KR20200033679A - 순시 영상 기반 설비 관리 시스템 - Google Patents

순시 영상 기반 설비 관리 시스템 Download PDF

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KR20200033679A
KR20200033679A KR1020180113261A KR20180113261A KR20200033679A KR 20200033679 A KR20200033679 A KR 20200033679A KR 1020180113261 A KR1020180113261 A KR 1020180113261A KR 20180113261 A KR20180113261 A KR 20180113261A KR 20200033679 A KR20200033679 A KR 20200033679A
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이병성
문상근
김준혁
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한국전력공사
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Abstract

본 발명은 순시 영상 기반 설비 관리 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세히는 복수의 카메라가 설치된 차량의 배전 설비에 대한 순시에 따른 배전 설비 관련 순시 영상을 수집하고, 상기 순시 영상에 대한 보안이 유지되도록 함과 아울러 상기 순시 영상에 대한 영상 분석을 통해 이상이 발생한 설비를 검출하여 배전 설비에 대한 관리가 이루어지도록 지원하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 배전 설비를 순시하는 차량에 설치된 복수의 카메라부터 얻어진 순시 영상들 중에서 상기 차량에 구성된 감시 장치에 의해 객체가 식별된 순시 영상만을 선별하여 배전 설비 관련 객체를 대상으로 이상 여부를 판단할 수 있어 특정 지역에 설치된 배전 설비별 이상 여부를 신속하게 검출할 수 있을 뿐만 아니라 딥 러닝 알고리즘을 기반으로 이상이 발생한 배전 설비를 정확하게 검출할 수 있으므로 기존의 점검자의 육안에 의존하는 방식보다 높은 신뢰성을 보장함과 더불어 배전 설비의 이상 여부를 검출하기 위해 소요되는 시간을 기존 육안에 의존하는 방식보다 크게 단축할 수 있는 효과가 있다.

Description

순시 영상 기반 설비 관리 시스템{Facility Management System Based on Inspection Image}
본 발명은 순시 영상 기반 설비 관리 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 복수의 카메라가 설치된 차량의 배전 설비에 대한 순시에 따른 배전 설비 관련 순시 영상을 수집하고, 상기 순시 영상에 대한 보안이 유지되도록 함과 아울러 상기 순시 영상에 대한 영상 분석을 통해 이상이 발생한 설비를 검출하여 배전 설비에 대한 관리가 이루어지도록 지원하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템에 관한 것이다.
전력 케이블 및 여타 배전 설비의 가장 기초적인 유지 보수 방법은 육안 관찰이 대표적이다. 육안 관찰은 숙련된 점검자가 배전 설비 주변으로 이동한 후 육안으로 이상 징후를 관찰하여 문제가 될 만한 요인을 미리 찾아 큰 사고를 예방하는 것을 목적으로 한다.
그러나, 이러한 배전 설비가 다양한 지역에 다수 배치되어 있기 때문에, 이러한 육안 관찰 방법을 통해 전력 설비를 점검하는 방법은 다수의 숙련된 점검자가 필요하여 인건비가 증가할 뿐만 아니라 점검에 상당한 시간이 소요되는 문제점이 발생하며, 숙련자의 경험에 의존하여 배전 설비를 진단하므로 점검자마다 진단 방식에 차이가 발생하여 신뢰도 및 정확도를 보장하기 어려운 문제가 있다.
본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위하여 안출된 것으로, 배전 설비가 설치된 지역을 순시하는 차량에 복수의 카메라를 구성하고, 해당 복수의 카메라로부터 얻어진 영상에 대한 영상 분석을 통해 이상이 발생한 배전 설비를 식별할 수 있도록 지원하여, 배전 설비의 이상 여부 판단에 대한 신뢰성 및 정확도를 보장함과 동시에 배전 설비의 관리 비용을 절감할 수 있도록 지원하는데 그 목적이 있다.
전술한 과제를 해결하기 위한 수단으로, 본 발명은 다음과 같은 특징이 있는 실시예를 가진다.
