KR20210048220A - 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법 - Google Patents

무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20210048220A
KR20210048220A KR1020190132209A KR20190132209A KR20210048220A KR 20210048220 A KR20210048220 A KR 20210048220A KR 1020190132209 A KR1020190132209 A KR 1020190132209A KR 20190132209 A KR20190132209 A KR 20190132209A KR 20210048220 A KR20210048220 A KR 20210048220A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
aerial vehicle
unmanned aerial
bracket
transmission line
image
Prior art date
Application number
KR1020190132209A
Other languages
English (en)
Inventor
이재경
김석태
박준영
류서현
함지완
Original Assignee
한국전력공사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전력공사 filed Critical 한국전력공사
Priority to KR1020190132209A priority Critical patent/KR20210048220A/ko
Publication of KR20210048220A publication Critical patent/KR20210048220A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/0202—Control of position or course in two dimensions specially adapted to aircraft
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/277—Analysis of motion involving stochastic approaches, e.g. using Kalman filters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

본 발명은 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 무인비행체, 무인비행체에 탑재되어, 송전선로의 영상을 촬영하는 영상촬영부, 송전선로의 영상에서 금구류를 검출하는 금구류검출부, 금구류의 검출을 식별한 것에 응답하여, 금구류의 검출시작 시점부터 금구류의 검출종료 시점까지 무인비행체를 직선운동시키는 무인비행체 제어부, 및 무인비행체가 직선운동하면서 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 무인비행체로부터 금구류까지의 거리를 산출하고, 산출된 거리에 기초하여 금구류의 위치 정보를 추정하는 위치추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING LOCATION OF CLAMP ON POWER TRANSMISSION LINE USING UNMANNED AERIAL VEHICLE}
본 발명은 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 무인비행체를 이용하여 송전선로 상의 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 송전선로 상의 금구류의 정확한 위치를 추정할 수 있는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.
송전선로에서 금구류는 철탑 및 송전선로를 지지하는 동시에 송전선로의 안정적 운영을 위하여 사용된다. 예를 들어, 스페이스 뎀퍼는 송전선로의 전계안전성 유지를 위하여 사용되고, SB(StockBridge) 뎀퍼는 송전선로에 발생하는 진동을 저감시키기 위하여 사용되며, 애자는 송전, 변전, 배전선로와 전철 등의 고압선로를 지지하는 동시에 고압선과 절연을 유지하는 목적으로 사용된다.
이러한 송전선로의 금구류는 장시간 사용될 경우, 고전압, 열 및 기계적 스트레스에 의하여 선로에 마모를 발생시킬 수 있으며, 이에 따라 송전선로에 결함이 발생하여 송전선로의 안정적 운영을 방해한다.
한편, 송전선로의 유지보수 시 송전선로 상에 구비된 금구류 또한 필수적으로 점검되어야 하지만, 금구류에 대한 위치정보가 불확실하여, 송전선로의 점검 시 금구류에 대한 점검 누락이 빈번하게 발생하고 있다.
금구류의 정확한 위치를 측정하기 위하여 사용자가 좌표측정기를 이용하여 금구류의 위치를 직접 측정할 수 있지만, 지상에서 금구류의 정확한 위치를 파악하기 쉽지 않으며, 금구류가 장경간, 산악지역 또는 해월구간에 위치하는 경우 금구류가 위치한 지상지역까지 이동하기도 쉽지 않은 실정이다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2016-0034726호(2016.03.30.)의 ‘현수애자 진단 장치 및 방법’에 개시되어 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 본 발명의 일측면에 따른 목적은 무인비행체를 이용하여 송전선로 상의 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 송전선로 상의 금구류의 정확한 위치를 추정할 수 있는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치는 무인비행체, 상기 무인비행체에 탑재되어, 송전선로의 영상을 촬영하는 영상촬영부, 상기 송전선로의 영상에서 금구류를 검출하는 금구류검출부, 상기 금구류의 검출을 식별한 것에 응답하여, 상기 금구류의 검출시작 시점부터 상기 금구류의 검출종료 시점까지 상기 무인비행체를 직선운동시키는 무인비행체 제어부, 및 상기 무인비행체가 직선운동하면서 상기 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하고, 상기 산출된 거리에 기초하여 상기 금구류의 위치 정보를 추정하는 위치추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 영상촬영부는, 단일카메라를 이용하여 상기 송전선로의 영상을 촬영하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 금구류검출부는, 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류의 이미지를 학습하고, 상기 이미지에 근거하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류를 검출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 금구류검출부는, 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류의 종류를 구분하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 무인비행체 제어부는, 