KR20230026047A - Apparatus for determining abnormal state of power distribution facility and method thereof - Google Patents

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KR20230026047A
KR20230026047A KR1020210107943A KR20210107943A KR20230026047A KR 20230026047 A KR20230026047 A KR 20230026047A KR 1020210107943 A KR1020210107943 A KR 1020210107943A KR 20210107943 A KR20210107943 A KR 20210107943A KR 20230026047 A KR20230026047 A KR 20230026047A
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문상근
이병성
김준혁
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한국전력공사
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Abstract

The present invention relates to an apparatus for determining an abnormal state of a power distribution facility, the apparatus comprising: a camera unit for generating a real image and a thermal image when a power distribution facility is photographed; a display unit for outputting a real image and a thermal image; and a control unit for detecting power distribution facilities as objects in the real image, generating a bounding box for each detected object as a result value, searching a thermal image for an area corresponding to the bounding box of each object, extracting the area from the thermal image, analyzing a temperature distribution based on the extracted bounding box for each object based on the thermal image, and determining an abnormal state of each power distribution facility based on an analysis result of the temperature distribution based on the bounding box and an abnormal state determination reference table previously stored in a database.

Description

배전설비의 이상상태 판단 장치 및 방법{APPARATUS FOR DETERMINING ABNORMAL STATE OF POWER DISTRIBUTION FACILITY AND METHOD THEREOF}Apparatus and method for determining abnormal state of power distribution equipment {APPARATUS FOR DETERMINING ABNORMAL STATE OF POWER DISTRIBUTION FACILITY AND METHOD THEREOF}

본 발명은 배전설비의 이상상태 판단 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 배전설비를 촬영한 열화상 영상과 RGB 영상을 병합하여 해당 배전설비에서 발열 부위에 대한 온도를 취득하고, 상기 배전설비의 발열 부위에 대한 온도에 기초한 통계적인 분석을 통해 상기 배전설비의 이상상태를 판단할 수 있도록 하는, 배전설비의 이상상태 판단 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for determining an abnormal state of a power distribution facility, and more particularly, to acquire the temperature of a heating part in the power distribution facility by merging a thermal image and an RGB image of the power distribution facility, and the power distribution facility The present invention relates to an apparatus and method for determining an abnormal state of a power distribution facility, which can determine an abnormal state of the power distribution facility through a statistical analysis based on a temperature of a heating part of a power distribution facility.

일반적으로 열화상 기술은 감지 대상의 표면에 있는 복사 에너지를 검출하고, 이를 온도로 환산하여 실시간으로 영상을 제공하는 기술로서, 감지 대상의 표면 온도 변화를 비접촉, 비파괴 및 실시간으로 측정 가능하기 때문에 재료의 열적 특성 평가, 열화 진단, 결함 검사, 체열 측정을 통한 의료 진단, 화재나 가스누출 감시 또는 보안구역 침입 감시 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다.In general, thermal imaging technology is a technology that detects radiant energy on the surface of an object to be detected, converts it into temperature, and provides real-time images. Since it is possible to measure changes in the surface temperature of the object to be detected in a non-contact, non-destructive and real-time manner, the material It is used in various fields such as thermal property evaluation, deterioration diagnosis, defect inspection, medical diagnosis through body heat measurement, fire or gas leak monitoring, or security area intrusion monitoring.

이러한 열화상 기술이 적용되는 열화상 카메라는 모든 물체가 가지고 있는 고유한 복사 에너지로부터 방출되는 적외선 파장을 받아들여 출력되는 전기적인 신호를 사람이 인식할 수 있는 정지 영상 혹은 동영상으로 변환하여 출력하는 장치로서, 모터, 큰 부품이나 전기 패널 등을 단번에 측정할 수 있으며, 과열되거나 기타 위험한 부분이 아무리 작더라도 쉽게 발견할 수 있는 장점이 있다. 즉, 수 천 개의 적외선 온도계를 동시에 사용하는 것과 같은 효과가 있으며, 적외선 온도계는 한 지점의 온도만 측정할 수 있는 반면에, 열화상 카메라는 대상 물체 전체의 온도를 동시에 측정할 수 있다.A thermal imaging camera to which this thermal imaging technology is applied is a device that accepts infrared wavelengths emitted from the unique radiant energy of all objects and converts the output electrical signal into a still image or moving image that can be recognized by humans and outputs it. As a method, motors, large parts, electrical panels, etc. can be measured at once, and overheating or other dangerous parts can be easily found no matter how small they are. That is, it has the same effect as using thousands of infrared thermometers at the same time. An infrared thermometer can measure the temperature of only one point, whereas a thermal imaging camera can measure the temperature of the entire target object at the same time.

그리고 열화상 카메라에서 적외선 파장을 전기적인 신호로 변환하는 적외선 센서의 종류로는 열형의 상온방식과 광자형의 저온방식이 있는데, 이 중에서 저온방식은 성능이 뛰어나지만 액체질소 냉각기가 필요하고 가격이 높은 단점이 있는 반면에, 상온방식은 복사 에너지를 저항이나 전류 또는 기전력 변화로 검출하는 방식으로, 저온방식에 비하여 성능은 떨어지지만 냉각기가 필요 없고 가격이 저렴하여 일반적으로 많이 사용되고 있다.In addition, there are two types of infrared sensors that convert infrared wavelengths into electrical signals in a thermal imaging camera: a thermal type room temperature method and a photon type low temperature method. Among them, the low temperature method has excellent performance, but requires a liquid nitrogen cooler and is expensive. On the other hand, the room temperature method is a method of detecting radiant energy as resistance, current, or electromotive force change. Compared to the low temperature method, the performance is inferior, but it does not require a cooler and is inexpensive, so it is commonly used.

하지만, 상온방식의 적외선 센서는 저온방식에 비해서 해상도가 낮기 때문에 사물의 구분 성능이 매우 부족한 문제점이 있었다. 그렇다고, 고해상도의 열화상 카메라를 사용하기에는 많은 비용이 소모되므로 경제적인 부담을 초래하게 되는 문제점이 있었다.However, since the infrared sensor of the room temperature method has a lower resolution than the low temperature method, there is a problem in that the object discrimination performance is very insufficient. However, since a lot of cost is consumed to use a high-resolution thermal imaging camera, there is a problem of causing an economic burden.

상술한 문제점을 해결하기 위하여 일반 카메라(또는 실화상 카메라, 광학 카메라)에서 촬영된 실화상 이미지와 열화상 카메라에서 촬영된 열화상 이미지를 합성하여 해상도를 향상시킬 수 있도록 하였다. 일례로, 열화상 카메라의 기능과 실화상 카메라의 기능을 하나로 통합하여 사용자가 휴대하면서 촬영할 수 있도록 한 소형의 장치가 개발되었다.In order to solve the above-described problem, the resolution can be improved by synthesizing a real image captured by a general camera (or a visual camera, an optical camera) and a thermal image captured by a thermal camera. For example, a compact device has been developed that integrates the functions of a thermal imaging camera and a visual imaging camera so that a user can take pictures while carrying the camera.

그러나 일반 카메라(또는 실화상 카메라, 광학 카메라)와 열화상 카메라는 해상도가 서로 다르고, 또한 두 카메라(일반 카메라, 열화상 카메라)가 동일한 위치에 설치될 수 없기 때문에(즉, 스테레오 카메라 형식으로 설치되기 때문에) 피사체의 거리에 따라 실화상 이미지와 열화상 이미지의 합성(융합) 시 거리에 따른 정합 오차가 발생하게 되는 문제점이 있다.However, because the resolution of a normal camera (or a visible camera, an optical camera) and a thermal imaging camera are different from each other, and both cameras (normal camera and thermal imaging camera) cannot be installed in the same location (i.e., installed in a stereo camera format) Therefore, there is a problem in that a matching error occurs according to the distance during synthesis (fusion) of the real image and the thermal image according to the distance of the subject.

또한 최근에는 열화상 카메라를 배전설비의 상태 점검에 사용하고자 하고 있으나, 열화상 영상만으로는 배전설비의 영상만으로는 배전설비의 구분이 어렵고, 배전설비에 대한 부분적인 온도를 특정하는 것이 불가능하여, 해당 배전설비를 구분하기 위한 육안점검이 필수적일 뿐만 아니라, 상기 배전설비의 발열 부위에 대한 온도를 알 수 있다고 하더라도 단지 온도 변화를 모니터링 하였을 뿐, 이에 대한 정확한 상태 판단에 어려운 문제점이 있었다.In addition, recently, a thermal imaging camera is being used to check the condition of distribution facilities. Visual inspection to classify facilities is essential, and even if the temperature of the heating part of the power distribution facility can be known, only the temperature change is monitored, and it is difficult to accurately determine the state thereof.

따라서 배전설비의 발열 부위에 대한 정확한 온도의 취득과 상기 취득한 배전설비의 발열 부위의 온도에 기초하여 현재 상태 및 진행 가능한 이상상태를 정확히 판단할 수 있는 기술이 필요한 상황이다.Therefore, there is a need for a technology capable of accurately determining the current state and possible abnormal state based on the acquired temperature of the heat generating portion of the power distribution facility and the acquired temperature of the heat generating portion of the power distribution facility.

본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허 10-2096576호(2020.03.27. 등록, 영상 합성 방법 및 장치)에 개시되어 있다. The background art of the present invention is disclosed in Republic of Korea Patent Registration No. 10-2096576 (registered on March 27, 2020, image synthesis method and apparatus).