본 발명은, 순시 차량에 구성된 복수의 카메라로부터 제공되는 순시 영상을 이동식 저장 장치에 저장하는 동시에 상기 순시 영상으로부터 배전 설비 관련 객체를 식별하여 식별 객체와 관련된 메타데이터(metadata)를 통신망을 통하여 영상 인식 서버로 전송하는 감시 장치와, 상기 이동식 저장 장치를 매개로 상기 감시장치(100)와 데이터를 주고 받으며, 상기 이동식 저장장치로 부터 전달 받은 순시 영상을 상기 통신망을 통하여 영상 인식 서버(300)로 전송하는 서비스 서버(200)와,상기 통신망을 통해 상기 감시 장치(100) 및 서비스 서버(200)와 통신하며 영상 분석을 통해 이상이 발생한 배전 설비를 검출하는 상기 영상 인식 서버(300)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 감시 장치는, 상기 순시 영상을 미리 설정된 암호화 알고리즘에 따라 암호화하여 상기 이동식 저장 장치에 저장하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 감시 장치는, 순시 영상으로부터 설비 구성정보를 기초로 객체를 식별하고, 미리 설정된 알고리즘에 따라 미리 설정된 객체 식별 시간을 포함하는 위치정보 및 상기 순시 영상으로부터 식별된 객체 정보를 포함하는 메타데이터를 생성하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 객체 정보는, 순시 영상을 구성하는 복수의 프레임(frame) 중 상기 식별 객체가 포함된 특정 프레임 관련 프레임 식별정보, 상기 특정 프레임이 포함된 순시 영상 관련 인덱스(index) 정보 등을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 프레임 식별정보는, 상기 특정 프레임의 재생 구간에 대한 정보인 것을 특징으로 한다.
상기 인덱스 정보는, 상기 순시 영상의 파일명인 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 간단한 객체의 윤곽(전신주, 배선 선로 등)에 대한 파손 여부만 파악하여 중대 장애(외부충격에 의한 전신주의 기울어짐, 배선선로의 늘어짐 또는 단선 등) 여부를 판단하고, 중대 장애로 판단될 경우 해당 객체에 대한 영상 파일과 이상 발생 정보를 포함하여 메타데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 서비스 서버는, 상기 이동식 저장 장치별로 고유 식별 번호를 설정하여 DB에 저장하고, 특정 이동식 저장 장치가 상기 서비스 서버에 연결시 상기 특정 이동식 저장 장치의 고유 식별 번호를 식별하여, DB에 저장된 고유 식별 번호 중에서 상기 특정 이동식 저장 장치에 대응하는 고유 식별 번호가 존재하지 않는 경우 상기 이동식 저장 장치와의 접속을 자동 차단하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 서비스 서버는, 상기 특정 이동식 저장 장치의 고유 식별 번호와 일치하는 고유 식별 번호가 DB에 존재하는 경우 상기 특정 이동식 저장 장치에 저장된 순시 영상을 상기 DB에서 상기 특정 이동식 저장 장치의 식별번호와 매칭하여 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 고유 식별 번호는 상기 이동식 저장 장치의 제조일련번호인 것을 특징으로 한다.
상기 영상 인식 서버는, 상기 감시 장치로부터 수신한 메타데이터와, 상기 서비스 서버로부터 수신한 순시 영상을 관리 DB에 저장하고, 미리 설정된 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 따라 상기 순시 영상으로부터 배전 설비 관련 객체를 식별한 후 설비 종류별로 이상이 발생한 객체와 정상 객체를 구분하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상 인식 서버는, 상기 관리 DB에 저장되는 메타데이터를 기초로 상기 관리 DB에 저장되는 복수의 순시 영상 중에서 상기 메타데이터에 대응되는 순시 영상을 추출하고, 상기 메타데이터에 포함된 객체 정보를 기초로 배전 설비 관련 객체가 포함된 상기 순시 영상의 특정 프레임을 식별하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상 인식 서버는, 상기 특정 프레임에서 상기 메타데이터에 포함된 객체 정보에 대응되는 객체를 식별한 후 상기 딥러닝 알고리즘를 기초로 객체의 상태를 추론하여 상기 식별 객체에 대한 이상 발생 여부를 판단할 수 있으며, 상기 식별 객체가 이상이 발생한 배전 설비 관련 객체인 경우 이상이 발생한 해당 식별 객체를 이벤트 객체로 검출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상 인식 서버는, 상기 이벤트 객체 검출시 상기 이벤트 객체가 포함된 정지 영상(특정 프레임)과 상기 정지 영상에서 검출된 이벤트 객체에 대한 객체 정보를 포함하는 결과 정보를 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 결과 정보는, 상기 영상 인식 서버가 상기 이벤트 객체에 대응되는 정지 영상의 재생 시간과 상기 메타데이터에 포함된 시간을 비교하여 상기 메타데이터로부터 추출한 상기 이벤트 객체에 대응되는 위치정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 배전 