상기 송전선로의 방향으로 상기 무인비행체를 직선운동시키는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 위치추정부는, Kalman filter를 이용하여 직선운동 시 무인비행체의 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 위치추정부는, 상기 금구류의 검출시작 시점에서의 위치인 제1 위치와, 상기 금구류의 검출종료 시점에서의 위치인 제2 위치 간의 거리, 상기 영상촬영부의 초점거리, 및 시각편차에 기초하여 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 위치추정부는, 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하기 위하여, 상기 금구류를 촬영한 영상 간의 매칭을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 위치추정부는, 상기 무인비행체의 GPS 좌표에 상기 산출된 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 적용하여, 상기 금구류의 위치 정보로서 GPS 좌표를 추정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 영상촬영부의 짐벌각도에 기반하여 상기 산출된 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 보상하는 거리보상부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법은 영상촬영부가, 송전선로의 영상을 촬영하는 단계, 금구류검출부가, 영상촬영부가 촬영한 송전선로의 영상에서 금구류를 검출하는 단계, 무인비행체 제어부가, 상기 금구류의 검출을 식별한 것에 응답하여, 상기 금구류의 검출시작 시점부터 상기 금구류의 검출종료 시점까지 상기 무인비행체를 직선운동시키는 단계, 및 위치추정부가, 상기 무인비행체가 직선운동하면서 상기 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하고, 상기 산출된 거리에 기초하여 상기 금구류의 위치 정보를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 촬영하는 단계에서, 상기 영상촬영부는, 단일카메라를 이용하여 상기 송전선로의 영상을 촬영하는 것을 특징으로 한다.
상기 검출하는 단계에서, 상기 금구류검출부는, 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류의 이미지를 학습하고, 상기 이미지에 근거하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류를 검출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 검출하는 단계에서, 상기 금구류검출부는, 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류의 종류를 구분하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 직선운동시키는 단계에서, 상기 무인비행체 제어부는, 상기 송전선로의 방향으로 상기 무인비행체를 직선운동시키는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 위치 정보를 추정하는 단계에서, 상기 위치추정부는, Kalman filter를 이용하여 직선운동 시 무인비행체의 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 위치 정보를 추정하는 단계에서, 상기 위치추정부는, 상기 금구류의 검출시작 시점에서의 위치인 제1 위치와, 상기 금구류의 검출종료 시점에서의 위치인 제2 위치 간의 거리, 상기 영상촬영부의 초점거리, 및 시각편차에 기초하여 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 위치 정보를 추정하는 단계에서, 상기 위치추정부는, 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하기 위하여, 상기 금구류를 촬영한 영상 간의 매칭을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 위치 정보를 추정하는 단계에서, 상기 위치추정부는, 상기 무인비행체의 GPS 좌표에 상기 산출된 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 적용하여, 상기 금구류의 위치 정보로서 GPS 좌표를 추정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 거리보상부가, 상기 영상촬영부의 짐벌각도에 기반하여 상기 산출된 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 보상하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법은 무인비행체를 이용하여 송전선로 상의 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 송전선로 상의 금구류의 위치를 추정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치를 이용하여 금구류를 촬영한 영상을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치를 이용하여 무인비행체로부터 금구류까지의 거리를 추정하는 방법을 설명하기 위한 제1 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치를 이용하여 무인비행체로부터 금구류까지의 거리를 추정하는 방법을 설명하기 위한 제2 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치를 이용하여 금구류를 촬영한 영상을 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치를 이용하여 무인비행체로부터 금구류까지의 거리를 추정하는 방법을 설명하기 위한 제1 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치를 이용하여 무인비행체로부터 금구류까지의 거리를 추정하는 방법을 설명하기 위한 제2 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치는 영상촬영부(200), 금구류검출부(300), 무인비행체 제어부(400) 및 위치추정부(500)를 포함할 수 있다.
영상촬영부(200), 금구류검출부(300), 무인비행체 제어부(400) 및 위치추정부(500)는 도 1에 도시된 바와 같이 무인비행체(100) 내부에 통합적으로 구비될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 영상촬영부(200)만이 무인비행체(100) 내부에 구비되고, 금구류검출부(300), 무인비행체 제어부(400) 및 위치추정부(500)는 외부 서버(미도시)에 구비될 수 있다. 이하에서는 도 1에 도시된 바와 같이, 무인비행체(100) 내부에 영상촬영부(200), 금구류검출부(300), 무인비행체 제어부(400) 및 위치추정부(500)가 통합적으로 구비된 실시예를 중심으로 설명하도록 한다.
