치 및 종류를 자동 식별하는 감시 대상 식별 모델(131), 감시 대상의 위치에 기반하여 감시 대상이 촬영된 영역을 추출하여 관심 영상을 획득하는 영상 추출부(132), 열 분포도에 대응되는 온도간의 상관관계가 사전 학습되어, 관심 영상의 열분포도에 대응되는 감시 대상 온도를 각각 검출하는 온도 검출 모델(133), 감시 대상 각각의 온도 변화 패턴을 추적 모니터링하여 감시 대상 각각의 상태를 진단한 후, 감시 대상 각각의 현재 온도, 온도 변화 패턴, 열화상 이미지, 상태 진단 결과 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 리포팅 정보를 생성 및 제공하는 상태 리포팅부(134), 및 관리자 단말(200)과의 통신을 지원하는 통신부(135) 등을 포함한다. As shown in FIG. 2, the analysis device 130 of the present invention pre-learns the location and type of the surveillance target corresponding to the thermal image image, and automatically identifies the location and type of each surveillance target included in the thermal image image. A monitoring object identification model 131, an image extraction unit 132 that extracts an image of interest by extracting the area where the monitoring object is filmed based on the location of the monitoring object, and a correlation between temperatures corresponding to the heat distribution diagram is learned in advance. , a temperature detection model 133 that detects the temperature of each monitoring object corresponding to the heat distribution of the image of interest, tracks and monitors the temperature change pattern of each monitoring object, diagnoses the status of each monitoring object, and then diagnoses the current temperature of each monitoring object. , a status reporting unit 134 that generates and provides reporting information including information about at least one of a temperature change pattern, a thermal image, and a status diagnosis result, and a communication unit 135 that supports communication with the manager terminal 200. ), etc.

본 발명의 감시 대상 식별 모델(131)은 YOLOv5의 학습 모델을 기반으로 구축되고, 온도 검출 모델(133)은 Faster R-CNN의 학습모델을 기반으로 구축되는 것이 가장 바람직하나, 이에 한정될 필요는 없다. It is most desirable that the monitoring target identification model 131 of the present invention is built based on the learning model of YOLOv5, and the temperature detection model 133 is built based on the learning model of Faster R-CNN, but there is no need to be limited to this. does not exist.

그리고 상태 리포팅부(135)는 파일 또는 웹 페이지 형태로 리포팅 정보를 관리자 단말(200)에 제공할 수 있도록 하나, 필요한 경우 관리자 단말(200)에 분석 장치(130)과의 연동을 지원하는 프로그램을 설치 및 실행하고, 프로그램을 통해 리포팅 정보를 안내할 수도 있도록 한다.In addition, the status reporting unit 135 can provide reporting information in the form of a file or web page to the manager terminal 200, but if necessary, a program that supports linkage with the analysis device 130 is provided to the manager terminal 200. Install and run it, and provide reporting information through the program.

더하여, 본 발명의 분석 장치(130)는 별도의 하드웨어 장치로 구현되어 수배전반에 내장되는 형태로 구현될 수 있으나, 필요시 임베디드 장치 또는 소프트웨어 프로그램 형태로 구현되어 수배전반 관리 서버에 결합 설치되는 형태로 구현될 수 있도록 한다. In addition, the analysis device 130 of the present invention may be implemented as a separate hardware device and embedded in the switchboard, but if necessary, it may be implemented as an embedded device or a software program and installed in combination with the switchgear management server. make it possible

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 수배전반내 감시 대상을 설명하기 위한 도시한 도면이다. Figure 3 is a diagram illustrating a monitoring target within a switchgear according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 바와 같이, 수배전반에는 TR반, LBS&LA반, MOF&PT반, Main VCB반, 개별 VCB반, VCB&CT반, ACB반, MCCB반 등의 시설물이 내장될 수 있으며, 본 발명에서는 시설물들의 위치를 고려하여 수배전반 내에 다수개의 열화상 카메라를 분산 배치되도록 한다. As shown in Figure 3, the switchgear may be equipped with facilities such as TR class, LBS&LA class, MOF&PT class, Main VCB class, individual VCB class, VCB&CT class, ACB class, and MCCB class. In the present invention, the locations of the facilities are Considering this, multiple thermal imaging cameras are distributed and distributed within the switchboard.

