The Mobile Unmanned Monitoring System and Method

The present invention provides a method for operating a movable unmanned monitoring system, which is capable of monitoring an object placed in an area difficult to access. According to the present invention, the method for operating a movable unmanned monitoring system comprises the steps of: allowi...

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Main Authors OK KI YUN, CHA HEE JUN, LEE DONG HYOUNG, KIM JEE HYOUNG, LEE CHANG HA, KANG KI YONG
Format Patent
LanguageEnglish
Korean
Published 10.10.2019
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Summary:The present invention provides a method for operating a movable unmanned monitoring system, which is capable of monitoring an object placed in an area difficult to access. According to the present invention, the method for operating a movable unmanned monitoring system comprises the steps of: allowing a pipebot to acquire first input information about a first object; transmitting the first input information to a central monitoring system (CMS); allowing the CMS to generate a first model based on the first input information; allowing the pipebot to acquire second input information about the first object and transmit the same to the CMS; allowing the CMS to compare the first model with the second input information to determine whether the first object is abnormal; and providing output information including information about whether the first object is abnormal, wherein the first and second input information about the first object include real image information and thermal image information, and the first model is a model generated by training a training data set based on the first input information in a machine learning type. 본 명세서는, 이동식 무인 감시 시스템의 동작 방법을 제공할 수 있다. 이때, 무인 감시 시스템의 동작 방법은 이동식 무인 감시 시스템의 동작 방법에 있어서, 파이프봇이 제 1 오브젝트에 대한 제 1 입력 정보를 획득하는 단계, 제 1 입력 정보를 CMS로 전송하는 단계, CMS가 제 1 입력 정보에 기초하여 제 1 모델을 생성하는 단계, 파이프봇이 제 1 오브젝트에 대한 제 2 입력 정보를 획득하고, 제 2 입력 정보를 CMS로 전송하는 단계, CMS가 제 1 모델과 제 2 입력 정보를 비교하여 제 1 오브젝트의 이상 여부를 판단하는 단계 및 판단된 이상 여부에 대한 정보를 포함하는 출력 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 제 1 오브젝트에 대한 제 1 입력 정보 및 제 2 입력 정보는 실화상 이미지 정보 및 열화상 이미지 정보를 포함하고, 제 1 모델은 제 1 입력 정보에 기초한 학습데이터 세트를 머신 러닝 방식으로 학습시켜 생성되는 모델일 수 있다.
Bibliography:Application Number: KR20180036399