JP7757741B2 - Ground abnormality detection device, ground abnormality detection system, and ground abnormality detection method - Google Patents
Ground abnormality detection device, ground abnormality detection system, and ground abnormality detection methodInfo
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Description
本発明は、地盤異常検出装置、及び地盤異常検出方法に関する。 The present invention relates to a ground abnormality detection device and a ground abnormality detection method.
変電所ではその改良及び拡張のために敷地を造成し又は電気設備を増設することがしばしば行われる。その結果、変電所の敷地は一般に広大なものとなり、そこには多数の機器が設けられることになる。これに伴い、敷地の造成工事や電気設備の新設等に伴い生じる地盤沈下や地盤の傾斜を検知するための、地盤の観測が重要となる。 Substations often require site development or the addition of additional electrical equipment to improve and expand their operations. As a result, substation sites are generally large and numerous pieces of equipment are installed there. This makes it important to monitor the ground to detect any subsidence or tilt that may occur as a result of site development work or the installation of new electrical equipment.
地盤の異常を確認する方法としては現状、保守員等が現地に赴き目視確認し、必要に応じて各所での機器の傾き等を測量することで、地盤に異常な変動があるか否か等を確認している。しかしながら、変電所は前記のように広大な敷地を有するから、そのような作業によって変電所全体を巡回し異常の有無を確認することは非常に手間がかかり、また専門的な知見や経験を必要とする。そこで、IT(Information Technology)技術などを駆使することで、このような作業を効率良く行う方法が模索されている。 Currently, the method of checking for ground abnormalities involves maintenance personnel visiting the site and visually inspecting it, and if necessary, measuring the tilt of equipment in various locations to determine whether there are any abnormal changes in the ground. However, as substations occupy large areas, as mentioned above, patrolling the entire substation to check for abnormalities is extremely time-consuming and requires specialized knowledge and experience. Therefore, methods are being sought to more efficiently perform this work by making full use of IT (Information Technology) and other techniques.
IT技術を用いた異常発見の方法としては、例えば、特許文献1に、プラント構内における異常予兆を検出するためのプラント構内異常予兆検出システムであって、プラント構内における目的のプロセスに設けられてプロセス内部の状態を検知する第1の検出系統と、プラント構内における目的のプロセスの外部の状態を検知する第2の検出系統と、第1の検出系統から採取した情報と、第2の検出系統から採取した情報を用いて、因果関係則と経験則に則り、統合した情報として、プラント構内における目的のプロセスにおける異常予兆を検出する補完統合化処理部を備えたプラント構内異常予兆検出システムが開示されている。 As an example of a method for detecting abnormalities using IT technology, Patent Document 1 discloses a plant premises abnormality sign detection system for detecting abnormal signs within a plant premises. The system includes a first detection system installed in a target process within the plant premises to detect conditions inside the process, a second detection system to detect conditions outside the target process within the plant premises, and a complementary and integrated processing unit that uses information collected from the first detection system and information collected from the second detection system to integrate information in accordance with causal relationships and empirical rules and detects abnormal signs in the target process within the plant premises.
しかしながら、設備そのものではなく、変電所における地盤沈下のように広範な異常を対象とした異常検出技術の開発は充分になされていない。
本発明はこのような背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、電力施設における地盤の異常を効率良く検出するための地盤異常検出装置、及び地盤異常検出方法を提供することにある。
However, there has been insufficient development of anomaly detection technology that targets a wide range of anomalies, such as ground subsidence at substations, rather than just the equipment itself.
The present invention has been made in view of the above background, and its object is to provide a ground abnormality detection device and a ground abnormality detection method for efficiently detecting ground abnormalities in electric power facilities.
