KR20200054733A - Facility monitoring system using artificial intelligence automatic flight drone and intelligence video analysis - Google Patents

Facility monitoring system using artificial intelligence automatic flight drone and intelligence video analysis Download PDF

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KR20200054733A
KR20200054733A KR1020180138404A KR20180138404A KR20200054733A KR 20200054733 A KR20200054733 A KR 20200054733A KR 1020180138404 A KR1020180138404 A KR 1020180138404A KR 20180138404 A KR20180138404 A KR 20180138404A KR 20200054733 A KR20200054733 A KR 20200054733A
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송철호
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송철호
박선기
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Abstract

Disclosed is a facility monitoring system through an artificial intelligence (AI) autonomous drone and intelligent image analysis. The facility monitoring system comprises a drone, a server, and a control device for controlling the drone, wherein the server determines whether a facility is abnormal based on information collected from the drone. According to the present invention, it is possible to monitor each location of a facility that is difficult for a person to access by using the drone, and it is also possible to update the monitoring result in real time.

Description

인공지능 자율비행 드론과 지능형 영상분석을 통한 시설 모니터링 시스템 {FACILITY MONITORING SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AUTOMATIC FLIGHT DRONE AND INTELLIGENCE VIDEO ANALYSIS}Facility monitoring system through artificial intelligence autonomous flying drone and intelligent image analysis {FACILITY MONITORING SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AUTOMATIC FLIGHT DRONE AND INTELLIGENCE VIDEO ANALYSIS}

본 발명은 인공지능 자율비행 드론과 지능형 영상분석을 통한 시설 모니터링 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a facility monitoring system through an artificial intelligence autonomous flying drone and intelligent image analysis.

드론(Drone)은 무선전파로 조종할 수 있는 무인 비행기를 말하며, 안정적인 비행 및 비행제어가 가능하고, 다양한 센서를 탑재할 수 있어 그 활용도가 높다. Drone (Drone) refers to a drone that can be controlled by radio waves, and is capable of stable flight and flight control, and can be equipped with various sensors, making it highly versatile.

따라서, 드론을 활용하여 다양한 시설들을 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술의 개발이 요구된다.Therefore, the development of a technology capable of monitoring various facilities in real time using a drone is required.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 인공지능 자율비행 드론과 지능형 영상분석을 통한 시설 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide an artificial intelligence autonomous drone and a facility monitoring system through intelligent image analysis.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 인공지능 자율비행 드론과 지능형 영상분석을 통한 시설 모니터링 시스템은, 드론, 서버 및 상기 드론을 제어하는 제어장치를 포함하고, 상기 서버는, 상기 드론으로부터 수집되는 정보에 기초하여 시설의 이상여부를 판단한다.An artificial intelligence autonomous drone and a facility monitoring system through intelligent image analysis according to an aspect of the present invention for solving the above-described problems include a drone, a server, and a control device for controlling the drone, wherein the server comprises: Based on the information collected from the drone, it is determined whether the facility is abnormal.

또한, 상기 서버는, 인공지능 모델을 이용하여 상기 드론으로부터 수집되는 정보를 분석하고, 상기 인공지능 모델의 출력에 기초하여 상기 시설의 이상여부를 판단할 수 있다.In addition, the server may analyze information collected from the drone using an artificial intelligence model, and determine whether the facility is abnormal based on the output of the artificial intelligence model.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific matters of the present invention are included in the detailed description and drawings.

개시된 실시 예에 따르면, 드론을 활용하여 사람이 접근하기 어려운 시설물의 각 위치들에 대한 모니터링이 가능하고, 또한 실시간으로 모니터링 결과가 업데이트될 수 있는 효과가 있다.According to the disclosed embodiment, it is possible to monitor each location of a facility that is difficult for a person to access by using a drone, and there is an effect that a monitoring result can be updated in real time.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