무인비행체(100)는 드론과 같은 UAV(Unmanned Aerial Vehhicle)를 통해 구현될 수 있다. 다만 본 실시예는 이에 한정되는 것은 아니며, 원거리에서 송전선로를 촬영할 수 있는 다양한 방식이 채용될 수 있다.
영상촬영부(200)는 무인비행체(100)에 탑재되어, 송전선로의 영상을 촬영할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 영상촬영부(200)는 단일카메라를 이용하여 송전선로의 영상을 촬영할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체(100)를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치는 단일카메라를 통해 서로 다른 위치에서 금구류를 촬영한 영상에 기초하여 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 산출할 수 있다.
이와 같이, 단일카메라를 통해 서로 다른 위치에서 금구류를 촬영한 영상에 기초하여 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 산출하기 위해서는 금구류가 촬영된 서로 다른 위치 간의 거리가 정확하게 측정될 필요가 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체(100)를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치는 금구류가 촬영된 서로 다른 위치 간의 거리를 측정하기 위하여 단일카메라를 이용하여 촬영한 송전선로의 영상으로부터 금구류가 검출되기 시작한 지점부터 송전선로의 영상에서 금구류의 검출이 종료된 지점까지 무인비행체(100)를 송전선로 방향으로 직선운동시키고, 직선운동에 따른 무인비행체(100)의 이동거리를 계산함으로써 보다 정확하게 금구류가 촬영된 서로 다른 위치 간의 거리를 산출할 수 있다.
한편, 금구류검출부(300)는 송전선로의 영상에서 금구류를 검출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 금구류검출부(300)는 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 송전선로의 영상으로부터 금구류의 이미지를 학습하고, 학습된 이미지에 근거하여 송전선로의 영상으로부터 금구류를 검출할 수 있다.
또한, 금구류검출부(300)는 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 송전선로의 영상으로부터 금구류의 종류를 구분할 수 있다.
예를 들어, 금구류검출부(300)는 이미지 분석을 위한 기계학습 알고리즘인, FRCNN(Fast Region-based Convolutional Neural Network)을 이용하여, 영상촬영부(200)를 통해 촬영한 송전선로의 영상 내의 금구류를 검출할 수 있다.
구체적으로, 금구류검출부(300)는 CNN(Convolutional Neural Network)을 토대로 영상 내에 금구류가 존재하는 영역을 제안하고, 제안된 영역에서 금구류를 구분할 수 있는 특징 지도(feature map)(예: 경계선)를 추출하며, 추출된 특징 지도를 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습한 금구류의 이미지와 비교함으로써 송전선로의 영상으로부터 금구류를 검출하고, 검출된 금구류의 종류(예: 스페이스 뎀퍼, SB뎀퍼 및 애자 등)를 구분할 수 있다. 다만 본 실시예는 이에 한정되는 것은 아니며, 이미지 분석을 위한 다양한 기계학습 알고리즘 방식이 채용될 수 있다.
한편, 무인비행체 제어부(400)는 금구류의 검출을 식별한 것에 응답하여, 금구류의 검출시작 시점부터 금구류의 검출종료 시점까지 무인비행체(100)를 직선운동시킬 수 있다.
도 2를 참조하면, 검출시작 시점은 금구류검출부(300)가 송전선로의 영상에서 금구류를 처음으로 검출한 시점(제1 위치)을 의미하고, 검출종료 시점은 금구류검출부(300)에 의해 검출된 금구류가 송전선로의 영상에서 더 이상 검출되지 않기 시작한 시점(제2 위치)을 의미한다. 기준 위치는 무인비행체(100)와 금구류 간의 최단 거리에 해당하는 지점으로, 제1 위치와 제2 위치의 연결하는 직선 위에 위치한다.
이때, 무인비행체 제어부(400)는 송전선로의 방향으로 무인비행체(100)를 직선운동시킬 수 있다. 무인비행체 제어부(400)는 무인비행체(100)를 송전선로의 방향으로 직선운동시킴으로써 송전선로 방향에 대한 무인비행체(100)의 수직이동을 제한시킬 수 있어, 영상촬영부(200)가 금구류를 촬영하는 동안 무인비행체(100)가 이동한 거리를 보다 정확하게 산출할 수 있다.