설비를 순시하는 차량에 설치된 복수의 카메라부터 얻어진 순시 영상들 중에서 상기 차량에 구성된 감시 장치에 의해 객체가 식별된 순시 영상만을 선별하여 배전 설비 관련 객체를 대상으로 이상 여부를 판단할 수 있어 특정 지역에 설치된 배전 설비별 이상 여부를 신속하게 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 딥 러닝 알고리즘을 기반으로 이상이 발생한 배전 설비를 정확하게 검출할 수 있으므로 기존의 점검자의 육안에 의존하는 방식보다 높은 신뢰성을 보장함과 더불어 배전 설비의 이상 여부를 검출하기 위해 소요되는 시간을 기존 육안에 의존하는 방식보다 크게 단축할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 상기 복수의 카메라로부터 얻어진 순시 영상을 기반으로 배전 설비의 이상 여부를 자동 검출하므로 배전 설비의 이상을 검출하기 위한 별도의 인력이 요구되지 않아 배전 설비의 관리 비용을 크게 절감할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 배전 설비와 관련된 데이터를 암호화하여 저장하고, 해당 데이터가 저장되는 이동식 저장 장치에 전용 커넥터를 적용하여 인증되지 않은 장치를 통한 데이터 접속을 차단하여 데이터 보안성을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 순시 영상 기반 설비 관리 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 순시 영상 기반 설비 관리 시스템의 동작 예시도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이동식 저장 장치의 고유 커넥터 구성에 대한 예시도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 메타데이터의 구성을 보인 예시 코드.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 메타데이터의 추가 구성을 보인 예시 코드.
본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 정의하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다.
"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
"적어도 하나"의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, "제1 항목, 제2 항목 및 제 3항목 중에서 적어도 하나"의 의미는 제1 항목, 제2 항목 또는 제3 항목 각각 뿐만 아니라 제1 항목, 제2 항목 및 제3 항목 중에서 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미한다.
이하, 첨부되는 도면을 참고하여 본 발명의 실시예들에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 순시 영상 기반 설비 관리 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 순시 영상 기반 설비 관리 시스템의 동작 예시도이다.
도 1 내지 도 2를 참조하면, 본 발명은, 순시 차량에 구성된 복수의 카메라로부터 제공되는 순시 영상을 이동식 저장 장치에 저장하는 동시에 상기 순시 영상으로부터 배전 설비 관련 객체를 식별하여 식별 객체와 관련된 메타데이터(metadata)를 통신망을 통하여 영상 인식 서버(300)로 전송하는 감시 장치(100), 상기 이동식 저장 장치를 매개로 상기 감시장치(100)와 데이터를 주고 받으며, 상기 이동식 저장장치로 부터 전달 받은 순시 영상을 상기 통신망을 통하여 영상 인식 서버(300)로 전송하는 서비스 서버(200), 상기 통신망을 통해 상기 감시 장치(100) 및 서비스 서버(200)와 통신하며 영상 분석을 통해 이상이 발생한 배전 설비를 검출하는 영상 인식 서버(300)를 포함한다.
이때, 통신망은 널리 알려진 다양한 유무선 통신 방식이 적용될 수 있으며, 일례로 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS), 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등의 무선 통신 방식과, 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등의 유선 통신 방식이 포함될 수 있다.
상기 감시 장치(100)는 영상 인식 서버(300)와 통신망을 통해 통신하는 통신부(110)와, 차량의 현재 위치를 측정하는 GPS부(120)와, 각종 데이터를 저장하는 저장부(130)와, 상기 감시 장치(100)에 포함된 각 구성부를 제어하며 상기 감시 장치(100)의 전반적인 제어 기능을 수행하는 제어부(140)와, 하나 이상의 이동식 저장장치가 연결되는 하나 이상의 슬롯(slot)을 포함하는 제 1 인터페이스부(150)를 포함한다. 상기 감시 장치(100)는 서로 다른 지역에 배치된 배전 설비를 순시하며 복수의 카메라가 구비된 차량에 구성될 수 있으며, PC(Personal Computer)로 구성될 수 있다.
상기 통신부(110)는 전술한 통신망을 통하여 영상 인식 서버(300)로 제어부(140)가 생성한 메타데이터를 전송한다.
상기 GPS부(120)는 순시 차량의 현재 위치를 측정한다.