도 1은 일 실시 예에 따른 인공지능 자율비행 드론과 지능형 영상분석을 통한 시설 모니터링 시스템을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a facility monitoring system through an artificial intelligence autonomous flying drone and intelligent image analysis according to an embodiment.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be clarified with reference to embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and are common in the technical field to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the skilled person of the scope of the present invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In the present specification, the singular form also includes the plural form unless otherwise specified in the phrase. As used herein, “comprises” and / or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other components other than the components mentioned. Throughout the specification, the same reference numerals refer to the same components, and “and / or” includes each and every combination of one or more of the components mentioned. Although "first", "second", etc. are used to describe various components, it goes without saying that these components are not limited by these terms. These terms are only used to distinguish one component from another component. Therefore, it goes without saying that the first component mentioned below may be the second component within the technical spirit of the present invention.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in the present specification may be used as meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains. In addition, terms defined in the commonly used dictionary are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.The term "part" or "module" as used in the specification refers to a hardware component such as software, FPGA, or ASIC, and "part" or "module" performs certain roles. However, "part" or "module" is not meant to be limited to software or hardware. The "unit" or "module" may be configured to be in an addressable storage medium or may be configured to reproduce one or more processors. Thus, as an example, "part" or "module" means components, processes, functions, attributes, such as software components, object-oriented software components, class components and task components. Includes procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, database, data structures, tables, arrays and variables. The functionality provided within components and "parts" or "modules" can be combined into a smaller number of components and "parts" or "modules" or into additional components and "parts" or "modules" Can be further separated.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.The spatially relative terms “below”, “beneath”, “lower”, “above”, “upper”, etc., are as shown in the figure. It can be used to easily describe a correlation between a component and other components. Spatially relative terms should be understood as terms including different directions of components in use or operation in addition to the directions shown in the drawings. For example, if a component shown in the drawing is turned over, a component described as "below" or "beneath" of another component will be placed "above" the other component. Can be. Accordingly, the exemplary term “below” can include both the directions below and above. The component can also be oriented in other directions, so that spatially relative terms can be interpreted according to the orientation.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.In the present specification, the computer means all kinds of hardware devices including at least one processor, and may be understood as a meaning encompassing software configurations operating in the corresponding hardware device according to embodiments. For example, a computer may be understood as meaning including, but not limited to, a smart phone, a tablet PC, a desktop, a laptop, and a user client and application running on each device.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.Each step described in this specification is described as being performed by a computer, but the subject of each step is not limited thereto, and according to an embodiment, at least some of the steps may be performed in different devices.

예를 들어, 본 명세서에서 설명되는, 인공지능 기반 영상분석은 드론에서 수집된 정보에 기반하여 제어장치 혹은 서버에 의하여 수행될 수도 있으나, 실시 예에 따라 드론 또는 드론에 부착된 임베디드 장치에 포함된 자체 영상분석 알고리즘에 기반한 프로그램이나 솔루션에 의하여 수행될 수도 있다.For example, the artificial intelligence-based image analysis described herein may be performed by a control device or a server based on information collected from a drone, but may be included in a drone or an embedded device attached to a drone according to an embodiment. It may be performed by a program or solution based on its own image analysis algorithm.

도 1은 일 실시 예에 따른 인공지능 자율비행 드론과 지능형 영상분석을 통한 시설 모니터링 시스템을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a facility monitoring system through an artificial intelligence autonomous flying drone and intelligent image analysis according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 서버(100), 제어장치(200) 및 드론(300)이 도시되어 있다.Referring to FIG. 1, a server 100, a control device 200, and a drone 300 are illustrated.

도 1에 도시된 서버(100), 제어장치(200) 및 드론(300)의 형태, 종류 및 구조는 예시로서 표현된 것이며, 이에 제한되지 않는다.The form, type, and structure of the server 100, the control device 200, and the drone 300 shown in FIG. 1 are expressed as examples, and are not limited thereto.

일 실시 예에서, 드론(300)은 비행 드론일 수 있으나, 이에 제한되지 않으며, 예를 들어 지상 드론, 수중 드론 등을 포함할 수 있다.In one embodiment, the drone 300 may be a flying drone, but is not limited thereto, and may include, for example, a ground drone, an underwater drone, and the like.

일 실시 예에서, 드론(300)은 비행명령 신호를 전달받는 RF 수신모듈, 영상 정보를 수집하는 영상 카메라 및 영상 정보를 전송하는 LTE 통신 모듈을 포함할 수 있다.In one embodiment, the drone 300 may include an RF reception module receiving a flight command signal, an image camera collecting image information, and an LTE communication module transmitting image information.

실시 예에 따라서, 드론(300)은 다양한 정보를 수집할 수 있는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있고, 센서를 이용하여 수집된 정보 또한 LTE 통신 모듈을 이용하여 전송될 수 있다.According to an embodiment, the drone 300 may include one or more sensors capable of collecting various information, and information collected using the sensors may also be transmitted using an LTE communication module.