한편, 위치추정부(500)는 무인비행체(100)가 직선운동하면서 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 산출하고, 산출된 거리에 기초하여 금구류의 위치 정보를 추정할 수 있다.
예를 들어, 위치추정부(500)는 Kalman filter를 이용하여 직선운동 시 무인비행체(100)의 위치를 추정할 수 있다.
물체의 특정 시점에서의 상태가 이전 시점의 상태와 선형적인 관계를 가지고 있는 경우 특정 물체의 위치, 속도, 가속도를 측정할 수 있지만 이 측정값에 오차가 포함되어 있을 수 있다. 이 경우, Kalman filter를 이용하면 측정값들을 토대로 해당 물체의 위치를 추정할 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
Figure pat00003
상기 수학식 1은 Kalman Filter를 이용하여 무인비행체(100)의 위치를 추정하는 수식을 나타낸다. Pk는 k시점에서 무인비행체(100)의 추정위치, Vk는 k시점에서 무인비행체(100)의 추정속도,
Figure pat00004
는 k시점과 k+1시점 간의 시간차, ak는 k시점에서의 가속도, Zk는 k시점에서 무인비행체(100)의 측정위치를 의미한다.
또한, A는 상태전이행렬, xk는 k시점에서의 상태변수, H는 측정행렬, zk는 k시점에서의 측정변수, wk는 k시점에서의 상태변수에 가해지는 노이즈, vk는 k시점에서의 측정변수에 가해지는 노이즈를 의미한다.
bk는 제1 위치부터 제2 위치까지의 거리를 의미한다. 마지막 수식은 z에 대한 b의 jacobian을 의미하며, 제1 위치부터 제2 위치까지 무인비행체(100)의 x, y, z축에 대한 이동거리를 의미한다.
위치추정부(500)는 무인비행체(100)에 구비된 속도 및 가속도 센서를 통해 측정한 제1 위치부터 제2 위치까지 이동하는 동안의 속도 및 가속도 정보를 상기 수학식 1에 적용하여, 제1 위치부터 제2 위치까지의 거리(bk)를 산출할 수 있다.
위치추정부(500)는 bk를 토대로 각 방향(x, y, z축 방향)의 이동거리를 계산할 수 있으며, 이는 추후 영상촬영부(200)의 3차원 이동 방위 및 각도를 보상하기 위해 사용될 수 있다.
한편, 위치추정부(500)는 금구류의 검출시작 시점에서의 위치인 제1 위치와, 금구류의 검출종료 시점에서의 위치인 제2 위치 간의 거리, 영상촬영부(200)의 초점거리, 및 시각편차(Disparity)에 기초하여 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 산출할 수 있다.
Figure pat00005
도 3을 참조할 때, 수학식 2에서 Xr은 제1 위치와 제2 위치를 연결하는 직선에서 영상촬영부(200)의 초점거리 f만큼 떨어진 직선이 제1 위치와 금구류(target)를 연결하는 직선과 이루는 교점을 의미하고, Xs는 제1 위치와 제2 위치를 연결하는 직선에서 영상촬영부(200)의 초점거리 f만큼 떨어진 직선이 제2 위치와 금구류를 연결하는 직선과 이루는 교점을 의미하며, b는 제1 위치로부터 제2 위치까지의 거리, D는 기준 위치로부터 금구류까지의 거리를 의미(제1 위치와 제2 위치를 연결하는 직선과 금구류 간의 최단거리를 의미)한다.
위치추정부(500)는 상기 수학식 2를 통해 기준 위치로부터 금구류까지의 거리(D)를 산출할 수 있다.
한편, 위치추정부(500)는 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 산출하기 위한 전처리 과정으로, 금구류를 촬영한 영상 간의 정합(matching)을 수행할 수 있다.
무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 산출하기 위해서는, 제1 위치에서 촬영된 영상에서의 금구류 위치가 제2 위치에서 촬영된 영상의 어느 부분에 존재하는지 식별하는 전처리 과정이 필요하다. 전처리 과정을 통해 제1 위치에서 촬영한 금구류 영상과 제2 위치에 촬영한 금구류 영상을 정합하고, 이후 정합된 영상을 통해 기준 위치로부터 금구류까지의 거리를 산출하게 된다.
