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저자정보
류서현 (Korea Electric Power Research Institude) 박준영 (Korea Electric Power Research Institude) 김석태 (Korea Electric Power Research Institude) 김태원 (Korea Electric Power Research Institude) 고병성 (Korea Electric Power Research Institude) 우정욱 (Korea Electric Power Research Institude)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제70권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
121 - 129 (9page)
DOI
10.5370/KIEE.2021.70.1.121

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In this paper, a new automatic camera gimbal system was developed to efficiently inspect transmission lines using a drone. As drone technology has advanced tremendously over the past few years, drones are being used to replace dangerous tasks in the electric power industry. Especially, Korea Electric Power Corporation has used the automatic drone inspection system developed for power transmission lines, but while this drone system flies on autopilot, its camera gimbal is still controlled manually. Moreover, the camera gimbal control in the field was often interrupted by electromagnetic interference from ultra-high voltage power lines. To overcome this problem, we developed the new camera gimbal system that can automatically shoot power facilities on the basis of Deep Learning. Its control algorithms mainly consists of a photographing algorithm for a steel tower, a photographing algorithm for power conductors, and an automatic drone landing algorithm. This fully automated system is expected to greatly increase the task efficiency and accuracy for transmission line inspection without any kinds control efforts.
#Drone #Automatic Camera Gimbal #Transmission Line Inspection #Deep Learning #Object Detection #AI

목차

Abstract
1. 서론
2. 하드웨어 구성
3. 자동촬영 및 자동착륙 알고리즘
4. 현장시험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Luque-Vega, Luis F. / 2014 / Power line inspection via an unmanned aerial system based on the quadrotor helicopter / MELECON 2014-2014 17th IEEE Mediterranean electrotechnical conference google schola Mao, Tianqi / 2019 / Defect recognition method based on HOG and SVM for drone inspection images of power transmission line / International Conference on High google schola Siddiqui, Zahid Ali / 2020 / A Drone Based Transmission Line Components Inspection System with Deep Learning Technique / Energies 13(13):3348 google schola Park, Joon‐Young / 2020 / Method of operating a GIS‐based autopilot drone to inspect ultrahigh voltage power lines and its field tests / Journal of Field Robotics 37(3):345~361 google schola Viola, Paul / 2001 / Rapid object detection using a boosted cascade of simple features / Proceedings of the 2001 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition. CVPR 2001 1 google schola

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