그리고 감시 대상을 수배전반 단위가 아닌 장비 단위로 세분화한 후, 이들 각각의 온도 기준치를 전기설비 안전관리기준의 온도패턴법에 근거하여 설정하도록 한다. 즉, 본 발명에서는 수배전반 단위가 아닌 장비 단위로 세분화함으로써, 보다 수배전반의 이상 상태를 보다 세밀하게 감시, 진단, 및 모니터링할 수 있도록 한다. Then, after subdividing the monitoring target into equipment units rather than switchboard units, each of these temperature standard values is set based on the temperature pattern method of the electrical equipment safety management standards. That is, in the present invention, by subdividing the equipment into equipment units rather than switchboard units, the abnormal state of the switchboard can be monitored, diagnosed, and monitored in more detail.

더하여 감시 대상 각각의 우선순위를 설정함으로써, 가장 중요한 감시 대상의 이상 상태를 최우선하여 확인하여 감시 대상 관리자에게 안내할 수도 있도록 한다. In addition, by setting the priority of each monitoring target, abnormal conditions of the most important monitoring target can be checked with the highest priority and guided to the monitoring target manager.

이와 같이, 본 발명은 수배전반의 상태를 수배전반 또는 시설물이 아닌 장비 단위로 세분화하여 모터링할 수 있도록 한다. In this way, the present invention enables motoring by subdividing the status of the switchgear into equipment units rather than switchboards or facilities.

다만, 이러한 경우 감시 대상의 개수가 기하급수적으로 증가하게 되는 데, 온도 센서를 이용하여 이들 감시 대상 모두의 상태를 감지하기는 현실적으로 불가능한 문제가 있다. 즉, 기존의 온도 센서는 감시 대상의 온도를 1:1로 감지해야 하므로 감시 대상의 개수 만큼 온도 센서 개수가 증가해야 하는 문제가 발생한다. However, in this case, the number of monitoring objects increases exponentially, and it is realistically impossible to detect the status of all of these monitoring objects using a temperature sensor. In other words, the existing temperature sensor must detect the temperature of the monitored object in a 1:1 ratio, which causes the problem that the number of temperature sensors must be increased by the number of monitored objects.

이에 본 발명은 인공지능 방식으로 구현된 감시 대상 식별 모델(131)과 온도 검출 모델(133)을 새로이 제안하고, 이들을 통해 감시 대상의 종류와 개수를 영상 처리 방식으로 손쉽게 확장할 수 있도록 한다. Accordingly, the present invention proposes a new surveillance object identification model 131 and a temperature detection model 133 implemented in an artificial intelligence method, and through these, the type and number of surveillance objects can be easily expanded through image processing.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 대상 식별 및 온도 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다. Figure 4 is a diagram for explaining a method for identifying a monitoring object and detecting temperature according to an embodiment of the present invention.

먼저, 수배전반 내부에 설치된 적어도 하나의 열화상 카메라(120)를 통해 획득되는 적어도 하나의 열화상 이미지를 획득한다(S1). First, at least one thermal image obtained through at least one thermal image camera 120 installed inside the switchgear is acquired (S1).

그리고 적어도 하나의 열화상 이미지 중 어느 하나를 순차적으로 선택한 후(S2), 이를 감시 대상 식별 모델(131)을 통해 분석하여 열화상 이미지에 존재하는 적어도 하나의 감시 대상의 위치와 종류를 파악한다(S3). Then, after sequentially selecting one of at least one thermal image image (S2), it is analyzed through the surveillance target identification model 131 to determine the location and type of at least one surveillance target present in the thermal image image (S2). S3).

그리고 감시 대상의 위치에 기반하여 하나의 열화상 이미지로부터 적어도 하나의 감시 대상 촬영 영역만을 추출하여 적어도 하나의 관심 영상을 획득한다(S4). Then, based on the location of the surveillance object, at least one image of interest is obtained by extracting at least one surveillance target shooting area from one thermal image (S4).

그리고 관심 영상 중 어느 하나를 순차적으로 선택한 후(S5), 이를 온도 검출 모델(133)을 통해 분석하여 감시 대상의 온도를 파악한다(S6). Then, after sequentially selecting one of the images of interest (S5), it is analyzed through the temperature detection model 133 to determine the temperature of the monitored object (S6).