일반적으로, 영상 간의 정합을 위해 제1 위치에서 촬영된 영상에서의 금구류 영역에 대응하는 영역을 제2 위치에서 촬영된 영상에서 식별하기 위해서는 이미지의 모든 픽셀을 조회하여야 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 금구류를 촬영한 영상 간의 정합을 위해 Epipolar Constraint를 이용할 수 있다. Epipolar Constraint를 이용하면, 영상 간의 정합을 수행하는 과정에서 객체를 촬영한 영상촬영부(200)의 위치 정보를 고려함으로써 서로 다른 위치에서 촬영된 영상 간의 정합에 요구되는 연산량을 감소시킬 수 있다.
예를 들어, 위치추정부(500)는 제1 위치에서 금구류를 촬영한 영상 및 제2 위치를 토대로, 제2 위치에서 금구류를 촬영하는 경우 예상되는 영상을 추정함으로써 제2 위치에서 촬영된 영상에서 금구류가 위치하는 영역을 제한할 수 있다. 이에 따라, 제1 위치에서 촬영된 영상에서의 금구류에 대응하는 영역을 제2 위치에서 촬영된 영상에서 식별하기 위해 이미지의 모든 픽셀을 조회할 필요가 없어, 서로 다른 위치에서 촬영된 이미지 간의 정합에 요구되는 연산량을 감소시킬 수 있다.
또한, 위치추정부(500)는 금구류가 설치된 송전선로에 기반하여 제1 지점에서 금구류를 촬영한 영상과 제2 지점에서 금구류를 촬영한 영상 간의 정합을 수행할 수 있다.
영상 간의 정합을 수행하는 경우 영상에서 송전선로 영역을 추출하고, 추출된 송전선로 영역을 중심으로 이미지 간의 정합을 수행함으로써 금구류를 촬영한 영상 간의 정합에 요구되는 연산량을 감소시킬 수 있다.
한편, 위치추정부(500)는 무인비행체(100)의 GPS 좌표에, 앞서 산출된 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 적용하여, 금구류의 위치 정보로서 GPS 좌표를 추정할 수 있다.
Figure pat00006
여기서,
Figure pat00007
는 금구류의 GPS 좌표, Origin
Figure pat00008
는 기준 위치에서의 GPS 좌표, x,y는 기준위치에서 금구류까지의 거리에 의하여 산출된 GPS 좌표 보정값,
Figure pat00009
는 진북방향에 대한 영상촬영 각도를 의미한다.
위치추정부(500)는 무인비행체(100)에 구비된 GPS 장치(미도시)를 통해 측정한 기준 위치에서의 GPS 좌표와, 앞서 산출된 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리(D)를 통해 산출된 GPS 좌표 보정값을 상기 수학식 3을 통해 적용하여, 금구류의 GPS 좌표를 추정할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체(100)를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치는 영상촬영부(200)의 짐벌각도에 기반하여 앞서 산출된 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 보상하는 거리보상부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 무인비행체(100)가 금구류와 동일한 높이로 비행하며 송전선로를 촬영하는 경우, 영상촬영부(200)의 짐벌각도는 지면에 수평하지만, 무인비행체(100)가 금구류보다 높거나 낮게 비행하며 송전선로를 촬영하는 경우(예: 나무 등의 장애물이 경로 상에 존재하여 송전선로와 동일한 높이로 비행하지 못하는 경우), 영상촬영부(200)의 짐벌각도는 지면과 수평을 이루지 않는다.
이와 같이, 무인비행체(100)가 금구류보다 높거나 낮게 비행함에 따라 짐벌각도가 지면에 수평하지 않은 경우에 산출되는 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리는 금구류의 높이와 무인비행체(100)의 높이 간의 차이로 인한 오차를 포함하게 된다.
거리보상부는 짐벌각도가 지면에 수평하지 않음에 따라 발생하는 오차를 보정할 수 있다. 예를 들어, 거리보상부는 현재의 짐벌각도를 토대로 짐벌각도가 지면과 수평한 경우에서의 기준위치를 산출하고, 산출된 기준위치에 기반하여 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 계산함으로써 오차를 보정할 수 있다.
한편, 무인비행체(100)가 제1 위치에서 제2 위치까지 비행하는 경우, 비행은 3차원 공간상에서 이루어지므로 도 4와 같은 형태로 x, y, z축 상의 이동이 발생할 수 있다. 이 경우, 3차원 공간상의 위치를 도 3과 같이, y 및 z축 이동이 발생되지 않은 상태로 보정하면 보다 정확하게 금구류의 위치를 추정할 수 있다.