예를 들어, 드론(300)은 기상정보를 수집할 수 있는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있으며, 이를 이용하여 바람, 강수, 온도, 습도, 일조량, 미세먼지, 방사능 및 기타 화학물질 등을 감지하고, 정보를 수집할 수 있다.For example, the drone 300 may include one or more sensors capable of collecting weather information, and uses it to detect wind, precipitation, temperature, humidity, sunshine, fine dust, radioactivity, and other chemicals. , Can collect information.

드론(300)의 LTE 통신 모듈을 통해 전송된 정보는 서버(100)에서 관리되고, 제어장치(200)에 전달될 수 있다.Information transmitted through the LTE communication module of the drone 300 may be managed by the server 100 and transmitted to the control device 200.

일 실시 예에서, 서버(100)는 클라우드 서버일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 서버(100)는 제어장치(200)로부터 수신되는 제어명령과, 드론(300)으로부터 수신되는 정보를 관리하며, 마찬가지로 제어장치(200)로부터 수신되는 제어명령이 드론(300)에 전달될 수 있도록 하고, 드론(300)으로부터 수신되는 정보를 제어장치(200)에 전달할 수 있으나, 명령과 정보가 전달되는 방법 및 루트가 이에 제한되는 것은 아니다.In one embodiment, the server 100 may be a cloud server, but is not limited thereto. The server 100 manages control commands received from the control device 200 and information received from the drone 300, and similarly, control commands received from the control device 200 can be transmitted to the drone 300. And, the information received from the drone 300 may be transmitted to the control device 200, but the method and route through which commands and information are transmitted are not limited thereto.

일 실시 예에서, 제어장치(200)는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 제어장치(200)는 원격에서 드론(300)을 제어하기 위한 명령을 포함하는 신호를 송출할 수 있는 모든 종류의 장치를 의미할 수 있으며, 드론(300)에 직접적으로 신호를 전달하는 장치와, 해당 장치에 명령을 포함하는 신호를 전달하는 장치를 포함하는 복수의 장치들의 시스템으로 구성될 수도 있다.In one embodiment, the control device 200 may be a computing device including at least one processor, but is not limited thereto. The control device 200 may mean any type of device capable of transmitting a signal including a command for controlling the drone 300 remotely, and a device that directly transmits a signal to the drone 300, It may be composed of a system of a plurality of devices including a device for transmitting a signal including a command to the device.

드론(300)에 신호를 전달하는 방법은 RF 신호를 이용할 수도 있으나, 이에 제한되는 것은 아니며, LTE 통신을 포함하는 네트워크 통신 또한 이용할 수 있다.A method of transmitting a signal to the drone 300 may use an RF signal, but is not limited thereto, and network communication including LTE communication may also be used.

일 실시 예에서, 제어장치(200)는 데스크탑과 서버를 포함하는 관제 시스템으로 구성될 수도 있고, 또한 노트북 컴퓨터와 같이 휴대가능한 장치를 포함할 수도 있다. In one embodiment, the control device 200 may be composed of a control system including a desktop and a server, and may also include a portable device such as a notebook computer.

일 실시 예에서, 제어장치(200)는 화면을 통해 드론(300)으로부터 촬영되는 영상을 표시하고, 자율 제어 및 사용자로부터 수신되는 제어정보에 기초하여 드론(300)을 제어할 수 있다.In one embodiment, the control device 200 may display an image captured from the drone 300 through a screen, and control the drone 300 based on autonomous control and control information received from a user.

일 실시 예에서, 제어장치(200)는 터프북(Toughbook)을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.In one embodiment, the control device 200 may include a toughbook, but is not limited thereto.

일 실시 예에서, 드론(300)은 다양한 시설을 모니터링하는 데 활용될 수 있다. 상술한 바와 같이, 드론(300)은 비행드론, 지상드론 및 수중드론을 포함할 수 있으며, 그 부피가 작고 조작이 용이해 사람이 접근하기 어려운 곳에 접근해 정보를 수집할 수도 있고, 사람을 대신해 시설의 각 위치에서 실시간으로 수집되는 정보들을 전달할 수도 있다.In one embodiment, drone 300 may be utilized to monitor various facilities. As described above, the drone 300 may include a flying drone, a terrestrial drone, and an underwater drone, and its volume is small and easy to operate, so it is possible to access and collect information by accessing a place difficult for a person to access. Information collected in real time at each location of the facility can also be delivered.

예를 들어, 드론(300)은 공장이나 발전소(화력, 수력, 풍력 등), 교량, 건물 등 다양한 시설물을 모니터링하는 데 활용될 수 있다. For example, the drone 300 may be used to monitor various facilities such as factories or power plants (thermal power, hydro power, wind power, etc.), bridges, and buildings.