상기 저장부(130)는 제어부(140)를 구동하기 위한 O/S(Operating System), 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등이 저장될 수 있다.
상기 제어부(140)는 저장부(130)에 저장된 프로그램 및 데이터를 이용하여 상기 감시 장치(100)의 전반적인 제어 기능을 한다. 또한, 제어부(140)는 RAM, ROM, CPU, GPU, 버스를 포함하여 구성될 수 있으며, RAM, ROM, CPU, GPU 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다. CPU는 저장부(130)에 액세스하여, 저장부(130)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행할 수 있으며, 저장부(130)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 본 발명에서 설명하는 다양한 동작을 수행할 수 있다.
또한, 상기 제어부(140)는 차량의 배전 설비를 대상으로 하는 순시에 따라 상기 복수의 카메라로부터 수신되는 순시 영상으로부터 설비 구성정보를 기초로 객체를 식별하고, 미리 설정된 알고리즘에 따라 미리 설정된 객체 식별 시간을 포함하는 위치정보 및 상기 순시 영상으로부터 식별된 객체 정보를 포함하는 메타데이터를 생성한다. 생성된 메타데이터는 통신부(110)를 통하여 영상 인식 서버(300)로 전송 된다. 상기 객체 정보는 순시 영상을 구성하는 복수의 프레임(frame) 중 상기 식별 객체가 포함된 특정 프레임 관련 프레임 식별정보, 상기 특정 프레임이 포함된 순시 영상 관련 인덱스(index) 정보 등을 포함하여 구성될 수 있으며, 상기 프레임 식별정보는 상기 특정 프레임의 재생 구간에 대한 정보일 수 있고, 상기 인덱스 정보는 상기 순시 영상의 파일명일 수 있다.
또한, 상기 제어부(140)는 상기 복수의 카메라부터 수신되는 순시 영상을 상기 감시 장치(100)의 제 1 인터페이스부(150)에 미리 연결된 이동식 저장 장치에 저장할 수 있다. 이때, 상기 제어부(140)는 미리 설정된 암호화 알고리즘에 따라 상기 순시 영상을 암호화하여 상기 이동식 저장 장치에 저장할 수 있다.
상기 제 1 인터페이스부(150)는 감시장치(100), 구체적으로는 제어부(140)와 외부기기를 연결시켜주는 접속부의 기능을 하는 구성이다. 상기 차량에 구성되는 복수의 카메라는 상기 제 1 인터페이스부(150)를 통해 상기 감시 장치(100)와 연결될 수 있다. 또한, 이동식 저장장치도 연결될 수 있으며, 상기 이동식 저장장치는 이동식 HDD(Hard Disk Drive), 이동식 SSD(Solid State Drive) 등과 같은 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 한편, 차량의 순시가 종료된 경우 상기 이동식 저장 장치는 물리적으로 상기 감시 장치(100)의 제 1 인터페이스부(150)로부터 분리되어 서비스 서버(200)에 연결될 수 있다.
상기 서비스 서버(200)는 이동식 저장장치를 매개로 감시장치(100)와 데이터를 주고 받으며, 이동식 저장장치로 부터 전달 받은 순시 영상을 통신망을 통하여 영상 인식 서버(300)로 전송한다. 이를 위한 구성으로 상기 서비스 서버(200)는 상기 이동식 저장 장치가 연결되는 복수의 슬롯이 포함된 제 2 인터페이스부(210)를 포함한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 감시 장치(100) 및 서비스 서버(200) 각각에 구성되는 제 1 및 제 2 인터페이스부(150, 210)는 상기 이동식 저장 장치와 연결되기 위한 전용 커넥터(connector)가 구비될 수 있다. 또한, 상기 이동식 저장 장치에 상기 제 1 및 제 2 인터페이스부(150, 210)와 연결되기 위한 고유의 커넥터 구성을 적용하여 배전 설비의 관리자에 의해 인증된 감시 장치(100) 및 서비스 서버(200) 이외의 장치와 상기 이동식 장치 연결시 상기 이동식 저장 장치에 대한 접속을 차단할 수 있으므로 보안성을 높일 수 있다. 또한, 상기 감시 장치(100) 및 서비스 서버(200) 각각에 구성되는 제 1 및 제 2 인터페이스부(150, 210)는 복수의 상기 이동식 저장 장치의 동시 장착이 가능한 복수의 슬롯으로 구성될 수 있다.