거리보상부는 수학식 1을 통해 산출된 제1 위치부터 제2 위치까지 무인비행체(100)의 x, y, z축에 대한 이동거리에 기반하여 3차원 공간상에서 무인비행체(100)의 위치를 보정할 수 있다.
구체적으로, 거리보상부는 수학식 1을 통해 산출된 제1 위치부터 제2 위치까지의 거리(bk)에 기반하여 각 방향(x, y, x축 방향)의 이동거리를 계산하고, 계산된 각 방향의 이동거리를 토대로 y 및 z축의 이동이 발생하지 않은 경우의 기준 위치를 추정하며, 추정된 기준위치에 기반하여 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 계산함으로써 무인비행체(100)가 3차원 공간상에서 비행함에 따라 발생하는 거리 오차를 보정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체(100)를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법은 촬영하는 단계(S100), 검출하는 단계(S200), 직선운동시키는 단계(S300), 및 위치 정보를 추정하는 단계(S400)를 포함할 수 있다.
촬영하는 단계(S100)에서, 영상촬영부(200)는 송전선로의 영상을 촬영할 수 있다.
이때, 촬영하는 단계(S100)에서, 영상촬영부(200)는 단일카메라를 이용하여 송전선로의 영상을 촬영할 수 있다.
검출하는 단계(S200)에서, 금구류검출부(300)는 영상촬영부(200)가 촬영한 송전선로의 영상에서 금구류를 검출할 수 있다.
여기서, 검출하는 단계(S200)에서, 금구류검출부(300)는 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 송전선로의 영상으로부터 금구류의 이미지를 학습하고, 이미지에 근거하여 송전선로의 영상으로부터 금구류를 검출할 수 있다.
또한, 검출하는 단계(S200)에서, 금구류검출부(300)는 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 송전선로의 영상으로부터 금구류의 종류를 구분할 수 있다.
직선운동시키는 단계(S300)에서, 무인비행체 제어부(400)는 금구류의 검출을 식별한 것에 응답하여, 금구류의 검출시작 시점부터 금구류의 검출종료 시점까지 무인비행체(100)를 직선운동시킬 수 있다.
이때, 직선운동시키는 단계(S300)에서, 무인비행체 제어부(400)는 송전선로의 방향으로 무인비행체(100)를 직선운동시킬 수 있다.
무인비행체 제어부(400)는 무인비행체(100)를 송전선로의 방향으로 직선운동시킴으로써 송전선로 방향에 대한 무인비행체(100)의 수직이동을 제한시킬 수 있어, 영상촬영부(200)가 금구류를 촬영하는 동안 무인비행체(100)가 이동한 거리를 보다 정확하게 산출할 수 있다.
위치 정보를 추정하는 단계(S400)에서, 위치추정부(500)는 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 산출하기 위하여, 금구류를 촬영한 영상 간의 매칭을 수행할 수 있다.
즉, 위치추정부(500)는 제1 위치로부터 제2 위치까지 이동하면서 촬영한 금구류 영상을 정합하고, 이후 정합된 영상을 통해 기준 위치로부터 금구류까지의 거리를 산출하게 된다.
한편, 위치 정보를 추정하는 단계(S400)에서, 위치추정부(500)는 무인비행체(100)가 직선운동하면서 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 산출하고, 산출된 거리에 기초하여 금구류의 위치 정보를 추정할 수 있다.
위치 정보를 추정하는 단계(S400)에서, 위치추정부(500)는 Kalman filter를 이용하여 직선운동 시 무인비행체(100)의 위치를 추정할 수 있다.
위치 정보를 추정하는 단계(S400)에서, 위치추정부(500)는 금구류의 검출시작 시점에서의 위치인 제1 위치와, 금구류의 검출종료 시점에서의 위치인 제2 위치 간의 거리, 영상촬영부(200)의 초점거리, 및 시각편차에 기초하여 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 산출할 수 있다.