단계 S5 내지 S7은 현재 선택된 열화상 이미지로부터 추출된 관심 영상이 모두 선택될 때까지 반복 수행되도록 한다(S7). Steps S5 to S7 are repeatedly performed until all images of interest extracted from the currently selected thermal image are selected (S7).

만약, 현재 선택된 열화상 이미지에 관련된 관심 영상 모두 선택되었으면(즉, 현재 선택된 열화상 이미지에 대한 분석이 완료되었으면), 단계 S2로 재진입하여 새로운 열화상 이미지에 대한 분석을 반복 수행되도록 한다. 즉, 열화상 이미지 모두에 대한 분석 동작이 순차적으로 수행될 수 있도록 한다(S8). If all images of interest related to the currently selected thermal image have been selected (i.e., analysis of the currently selected thermal image has been completed), step S2 is re-entered and the analysis of the new thermal image is repeated. In other words, the analysis operation for all thermal image images can be performed sequentially (S8).

도 5 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 리포팅 정보 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다. 5 to 9 are diagrams for explaining a method of providing reporting information according to an embodiment of the present invention.

먼저, 본 발명은 도 5와 같은 시스템 설정 페이지를 제공하여, 이를 통해 수배전반이 설치되는 건물, 수배전반의 장비 구조도, 카메라가 촬영하는 장비 등을 등록 관리할 수 있도록 한다. First, the present invention provides a system setting page as shown in FIG. 5, through which it is possible to register and manage the building where the switchboard is installed, the equipment structure of the switchboard, the equipment taken by the camera, etc.

이때, 건물 정보는 건물을 관리하는 기간, 건물명, 위치 정보(주소 또는 위/경도) 등에 대한 정보를 포함하며, 특히 건물 위치 정보는 지도 서비스와 상호 연동하여 지도상에서 건물 위치를 클릭하는 방식으로 등록되어, 사용자 편이성을 극대화하도록 한다. At this time, building information includes information about the building management period, building name, location information (address or latitude/longitude), etc. In particular, building location information is registered by clicking on the building location on the map in conjunction with the map service. This is to maximize user convenience.

수배전반 정보는 수배전반이 설치된 건물, 수배전반에 포함된 시설물 목록, 시설물에 속하는 장비 목록 등에 대한 정보를 포함하고, 카메라 촬영 정보는 카메라 영상내 바운딩 박스와 장비간의 대응관계 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. Switchboard information includes information about the building where the switchboard is installed, a list of facilities included in the switchboard, and a list of equipment belonging to the facility, and camera shooting information may include information about the correspondence between the bounding box and equipment in the camera image.

그리고 도 6에서와 같이, 수배전반의 리포팅 단위를 건물, 시설물, 장비 단위로 세분화하여 감시 대상을 결정 및 선택할 수 있도록 한다. And as shown in Figure 6, the reporting unit of the switchboard is subdivided into building, facility, and equipment units to determine and select the monitoring target.

그리고 감시 대상의 현재 온도, 온도 변화 패턴, 열화상 이미지, 상태 진단 결과 중 적어도 하나를 안내할 수 있도록 한다. It also provides guidance on at least one of the current temperature, temperature change pattern, thermal image, and status diagnosis results of the monitored object.

이때, 현재 온도는 온도값, 온도 게이지 중 적어도 하나의 형태로 제공되고, 온도 변화 패턴은 기간별 최대 온도차, 최대 온도, 평균 온도, 최소 온도, 온도 변화 추이(그래프 또는 표) 중 적어도 하나의 형태로 제공될 수 있다. At this time, the current temperature is provided in the form of at least one of a temperature value and a temperature gauge, and the temperature change pattern is provided in the form of at least one of the maximum temperature difference by period, maximum temperature, average temperature, minimum temperature, and temperature change trend (graph or table). can be provided.

그리고 열화상 이미지내에서의 감시 대상의 위치를 표시하는 바운딩 박스와 감시 대상의 종류와 온도를 안내하는 텍스트 정보를 추가 생성하고, 도 7에서와 같이 이들 정보를 열화상 이미지에 오버레이시켜 표시함으로써, 관리자가 감시 대상의 발열 상태를 보다 직관적으로 인지할 수 있도록 한다. Additionally, a bounding box indicating the location of the monitoring object in the thermal image and text information guiding the type and temperature of the monitoring object are additionally created, and these information are overlaid and displayed on the thermal image as shown in FIG. 7. It allows managers to more intuitively recognize the fever status of the monitoring target.