드론(300)은 카메라를 통해 영상을 촬영하고, 하나 이상의 센서를 통해 화학물질을 검출하거나, 냄새, 온도, 습도 등을 측정할 수 있으며, 이에 제한되지 않는다.The drone 300 may photograph an image through a camera, detect chemicals through one or more sensors, or measure odor, temperature, and humidity, but is not limited thereto.

드론(300)으로부터 수집된 정보는 서버(100)로 전달되며, 서버(100)는 수집된 정보를 분석하여 시설의 상태를 판단할 수 있다.Information collected from the drone 300 is transmitted to the server 100, and the server 100 may analyze the collected information to determine the state of the facility.

예를 들어, 서버(100)는 드론(300)으로부터 수집된 정보에 기초하여 시설에 이상이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 다른 예로, 서버(100)는 드론(300)으로부터 수집된 정보에 기초하여 모니터링 대상 시설에 대한 맵(map)을 생성할 수 있다. 맵은 모니터링 대상 시설의 각 위치로부터 수집되는 정보를 표시하는 데 활용될 수 있으며, 이는 제어장치(100)를 통하여 표시될 수 있다.For example, the server 100 may determine whether there is an abnormality in the facility based on the information collected from the drone 300. As another example, the server 100 may generate a map for the monitoring target facility based on the information collected from the drone 300. The map may be used to display information collected from each location of the monitoring target facility, which may be displayed through the control device 100.

일 실시 예에서, 시설은 화력발전소일 수 있다.In one embodiment, the facility may be a thermal power plant.

이 경우, 드론(300)은 화력발전소 내외부를 이동하며 각 위치에서 수집되는 정보를 서버(100)에 전달할 수 있다. In this case, the drone 300 may move inside and outside the thermal power plant and transmit information collected at each location to the server 100.

예를 들어, 드론(300)은 화력발전소의 각 위치의 온도 및 각 위치에서 검출되는 화학물질에 대한 정보를 서버(100)에 전달할 수 있고, 서버(100)는 이에 기반하여 화력발전소의 각 위치의 이상발생 여부를 판단할 수 있다.For example, the drone 300 may transmit the temperature of each location of the thermal power plant and information about the chemicals detected at each location to the server 100, and the server 100 based on this, each location of the thermal power plant It can be determined whether the abnormality occurs.

일 실시 예에서, 서버(100)는 드론(300)에서 촬영된 영상을 분석하여, 시설의 이상발생 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 이미지 분석 기법을 활용하여 시설의 각 위치에서의 이상발생 여부를 판단할 수 있다.In one embodiment, the server 100 may analyze an image captured by the drone 300 to determine whether an abnormality occurs in the facility. For example, the server 100 may determine whether an abnormality occurs at each location of the facility using an image analysis technique.

예를 들어, 서버(100)는 시설의 내부를 주기적으로 이동하는 드론(300)으로부터 촬영되는 고화질 실시간 영상에 기반하여 시설물의 균열, 파손 혹은 외부인 침입 등을 포함하는 이상상황을 실시간으로 감지할 수 있다.For example, the server 100 can detect in real time an abnormal situation including cracking, damage, or intrusion of outsiders of the facility based on a high-quality real-time image taken from the drone 300 periodically moving inside the facility. have.

또한, 서버(100)는 드론(300)으로부터 촬영되는 이미지 및 기타 수집되는 정보에 기반하여 시설물의 관리를 위한 2차원 혹은 3차원 시설물 지도를 구축하고, 위치기반 정보의 데이터베이스를 구축 및 표준화할 수 있다.In addition, the server 100 can build a two-dimensional or three-dimensional facility map for the management of facilities based on images and other collected information taken from the drone 300, and can build and standardize a database of location-based information. have.

또한, 서버(100)는 드론(300)에 구비된 가스 센서를 이용하여 시설물 내부의 각 위치에서의 저탄장 가스 농도를 측정하고, 이를 실시간으로 모니터링함으로써 시설 내 자연발화를 예방할 수 있다.In addition, the server 100 can measure the low-carbon gas concentration at each location inside the facility using the gas sensor provided in the drone 300, and monitor it in real time to prevent spontaneous ignition in the facility.

일 실시 예에서, 서버(100)는 인공지능 기술에 기반하여 학습된 모델을 이용하여 드론(300)으로부터 수집되는 정보를 분석하고, 시설의 이상발생 여부를 판단할 수 있다.In one embodiment, the server 100 may analyze information collected from the drone 300 using a model learned based on artificial intelligence technology, and determine whether an abnormality occurs in the facility.

