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드론 카메라를 이용한 딥러닝 기반의 변전소 불량애자 검출 연구
유지환(JiHwan You),나원상(Wonsang Ra),김영근(Young-Keun Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
본 논문에서는 딥러닝 객체탐지 모델 적용을 통한 드론 EO/IR 영상 기반 변전소 불량애자 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 고전압 변전소 애자에서 발생하는 코로나 방전 현상을 감지함으로써 애자의 고장 여부를 판단하게 된다. EO/IR 카메라는 RGB-열화상 이미지를 각각 반환하며, 본 논문에서는 이를 효율적으로 융합하여 활용하기 위한 EO/IR 이미지 전처리 과정을 제시한다. 전처리 데이터를 기반으로 전력설비 점검이 실시간으로 이뤄지기 위해서는 드론과 같은 임베디드 시스템에서 적은 메모리로 빠르게 동작하는 딥러닝 객체탐지 모델이 요구된다. 본 연구에서는 YOLOv4 모델을 backbone으로 하여 group convolution과 channel shuffle 연산 도입 및 PANet 간소화를 적용한 YOffleNet 경량화 객체탐지 모델을 활용한다. 속도 및 정확도 성능 실험을 위해 코로나 방전 현상을 나타낸 애자 모형 데이터셋을 구축하였으며, YOffleNet 모델은 Jetson Nano 임베디드 보드에서 5.9fps의 속도로 99.5%의 ㎃P를 보였다. 또한, YOffleNet 모델은 backbone 모델인 YOLOv4 대비 37.9배 가벼운 3.9MB의 메모리만으로 동작하는 것을 확인했다.
드론의 변전소 애자 이상현상 탐지를 위한 심층신경망 경량화 모델 기반 알고리즘 개발 연구
오선택(SeonTaek Oh),김형우(HyungWoo Kim),조성현(SungHyun Cho),유지환(JiHwan You),권용성(Youngsung Kwon),나원상(Won-Sang Ra),김영근(Young-Keun Kim) 제어로봇시스템학회 2020 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.26 No.11
This paper proposes a method to detect defected insulators of electrical substations in real-time on an embedded graphics processing unit (GPU) by using a drone camera. The proposed algorithm is based on a compressed deep neural network to detect defected insulators with a corona effect arising from an overcurrent. A compressed deep neural network model is developed to reduce the computation time while maintaining high detection accuracy for the embedded GPU board. This paper applies the MobileNetv2 structure and compression technique, a residual block, on YOLOv3 to reduce the overall memory size and calculation time of the detection architecture. The proposed network is trained with an image data set of a mockup insulator with and without the corona effect. The performance evaluation shows that the algorithm is able to detect the object with an accuracy of 85% at an average speed of 40 FPS on a NVIDIA Xavier board. In addition, the results show that the proposed detection network uses half the memory and less computation time than YOLOv3-Tiny.
자율주행용 임베디드 플랫폼 탑재를 위한 YOLOv4 기반 객체탐지 경량화 모델 개발
심이삭(Isaac Shim),임주형(Ju-Hyung Lim),장영완(Young-Wan Jang),유지환(JiHwan You),오선택(SeonTaek Oh),김영근(Young-Keun Kim) 한국자동차공학회 2021 한국 자동차공학회논문집 Vol.29 No.10
The latest CNN-based object detection models are quite accurate, but they require a high-performance GPU to run in real-time. For an embedded system with limited memory space, they are still are heavy in terms of memory size and speed. Since the object detection for autonomous system is run on an embedded processor, it is preferable to compress the detection network as light as possible while preserving detection accuracy. There are several popular lightweight detection models; however, their accuracy is too low for safe driving applications. Therefore, this paper proposes YOffleNet, a new object detection model that is compressed at a high ratio while minimizing the accuracy loss for real-time and safe driving application on an autonomous system. The backbone network architecture is based on YOLOv4, but we could significantly compress the network by replacing the high-calculation-load CSP DenseNet with the lighter modules of ShuffleNet. Experiments with KITTI dataset showed that the proposed YOffleNet is compressed by 4.7 times than the YOLOv4-s that could achieve as fast as 32 FPS on an embedded GPU system(NVIDIA Jetson AGX Xavier). When compared to the high compression ratio, the accuracy is reduced slightly to 85.8 % mAP, which is only 3.6 % lower than YOLOv4-s. As a result, the proposed network showed a high potential for deployment on the embedded system of the autonomous system for real-time and accurate object detection applications.