또한 장비 목록을 통해 특정 감시 대상을 클릭하면, 해당 감시 대상에 대응되는 바운딩 박스만을 표시하거나, 바운딩 박스를 강조 표시함으로써 열화상 이미지 상에서 보다 정확하고 신속한 위치 확인이 가능하게 할 수 있도록 한다. Additionally, when you click on a specific surveillance target through the equipment list, only the bounding box corresponding to the surveillance target is displayed or the bounding box is highlighted, enabling more accurate and faster location confirmation on the thermal image.

상태 진단 결과는 도 8와 같이 감시 대상의 이상 여부를 알려주는 것으로, 본 발명에서는 감시 대상의 온도 뿐 아니라 감시 대상의 온도를 장기간에 걸쳐 추척 모니터링한 결과인 온도 변화 패턴에 기반해서도 감시 대상의 상태를 진단할 수 있도록 한다. 예를 들어, 감시 대상의 허용 온도가 기 설정된 허용치 이상으로 증가하는 경우 뿐 아니라, 감시 대상의 온도가 계속하여 증가 또는 감소하거나 온도 변동치가 비정상적으로 커지는 경우 등에도 이상 상태 발생을 확인 및 통보할 수 있도록 한다. The status diagnosis result informs whether there is an abnormality in the monitoring object as shown in FIG. 8. In the present invention, the monitoring object is monitored based on not only the temperature of the monitoring object, but also the temperature change pattern that is the result of tracking and monitoring the temperature of the monitoring object over a long period of time. Allows the condition to be diagnosed. For example, the occurrence of an abnormal condition can be confirmed and notified not only when the allowable temperature of the monitored object increases beyond the preset tolerance, but also when the temperature of the monitored object continues to increase or decrease or the temperature fluctuation value becomes abnormally large. Let it happen.

즉, 본 발명에서는 긴 운용 기간에 걸쳐 데이터를 누적한 후, 데이터 경향성을 고려하여 감시 대상의 상태 진단을 수행할 수 있도록 한다. That is, in the present invention, after accumulating data over a long operation period, it is possible to diagnose the status of the monitored object by considering data trends.

그리고 이상 상태가 확인된 감시 대상은 장비 목록의 최상단에 표출함으로써, 해당 감시 대상의 보다 빠른 상태 확인을 유도할 수 있도록 한다. In addition, monitoring objects with confirmed abnormalities are displayed at the top of the equipment list, allowing for faster status confirmation of the monitoring objects.

더하여, 시스템 동작에 의해 획득된 모든 정보(즉, 온도, 열화상 이미지, 상태 진단 결과 등)를 데이터베이스화하여 저장함으로써, 도 9와 같이 차후 타임라인에 따라 이들 정보를 검색 및 열람할 수 있도록 한다. In addition, all information acquired through system operation (i.e., temperature, thermal image, status diagnosis results, etc.) is stored in a database so that this information can be searched and viewed according to the future timeline as shown in Figure 9. .

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.In the above, preferred embodiments of the present invention have been shown and described, but the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and may be used in the technical field to which the invention pertains without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be understood individually from the technical idea or perspective of the present invention.

Claims (5)