일 실시 예에서, 드론(300)에 의한 시설 모니터링은 드론(300)이 시설 내부를 주기적으로 이동하며 모니터링하는 정기 모니터링과, 이상발생시 혹은 이상발생이 예측되는 위치가 있는 경우, 혹은 사용자의 제어로 인해 특정 위치를 집중적으로 모니터링하는 정밀 모니터링을 포함할 수 있다.In one embodiment, the facility monitoring by the drone 300 is periodically monitored by the drone 300 periodically moving and monitoring the inside of the facility, and when there is a location where an abnormality or an abnormality is predicted, or by user control. This can include precise monitoring that intensively monitors a specific location.

정밀 모니터링의 경우, 드론(300)은 이상이 발생하거나 발생할 것으로 판단되는 위치에서 영상을 촬영하거나, 하나 이상의 센서를 이용하여 정보를 수집하고, 수집된 정보는 서버(100)로 전달된다. In the case of precision monitoring, the drone 300 photographs an image at a location where an abnormality is or is expected to occur, or collects information using one or more sensors, and the collected information is transmitted to the server 100.

서버(100)는 전달된 정보에 기초하여 각 위치에서의 이상여부를 판단하고, 이에 따른 조치를 요청할 수 있다.The server 100 may determine whether there is an abnormality at each location based on the transmitted information and request action accordingly.

드론(300)은 사람이 접근할 수 없거나 접근하기 위험한 위치로 이동해 정보를 수집할 수 있으므로, 드론(300)을 활용하면 시설의 각 위치에서의 이상 발생여부를 실시간으로 모니터링할 수 있고, 어떤 위치라도 정밀하게 모니터링이 가능하다.Since the drone 300 can collect information by moving to a location that is inaccessible or dangerous for a person to use, the drone 300 can be used to monitor in real time whether an abnormality has occurred at each location of the facility. Even if it can be precisely monitored.

예를 들어, 드론(300)은 수력발전소의 댐, 교량, 고층빌딩 등의 외부와 같이 사람이 접근하기 어려운 곳에 발생하는 크랙을 인식하는 데 활용되는 영상을 촬영할 수 있으며, 정밀검사가 필요한 경우 해당 위치에 근접하여 더 정확한 영상을 촬영할 수 있다.For example, the drone 300 can take an image that is used to recognize cracks occurring in places that are difficult for humans to access, such as dams, bridges, and high-rise buildings in hydroelectric power plants. Closer to the location, you can take a more accurate image.

드론(300)의 운용을 통해 수집되는 정보는 빅 데이터로 관리되며, 빅 데이터는 시설의 상황을 판단하는 데 활용되는 인공지능 모델의 학습에 이용될 수 있다.The information collected through the operation of the drone 300 is managed as big data, and the big data can be used for learning of an artificial intelligence model used to determine the situation of a facility.

일 실시 예에서, 드론(300)을 이용한 정보수집은 시설의 이상여부 외에도, 시설의 운용을 장단기적으로 계획하는 데에도 활용될 수 있다.In one embodiment, the information collection using the drone 300 may be used to plan the operation of the facility in the short and long term, in addition to whether the facility is abnormal.

예를 들어, 풍력발전의 경우 발전기가 설치되는 위치에 따라 그 효율이 크게 변동된다. 따라서, 드론(300)을 이용하여 풍력발전기 설치 후보위치 혹은 풍력발전기가 설치된 위치 각각에서 풍속에 대한 정보를 측정하도록 할 수 있다.For example, in the case of wind power generation, its efficiency greatly varies depending on where the generator is installed. Therefore, it is possible to measure the wind speed information at each of the candidate location for installing the wind turbine or the location where the wind generator is installed using the drone 300.

이 경우, 서버(100)는 드론(300)에 의하여 수집된 정보에 기초하여 해당 지역에 풍력발전소를 설치해도 될지 여부를 판단할 수 있고, 해당 지역 내에서도 어느 위치에 풍력발전기를 설치해야 할지에 대한 정보를 획득할 수 있다.In this case, the server 100 may determine whether or not a wind power plant may be installed in the corresponding area based on the information collected by the drone 300, and in which location the wind power generator should be installed in the corresponding area. Information can be obtained.