前述の目的を達成するための本発明の一つは、プロセッサ及びメモリを有し、電力施設の複数の機器の画像を含んだ撮影画像を取得する画像取得部と、電力施設の複数の機器を含んだ画像が入力され、前記機器が設置されている地盤の変位の異常を示す情報を出力する学習済みモデルに、前記取得した撮影画像を入力することにより、前記取得した撮影画像に含まれる機器が設置されている地盤の変位の異常に関する情報を出力する異常検出部とを備える、地盤異常検出装置とする。 One aspect of the present invention that achieves the above-mentioned objectives is a ground abnormality detection device that includes an image acquisition unit having a processor and memory that acquires photographed images that include images of multiple pieces of equipment at a power facility, and an abnormality detection unit that outputs information regarding abnormal displacement of the ground on which the equipment included in the acquired photographed images is installed by inputting the acquired photographed images into a trained model that receives input of images that include multiple pieces of equipment at a power facility and outputs information indicating abnormal displacement of the ground on which the equipment is installed.
本発明のように、電力施設の地盤の変位の異常を示す情報を出力する学習済みモデルに、電力施設の複数の機器の画像を含んだ撮影画像を入力し、その撮影画像に含まれる機器が設置されている地盤の変位の異常に関する情報を出力することで、電力施設の保守員等は、電力施設の現地に赴いて確認又は測量等をすることなく、現地の機器の画像(写真等)のみで、電力施設の地盤の異常(地盤沈下や傾斜)の情報を知ることができる。これにより、測量に要するコストも低減することができる。また、個々の機器の画像を用いるのではなく、複数の機器が含まれる画像全体を用いて異常の検出をすることで、地盤の異常の検出もれのリスクを減らすことができる。 As in the present invention, by inputting a photographed image containing images of multiple pieces of equipment at a power facility into a trained model that outputs information indicating abnormal ground displacement at the power facility, and outputting information regarding abnormal ground displacement on which the equipment contained in the photographed image is installed, power facility maintenance personnel and others can learn about abnormalities in the power facility's ground (subsidence or tilt) using only images (photographs, etc.) of the on-site equipment, without having to visit the power facility to check or survey the site. This also reduces the cost of surveying. Furthermore, by detecting abnormalities using the entire image containing multiple pieces of equipment rather than using images of individual pieces of equipment, the risk of missing a ground abnormality can be reduced.
また、前述の目的を達成するための本発明の他の一つは、前記地盤異常検出装置であって、前記異常検出部は、前記電力施設の複数の機器を含んだ画像が入力され、当該画像の撮影時点における当該機器の設置地盤の測量の有無の情報を出力する学習済みモデルに、前記取得した撮影画像を入力することにより、前記撮影画像に含まれる機器の設置地盤の測量の要否に関する情報を出力する。 Another aspect of the present invention for achieving the aforementioned objective is the ground abnormality detection device, in which the abnormality detection unit inputs an image containing multiple pieces of equipment at the power facility and inputs the acquired captured image into a trained model that outputs information on whether or not the ground on which the equipment is installed at the time the image was captured has been surveyed, thereby outputting information on whether or not the ground on which the equipment is installed that is included in the captured image needs to be surveyed.
本発明のように、画像の撮影時点における機器の設置地盤の測量の有無の情報を出力する学習済みモデルを用いて、撮影画像に含まれる機器の設置地盤の測量の要否に関する情報を出力することで、保守員等は、撮影画像に係る地盤を現在測量する必要があるか否かを知り実践的な対応をとることができる。 As in the present invention, by using a trained model that outputs information on whether or not the ground on which the equipment is installed has been surveyed at the time the image was captured, and outputting information on whether or not the ground on which the equipment is installed contained in the captured image needs to be surveyed, maintenance personnel and others can know whether or not the ground related to the captured image currently needs to be surveyed and take practical action.