상기 서비스 서버(200)는 이동식 저장장치를 매개로 감시장치(100)에 설비 구성정보를 전달할 수 있다. 차량의 순시 이전에 상기 서비스 서버(200)는 상기 이동식 저장 장치에 상기 지역에 설치된 전신주, 배선선로 등을 포함하는 배전 설비의 설비 종류별 설비 구성정보를 저장할 수 있으며, 상기 설비 구성정보를 미리 설정된 암호화 알고리즘에 따라 암호화하여 저장할 수 있다. 더하여, 상기 설비 구성 정보는 상기 순시 영상에서 상기 설비 종류에 대응되는 객체를 식별하기 위한 객체 특징 정보를 포함할 수 있다. 이에 따라, 감시 장치(100)는 상기 이동식 저장 장치에 포함된 설비 구성정보를 미리 설정된 복호화 알고리즘에 따라 복호화할 수 있으며, 상기 차량의 순시에 따라 상기 복수의 카메라로부터 수신되는 순시 영상에서 상기 설비 구성정보에 포함된 설비 종류별 객체 특징 정보를 기초로 배전 설비와 관련된 객체를 자동 식별할 수 있다. 즉, 감시 장치(100)는 상기 서비스 서버(200)에서 제공하는 배전 설비와 관련된 객체의 식별을 위한 정보를 기초로 상기 복수의 카메라로부터 얻어지는 영상에서 배전 설비와 관련된 객체를 용이하게 자동 식별할 수 있다.
이 과정에서, 상기 서비스 서버(200)는 상기 이동식 저장 장치별로 고유 식별 번호를 설정하여 DB에 저장할 수 있으며, 특정 이동식 저장 장치가 상기 서비스 서버(200)에 연결시 상기 특정 이동식 저장 장치의 고유 식별 번호를 식별하고, DB에 저장된 고유 식별 번호 중에서 상기 특정 이동식 저장 장치에 대응되어 식별된 고유 식별 번호와 일치하는 고유 식별 번호가 존재하지 않는 경우 상기 이동식 저장 장치와의 접속을 자동 차단하도록 구성하여 보안성을 높일 수 있다. 이때, 상기 서비스 서버(200)는 상기 특정 이동식 저장 장치의 고유 식별 번호와 일치하는 고유 식별 번호가 DB에 존재하는 경우 상기 특정 이동식 저장 장치에 저장된 순시 영상을 상기 DB에서 상기 특정 이동식 저장 장치의 식별번호와 매칭하여 저장할 수 있다. 또한, 상기 이동식 저장 장치의 고유 식별 번호는 상기 이동식 저장 장치의 제조일련번호일 수 있다.
상기 영상 인식 서버(300)는 통신망을 통하여 감시 장치(100)와 서비스 서버(200)와 통신하며 영상 분석을 통하여 이상이 발생한 배전 설비를 검출한다. 상기 영상 인식 서버(300)는 상기 감시 장치(100)로부터 메타데이터를 수신하여 관리 DB에 저장할 수 있다. 또한, 상기 영상 인식 서버(300)는 상기 서비스 서버(200)로부터 상기 순시 영상을 수신하여 상기 관리 DB에 저장할 수 있다. 또한, 상기 영상 인식 서버(300)는 미리 설정된 딥러닝(deep learning) 알고리즘에 따라 상기 순시 영상으로부터 배전 설비 관련 객체를 식별한 후 설비 종류별로 이상이 발생한 객체와 정상 객체를 구분할 수 있다.
상술한 구성에 따라, 상기 영상 인식 서버(300)는 상기 관리 DB에 저장되는 메타데이터를 기초로 상기 관리 DB에 저장되는 복수의 순시 영상 중에서 상기 메타데이터에 대응되는 순시 영상을 추출하고, 상기 메타데이터에 포함된 객체 정보를 기초로 배전 설비 관련 객체가 포함된 상기 순시 영상의 특정 프레임을 식별할 수 있다.
또한, 상기 영상 인식 서버(300)는 상기 특정 프레임에서 상기 메타데이터에 포함된 객체 정보에 대응되는 객체를 식별한 후 상기 딥러닝 알고리즘를 기초로 객체의 상태를 추론하여 상기 식별 객체에 대한 이상 발생 여부를 판단할 수 있으며, 상기 식별 객체가 이상이 발생한 배전 설비 관련 객체인 경우 이상이 발생한 해당 식별 객체를 이벤트 객체로 검출할 수 있다.