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 배전설비를 촬영한 열화상 영상과 RGB 영상을 병합하여 해당 배전설비에서 발열 부위에 대한 온도를 취득하고, 상기 배전설비의 발열 부위에 대한 온도에 기초한 통계적인 분석을 통해 상기 배전설비의 이상상태를 판단할 수 있도록 하는, 배전설비의 이상상태 판단 장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다. According to one aspect of the present invention, the present invention has been created to solve the above problems, and the temperature of the heating part in the distribution facility is obtained by merging a thermal image and an RGB image obtained by photographing the distribution facility, An object of the present invention is to provide an apparatus and method for determining an abnormal state of a power distribution facility, which can determine an abnormal state of the power distribution facility through a statistical analysis based on a temperature of a heating portion of the power distribution facility.

본 발명의 일 측면에 따른 배전설비의 이상상태 판단 장치는, 배전설비 촬영 시 실화상 이미와 열화상 이미지를 생성하는 카메라부; 상기 실화상 이미지와 상기 열화상 이미지를 출력하는 디스플레이부; 및 상기 실화상 이미지 내에서 배전설비들을 객체로서 검출하고, 상기 검출된 각 객체별로 바운딩 박스를 결과 값으로 생성하며, 상기 각 객체의 바운딩 박스에 대응되는 영역을 열화상 이미지에서 찾아 추출하고, 상기 열화상 이미지를 바탕으로 상기 추출한 각 객체별 바운딩 박스를 기준으로 온도분포를 분석하며, 상기 바운딩 박스를 기준으로 한 온도분포의 분석 결과와 데이터베이스에 기 저장된 이상상태 판단 기준표에 기초하여 각 배전설비에 대한 이상상태 판단을 수행하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.An apparatus for determining an abnormal state of a power distribution facility according to an aspect of the present invention includes a camera unit that generates a real image and a thermal image when photographing a power distribution facility; a display unit outputting the real image and the thermal image; and detecting power distribution facilities as objects in the real image, generating a bounding box for each detected object as a result value, finding and extracting a region corresponding to the bounding box of each object in the thermal image, and Based on the thermal image, the temperature distribution is analyzed based on the bounding box for each object extracted above, and based on the analysis result of the temperature distribution based on the bounding box and the abnormal state judgment standard table stored in the database, each power distribution facility It is characterized in that it includes; a control unit for performing an abnormal state determination for the.

본 발명에 있어서, 상기 카메라부는, 상기 실화상 이미지를 생성하는 광학 카메라와 상기 열화상 이미지를 생성하는 열화상 카메라를 포함하고, 상기 광학 카메라는 스테레오 카메라인 것을 특징으로 한다.In the present invention, the camera unit includes an optical camera generating the real image and a thermal imaging camera generating the thermal image, and the optical camera is a stereo camera.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 카메라부에서 촬영되는 영상을 상기 디스플레이부에 각기 출력하거나 합성하여 출력하며, 상기 실화상 이미지 내에서 검출한 각 객체별 바운딩 박스, 및 상기 각 객체별 바운딩 박스를 기준으로 한 온도 정보를, 상기 영상에 추가로 합성하여 출력하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the control unit outputs or synthesizes and outputs images captured by the camera unit to the display unit, and includes a bounding box for each object detected in the real image and a bounding box for each object. It is characterized in that the temperature information based on is additionally synthesized and outputted to the image.

본 발명에 있어서, 상기 객체별 바운딩 박스를 기준으로 한 온도분포의 분석 결과에 기초한 이상상태 판단을 위하여 누적된 통계 정보와 이상상태 판단 기준표가 데이터베이스 형태로 미리 저장되어 있는 외부의 서버와 통신하기 위한 통신부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, in order to determine an abnormal state based on the analysis result of the temperature distribution based on the bounding box for each object, for communicating with an external server in which accumulated statistical information and an abnormal state determination criterion table are stored in advance in the form of a database Characterized in that it further includes a; communication unit.

본 발명에 있어서, 상기 카메라부에서 촬영된 실화상 이미지와 열화상 이미지, 및 상기 배전설비를 점검할 때마다 동일한 배전설비에 대한 점검 결과로서, 각 객체별 바운딩 박스를 기준으로 한 온도 정보와 이상상태 판단 결과를 누적 저장하는 데이터베이스;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the temperature information and abnormality based on the bounding box for each object as a result of inspecting the same power distribution facility every time the real image and the thermal image captured by the camera unit and the power distribution facility are inspected. Characterized in that it further includes; a database for accumulatively storing state determination results.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 카메라부로부터 한 쌍의 실화상 이미지와 열화상 이미지를 취득하고, 상기 실화상 이미지에서 배전설비들을 객체로서 검출하며, 상기 실화상 이미지에서 검출된 객체별 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 열화상 이미지의 바운딩 박스로 사영하며, 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 상기 열화상 이미지에서 객체인 배전설비를 추출하고, 각 객체별 배전설비 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정하며, 상기 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별 배전설비의 온도 정보로서, 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정하고, 상기 각 객체별 배전설비에서 추정된 온도 정보와 데이터베이스에 기 저장된 이상상태 판단 기준표에 기초하여 각 배전설비에 대한 이상상태 판단을 수행하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the control unit acquires a pair of real image and thermal image from the camera unit, detects power distribution facilities as objects in the real image, and bounding boxes for each object detected in the real image. is generated, the bounding box is projected as a bounding box of the thermal image, and distribution equipment as an object is extracted from the thermal image based on the bounding box projected on the thermal image, and the distribution equipment image for each object is generated. A foreground/background segmentation mask is estimated, and the maximum, average, and minimum temperatures are estimated as temperature information of the distribution equipment for each object using the foreground/background division mask, and the estimated temperature information of the distribution equipment for each object It is characterized in that the abnormal state is determined for each distribution facility based on the abnormal state determination standard table previously stored in the database.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 실화상 이미지의 바운딩 박스를 열화상 이미지의 바운딩 박스로 사영하기 위하여, 아래의 수학식1을 이용하여 실화상 이미지의 바운딩 박스(

Figure pat00001
)를 열화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00002
)로 사영하며,In the present invention, in order to project the bounding box of the real image to the bounding box of the thermal image, the control unit uses Equation 1 below to project the bounding box of the real image (
Figure pat00001
) to the bounding box of the thermal image (
Figure pat00002
), and

(수학식 1)(Equation 1)

Figure pat00003
Figure pat00003

여기서

Figure pat00004
는 상기 실화상 이미지의 RGB 좌표계의 바운딩 박스,
Figure pat00005
는 광학 카메라의 내부 파라미터,
Figure pat00006
는 열화상 카메라의 내부 파라미터,
Figure pat00007
는 광학 카메라와 열화상 카메라간의 내부 파라미터,
Figure pat00008
는 배전설비에 대한 거리정보인 것을 특징으로 한다.here
Figure pat00004
Is the bounding box of the RGB coordinate system of the real image,
Figure pat00005
is an internal parameter of the optical camera,
Figure pat00006
is an internal parameter of the thermal imaging camera,
Figure pat00007
is an internal parameter between the optical camera and the thermal imaging camera,
Figure pat00008
It is characterized in that is distance information about the distribution facility.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 상기 열화상 이미지에서 객체인 배전설비를 추출하기 위하여, 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 아래의 수학식 2를 이용하여 객체별 배전설비 이미지를 추출하며,In the present invention, the control unit performs the following math based on the bounding box projected on the thermal image in order to extract a power distribution facility, which is an object, from the thermal image based on the bounding box projected on the thermal image. Using Equation 2, the distribution facility image for each object is extracted,

(수학식 2)(Equation 2)

Figure pat00009
Figure pat00009

여기서

Figure pat00010
는 열화상 이미지의 바운딩 박스,
Figure pat00011
는 지정된 이미지 추출 함수(
Figure pat00012
)를 이용하여 열화상 이미지에서 추출한 각 객체별 부분 이미지, 상기 함수(
Figure pat00013
)는 바운딩 박스(
Figure pat00014
)의 좌표를 기준으로 이미지를 잘라내는 함수로서 열화상 이미지(
Figure pat00015
)에서 열화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00016
)의 부분 이미지를 취득하는 함수인 것을 특징으로 한다.here
Figure pat00010
is the bounding box of the thermal image,
Figure pat00011
is the specified image extraction function (
Figure pat00012
), the partial image for each object extracted from the thermal image, the function (
Figure pat00013
) is the bounding box (
Figure pat00014
) as a function of cropping the image based on the coordinates of the thermal image (
Figure pat00015
) in the bounding box of the thermal image (
Figure pat00016
) It is characterized in that it is a function for obtaining a partial image of.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 각 객체별 배전설비 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정하기 위하여, 열화상 이미지에서 추출된 각 객체별 배전설비 이미지의 최적 전경 분리 임계값(

Figure pat00017
)을 아래의 수학식 3을 이용하여 추정하되,In the present invention, the control unit, in order to estimate a foreground/background segmentation mask of the power distribution facility image for each object, an optimal foreground separation threshold of a power distribution facility image for each object extracted from a thermal image (
Figure pat00017
) is estimated using Equation 3 below,

(수학식 3)(Equation 3)

Figure pat00018
Figure pat00018

각 객체별 부분 이미지(

Figure pat00019
)에 대한 전경/후경을 분리하기 위해 Binary OSTU(OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) 기반의 기 지정된 최적 전경 분리 임계값 추정 함수(
Figure pat00020
)를 적용한 임계값 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 한다.Partial image for each object (
Figure pat00019
), a predetermined optimal foreground separation threshold estimation function based on Binary OSTU (OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) to separate foreground/background for ) (
Figure pat00020
) It is characterized by using a threshold algorithm applied.