위치 정보를 추정하는 단계(S400)에서, 위치추정부(500)는 무인비행체(100)의 GPS 좌표에 산출된 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 적용하여, 금구류의 위치 정보로서 GPS 좌표를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체(100)를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법은 영상촬영부(200)의 짐벌각도에 기반하여 앞서 산출된 무인비행체(100)로부터 금구류까지의 거리를 보상하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 보상하는 단계에서, 거리보상부는 수학식 1을 통해 산출된 제1 위치부터 제2 위치까지 무인비행체(100)의 x, y, z축에 대한 이동거리에 기반하여 3차원 공간상에서 무인비행체(100)의 위치를 보정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인비행체(100)를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법은 무인비행체(100)를 이용하여 송전선로 상의 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 송전선로 상의 금구류의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 무인비행체
200: 영상촬영부
300: 금구류검출부
400: 무인비행체 제어부
500: 위치추정부

Claims (20)

  1. 무인비행체;
    상기 무인비행체에 탑재되어, 송전선로의 영상을 촬영하는 영상촬영부;
    상기 송전선로의 영상에서 금구류를 검출하는 금구류검출부;
    상기 금구류의 검출을 식별한 것에 응답하여, 상기 금구류의 검출시작 시점부터 상기 금구류의 검출종료 시점까지 상기 무인비행체를 직선운동시키는 무인비행체 제어부; 및
    상기 무인비행체가 직선운동하면서 상기 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하고, 상기 산출된 거리에 기초하여 상기 금구류의 위치 정보를 추정하는 위치추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상촬영부는, 단일카메라를 이용하여 상기 송전선로의 영상을 촬영하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 금구류검출부는, 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류의 이미지를 학습하고, 상기 이미지에 근거하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류를 검출하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 금구류검출부는, 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류의 종류를 구분하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 무인비행체 제어부는, 상기 송전선로의 방향으로 상기 무인비행체를 직선운동시키는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 위치추정부는, Kalman filter를 이용하여 직선운동 시 무인비행체의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 위치추정부는, 상기 금구류의 검출시작 시점에서의 위치인 제1 위치와, 상기 금구류의 검출종료 시점에서의 위치인 제2 위치 간의 거리, 상기 영상촬영부의 초점거리, 및 시각편차에 기초하여 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 위치추정부는, 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하기 위하여, 상기 금구류를 촬영한 영상 간의 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 위치추정부는, 상기 무인비행체의 GPS 좌표에 상기 산출된 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 적용하여, 상기 금구류의 위치 정보로서 GPS 좌표를 추정하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 영상촬영부의 짐벌각도에 기반하여 상기 산출된 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 보상하는 거리보상부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치.
  11. 무인비행체에 탑재된 영상촬영부가, 송전선로의 영상을 촬영하는 단계;
    금구류검출부가, 영상촬영부가 촬영한 송전선로의 영상에서 금구류를 검출하는 단계;
    무인비행체 제어부가, 상기 금구류의 검출을 식별한 것에 응답하여, 상기 금구류의 검출시작 시점부터 상기 금구류의 검출종료 시점까지 상기 무인비행체를 직선운동시키는 단계; 및
    위치추정부가, 상기 무인비행체가 직선운동하면서 상기 금구류를 촬영한 영상에 기반하여 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하고, 상기 산출된 거리에 기초하여 상기 금구류의 위치 정보를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 촬영하는 단계에서,
    상기 영상촬영부는, 단일카메라를 이용하여 상기 송전선로의 영상을 촬영하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
  13. 제 11항에 있어서, 상기 검출하는 단계에서,
    상기 금구류검출부는, 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류의 이미지를 학습하고, 상기 이미지에 근거하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류를 검출하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
  14. 제 11항에 있어서, 상기 검출하는 단계에서,
    상기 금구류검출부는, 미리 정의된 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 송전선로의 영상으로부터 상기 금구류의 종류를 구분하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
  15. 제 11항에 있어서, 상기 직선운동시키는 단계에서,
    상기 무인비행체 제어부는, 상기 송전선로의 방향으로 상기 무인비행체를 직선운동시키는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
  16. 제 11항에 있어서, 상기 위치 정보를 추정하는 단계에서,
    상기 위치추정부는, Kalman filter를 이용하여 직선운동 시 무인비행체의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
  17. 제 11항에 있어서, 상기 위치 정보를 추정하는 단계에서,
    상기 위치추정부는, 상기 금구류의 검출시작 시점에서의 위치인 제1 위치와, 상기 금구류의 검출종료 시점에서의 위치인 제2 위치 간의 거리, 상기 영상촬영부의 초점거리, 및 시각편차에 기초하여 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
  18. 제 11항에 있어서, 상기 위치 정보를 추정하는 단계에서,
    상기 위치추정부는, 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 산출하기 위하여, 상기 금구류를 촬영한 영상 간의 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
  19. 제 11항에 있어서, 상기 위치 정보를 추정하는 단계에서,
    상기 위치추정부는, 상기 무인비행체의 GPS 좌표에 상기 산출된 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 적용하여, 상기 금구류의 위치 정보로서 GPS 좌표를 추정하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
  20. 제 11항에 있어서,
    거리보상부가, 상기 영상촬영부의 짐벌각도에 기반하여 상기 산출된 상기 무인비행체로부터 상기 금구류까지의 거리를 보상하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 방법.