또한, 상기 영상 인식 서버(300)는 상기 메타데이터에 대응되는 상기 순시 영상에서 상기 이벤트 객체 검출시 상기 이벤트 객체가 포함된 정지 영상(특정 프레임)과 상기 정지 영상에서 검출된 이벤트 객체에 대한 객체 정보를 포함하는 결과 정보를 출력할 수 있다.
또한, 상기 영상 인식 서버(300)는 상기 이벤트 객체에 대응되는 정지 영상의 재생 시간과 상기 메타데이터에 포함된 시간을 비교하여 상기 이벤트 객체에 대응되는 위치정보를 상기 메타데이터로부터 추출한 후 상기 결과 정보에 포함시킬 수 있다. 즉, 상기 영상 인식 서버(300)는 상기 이벤트 객체에 대응되는 정지 영상의 재생 시간과 일치하는 시간을 포함하는 위치 정보가 포함된 메타데이터를 상기 관리 DB로부터 식별하고, 상기 식별된 메타데이터로부터 상기 이벤트 객체 관련 위치 정보를 추출하여 상기 결과 정보에 포함시킬 수 있다.
이를 통해, 상기 영상 인식 서버(300)는 상기 결과 정보를 기초로 이상이 발생한 배전 설비 관련 이벤트 객체가 포함된 정지 영상과 더불어 상기 이벤트 객체에 대응되는 배전 설비의 지도 상 위치에 대한 정보를 함께 제공하여 관리자가 해당 결과 정보를 기초로 용이하게 이상이 발생한 배전 설비를 식별하여 수리가 이루어지도록 지원할 수 있다.
한편으로, 메타데이터에는 객체 정보, 위치 정보 등이 실시간 영상 인식 서버(300)로 전송될 수 있는데, 감시 장치(100)는 구체적 상태 추론이나 세부적 구성품에 대한 인식이 아닌 간단한 객체의 윤곽(전신주, 배선 선로 등)에 대한 파손 여부만 파악하여 중대 장애(외부충격에 의한 전신주의 기울어짐, 배선선로의 늘어짐 또는 단선 등) 여부를 판단하고, 중대 장애로 판단될 경우 해당 이상 발생 객체에 대한 영상 파일과 이상 발생 정보를 메타데이터에 포함하여 전송한다. 이를 통해 영상 인식 서버(300)가 즉시 대응(관리자에게 알람 발생, 관리자에게 내용 통지 등)할 수 있도록 구성될 수 있는데, 영상 인식 서버(300)는 이러한 메타데이터를 실시간 전송 받아 순시 차량의 좌표와 이상 발생 내용을 알 수 있으며 연결된 표시부(예컨대 대쉬보드)를 통해 관리자에게 표시해 줄 수 있고, 이러한 순시 차량의 위치와 심각한 이상이 발생한 객체의 위치를 지도 상에 표시해 줄 수 있을 뿐만 아니라 이상이 발생한 객체의 영상도 표시해 줄 수 있다. 특히, 이상 발생 대상이 배선선로인 경우 전선만 있기 때문에 그 위치 파악이 어려울 수 있으므로 이 경우 영상 인식 서버(300)는 해당 배선선로를 지지하는 인접 전주들의 전주 전산화 번호를 보여주거나 지도 상에 표시해 줄 수 있으며 이상 발생 객체에 대한 영상 및 파악된 이상 정보를 표시해 줄 수 있다.
한편, 상기 영상 인식 서버(300)는 순시 영상 전체를 수신하면 우선적으로 상기 메타데이터에 대응되는 순시 영상을 대상으로 이벤트 객체의 검출을 수행하고, 해당 검출이 완료된 경우 상기 관리 DB에 저장되는 순시 영상들 중에서 상기 메타데이터와 매칭되지 않는 나머지 영상을 대상으로 미리 설정된 설비 구성정보에 따라 자체적으로 객체를 식별한 후 상기 이벤트 객체를 검출하며, 해당 이벤트 객체와 관련되어 결과 정보를 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 다른 메타데이터의 구성을 설명하기 위한 예시적 코드(전달되는 메타데이터 구성)를 보인 것으로, 도 4에 도시된 바와 같이 순시 차량의 감시 장치(100)는 메타데이터로서 영상 획득시간과 차량의 위치 및 방향에 대한 정보를 기본적으로 생성하여 주기적으로 영상 인식 서버(300)에 전달하며, 영상 중 간단한 객체의 윤곽(전신주, 배선 선로 등)에 대한 파손 여부만 파악하여 그 결과를 메타데이터에 추가할 수 있다. 예시와 같이 전주의 기울어짐, 배선선로의 늘어짐, 애자의 깨짐에 대한 정보를 파악한 후 이벤트가 있다면 이를 메타데이터로서 영상 인식 서버(300)에 전송할 수 있다. 한편, 필요한 경우 영상 인식 서버(300)에 중대 이상이 발생한 객체가 포함된 이미지를 전달하거나 해당 이미지에서 객체 부분만 추출한 이미지를 생성하여 전달할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 추가적으로 더 전달해 줄 수 있는 메타데이터의 이상 검출 유형들을 보인 것으로, 도 5에 도시된 예시 코드와 같이 전주에 근접한 수목이 있는지, 배선 선로에 근접한 수목이 있는지, 전주가 잘못된 위치에 있는 지를 감시 장치(100)가 파악하여 영상 서버에 메타데이터로서 실시간 전송해 줄 수 있다.