본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별 배전설비의 온도 정보로서, 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정하기 위하여, 각 객체별 배전설비의 평균 온도(

Figure pat00021
)를 아래의 수학식 4를 이용하여 추정하되,In the present invention, the control unit, in order to estimate the maximum, average, and minimum temperatures as temperature information of the power distribution equipment for each object using the foreground/background segmentation mask, the average temperature of the power distribution equipment for each object (
Figure pat00021
) is estimated using Equation 4 below,

(수학식 4)(Equation 4)

Figure pat00022
Figure pat00022

여기서 각 객체의 온도(

Figure pat00023
)는 전경 분리를 위해 산출된 최적 전경 분리 임계값(
Figure pat00024
)을 적용한 객체의 온도를 의미하는 것을 특징으로 한다.where the temperature of each object (
Figure pat00023
) is the optimal foreground separation threshold calculated for foreground separation (
Figure pat00024
) is applied, characterized in that it means the temperature of the object.

본 발명의 다른 측면에 따른 배전설비의 이상상태 판단 방법은, 배전설비의 이상상태 판단 장치의 제어부가 카메라부로부터 한 쌍의 실화상 이미지와 열화상 이미지를 취득하는 단계; 상기 제어부가 실화상 이미지에서 배전설비들을 객체로서 검출하는 단계; 상기 제어부가 상기 실화상 이미지에서 검출된 객체별 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 열화상 이미지의 바운딩 박스로 사영하는 단계; 상기 제어부가 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 상기 열화상 이미지에서 객체인 배전설비를 추출하고, 각 객체별 배전설비 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정하는 단계; 상기 제어부가 상기 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별 배전설비의 온도 정보로서, 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 각 객체별 배전설비에서 추정된 온도 정보와 데이터베이스에 기 저장된 이상상태 판단 기준표에 기초하여 각 배전설비에 대한 이상상태 판단을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, a method for determining an abnormal state of a power distribution facility includes acquiring a pair of real image and thermal image from a camera unit by a control unit of an apparatus for determining an abnormal state of a power distribution facility; detecting, by the control unit, power distribution facilities as objects in the real image; generating, by the control unit, a bounding box for each object detected in the real image, and projecting the bounding box as a bounding box of the thermal image; extracting, by the control unit, a power distribution facility as an object from the thermal image based on a bounding box projected on the thermal image, and estimating a foreground/background division mask of the power distribution facility image for each object; estimating, by the control unit, maximum, average, and minimum temperatures as temperature information of a power distribution facility for each object using the foreground/background segmentation mask; and determining, by the control unit, the abnormal state of each power distribution facility based on the temperature information estimated from the power distribution equipment for each object and the abnormal state determination standard table pre-stored in the database.

본 발명에 있어서, 상기 실화상 이미지의 바운딩 박스를 열화상 이미지의 바운딩 박스로 사영하는 단계에서, 상기 제어부는, 아래의 수학식1을 이용하여 실화상 이미지의 바운딩 박스(

Figure pat00025
)를 열화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00026
)로 사영하며,In the present invention, in the step of projecting the bounding box of the real image to the bounding box of the thermal image, the control unit uses Equation 1 below to determine the bounding box of the real image (
Figure pat00025
) to the bounding box of the thermal image (
Figure pat00026
), and

(수학식 1)(Equation 1)

Figure pat00027
Figure pat00027

여기서

Figure pat00028
는 상기 실화상 이미지의 RGB 좌표계의 바운딩 박스,
Figure pat00029
는 광학 카메라의 내부 파라미터,
Figure pat00030
는 열화상 카메라의 내부 파라미터,
Figure pat00031
는 광학 카메라와 열화상 카메라간의 내부 파라미터,
Figure pat00032
는 배전설비에 대한 거리정보인 것을 특징으로 한다.here
Figure pat00028
Is the bounding box of the RGB coordinate system of the real image,
Figure pat00029
is an internal parameter of the optical camera,
Figure pat00030
is an internal parameter of the thermal imaging camera,
Figure pat00031
is an internal parameter between the optical camera and the thermal imaging camera,
Figure pat00032
It is characterized in that is distance information about the distribution facility.

본 발명에 있어서, 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 상기 열화상 이미지에서 객체인 배전설비를 추출하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 아래의 수학식 2를 이용하여 객체별 배전설비 이미지를 추출하며,In the present invention, in the step of extracting a power distribution facility, which is an object, from the thermal image based on the bounding box projected on the thermal image, the control unit performs the following based on the bounding box projected on the thermal image Using Equation 2, an image of a distribution facility for each object is extracted,

(수학식 2)(Equation 2)

Figure pat00033
Figure pat00033

여기서

Figure pat00034
는 열화상 이미지의 바운딩 박스,
Figure pat00035
는 지정된 이미지 추출 함수(
Figure pat00036
)를 이용하여 열화상 이미지에서 추출한 각 객체별 부분 이미지, 상기 함수(
Figure pat00037
)는 바운딩 박스(
Figure pat00038
)의 좌표를 기준으로 이미지를 잘라내는 함수로서 열화상 이미지(
Figure pat00039
)에서 열화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00040
)의 부분 이미지를 취득하는 함수인 것을 특징으로 한다.here
Figure pat00034
is the bounding box of the thermal image,
Figure pat00035
is the specified image extraction function (
Figure pat00036
), the partial image for each object extracted from the thermal image, the function (
Figure pat00037
) is the bounding box (
Figure pat00038
) as a function of cropping the image based on the coordinates of the thermal image (
Figure pat00039
) in the bounding box of the thermal image (
Figure pat00040
) It is characterized in that it is a function for obtaining a partial image of.

본 발명에 있어서, 상기 각 객체별 배전설비 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정하는 단계에서, 상기 제어부는, 열화상 이미지에서 추출된 각 객체별 배전설비 이미지의 최적 전경 분리 임계값(

Figure pat00041
)을 아래의 수학식 3을 이용하여 추정하되,In the present invention, in the step of estimating the foreground/background segmentation mask of the power distribution facility image for each object, the controller includes an optimal foreground separation threshold of the power distribution facility image for each object extracted from the thermal image (
Figure pat00041
) is estimated using Equation 3 below,

(수학식 3)(Equation 3)

Figure pat00042
Figure pat00042

각 객체별 부분 이미지(

Figure pat00043
)에 대한 전경/후경을 분리하기 위해 Binary OSTU(OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) 기반의 기 지정된 최적 전경 분리 임계값 추정 함수(
Figure pat00044
)를 적용한 임계값 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 한다.Partial image for each object (
Figure pat00043
), a predetermined optimal foreground separation threshold estimation function based on Binary OSTU (OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) to separate foreground/background for ) (
Figure pat00044
) It is characterized by using a threshold algorithm applied.

본 발명에 있어서, 상기 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별 배전설비의 온도 정보로서, 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정하는 단계에서, 상기 제어부는, 각 객체별 배전설비의 평균 온도(

Figure pat00045
)를 아래의 수학식 4를 이용하여 추정하되,In the present invention, in the step of estimating the maximum, average, and minimum temperatures as temperature information of the power distribution equipment for each object using the foreground/background segmentation mask, the control unit includes the average temperature of the power distribution equipment for each object (
Figure pat00045
) is estimated using Equation 4 below,

(수학식 4)(Equation 4)

Figure pat00046
Figure pat00046

여기서 각 객체의 온도(

Figure pat00047
)는 전경 분리를 위해 산출된 최적 전경 분리 임계값(
Figure pat00048
)을 적용한 객체의 온도를 의미하는 것을 특징으로 한다.where the temperature of each object (
Figure pat00047
) is the optimal foreground separation threshold calculated for foreground separation (
Figure pat00048
) is applied, characterized in that it means the temperature of the object.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 배전설비를 촬영한 열화상 영상과 RGB 영상을 병합하여 해당 배전설비에서 발열 부위에 대한 온도를 취득하고, 상기 배전설비의 발열 부위에 대한 온도에 기초한 통계적인 분석을 통해 상기 배전설비의 이상상태를 판단할 수 있도록 한다.According to one aspect of the present invention, the present invention acquires the temperature of the heating part in the distribution facility by merging the RGB image with the thermal image of the distribution facility, and statistics based on the temperature of the heating part of the distribution facility. It is possible to determine the abnormal state of the distribution facility through a systematic analysis.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배전설비의 이상상태 판단 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배전설비의 이상상태 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 3은 상기 도 2에 있어서, 실화상 및 열화상 이미지를 이용하여 배전설비별 바운딩 박스를 설정하여 온도를 검출하는 방법을 보인 예시도.
도 4는 상기 도 2에 있어서, 배전설비별 온도에 따른 이상상태 판단 기준표를 보인 예시도.
도 5는 상기 도 2에 있어서, 카메라부를 통해 취득한 실화상 이미지와 열화상 이미지를 보인 예시도.
도 6은 상기 도 2에 있어서, 각 객체별 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 보인 예시도.
도 7은 상기 도 2에 있어서, 본 실시 예에 따른 온도 추정 알고리즘에서 전경/후경 분리만 수행했을 경우(a), 전경/경계면/배경 분리를 수행했을 경우(b), 및 추가적인 모폴로지 연산을 수행한 결과 이미지(c)를 보인 예시도.
도 8은 상기 도 2에 있어서, OSTU 알고리즘을 통해 분할된 온도별 이미지를 보인 예시도.
도 9는 상기 도 2에 있어서, 열화상 이미지 기반 객체별 온도 추정 결과를 보인 예시도.
1 is an exemplary view showing a schematic configuration of a device for determining an abnormal state of a power distribution facility according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for determining an abnormal state of a power distribution facility according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an exemplary view showing a method of detecting temperature by setting a bounding box for each power distribution facility using a real image and a thermal image in FIG. 2;
FIG. 4 is an exemplary view showing an abnormal state judgment standard table according to temperature for each distribution facility in FIG. 2;
FIG. 5 is an exemplary view showing a real image and a thermal image acquired through a camera unit in FIG. 2;
6 is an exemplary view showing a foreground/background segmentation mask of an image for each object in FIG. 2;
FIG. 7 is a view of FIG. 2 in which only foreground/background separation is performed in the temperature estimation algorithm according to the present embodiment (a), foreground/boundary/background separation is performed (b), and additional morphological calculations are performed. An example showing the resulting image (c).
FIG. 8 is an exemplary view showing images for each temperature divided through the OSTU algorithm in FIG. 2;
FIG. 9 is an exemplary diagram showing temperature estimation results for each object based on a thermal image in FIG. 2;

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 배전설비의 이상상태 판단 장치 및 방법의 일 실시예를 설명한다. Hereinafter, an embodiment of an apparatus and method for determining an abnormal state of a power distribution facility according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

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.In this process, the thickness of lines or the size of components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of description. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of a user or operator. Therefore, definitions of these terms will have to be made based on the content throughout this specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배전설비의 이상상태 판단 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도이다.1 is an exemplary diagram showing a schematic configuration of a device for determining an abnormal state of a power distribution facility according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 배전설비의 이상상태 판단 장치는, 카메라부(110), 센서부(120), 제어부(130), 디스플레이부(140), 통신부(150), 및 데이터베이스(160)(또는 저장부)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the apparatus for determining the abnormal state of a power distribution facility according to this embodiment includes a camera unit 110, a sensor unit 120, a control unit 130, a display unit 140, a communication unit 150, and a database 160 (or storage unit).