KR1020190132209A 2019-10-23 2019-10-23 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법 KR20210048220A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190132209A KR20210048220A (ko) 2019-10-23 2019-10-23 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190132209A KR20210048220A (ko) 2019-10-23 2019-10-23 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20210048220A true KR20210048220A (ko) 2021-05-03

Family

ID=75911035

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190132209A KR20210048220A (ko) 2019-10-23 2019-10-23 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20210048220A (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114091155A (zh) * 2021-11-23 2022-02-25 广东电网有限责任公司广州供电局 线路安装造价预估系统
KR20230065014A (ko) 2021-11-04 2023-05-11 한국전력공사 키프레임을 활용한 전력 설비 금구류 자동 분석 방법 및 장치
CN117092631A (zh) * 2023-10-19 2023-11-21 江苏翰林正川工程技术有限公司 一种输电通道施工机械目标定位与测距方法及系统
KR102685661B1 (ko) * 2023-04-28 2024-07-17 한전케이디엔주식회사 Ai 기반 이미지 업스케일링을 이용한 금구류 객체 인식 방법 및 장치

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230065014A (ko) 2021-11-04 2023-05-11 한국전력공사 키프레임을 활용한 전력 설비 금구류 자동 분석 방법 및 장치
CN114091155A (zh) * 2021-11-23 2022-02-25 广东电网有限责任公司广州供电局 线路安装造价预估系统
KR102685661B1 (ko) * 2023-04-28 2024-07-17 한전케이디엔주식회사 Ai 기반 이미지 업스케일링을 이용한 금구류 객체 인식 방법 및 장치
CN117092631A (zh) * 2023-10-19 2023-11-21 江苏翰林正川工程技术有限公司 一种输电通道施工机械目标定位与测距方法及系统
CN117092631B (zh) * 2023-10-19 2024-04-19 江苏翰林正川工程技术有限公司 一种输电通道施工机械目标定位与测距方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20210048220A (ko) 무인비행체를 이용한 송전선로 금구류 위치 추정 장치 및 방법
CN107481292B (zh) 车载摄像头的姿态误差估计方法和装置
WO2018142900A1 (ja) 情報処理装置、データ管理装置、データ管理システム、方法、及びプログラム
JP4889351B2 (ja) 画像処理装置及びその処理方法
JP2019215853A (ja) 測位のための方法、測位のための装置、デバイス及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
CN110573901A (zh) 激光传感器和视觉传感器的校准
CN110260861B (zh) 位姿确定方法及装置、里程计
CN106814753B (zh) 一种目标位置矫正方法、装置及系统
US20180075614A1 (en) Method of Depth Estimation Using a Camera and Inertial Sensor
CN110633629A (zh) 基于人工智能的电网巡检方法、装置、设备及存储介质
JP2012006587A (ja) 無人機、特に自動操縦下でホバリング飛行を行うことができる無人機の水平速度を評価する方法
CN112907620B (zh) 相机位姿的估计方法、装置、可读存储介质及电子设备
JP2017134617A (ja) 位置推定装置、プログラム、位置推定方法
JP6877293B2 (ja) 位置情報記録方法および装置
CN113551665B (zh) 一种用于运动载体的高动态运动状态感知系统及感知方法
CN107941212B (zh) 一种视觉与惯性联合定位方法
JPH11306363A (ja) 画像入力装置及び画像入力方法
US20180285684A1 (en) Object attitude detection device, control device, and robot system
CN105716625A (zh) 用于在飞行器的监测传感器的操作期间自动地检测失准的方法和系统
CN110942470A (zh) 图像处理装置
AU2015367226B2 (en) Imaging system
JP6922348B2 (ja) 情報処理装置、方法、及びプログラム
CN110720113A (zh) 一种参数处理方法、装置及摄像设备、飞行器
CN107093187B (zh) 一种无人机飞行速度的测量方法及装置
JP5267100B2 (ja) 運動推定装置及びプログラム