상술한 바와 같이, 상기 영상 인식 서버(300)는 순시 과정에서 실시간 수신되는 메타데이터를 통해서 순시 상태나 심각한 이상에 대한 정보를 우선적으로 수신하여 대응할 수 있으며, 순시가 완료된 후 모든 순시 영상을 수신하여 미리 설정된 딥러닝 알고리즘에 따라 상기 순시 영상을 분석함으로써 이상이 발생한 배전 설비 관련 객체를 이벤트 객체로 검출하되, 상기 순시 영상 분석시 상기 감시 장치(100)로부터 수신된 메타데이터를 기초로 상기 메타데이터에 대응되는 순시 영상을 우선하여 분석한 후 나머지 영상을 분석할 수 있다.
즉, 상기 영상 인식 서버(300)는 상기 서비스 서버(200)로부터 제공되는 순시 영상들 중에서도 상기 감시 장치(100)에 의해 배전 설비 관련 객체가 식별된 순시 영상만을 선별하여 배전 설비 관련 객체를 대상으로 이상 여부를 판단할 수 있어 특정 지역에 설치된 배전 설비별 이상 여부를 신속하게 검출할 수 있을 뿐만 아니라 딥 러닝 알고리즘을 기반으로 이상이 발생한 배전 설비를 정확하게 검출할 수 있으므로 기존의 점검자의 육안에 의존하는 방식보다 높은 신뢰성을 보장할 수 있다. 또한, 상기 영상 인식 서버(300)는 복수의 카메라로부터 얻어진 순시 영상을 기반으로 배전 설비의 이상 여부를 자동 검출하므로 배전 설비의 이상을 검출하기 위한 별도의 인력이 요구되지 않아 배전 설비의 관리 비용을 크게 절감할 수 있다.
이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 감시 장치
110: 통신부
120: GPS부
130: 저장부
140: 제어부
150: 제 1 인터페이스부
200: 서비스 서버
210: 제 2 인터페이스부
300: 영상 인식 서버

Claims (15)

  1. 순시 차량에 구성된 복수의 카메라로부터 제공되는 순시 영상을 이동식 저장 장치에 저장하는 동시에 상기 순시 영상으로부터 배전 설비 관련 객체를 식별하여 식별 객체와 관련된 메타데이터(metadata)를 통신망을 통하여 영상 인식 서버로 전송하는 감시 장치;
    상기 이동식 저장 장치를 매개로 상기 감시장치와 데이터를 주고 받으며, 상기 이동식 저장장치로 부터 전달 받은 순시 영상을 상기 통신망을 통하여 영상 인식 서버(300)로 전송하는 서비스 서버; 및
    상기 통신망을 통해 상기 감시 장치 및 서비스 서버와 통신하며 영상 분석을 통해 이상이 발생한 배전 설비를 검출하는 상기 영상 인식 서버; 를 포함하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템
  2. 제1항에 있어서, 상기 감시 장치는,
    상기 순시 영상을 미리 설정된 암호화 알고리즘에 따라 암호화하여 상기 이동식 저장 장치에 저장하는 제어부를 포함하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템
  3. 제1항에 있어서, 상기 감시 장치는,
    순시 영상으로부터 설비 구성정보를 기초로 객체를 식별하고, 미리 설정된 알고리즘에 따라 미리 설정된 객체 식별 시간을 포함하는 위치정보 및 상기 순시 영상으로부터 식별된 객체 정보를 포함하는 메타데이터를 생성하는 제어부를 포함하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템
  4. 제3항에 있어서, 상기 객체 정보는,
    순시 영상을 구성하는 복수의 프레임(frame) 중 상기 식별 객체가 포함된 특정 프레임 관련 프레임 식별정보, 상기 특정 프레임이 포함된 순시 영상 관련 인덱스(index) 정보 등을 포함하는 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템
  5. 제4항에 있어서, 상기 프레임 식별정보는,
    상기 특정 프레임의 재생 구간에 대한 정보인 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템
  6. 제4항에 있어서, 상기 인덱스 정보는,
    상기 순시 영상의 파일명인 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템
  7. 제3항에 있어서, 상기 제어부는,