상기 카메라부(110)는 광학 카메라와 열화상 카메라를 포함한다.The camera unit 110 includes an optical camera and a thermal imaging camera.

상기 광학 카메라는 열감지 대상을 촬영하여 실화상 이미지(RGB-이미지)를 생성하며, CCD(Charge Coupled Device) 카메라와 같이 CCD 이미지 센서를 이용하거나, CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 카메라와 같이 CMOS 이미지 센서를 이용할 수 있다.The optical camera creates a real image (RGB-image) by photographing a thermally-sensing object, and uses a CCD image sensor like a CCD (Charge Coupled Device) camera or a CMOS image like a Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) camera. sensor can be used.

상기 열화상 카메라는 열감지 대상을 촬영하여 열화상 이미지를 생성한다. The thermal imaging camera creates a thermal image by photographing a thermally-sensing target.

상기 광학 카메라와 상기 열화상 카메라는 지정된 거리만큼 이격된다.The optical camera and the thermal imaging camera are separated by a specified distance.

상기 센서부(120)는 거리 센서 및 온도 센서 등을 포함할 수 있다.The sensor unit 120 may include a distance sensor and a temperature sensor.

상기 거리 센서는 열감지 대상까지의 거리를 측정하고, 상기 온도 센서는 상기 열감지 대상이 있는 주변의 온도를 측정한다.The distance sensor measures a distance to a thermal sensing target, and the temperature sensor measures a temperature around the thermal sensing target.

상기 센서부(120)를 통해 검출된 정보는 상기 카메라부(110)를 통해 검출된 정보(예 : 배전설비의 내/외부 온도)를 보완하기 위하여 이용될 수도 있고, 또한 상기 배전설비를 더 정확하게 구분할 수 있도록 이용될 수도 있다.The information detected through the sensor unit 120 may be used to supplement the information detected through the camera unit 110 (e.g., internal/external temperature of the power distribution facility), and also more accurately monitor the power distribution facility. It can also be used to differentiate.

상기 제어부(130)는 상기 카메라부(110)의 광학 카메라에서 촬영되는 열감지 대상의 미리보기 영상(즉, 실화상 이미지, RGB-이미지)을 상기 디스플레이부(140)에 출력하고, 상기 열화상 카메라에서 촬영되는 열감지 대상의 열화상 이미지를 상기 디스플레이부(140)에 출력한다.The control unit 130 outputs a preview image (ie, a real image, an RGB-image) of a thermal sensing target photographed by an optical camera of the camera unit 110 to the display unit 140, and outputs the thermal image A thermal image of the object to be detected by the camera is output to the display unit 140 .

상기 제어부(130)는 상기 실화상 이미지(RGB-이미지)와 상기 열화상 이미지를 합성하여 상기 디스플레이부(140)에 출력할 수 있다.The control unit 130 may synthesize the real image (RGB-image) and the thermal image and output the synthesized image to the display unit 140 .

또한 상기 제어부(130)는 상기 광학 카메라에서 촬영되는 열감지 대상의 미리보기 영상(즉, 실화상 이미지, RGB-이미지) 및 상기 열화상 카메라에서 촬영되는 열감지 대상의 열화상 이미지를 상기 데이터베이스(160)에 저장한다.In addition, the controller 130 stores a preview image (ie, a real image, an RGB-image) of a thermal detection target captured by the optical camera and a thermal image of the thermal detection target captured by the thermal imaging camera into the database ( 160) to save.

상기 제어부(130)는 실화상 이미지 내 전주설비에 대해서 객체 검출을 진행하고, 검출된 각 객체별로 바운딩 박스를 결과 값으로 획득하며, 검출된 각 객체에 대응되는 영역을 열화상 이미지에서 찾아 추출한다. The control unit 130 performs object detection on the electric pole equipment in the real image, obtains a bounding box for each detected object as a result value, and finds and extracts an area corresponding to each detected object from the thermal image. .

또한 상기 제어부(130)는 상기 추출한 영역(각 객체에 대응되는 영역)의 바운딩 박스에 대해서 객체별 바운딩 박스의 안(내부) 영역과 밖(외부) 영역의 온도분포를 분석하고, 객체별 바운딩 박스의 외부 영역 대비 내부 영역의 이상 고온이 검출될 경우 이상상태 판단을 수행한다(도 3 참조).In addition, the control unit 130 analyzes the temperature distribution of the inside (inside) area and the outside (outside) area of the bounding box for each object with respect to the bounding box of the extracted area (the area corresponding to each object), and the bounding box for each object When an abnormally high temperature in the inner region compared to the outer region of the is detected, an abnormal state is determined (see FIG. 3).

상기 디스플레이부(140)는 상기 카메라부(110)에서 촬영된 영상(이미지)을 출력하며, 상기 제어부(140)에서 추가한 상기 영상(이미지)에 관련된 정보(예 : 바운딩 박스, 바운딩 박스 내/외부의 온도 정보 등)를 출력한다.The display unit 140 outputs a video (image) taken by the camera unit 110, and information related to the video (image) added by the controller 140 (eg, bounding box, inside/outside of bounding box) external temperature information, etc.) is output.

상기 통신부(150)는 상기 객체별 내/외부 온도에 따른 이상상태 판단을 위하여 해당 정보(즉, 배전설비별 내/외부 온도에 따른 이상상태)의 통계정보가 미리 저장되어 있는 외부의 서버(미도시)와 통신한다.The communication unit 150 uses an external server (not shown) in which statistical information of corresponding information (i.e., an abnormal state according to internal/external temperature for each distribution facility) is stored in advance in order to determine an abnormal state according to internal/external temperature for each object. city) communicate with

상기 데이터베이스(160)는 상기 카메라부(110)에서 촬영된 실화상 이미지와 이에 대응하는 열화상 이미지를 저장한다. 또한 배전설비를 점검할 때마다 동일한 배전설비에 대한 점검 결과(예 : 배전설비의 내/외부 온도, 이상상태 판단 결과 등)를 상기 데이터베이스(160)에 누적 저장한다. 이를 통해 해당 배전설비에 대한 상태 변화를 지속적으로 챠트 형태로 모니터링 할 수 있도록 한다.The database 160 stores a real image captured by the camera unit 110 and a thermal image corresponding thereto. In addition, whenever a distribution facility is inspected, inspection results (eg, internal/external temperature of the distribution facility, abnormal state determination result, etc.) of the same distribution facility are cumulatively stored in the database 160 . Through this, it is possible to continuously monitor the status change of the distribution facility in the form of a chart.

이하 상기 제어부(130)의 동작에 대해서 보다 구체적으로 설명한다. Hereinafter, the operation of the controller 130 will be described in more detail.

아울러, 본 실시 예에서 배전설비는 전주(또는 가공전주)에 설치되는 설비(예 : 변압기 등)(또는 전주설비)를 포함한다.In addition, in the present embodiment, the power distribution facility includes facilities (eg, transformers, etc.) (or utility pole facilities) installed on poles (or overhead poles).

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배전설비의 이상상태 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 3은 상기 도 2에 있어서, 실화상 및 열화상 이미지를 이용하여 배전설비별 바운딩 박스를 설정하여 온도를 검출하는 방법을 보인 예시도이다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for determining an abnormal state of a power distribution facility according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a flowchart for setting a bounding box for each power distribution facility using a real image and a thermal image in FIG. 2 . It is an example diagram showing how to detect the temperature by

도 2를 참조하면, 제어부(130)는 카메라부(110)로부터 한 쌍의 이미지(실화상 이미지, 열화상 이미지)를 취득한다(S101).Referring to FIG. 2 , the controller 130 acquires a pair of images (a real image and a thermal image) from the camera unit 110 (S101).

또한 상기 제어부(130)는 지정된 배전설비 검출 알고리즘을 이용하여 실화상 이미지(또는 RGB 영상)내 배전설비를 검출한다(S102).In addition, the control unit 130 detects the power distribution facility in the real image (or RGB image) using the designated power distribution facility detection algorithm (S102).

또한 상기 제어부(130)는 실화상 이미지(또는 RGB 영상)에서 검출된 배전설비에 바운딩 박스(bounding box)를 생성하고, 전주(가공전주)의 평균 거리정보를 취득하여(S103)(예 : 스테레오 카메라를 이용한 깊이(depth)를 이용한 거리정보 취득), 상기 실화상 이미지의 바운딩 박스를 열화상 카메라 좌표계(즉, 열화상 이미지)의 바운딩 박스(bounding box)로 사영한다(S104).In addition, the controller 130 creates a bounding box in the power distribution equipment detected in the real image (or RGB image), acquires average distance information of electric poles (processed electric poles) (S103) (eg, stereo Acquisition of distance information using depth using a camera), and the bounding box of the real image is projected as a bounding box of a thermal image camera coordinate system (ie, a thermal image) (S104).

