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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유지환 (Handong Global University) 나원상 (Handong Global University) 김영근 (Handong Global University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
540 - 547 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.3.540

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

변전소 불량애자 검출을 위한 드론 EO/IR 영상 기반의 경량화 객체탐지 모델 응용 연구
유지환 ,  나원상 ,  김영근 전기학회논문지 2022.03 학술저널

2021

드론 카메라를 이용한 딥러닝 기반의 변전소 불량애자 검출 연구
유지환 ,  나원상 ,  김영근 정보 및 제어 논문집 2021.10 학술대회자료
드론 카메라를 이용한 딥러닝 기반의 변전소 불량애자 검출 연구
유지환 ,  나원상 ,  김영근 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposes a monitoring system of defected substation insulators based on drone EO/IR images and a light-weight deep learning model. The defected substation insulators generate corona discharge and excessive heating. Thus, this study used RGB-thermal blended images from drone EO/IR cameras to monitor insulator failures, which is not visible to naked eyes. Also, this paper compared several light-weighted object detection models to select the most suitable model to deploy on the embedded processor of drones. The applied compressed CNN model, YOLOv4 backbone with group convolution and channel shuffle operations, is sufficiently fast and light-weighted for an embedded GPU processor. Experiments with mockup insulators with corona discharge showed that the proposed system resulted 99.50% mAP, 5.9fps on embedded GPU(Jetson Nano), and has 3.9MB memory that is 37.99 times lighter than YOLOv4.
#Defect Insulator #Light-weight deep learning #Real-Time Object Detection #Drone Surveillance #EO/IR Image #Embedded GPU

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 드론 열화상 카메라 기반 데이터 전처리
4. 애자 및 코로나 검출을 위한 객체탐지 모델
5. 실험 및 검증
6. 결론
References

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