    간단한 객체의 윤곽(전신주, 배선 선로 등)에 대한 파손 여부만 파악하여 중대 장애(외부충격에 의한 전신주의 기울어짐, 배선선로의 늘어짐 또는 단선 등) 여부를 판단하고, 중대 장애로 판단될 경우 해당 객체에 대한 영상 파일과 이상 발생 정보를 포함하여 메타데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템
  8. 제1항에 있어서, 상기 서비스 서버는,
    상기 이동식 저장 장치별로 고유 식별 번호를 설정하여 DB에 저장하고, 특정 이동식 저장 장치가 상기 서비스 서버에 연결시 상기 특정 이동식 저장 장치의 고유 식별 번호를 식별하여, DB에 저장된 고유 식별 번호 중에서 상기 특정 이동식 저장 장치에 대응하는 고유 식별 번호가 존재하지 않는 경우 상기 이동식 저장 장치와의 접속을 자동 차단하는 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 설비 관리 시스템
  9. 제8항에 있어서, 상기 서비스 서버는,
    상기 특정 이동식 저장 장치의 고유 식별 번호와 일치하는 고유 식별 번호가 DB에 존재하는 경우 상기 특정 이동식 저장 장치에 저장된 순시 영상을 상기 DB에서 상기 특정 이동식 저장 장치의 식별번호와 매칭하여 저장하는 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 관리 시스템
  10. 제 8항에 있어서, 상기 고유 식별 번호는,
    상기 이동식 저장 장치의 제조일련번호인 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 관리 시스템
  11. 제3항에 있어서, 상기 영상 인식 서버는,
    상기 감시 장치로부터 수신한 메타데이터와, 상기 서비스 서버로부터 수신한 순시 영상을 관리 DB에 저장하고, 미리 설정된 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 따라 상기 순시 영상으로부터 배전 설비 관련 객체를 식별한 후 설비 종류별로 이상이 발생한 객체와 정상 객체를 구분하는 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 관리 시스템
  12. 제11항에 있어서, 상기 영상 인식 서버는,
    상기 관리 DB에 저장되는 메타데이터를 기초로 상기 관리 DB에 저장되는 복수의 순시 영상 중에서 상기 메타데이터에 대응되는 순시 영상을 추출하고, 상기 메타데이터에 포함된 객체 정보를 기초로 배전 설비 관련 객체가 포함된 상기 순시 영상의 특정 프레임을 식별하는 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 관리 시스템
  13. 제12항에 있어서, 상기 영상 인식 서버는,
    상기 특정 프레임에서 상기 메타데이터에 포함된 객체 정보에 대응되는 객체를 식별한 후 상기 딥러닝 알고리즘를 기초로 객체의 상태를 추론하여 상기 식별 객체에 대한 이상 발생 여부를 판단할 수 있으며, 상기 식별 객체가 이상이 발생한 배전 설비 관련 객체인 경우 이상이 발생한 해당 식별 객체를 이벤트 객체로 검출하는 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 관리 시스템
  14. 제13항에 있어서, 상기 영상 인식 서버는,
    상기 이벤트 객체 검출시 상기 이벤트 객체가 포함된 정지 영상(특정 프레임)과 상기 정지 영상에서 검출된 이벤트 객체에 대한 객체 정보를 포함하는 결과 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 관리 시스템
  15. 제14항에 있어서, 상기 결과 정보는,
    상기 영상 인식 서버가 상기 이벤트 객체에 대응되는 정지 영상의 재생 시간과 상기 메타데이터에 포함된 시간을 비교하여 상기 메타데이터로부터 추출한 상기 이벤트 객체에 대응되는 위치정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 순시 영상 기반 관리 시스템
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KR20230024754A (ko) * 2021-08-12 2023-02-21 한국전력공사 배전설비 좌표 자동취득 장치 및 방법

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