또한 상기 제어부(130)는 열화상 이미지의 바운딩 박스를 기준으로 객체 이미지(즉, 열화상 이미지 내의 배전설비)를 추출(crop)하고(S105), 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 이미지의 전경/후경 분할 마스크 추정한다(S106).In addition, the control unit 130 crops object images (ie, power distribution facilities in the thermal image) based on the bounding box of the thermal image (S105), and images for each object (ie, each power distribution facility) A foreground/background segmentation mask is estimated (S106).

또한 상기 제어부(130)는 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 이미지에서 추정된 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정한다(S107).In addition, the control unit 130 estimates the maximum, average, and minimum temperatures for each object (ie, each distribution facility) using the foreground/background segmentation mask estimated from the image for each object (ie, each distribution facility). Do (S107).

또한 상기 제어부(130)는 상기 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 추정된 온도를 기반으로 규칙 기반(rule-based) 이상상태 판단을 수행한다(S108).In addition, the control unit 130 performs a rule-based abnormal state determination based on the estimated temperature for each object (ie, each power distribution facility) (S108).

이하 상기 각 단계(S101 ~ S108)에 대해서 보다 구체적으로 설명한다.Hereinafter, each step (S101 to S108) will be described in more detail.

상기 실화상 이미지의 바운딩 박스를 열화상 카메라 좌표계의 바운딩 박스(bounding box)로 사영하는 단계(S104)(즉, 실화상 이미지와 열화상 이미지의 융합 방법)에 대해서 구체적으로 설명한다.The step of projecting the bounding box of the real image into the bounding box of the thermal camera coordinate system (S104) (that is, a fusion method of the real image and the thermal image) will be described in detail.

상기 제어부(130)는 아래의 수학식1을 이용하여 광학 카메라 좌표계(또는 RGB 좌표계)의 바운딩 박스를 열화상 카메라 좌표계(또는 Thermal 좌표계)로 변환한다.The controller 130 converts the bounding box of the optical camera coordinate system (or RGB coordinate system) into the thermal camera coordinate system (or thermal coordinate system) using Equation 1 below.

Figure pat00049
Figure pat00049

여기서 RGB 좌표계의 바운딩 박스(

Figure pat00050
)를 카메라 캘리브레이션 과정에서 얻어진 광학 카메라(즉, RGB 카메라)의 내부 파라미터(intrinsic parameter)(
Figure pat00051
)와 열화상 카메라(즉, Thermal 카메라)의 내부 파라미터(
Figure pat00052
)와 상기 두 카메라(즉, RGB-Thermal 카메라)간의 내부 파라미터(
Figure pat00053
)를 이용하여 좌표계 변환을 수행한다. 이 때 좌표계 변환 과정에서 전주(배전설비)에 대한 거리정보(
Figure pat00054
)가 필요한데, 해당 전주(배전설비)에 대한 거리정보는 상기 카메라부(110)(즉, 스테레오 카메라)로부터 취득되는 전주(배전설비)별 거치추정 결과를 활용한다. 이러한 좌표 변환 과정을 통해 실화상 이미지(즉, RGB 이미지)에서 검출된 바운딩 박스를 열화상 이미지(즉, Thermal 이미지)에 투영이 가능하다. Here, the bounding box of the RGB coordinate system (
Figure pat00050
) is the intrinsic parameter of the optical camera (i.e., RGB camera) obtained in the camera calibration process (
Figure pat00051
) and the internal parameters of the thermal imaging camera (i.e., Thermal camera) (
Figure pat00052
) and the internal parameters between the two cameras (i.e., RGB-Thermal camera) (
Figure pat00053
) to perform coordinate system transformation. At this time, in the process of converting the coordinate system, distance information (
Figure pat00054
) is required, and the distance information for the corresponding pole (distribution facility) uses the distance estimation result for each pole (distribution facility) acquired from the camera unit 110 (ie, stereo camera). Through this coordinate conversion process, it is possible to project a bounding box detected in a real image (ie, an RGB image) onto a thermal image (ie, a thermal image).

참고로 상기 좌표 변환 과정 없이 단순 바운딩 박스의 이동은 두 카메라(즉, RGB-Thermal 카메라)가 각기 다른 시야각, 해상도, 및 센서 크기 등을 가지므로 적용이 불가능하다.For reference, simple movement of the bounding box without the coordinate conversion process is not applicable because the two cameras (ie, RGB-Thermal cameras) have different viewing angles, resolutions, and sensor sizes.

하지만, 상기 좌표 변환 과정 중 두 카메라간 파라미터의 부정확성과 추정된 전주(배전설비) 거리의 부정확성에 따라 정확하게 투영되지 못할 가능성이 존재하므로, 이를 보완하기 위해 하이퍼 파라미터(hyper parameter)를 통해 상기 좌표 변환된 바운딩 박스의 크기를 조절할 수 있다.However, there is a possibility that it may not be accurately projected due to the inaccuracy of the parameters between the two cameras and the inaccuracy of the estimated pole (distribution facility) distance during the coordinate conversion process. You can adjust the size of the bounding box.

상기 제어부(130)가 열화상 이미지의 바운딩 박스를 기준으로 객체 이미지(즉, 열화상 이미지 내의 배전설비)를 추출(crop)하는 단계(S105)에 대해서 보다 구체적으로 설명한다.The step of cropping (S105) the object image (ie, the power distribution equipment in the thermal image) by the control unit 130 based on the bounding box of the thermal image will be described in more detail.

상기 좌표 변환을 통해 열화상 카메라 좌표계(또는 Thermal 좌표계)로 변환된 바운딩 박스를 기준으로 아래의 수학식 2를 이용하여 객체별 이미지를 추출(crop)할 수 있다.Based on the bounding box converted to the thermal camera coordinate system (or thermal coordinate system) through the coordinate conversion, an image for each object may be extracted (cropped) using Equation 2 below.

Figure pat00055
Figure pat00055

여기서 열화상 카메라 좌표계(또는 Thermal 좌표계)의 바운딩 박스(

Figure pat00056
)를 지정된 함수(
Figure pat00057
)를 이용하여 열화상 이미지를 각 객체별 이미지(
Figure pat00058
)로 추출한다(crop)(또는 자른다). 여기서 상기 지정된 함수(
Figure pat00059
)는 바운딩 박스(
Figure pat00060
)의 좌표를 기준으로 이미지를 잘라내는 함수로 열화상 이미지(
Figure pat00061
)에서
Figure pat00062
의 부분 이미지를 취득한다.Here, the bounding box of the thermal camera coordinate system (or thermal coordinate system) (
Figure pat00056
) to the specified function (
Figure pat00057
) to convert the thermal image into an image for each object (
Figure pat00058
) to extract (crop) (or cut). Here, the above-specified function (
Figure pat00059
) is the bounding box (
Figure pat00060
) as a function that cuts out the image based on the coordinates of the thermal image (
Figure pat00061
)at
Figure pat00062
Acquire a partial image of

상기 제어부(130)가 상기 추출(crop)된 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정하는 단계(S106)에 대해서 보다 구체적으로 설명한다.The step of estimating, by the control unit 130, the foreground/background division mask of the cropped image for each object (that is, for each power distribution facility) (S106) will be described in more detail.

상기 제어부(130)는 상기 추출(crop)된 이미지의 최적 전경 분리 임계값(

Figure pat00063
)을 아래의 수학식 3을 이용하여 추정한다.The control unit 130 determines the optimal foreground separation threshold of the cropped image (
Figure pat00063
) is estimated using Equation 3 below.

Figure pat00064
Figure pat00064

여기서 각 객체별 이미지(

Figure pat00065
)에 대한 전경/후경을 분리하기 위해 Binary OSTU(OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) 기반의 최적 전경 분리 임계값 추정 함수(
Figure pat00066
)를 적용한 임계값 알고리즘을 이용할 수 있다.Here, the image for each object (
Figure pat00065
Optimal foreground separation threshold estimation function based on Binary OSTU (OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) to separate foreground/background for ) (
Figure pat00066
) can be used.

예컨대 Binary OSTU 기반 초기(initial) 전경과 배경을 분리하고, 이후 상기 분리된 초기(initial) 전경에 대해 다시 Binary OSTU 기반의 임계값 알고리즘을 수행하여 객체 테두리와 정제된 전경을 분리한다. 상기 객체 테두리의 경우 주변 온도와의 혼합으로 인해 온도 값이 부정확하므로 분리가 필요하다. 마지막으로 내부 온도만을 추정하기 위해 모폴로지 클로즈(morphology close) 연산을 수행하여 최적의 분리 임계값을 추정한다.For example, the binary OSTU-based initial foreground and background are separated, and then the object border and the refined foreground are separated by performing a Binary OSTU-based threshold algorithm again on the separated initial foreground. In the case of the object edge, separation is necessary because the temperature value is inaccurate due to mixing with the ambient temperature. Finally, an optimal separation threshold is estimated by performing a morphology close operation to estimate only the internal temperature.

특히, 주행 환경에서 열화상 이미지의 객체에 대한 온도 흐려짐 현상이 발생하고, 전경과 배경의 부정확한 온도 경계가 관찰되므로, 상기 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정 과정을 통해 더 정확한 온도 추정이 가능해지는 효과가 있다.In particular, since a temperature blur occurs for objects in a thermal image in a driving environment, and an inaccurate temperature boundary between foreground and background is observed, foreground/background segmentation masks of images for each object (ie, each power distribution facility) There is an effect of enabling more accurate temperature estimation through the estimation process.