また、前述の目的を達成するための本発明の他の一つは、前記地盤異常検出装置であって、前記異常検出部は、前記電力施設の複数の機器を含んだ画像が入力され、当該画像の撮影時点における当該機器の設置地盤の測量の有無の情報と当該測量に用いた測定器の情報とを出力する学習済みモデルに、前記取得した撮影画像を入力することにより、前記撮影画像に含まれる機器の設置地盤の測量の要否と当該測量に用いるべき測定器の情報とを出力する。 Another aspect of the present invention for achieving the aforementioned objective is the ground abnormality detection device, in which the abnormality detection unit inputs an image containing multiple pieces of equipment at the power facility and inputs the acquired captured image into a trained model that outputs information on whether or not the ground on which the equipment is installed at the time the image was captured was surveyed and information on the measuring device used for the survey, thereby outputting information on whether or not the ground on which the equipment included in the captured image is installed needs to be surveyed and information on the measuring device to be used for the survey.
本発明のように、画像の撮影時点における機器の設置地盤の測量の有無の情報とその測量に用いた測定器の情報を出力する学習済みモデルを用いることで、保守員等は、測量の必要がある場合にどのような測定器を用いるべきかを知ることができ、測量に関する専門的知見を有していなくても地盤の異常に対して適切な対応をとることができる。 As with the present invention, by using a trained model that outputs information on whether or not the ground on which the equipment is installed has been surveyed at the time the image was taken, as well as information on the measuring instrument used for the survey, maintenance personnel and others can know what measuring instrument to use if a survey is necessary, and can take appropriate action in response to ground abnormalities even if they do not have specialized knowledge of surveying.
また、前述の目的を達成するための本発明の他の一つは、前記地盤異常検出装置であって、前記異常検出部は、前記電力施設の複数の機器を含んだ画像が入力され、所定基準時における前記複数の機器の設置地盤の位置に対する、前記画像の撮影時点における前記複数の機器の設置地盤の変位量を出力する学習済みモデルに、前記取得した撮影画像を入力することにより、前記撮影画像に含まれる機器の設置地盤の、前記所定基準時における位置に対する、前記撮影画像の撮影時点における変位量の情報を出力する。 Another aspect of the present invention for achieving the aforementioned objective is the ground abnormality detection device, wherein the abnormality detection unit inputs an image including multiple pieces of equipment at the power facility into a trained model that outputs the amount of displacement of the ground on which the multiple pieces of equipment are installed at the time the image was taken, relative to their positions at a predetermined reference time. By inputting the acquired captured image into a trained model that outputs the amount of displacement of the ground on which the equipment is installed at the time the image was taken, relative to their positions at the predetermined reference time, the abnormality detection unit outputs information on the amount of displacement of the ground on which the equipment is installed, included in the captured image, relative to their positions at the predetermined reference time.
本発明のように、所定基準時における機器の設置地盤の位置に対する、画像の撮影時点における機器の設置地盤の変位量を出力する学習済みモデルを用いることで、保守員等は、機器の設置地盤の現在の変位量(例えば、敷地造成時から現在に至るまでの地盤沈下量や傾き等)の情報を知ることができる。これにより、保守員等は、地盤の異常に対して必要十分な対応をとることができる。 As in the present invention, by using a trained model that outputs the amount of displacement of the ground on which the equipment is installed at the time the image was taken, relative to the position of the ground on which the equipment is installed at a specified reference time, maintenance personnel and others can obtain information on the current amount of displacement of the ground on which the equipment is installed (for example, the amount of subsidence and tilt of the ground from the time the site was developed to the present). This allows maintenance personnel and others to take necessary and sufficient measures in response to ground abnormalities.
また、前述の目的を達成するための本発明の他の一つは、前記地盤異常検出装置であって、前記異常検出部は、前記電力施設の複数の機器を含んだ画像が入力され、当該画像の撮影時から所定時間後の、前記複数の機器の設置地盤の変位量を示す情報を出力する学習済みモデルに、前記取得した撮影画像を入力することにより、前記撮影画像に含まれる前記複数の機器の設置地盤の、当該撮影画像の撮影時から所定時間後の変位量を示す情報を出力する。 Another aspect of the present invention for achieving the aforementioned objective is the ground abnormality detection device, in which the abnormality detection unit inputs an image including multiple pieces of equipment at the power facility into a trained model that outputs information indicating the amount of displacement of the ground on which the multiple pieces of equipment are installed a predetermined time after the image was taken, by inputting the acquired captured image into the trained model that outputs information indicating the amount of displacement of the ground on which the multiple pieces of equipment are installed a predetermined time after the image was taken.