수배전반 함체의 내부에 설치되어, 수배전반 내 감시 대상들을 촬영하여 적어도 하나의 열화상 이미지를 획득하는 적어도 하나의 열화상 카메라; 및
인공지능 방식으로 상기 열화상 이미지를 분석하여 감시 대상 각각의 온도를 검출함과 동시에 온도 변화 패턴을 추적 모니터링하고, 온도와 온도 변화 패턴 중 적어도 하나를 통해 감시 대상 각각의 상태를 진단하고 리포팅 정보를 생성 및 제공하는 분석 장치를 포함하며,
상기 리포팅 정보의 제공 단위는
상기 수배전반, 상기 수배전반을 구성하는 시설물, 상기 시설물에 기반한 장비 단위이며,
상기 분석 장치는
YOLOv5 학습 모델 기반으로 구현되어, 열화상 이미지와 감시 대상의 위치 및 종류간의 상관관계를 사전 학습하여, 열화상 이미지에 포함된 감시 대상 각각의 위치 및 종류를 인공지능 방식으로 자동식별하는 감시 대상 식별 모델;
감시 대상의 위치에 기반하여 감시 대상이 촬영된 영역을 추출하여 관심 영상을 획득하는 영상 추출부;
Faster R-CNN 학습모델 기반으로 구현되어, 관심 영상의 열분포도와 온도간의 상관관계를 사전 학습하여, 감시 대상의 관심 영상에 상응하는 온도를 인공지능 방식으로 검출하는 온도 검출 모델;
상기 감시 대상 식별 모델을 통해 감시 대상의 위치 및 종류를 파악한 후, 감시 대상 각각의 온도 변화 패턴을 위치와 종류별로 구분하여 추적 모니터링하여 감시 대상 각각의 상태를 진단한 후, 감시 대상 각각의 현재 온도, 온도 변화 패턴, 열화상 이미지, 상태 진단 결과 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는 리포팅 정보를 생성 및 제공하는 상태 리포팅부; 및
관리자 단말과의 통신을 지원하는 통신부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템.
At least one thermal imaging camera installed inside the switchgear enclosure to acquire at least one thermal image by photographing surveillance objects within the switchboard; and
By analyzing the thermal image image using artificial intelligence, the temperature of each monitored object is detected and the temperature change pattern is tracked and monitored. The status of each monitored object is diagnosed and reporting information is provided through at least one of the temperature and temperature change pattern. Contains analysis devices that generate and provide,
The unit of provision of the above reporting information is
The switchboard, a facility constituting the switchboard, and an equipment unit based on the facility,
The analysis device is
Implemented based on the YOLOv5 learning model, it pre-learns the correlation between the location and type of the thermal image and the surveillance target, and automatically identifies the location and type of the surveillance target included in the thermal image using artificial intelligence. Model;
An image extraction unit that obtains an image of interest by extracting the area where the surveillance object was filmed based on the location of the surveillance object;
A temperature detection model implemented based on the Faster R-CNN learning model, which pre-learns the correlation between the heat distribution and temperature of the image of interest and detects the temperature corresponding to the image of interest of the surveillance target using artificial intelligence;
After identifying the location and type of the monitoring object through the above monitoring object identification model, the temperature change pattern of each monitoring object is classified by location and type, tracked and monitored to diagnose the status of each monitoring object, and then the current temperature of each monitoring object is monitored. , a status reporting unit that generates and provides reporting information including information on at least one of a temperature change pattern, a thermal image, and a status diagnosis result; and
An artificial intelligence-based thermal imaging monitoring and diagnosis system comprising a communication unit that supports communication with an administrator terminal.
삭제delete 제1항에 있어서, 상기 상태 리포팅부는
현재 온도를 온도값, 온도 게이지 중 적어도 하나의 형태로 제공하고, 온도 변화 패턴을 기간별 최대 온도차, 최대 온도, 평균 온도, 최소 온도, 온도 변화 추이 중 적어도 하나의 형태로 제공하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템.
The method of claim 1, wherein the status reporting unit
An artificial device characterized in that the current temperature is provided in the form of at least one of a temperature value and a temperature gauge, and the temperature change pattern is provided in the form of at least one of the maximum temperature difference, maximum temperature, average temperature, minimum temperature, and temperature change trend by period. Intelligence-based thermal imaging surveillance and diagnosis system.
제1항에 있어서, 상기 상태 리포팅부는
감시 대상의 검출 위치를 표시하는 바운딩 박스와 감시 대상의 종류와 온도를 안내하는 텍스트 정보를 생성한 후, 상기 열화상 이미지에 오버레이시켜 표시하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템.
The method of claim 1, wherein the status reporting unit
Artificial intelligence-based thermal imaging, characterized in that it further includes a function of generating a bounding box that displays the detection position of the monitoring target and text information guiding the type and temperature of the monitoring target, and then overlaying and displaying it on the thermal image. Surveillance diagnostic system.
제1항에 있어서, 상기 상태 리포팅부는
감시 대상 각각에 관련된 정보를 데이터베이스화하여 저장한 후, 타임라인에 따라 검색 및 열람할 수 있도록 하는 기능을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 열화상 감시 진단 시스템.
The method of claim 1, wherein the status reporting unit
An artificial intelligence-based thermal imaging surveillance and diagnosis system that further includes a function that allows information related to each surveillance target to be stored in a database and then searched and viewed according to a timeline.
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