상기 제어부(130)가 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 이미지에서 추정된 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정하는 단계(S107)에 대해서 보다 구체적으로 설명한다.The control unit 130 estimates maximum, average, and minimum temperatures for each object (ie, each distribution facility) using a foreground/background segmentation mask estimated from an image for each object (ie, each distribution facility) Step S107 will be described in more detail.

상기 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 평균 온도(

Figure pat00067
)는 다음 수학식 4를 이용하여 추정할 수 있다.The average temperature of each object (ie, each power distribution facility) (
Figure pat00067
) can be estimated using Equation 4 below.

Figure pat00068
Figure pat00068

여기서 각 객체의 온도(

Figure pat00069
)는 전경 분리를 위해 산출된 최적 전경 분리 임계값(
Figure pat00070
)을 적용한 객체의 온도를 의미하며, 여기에 픽셀 레벨(pixel-level) 온도 값 평균을 계산하여 각 객체별 평균온도를 산출한다. 따라서 한 이미지에서의 객체 평균 온도(상간 평균 온도)는 상기 수학식 4와 같은 객체별 평균 온도를 기준으로 추정하게 된다. where the temperature of each object (
Figure pat00069
) is the optimal foreground separation threshold calculated for foreground separation (
Figure pat00070
) is applied, and the average temperature of each object is calculated by calculating the average of the pixel-level temperature values. Therefore, the average object temperature (average temperature between phases) in one image is estimated based on the average temperature of each object as shown in Equation 4 above.

상기 제어부(130)가 상기 각 객체별(즉, 각 배전설비별) 추정된 온도를 기반으로 규칙 기반(rule-based) 이상상태 판단을 수행하는 단계(S108)에 대해서 보다 구체적으로 설명한다.The step (S108) of the control unit 130 performing a rule-based abnormal state determination based on the estimated temperature for each object (ie, each power distribution facility) will be described in more detail.

Figure pat00071
Figure pat00071

상기 수학식 5와 같이, 객체의 온도차(

Figure pat00072
)를 (객체 최대온도 - 객체 평균온도의 절대값)(
Figure pat00073
)을 이용하여 계산하고, 해당 온도차와 미리 지정된 이상상태 판단 기준표(도 4 참조)를 활용하여 이상상태 여부를 판단한다.As shown in Equation 5 above, the temperature difference of the object (
Figure pat00072
) (maximum object temperature - absolute value of object average temperature) (
Figure pat00073
) is used to calculate, and the abnormal state is determined by utilizing the corresponding temperature difference and a predetermined abnormal state judgment standard table (see FIG. 4).

즉, 상기 제어부(130)는 열화상 이미지에서부터 추론된 온도를 이용하여 이상상태를 판단하는데, 배전설비에서 온도 값을 기준으로 판단하기에는 도표별로 물체별, 상태별, 온도차이, 모두 기준이 다르기 때문에 명확한 하나의 기준 결정이 필요하며, 미국 전기시험협회(NETA)의 기준과 배전설비별 열화상진단 기준에 따른 이상상태 판단 기준표(도 4 참조)를 설정하여 이상상태 여부를 판단할 수 있다.That is, the control unit 130 determines an abnormal state by using the temperature inferred from the thermal image. In the power distribution facility, it is difficult to judge based on the temperature value because the standards for each object, state, and temperature difference are different for each diagram. It is necessary to determine one clear criterion, and it is possible to determine whether an abnormal state exists by setting an abnormal state judgment standard table (see FIG. 4) according to the standards of the American Electrical Testing Association (NETA) and the thermal imaging diagnosis criteria for each power distribution facility.

이 때 상기 이상상태 판단 기준표(도 4 참조)는 내부 데이터베이스(160)에 저장할 수도 있고, 외부의 서버(미도시)에 저장해 두고, 상기 통신부(150)를 통해 상기 외부의 서버(미도시)에 접속하여 상기 이상상태 판단 기준표(도 4 참조)를 참조하여 이상상태를 판단할 수도 있다. At this time, the abnormal state determination criterion table (see FIG. 4) may be stored in the internal database 160 or stored in an external server (not shown) and transferred to the external server (not shown) through the communication unit 150. It is possible to determine the abnormal state by accessing and referring to the abnormal state determination criteria table (see FIG. 4).

도 4는 상기 도 2에 있어서, 배전설비별 온도에 따른 이상상태 판단 기준표를 보인 예시도이다.FIG. 4 is an exemplary view showing an abnormal state judgment standard table according to temperature for each power distribution facility in FIG. 2 .

상기 이상상태 판단 결과는 상기 디스플레이부(140)를 통해 출력된다.The abnormal state determination result is output through the display unit 140 .

이하 상기 도 5 내지 도 9에 도시된 도면에 대해서 설명한다.Hereinafter, the drawings shown in FIGS. 5 to 9 will be described.

도 5는 상기 도 2에 있어서, 카메라부를 통해 취득한 실화상 이미지와 열화상 이미지를 보인 예시도로서, 만약 온도상승 상태의 배전설비가 존재하는 경우, 고열부위가 측정되어 열화상에서는 밝은 픽셀(흰색)으로 측정된다. FIG. 5 is an exemplary view showing a real image and a thermal image obtained through the camera unit in FIG. 2. If a power distribution facility in a temperature rising state exists, a high temperature area is measured and a bright pixel (white) is displayed in the thermal image. is measured as

이는 영상인식으로 각 배전설비를 구분하기 어렵다는 것을 의미하며, 특히 배전설비가 겹쳐져 있는 경우 그 경계를 특정하기 어려운 문제가 있어 동일한 위치에 대한 실화상 이미지를 동시에 취득하여 이를 열화상 이미지와 융합(Fusion)할 경우, 배전설비의 검출이 가능하며 각각의 배전설비에 대한 온도 분포를 종합하여 취득할 수 있다. This means that it is difficult to distinguish each power distribution facility by image recognition. In particular, when power distribution facilities are overlapped, it is difficult to specify the boundary. Therefore, a real image of the same location is simultaneously acquired and fused with a thermal image (Fusion). ), it is possible to detect the distribution facility, and the temperature distribution for each distribution facility can be comprehensively acquired.

따라서 본 실시 예는 광학 카메라와 열화상 카메라를 이용한 가공 배전설비(예 : 현수애자, COS, 폴리머애자, 라인포스트애자 등)에 대한 이미지에 대하여 실화상-열화상 융합 처리를 수행한다. 이 때 실제 배전설비 점검을 위한 카메라를 탑재한 차량의 주행 환경에서 취득되는 이미지 처리에서는 차량속도와 객체의 온도로 인해 열화상 이미지 상에서 온도 흐려짐 현상이 발생하며, 실화상 이미지 내에서 검출되는 바운딩 박스를 열화상 이미지에 투사하게 되면, 그 온도구간의 구분이 가능하여 적정 온도측정값을 취득할 수 있다.Accordingly, in this embodiment, a visual-thermal image fusion process is performed on an image of a processed power distribution facility (eg, suspension insulator, COS, polymer insulator, line post insulator, etc.) using an optical camera and a thermal imaging camera. At this time, in image processing acquired in the driving environment of a vehicle equipped with a camera for actually inspecting power distribution facilities, a temperature blur occurs on the thermal image due to the vehicle speed and the temperature of the object, and a bounding box detected in the real image. When is projected onto a thermal image, it is possible to classify the temperature range and obtain an appropriate temperature measurement value.

도 6은 상기 도 2에 있어서, 각 객체별 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 보인 예시도로서, (a)는 전경 분할 마스크, (b)는 원본 열화상 이미지, (c)는 이상상태 분할 마스크를 보인 예시도이다.6 is an exemplary diagram showing foreground/background segmentation masks of images for each object in FIG. 2, wherein (a) is a foreground segmentation mask, (b) is an original thermal image image, and (c) is an abnormal state segmentation mask. is an example showing

도 7은 상기 도 2에 있어서, 본 실시 예에 따른 온도 추정 알고리즘에서 전경/후경 분리만 수행했을 경우(a), 전경/경계면/배경 분리를 수행했을 경우(b), 및 추가적인 모폴로지 연산을 수행한 결과 이미지(c)를 보인 예시도이다.FIG. 7 is a view of FIG. 2 in which only foreground/background separation is performed in the temperature estimation algorithm according to the present embodiment (a), foreground/boundary/background separation is performed (b), and additional morphological calculations are performed. It is an exemplary view showing the resulting image (c).

이에 도시된 바와 같이 초기 온도 추정 실험에서 절연 장치(insulator)의 온도 추정의 경우 많은 오차가 확인되며, 특히, 경계면에서 전경 물체와 배경 온도의 혼합현상으로 인해 오차가 발생할 수 있다. 이에 대한 보완으로 전경물체 테두리 제거가 수행되며, 중앙 이미지와 같이 개선된 온도 추정 결과를 산출할 수 있으며, 또한 지속적으로 테두리 온도 값이 포함되는 경우에는 모폴로지 연산에 따른 신뢰성 있는 부분의 전경 마스크를 얻어내어 더 정확한 온도 추정이 가능하게 한다.As shown in this, in the case of temperature estimation of an insulator in the initial temperature estimation experiment, many errors are confirmed. In particular, errors may occur due to mixing of foreground object and background temperature at the interface. As a complement to this, the foreground object edge is removed, and an improved temperature estimation result can be calculated as in the center image. Also, when the edge temperature value is continuously included, a foreground mask of a reliable part is obtained according to morphology operation This allows for more accurate temperature estimation.

