Abstract
In the field of maintenance of power transmission lines, drones have been used for their patrol and inspection by KEPCO since 2017. This drone technology was originally developed by KEPCO Research Institute, and now workers from four regional offices of KEPCO have directly applied this technology to the drone patrol and inspection tasks. In the drone inspection system, a drone with an optical zooming camera and a thermal camera can fly automatically along the transmission lines by the ground control system developed by KEPCO Research Institute, but its camera gimbal has been remotely controlled by a field worker. Especially the drone patrol and inspection has been mainly applied for the transmission lines in the inaccessible areas such as regions with river-crossings, sea-crossings and mountains. There are often communication disruptions between the drone and its remote controller in such extreme fields of mountain areas with many barriers. This problem may cause the camera gimbal be out of control, even though the inspection drone flies along the flight path well. In addition, interference with the reception of real-time transmitted videos makes the field worker unable to operate it. To solve these problems, we have developed the auto-tracking camera gimbal system with deep learning method. The camera gimbal can track the transmission line automatically, even when the transmitted video on a remote controller is intermittently unavailable. To show the effectiveness of our camera gimbal system, its field test results will be presented in this paper.
송전선로 현장에서는 2017년도부터 송전선로 순시 점검에 드론을 활용하기 시작했다. 전력연구원의 송전선로 드론점검 시범적용을 시작으로 현재 4개 지역본부에서 전력연구원이 개발한 송전선로 드론순시 점검기술을 현장에서 사용 중에 있다. 현재 점검드론 지상관제시스템을 활용하여 드론은 자동비행하고 광학줌 카메라와 열화상카메라의 짐벌은 현장작업자가 수동으로 조종하여 송전선을 촬영하는 체계로 운영되고 있다. 송전선로 드론점검은 작업자가 접근하기 어려운 지역, 예를 들면, 강횡단지역, 해월구간, 산간지역 등에 위치한 송전선로가 그 주요대상이다. 특히 산간지역의 경우, 점검드론과 지상관제시스템 사이에 장애물이 많고 철탑 구조물이 전파간섭을 일으켜 간헐적으로 통신장애가 일어나곤 한다. 이런 통신장애는 계획된 경로로 비행하는 점검드론의 자동비행에는 영향이 없지만, 카메라 짐벌의 제어에는 영향을 주어 제어불능 상태로 되는 경우가 있다. 또한, 카메라 짐벌의 제어가 원활하더라도 통신장애로 인해 발생하는 간헐적 영상 끊김 현상은 현장작업자가 점검대상을 잃어 카메라 짐벌 조정을 불가능하게 한다. 그러므로 본 논문에서는 간헐적 짐벌제어 끊김이나 영상 끊김 현상이 발생하더라도 지속적으로 송전선을 점검할 수 있도록 하기 위하여 딥러닝 기반 영상인식을 통해 송전선을 자동으로 추적하는 카메라 짐벌을 개발하여 현장 시험한 결과를 소개하고자 한다.