또한, 풍력발전소가 설치된 위치에서도, 지속적인 풍력 모니터링을 통해 발전기의 위치를 변경하거나, 극단적으로는 풍력발전소를 다른 지역으로 이동하는 등의 계획을 수립하기 위하여, 드론(300)을 활용한 시설 내 모니터링 방법이 활용될 수 있다.In addition, even in a location where a wind power plant is installed, monitoring in a facility using the drone 300 in order to establish a plan, such as changing the position of the generator through continuous wind monitoring or moving the wind power plant to another region, etc. Method can be used.

일 실시 예에서, 드론(300)은 기존에 고정식으로 활용되던 모니터링 장치를 대체하거나 보조할 수 있으며, 고정식 모니터링 장치 대비 더 넓은 범위를 효율적으로 측정하는 데 활용될 수 있다.In one embodiment, the drone 300 may replace or assist a monitoring device that has been conventionally used as a fixed device, and may be used to efficiently measure a wider range compared to a fixed monitoring device.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in connection with an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, a software module executed by hardware, or a combination thereof. The software modules may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside on any type of computer readable recording medium well known in the art.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.The components of the present invention may be implemented as a program (or application) to be executed in combination with a hardware computer, and stored in a medium. The components of the present invention can be implemented in software programming or software components, and similarly, embodiments include C, C ++, including various algorithms implemented in a combination of data structures, processes, routines or other programming components. , Can be implemented in programming or scripting languages such as Java, assembler, etc. Functional aspects can be implemented with algorithms running on one or more processors.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. The embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, but a person skilled in the art to which the present invention pertains may implement the present invention in other specific forms without changing its technical spirit or essential features. You will understand. Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are illustrative in all respects and not restrictive.

100 : 서버
200 : 제어장치
300 : 드론100: server
200: control device
300: drone

Claims (2)

드론;
서버; 및
상기 드론을 제어하는 제어장치; 를 포함하고,
상기 서버는,
상기 드론으로부터 수집되는 정보에 기초하여 시설의 이상여부를 판단하는,
인공지능 자율비행 드론과 지능형 영상분석을 통한 시설 모니터링 시스템.drone;
server; And
A control device for controlling the drone; Including,
The server,
Judging whether the facility is abnormal based on the information collected from the drone,
Facility monitoring system through artificial intelligence autonomous flying drone and intelligent image analysis. 제1 항에 있어서,
상기 서버는,
인공지능 모델을 이용하여 상기 드론으로부터 수집되는 정보를 분석하고, 상기 인공지능 모델의 출력에 기초하여 상기 시설의 이상여부를 판단하는,
인공지능 자율비행 드론과 지능형 영상분석을 통한 시설 모니터링 시스템.According to claim 1,
The server,
Analyzing information collected from the drone using an artificial intelligence model, and determining whether the facility is abnormal based on the output of the artificial intelligence model,
Facility monitoring system through artificial intelligence autonomous flying drone and intelligent image analysis.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102362393B1 (en) * 2021-07-30 2022-02-14 부경엔지니어링주식회사 Artivicial intelligence water quality improvement system using drone
KR20220058779A (en) * 2020-10-30 2022-05-10 주식회사 공간정보 artificial intelligence drone an unmanned station system for automatic check of dam watershed and water resource facility
KR102413637B1 (en) * 2021-10-18 2022-06-28 (주)레인보우테크 Bridge maintaining method and system using drone image data
KR102514703B1 (en) * 2022-07-29 2023-03-29 (주)한맥기술 An unmanned aerial vehicle for photographing a damaged area of a structure using a plurality of cameras and an apparatus for inspecting damage to a structure using the same
KR102517267B1 (en) * 2021-12-22 2023-04-04 한국건설기술연구원 System and method for inspecting marine bridge

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220058779A (en) * 2020-10-30 2022-05-10 주식회사 공간정보 artificial intelligence drone an unmanned station system for automatic check of dam watershed and water resource facility
KR102362393B1 (en) * 2021-07-30 2022-02-14 부경엔지니어링주식회사 Artivicial intelligence water quality improvement system using drone
KR102413637B1 (en) * 2021-10-18 2022-06-28 (주)레인보우테크 Bridge maintaining method and system using drone image data
US11600061B1 (en) 2021-10-18 2023-03-07 Rainbowtech Co., Ltd. Method and system for maintaining bridge using bridge image data
KR102517267B1 (en) * 2021-12-22 2023-04-04 한국건설기술연구원 System and method for inspecting marine bridge
KR102514703B1 (en) * 2022-07-29 2023-03-29 (주)한맥기술 An unmanned aerial vehicle for photographing a damaged area of a structure using a plurality of cameras and an apparatus for inspecting damage to a structure using the same

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