도 8은 상기 도 2에 있어서, OSTU 알고리즘을 통해 분할된 온도별 이미지를 보인 예시도이고, 도 9는 상기 도 2에 있어서, 열화상 이미지 기반 객체별 온도 추정 결과를 보인 예시도이다.FIG. 8 is an exemplary diagram showing images for each temperature divided through the OSTU algorithm in FIG. 2 , and FIG. 9 is an example diagram showing a temperature estimation result for each object based on a thermal image in FIG. 2 .

상기와 같이 본 실시 예는 배전설비의 실화상-열화상 이미지의 촬영과 동시에 자동으로 이상상태 판단이 가능하여 효율성이 향상되고, 설비인식에 따른 온도취득, 설비구분(COS, 변압기 등), 설비위치/영역 구분이 가능하여 진단기술의 자동화 및 고도화 적용이 가능한 효과가 있다.As described above, this embodiment improves efficiency by enabling automatic judgment of abnormal conditions at the same time as capturing real images and thermal images of power distribution facilities, temperature acquisition according to facility recognition, classification of facilities (COS, transformers, etc.), facilities It is possible to distinguish location/area, so it is possible to apply automation and advanced diagnosis technology.

이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다. 또한 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 프로그래밍 가능한 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.The present invention has been described above with reference to the embodiments shown in the drawings, but this is only exemplary, and those skilled in the art can make various modifications and equivalent other embodiments. you will understand the point. Therefore, the technical protection scope of the present invention should be determined by the claims below. Implementations described herein may also be embodied in, for example, a method or process, an apparatus, a software program, a data stream, or a signal. Even if discussed only in the context of a single form of implementation (eg, discussed only as a method), the implementation of features discussed may also be implemented in other forms (eg, an apparatus or program). The device may be implemented in suitable hardware, software and firmware. The method may be implemented in an apparatus such as a processor, which is generally referred to as a processing device including, for example, a computer, microprocessor, integrated circuit, programmable logic device, or the like. Processors also include communication devices such as computers, cell phones, personal digital assistants ("PDAs") and other devices that facilitate communication of information between end-users.

110 : 카메라부 120 : 센서부
130 : 제어부 140 : 디스플레이부
150 : 통신부 160 : 데이터베이스
110: camera unit 120: sensor unit
130: control unit 140: display unit
150: communication unit 160: database

Claims (15)

배전설비 촬영 시 실화상 이미와 열화상 이미지를 생성하는 카메라부;
상기 실화상 이미지와 상기 열화상 이미지를 출력하는 디스플레이부; 및
상기 실화상 이미지 내에서 배전설비들을 객체로서 검출하고, 상기 검출된 각 객체별로 바운딩 박스를 결과 값으로 생성하며, 상기 각 객체의 바운딩 박스에 대응되는 영역을 열화상 이미지에서 찾아 추출하고, 상기 열화상 이미지를 바탕으로 상기 추출한 각 객체별 바운딩 박스를 기준으로 온도분포를 분석하며, 상기 바운딩 박스를 기준으로 한 온도분포의 분석 결과와 데이터베이스에 기 저장된 이상상태 판단 기준표에 기초하여 각 배전설비에 대한 이상상태 판단을 수행하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
A camera unit that generates a real image and a thermal image when photographing a power distribution facility;
a display unit outputting the real image and the thermal image; and
Power distribution facilities are detected as objects in the real image, a bounding box for each detected object is generated as a result value, an area corresponding to the bounding box of each object is found and extracted from the thermal image, and the heat Based on the video image, the temperature distribution is analyzed based on the bounding box for each object extracted above, and based on the analysis result of the temperature distribution based on the bounding box and the abnormal state judgment standard table previously stored in the database, for each power distribution facility An abnormal state determination device for a power distribution system comprising a control unit for determining an abnormal state.
제 1항에 있어서, 상기 카메라부는,
상기 실화상 이미지를 생성하는 광학 카메라와 상기 열화상 이미지를 생성하는 열화상 카메라를 포함하고,
상기 광학 카메라는 스테레오 카메라인 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
The method of claim 1, wherein the camera unit,
An optical camera generating the real image and a thermal imaging camera generating the thermal image,
The optical camera is a stereo camera.
제 1항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 카메라부에서 촬영되는 영상을 상기 디스플레이부에 각기 출력하거나 합성하여 출력하며,
상기 실화상 이미지 내에서 검출한 각 객체별 바운딩 박스, 및 상기 각 객체별 바운딩 박스를 기준으로 한 온도 정보를, 상기 영상에 추가로 합성하여 출력하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
The method of claim 1, wherein the control unit,
Outputting or synthesizing images captured by the camera unit to the display unit respectively,
The apparatus for determining abnormal conditions in power distribution facilities, characterized in that the video is further synthesized with a bounding box for each object detected in the real image and temperature information based on the bounding box for each object, and then outputted.
제 1항에 있어서,
상기 객체별 바운딩 박스를 기준으로 한 온도분포의 분석 결과에 기초한 이상상태 판단을 위하여 누적된 통계 정보와 이상상태 판단 기준표가 데이터베이스 형태로 미리 저장되어 있는 외부의 서버와 통신하기 위한 통신부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
According to claim 1,
Further included is a communication unit for communicating with an external server in which accumulated statistical information and an abnormal state determination criterion table are stored in advance in the form of a database in order to determine an abnormal state based on the analysis result of the temperature distribution based on the bounding box for each object. A device for determining an abnormal state of a power distribution facility, characterized in that for doing.
제 1항에 있어서,
상기 카메라부에서 촬영된 실화상 이미지와 열화상 이미지, 및
상기 배전설비를 점검할 때마다 동일한 배전설비에 대한 점검 결과로서, 각 객체별 바운딩 박스를 기준으로 한 온도 정보와 이상상태 판단 결과를 누적 저장하는 데이터베이스;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
According to claim 1,
A real image and a thermal image captured by the camera unit, and
A database for accumulatively storing temperature information based on the bounding box for each object and abnormal state determination results as inspection results for the same distribution facility whenever the power distribution facility is inspected. Abnormal state judgment device.
제 1항에 있어서, 상기 제어부는,
카메라부로부터 한 쌍의 실화상 이미지와 열화상 이미지를 취득하고, 상기 실화상 이미지에서 배전설비들을 객체로서 검출하며, 상기 실화상 이미지에서 검출된 객체별 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 열화상 이미지의 바운딩 박스로 사영하며, 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 상기 열화상 이미지에서 객체인 배전설비를 추출하고, 각 객체별 배전설비 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정하며, 상기 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별 배전설비의 온도 정보로서, 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정하고, 상기 각 객체별 배전설비에서 추정된 온도 정보와 데이터베이스에 기 저장된 이상상태 판단 기준표에 기초하여 각 배전설비에 대한 이상상태 판단을 수행하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
The method of claim 1, wherein the control unit,
Acquire a pair of real image and thermal image from the camera unit, detect power distribution facilities as objects in the real image, create a bounding box for each object detected in the real image, and open the bounding box It is projected as a bounding box of the visual image, and based on the bounding box projected on the thermal image, a distribution facility, which is an object, is extracted from the thermal image, and a foreground / background division mask of the distribution facility image is estimated for each object, Maximum, average, and minimum temperatures are estimated as the temperature information of the distribution equipment for each object using the foreground/background segmentation mask, and the temperature information estimated from the distribution equipment for each object and the abnormal state judgment standard table pre-stored in the database An abnormal state determination device of a distribution facility, characterized in that for performing an abnormal state determination for each distribution facility based on.
제 6항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 실화상 이미지의 바운딩 박스를 열화상 이미지의 바운딩 박스로 사영하기 위하여, 아래의 수학식1을 이용하여 실화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00074
)를 열화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00075
)로 사영하며,
(수학식 1)
Figure pat00076

여기서
Figure pat00077
는 상기 실화상 이미지의 RGB 좌표계의 바운딩 박스,
Figure pat00078
는 광학 카메라의 내부 파라미터,
Figure pat00079
는 열화상 카메라의 내부 파라미터,
Figure pat00080
는 광학 카메라와 열화상 카메라간의 내부 파라미터,
Figure pat00081
는 배전설비에 대한 거리정보인 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
The method of claim 6, wherein the control unit,
In order to project the bounding box of the real image to the bounding box of the thermal image, using Equation 1 below, the bounding box of the real image (
Figure pat00074
) to the bounding box of the thermal image (
Figure pat00075
), and
(Equation 1)
Figure pat00076

here
Figure pat00077
Is the bounding box of the RGB coordinate system of the real image,
Figure pat00078
is an internal parameter of the optical camera,
Figure pat00079
is an internal parameter of the thermal imaging camera,
Figure pat00080
is an internal parameter between the optical camera and the thermal imaging camera,
Figure pat00081
Is the distance information of the distribution facility.
제 6항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 상기 열화상 이미지에서 객체인 배전설비를 추출하기 위하여, 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 아래의 수학식 2를 이용하여 객체별 배전설비 이미지를 추출하며,
(수학식 2)
Figure pat00082

여기서
Figure pat00083
는 열화상 이미지의 바운딩 박스,
Figure pat00084
는 지정된 이미지 추출 함수(
Figure pat00085
)를 이용하여 열화상 이미지에서 추출한 각 객체별 부분 이미지, 상기 함수(
Figure pat00086
)는 바운딩 박스(
Figure pat00087
)의 좌표를 기준으로 이미지를 잘라내는 함수로서 열화상 이미지(
Figure pat00088
)에서 열화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00089
)의 부분 이미지를 취득하는 함수인 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
The method of claim 6, wherein the control unit,
In order to extract a power distribution facility as an object from the thermal image based on the bounding box projected on the thermal image, Equation 2 below is used based on the bounding box projected on the thermal image, and power distribution equipment for each object is used. extract the image,
(Equation 2)
Figure pat00082

here
Figure pat00083
is the bounding box of the thermal image,
Figure pat00084
is the specified image extraction function (
Figure pat00085
), the partial image for each object extracted from the thermal image, the function (
Figure pat00086
) is the bounding box (
Figure pat00087
) as a function of cropping the image based on the coordinates of the thermal image (
Figure pat00088
) in the bounding box of the thermal image (
Figure pat00089
) is a function for acquiring a partial image of a power distribution facility, characterized in that the device for determining the abnormal state.
제 6항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 각 객체별 배전설비 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정하기 위하여, 열화상 이미지에서 추출된 각 객체별 배전설비 이미지의 최적 전경 분리 임계값(
Figure pat00090
)을 아래의 수학식 3을 이용하여 추정하되,
(수학식 3)
Figure pat00091

각 객체별 부분 이미지(
Figure pat00092
)에 대한 전경/후경을 분리하기 위해 Binary OSTU(OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) 기반의 기 지정된 최적 전경 분리 임계값 추정 함수(
Figure pat00093
)를 적용한 임계값 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
The method of claim 6, wherein the control unit,
In order to estimate the foreground/background division mask of the distribution equipment image for each object, the optimal foreground separation threshold of the distribution equipment image for each object extracted from the thermal image (
Figure pat00090
) is estimated using Equation 3 below,
(Equation 3)
Figure pat00091

Partial image for each object (
Figure pat00092
), a predetermined optimal foreground separation threshold estimation function based on Binary OSTU (OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) to separate foreground/background for ) (
Figure pat00093
) Apparatus for determining the abnormal state of a power distribution facility, characterized in that using a threshold algorithm applied.
제 6항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별 배전설비의 온도 정보로서, 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정하기 위하여,
각 객체별 배전설비의 평균 온도(
Figure pat00094
)를 아래의 수학식 4를 이용하여 추정하되,
(수학식 4)
Figure pat00095

여기서 각 객체의 온도(
Figure pat00096
)는 전경 분리를 위해 산출된 최적 전경 분리 임계값(
Figure pat00097
)을 적용한 객체의 온도를 의미하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 장치.
The method of claim 6, wherein the control unit,
In order to estimate the maximum, average, and minimum temperatures as temperature information of the distribution equipment for each object using the foreground / background segmentation mask,
Average temperature of distribution facilities for each object (
Figure pat00094
) is estimated using Equation 4 below,
(Equation 4)
Figure pat00095

where the temperature of each object (
Figure pat00096
) is the optimal foreground separation threshold calculated for foreground separation (
Figure pat00097
) An abnormal state determination device for distribution equipment, characterized in that it means the temperature of the object to which ) is applied.
배전설비의 이상상태 판단 장치의 제어부가 카메라부로부터 한 쌍의 실화상 이미지와 열화상 이미지를 취득하는 단계;
상기 제어부가 실화상 이미지에서 배전설비들을 객체로서 검출하는 단계;
상기 제어부가 상기 실화상 이미지에서 검출된 객체별 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 열화상 이미지의 바운딩 박스로 사영하는 단계;
상기 제어부가 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 상기 열화상 이미지에서 객체인 배전설비를 추출하고, 각 객체별 배전설비 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정하는 단계;
상기 제어부가 상기 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별 배전설비의 온도 정보로서, 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정하는 단계; 및
상기 제어부가 상기 각 객체별 배전설비에서 추정된 온도 정보와 데이터베이스에 기 저장된 이상상태 판단 기준표에 기초하여 각 배전설비에 대한 이상상태 판단을 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 방법.
acquiring a pair of real image and thermal image from a camera unit by a control unit of an abnormal state determination device of a power distribution facility;
detecting, by the control unit, power distribution facilities as objects in the real image;
generating, by the control unit, a bounding box for each object detected in the real image, and projecting the bounding box as a bounding box of the thermal image;
extracting, by the control unit, a power distribution facility as an object from the thermal image based on a bounding box projected on the thermal image, and estimating a foreground/background division mask of the power distribution facility image for each object;
estimating, by the control unit, maximum, average, and minimum temperatures as temperature information of a power distribution facility for each object using the foreground/background segmentation mask; and
The control unit determining an abnormal state for each distribution facility based on the temperature information estimated from the distribution facility for each object and an abnormal state determination standard table pre-stored in the database; How to judge status.
제 11항에 있어서, 상기 실화상 이미지의 바운딩 박스를 열화상 이미지의 바운딩 박스로 사영하는 단계에서,
상기 제어부는,
아래의 수학식1을 이용하여 실화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00098
)를 열화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00099
)로 사영하며,
(수학식 1)
Figure pat00100

여기서
Figure pat00101
는 상기 실화상 이미지의 RGB 좌표계의 바운딩 박스,
Figure pat00102
는 광학 카메라의 내부 파라미터,
Figure pat00103
는 열화상 카메라의 내부 파라미터,
Figure pat00104
는 광학 카메라와 열화상 카메라간의 내부 파라미터,
Figure pat00105
는 배전설비에 대한 거리정보인 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 방법.
12. The method of claim 11, wherein in the step of projecting a bounding box of the real image to a bounding box of the thermal image,
The control unit,
Using Equation 1 below, the bounding box of the real image (
Figure pat00098
) to the bounding box of the thermal image (
Figure pat00099
), and
(Equation 1)
Figure pat00100

here
Figure pat00101
Is the bounding box of the RGB coordinate system of the real image,
Figure pat00102
is an internal parameter of the optical camera,
Figure pat00103
is an internal parameter of the thermal imaging camera,
Figure pat00104
is an internal parameter between the optical camera and the thermal imaging camera,
Figure pat00105
Is the distance information for the distribution facility.
제 11항에 있어서, 상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 상기 열화상 이미지에서 객체인 배전설비를 추출하는 단계에서,
상기 제어부는,
상기 열화상 이미지에 사영한 바운딩 박스를 기준으로 아래의 수학식 2를 이용하여 객체별 배전설비 이미지를 추출하며,
(수학식 2)
Figure pat00106

여기서
Figure pat00107
는 열화상 이미지의 바운딩 박스,
Figure pat00108
는 지정된 이미지 추출 함수(
Figure pat00109
)를 이용하여 열화상 이미지에서 추출한 각 객체별 부분 이미지, 상기 함수(
Figure pat00110
)는 바운딩 박스(
Figure pat00111
)의 좌표를 기준으로 이미지를 잘라내는 함수로서 열화상 이미지(
Figure pat00112
)에서 열화상 이미지의 바운딩 박스(
Figure pat00113
)의 부분 이미지를 취득하는 함수인 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 방법.
The method of claim 11 , wherein in the step of extracting a power distribution facility as an object from the thermal image based on a bounding box projected on the thermal image,
The control unit,
Based on the bounding box projected on the thermal image, Equation 2 below is used to extract a distribution facility image for each object,
(Equation 2)
Figure pat00106

here
Figure pat00107
is the bounding box of the thermal image,
Figure pat00108
is the specified image extraction function (
Figure pat00109
), the partial image for each object extracted from the thermal image, the function (
Figure pat00110
) is the bounding box (
Figure pat00111
) as a function of cropping the image based on the coordinates of the thermal image (
Figure pat00112
) in the bounding box of the thermal image (
Figure pat00113
).
제 11항에 있어서, 상기 각 객체별 배전설비 이미지의 전경/후경 분할 마스크를 추정하는 단계에서,
상기 제어부는,
열화상 이미지에서 추출된 각 객체별 배전설비 이미지의 최적 전경 분리 임계값(
Figure pat00114
)을 아래의 수학식 3을 이용하여 추정하되,
(수학식 3)
Figure pat00115

각 객체별 부분 이미지(
Figure pat00116
)에 대한 전경/후경을 분리하기 위해 Binary OSTU(OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) 기반의 기 지정된 최적 전경 분리 임계값 추정 함수(
Figure pat00117
)를 적용한 임계값 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 방법.
The method of claim 11, wherein in the step of estimating a foreground/background segmentation mask of the power distribution facility image for each object,
The control unit,
The optimal foreground separation threshold of the distribution facility image for each object extracted from the thermal image (
Figure pat00114
) is estimated using Equation 3 below,
(Equation 3)
Figure pat00115

Partial image for each object (
Figure pat00116
), a predetermined optimal foreground separation threshold estimation function based on Binary OSTU (OMSK STATE TRANSPORT UNIVERSITY) to separate foreground/background for ) (
Figure pat00117
A method for determining an abnormal state of a power distribution facility, characterized in that using a threshold algorithm to which ) is applied.
제 11항에 있어서, 상기 전경/후경 분할 마스크를 이용하여 각 객체별 배전설비의 온도 정보로서, 최대, 평균, 및 최소 온도를 추정하는 단계에서,
상기 제어부는,
각 객체별 배전설비의 평균 온도(
Figure pat00118
)를 아래의 수학식 4를 이용하여 추정하되,
(수학식 4)
Figure pat00119

여기서 각 객체의 온도(
Figure pat00120
)는 전경 분리를 위해 산출된 최적 전경 분리 임계값(
Figure pat00121
)을 적용한 객체의 온도를 의미하는 것을 특징으로 하는 배전설비의 이상상태 판단 방법.
12. The method of claim 11, wherein in the step of estimating maximum, average, and minimum temperatures as temperature information of the power distribution equipment for each object using the foreground/background segmentation mask,
The control unit,
Average temperature of distribution facilities for each object (
Figure pat00118
) is estimated using Equation 4 below,
(Equation 4)
Figure pat00119

where the temperature of each object (
Figure pat00120
) is the optimal foreground separation threshold calculated for foreground separation (
Figure pat00121
) A method for determining the abnormal state of a power distribution facility, characterized in that it means the temperature of the object to which ) is applied.
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