本発明のように、画像の撮影時から所定時間後の、複数の機器の設置地盤の変位量を示す情報を出力する学習済みモデルを用いることで、保守員等は、撮影画像の撮影時以降の将来の変位量を知ることができる。これにより、保守員等は、将来発生する可能性がある地盤の異常に対して適切な事前対応をとることができる。 As in the present invention, by using a trained model that outputs information indicating the amount of displacement of the ground on which multiple pieces of equipment are installed a predetermined time after the image was captured, maintenance personnel and others can know the amount of future displacement after the image was captured. This allows maintenance personnel and others to take appropriate preemptive measures against ground abnormalities that may occur in the future.
また、前述の目的を達成するための本発明の他の一つは、前記地盤異常検出装置であって、前記画像取得部は、切土により形成された前記電力施設の地盤に設置された撮影装置が撮影した、盛土により形成された前記電力施設における地盤に設置された機器の画像を含んだ撮影画像を取得し、前記異常検出部は、前記取得した撮影画像を前記学習済みモデルに入力することにより、前記撮影画像に含まれる機器の盛土された設置地盤の測量の要否に関する情報を出力する。 Another aspect of the present invention for achieving the aforementioned objectives is the ground abnormality detection device, wherein the image acquisition unit acquires photographed images, including images of equipment installed on the ground of the power facility formed by embankment, taken by a photographing device installed on the ground of the power facility formed by cutting, and the abnormality detection unit inputs the acquired photographed images into the trained model, thereby outputting information regarding whether or not a survey of the embankment on which the equipment included in the photographed images is installed is required.
本発明のように、電力施設の切土部分の地盤に設置された撮影装置により、電力施設の盛土土部分の地盤上の機器の画像を撮影し、この撮影画像を学習済みモデルに用いることで、保守員等は、地盤沈下が起きやすい電力施設の盛土部分の地盤の異常を、比較的地盤が強固な切土部分の撮影ポイントを利用して正確に判定することができる。例えば、電力施設の造成や増設工事によって地盤が変動し機器が傾いていくことで発生する種々の事故を未然に防止することができる。 As in this invention, a camera installed on the ground in the cut section of a power facility captures images of equipment on the ground in the embankment section of the power facility, and by using these captured images in a trained model, maintenance personnel can accurately identify abnormalities in the ground in the embankment section of a power facility, where subsidence is likely to occur, by using a camera point in the cut section where the ground is relatively solid. For example, this can prevent various accidents that occur when ground movement due to construction or expansion work on a power facility causes equipment to tilt.
また、前述の目的を達成するための本発明の他の一つは、前記地盤異常検出装置であって、前記取得した撮影画像に含まれる機器の設置地盤の変位の異常に関する情報を所定の画面に表示する画面表示部を備える。 In another aspect of the present invention for achieving the aforementioned objectives, the ground abnormality detection device includes a screen display unit that displays, on a specified screen, information about abnormal displacement of the ground on which the equipment is installed, which is included in the acquired photographic images.
このように、地盤の変位の異常に関する情報を画面に表示することで、保守員等は、地盤沈下や傾斜等に対して適切な対応を取ることができる。 In this way, by displaying information about abnormal ground displacement on the screen, maintenance personnel can take appropriate measures in response to ground subsidence, tilt, etc.
また、前述の目的を達成するための本発明の他の一つは、情報処理装置が、電力施設の複数の機器の画像を含んだ撮影画像を取得する画像取得処理と、電力施設の複数の機器を含んだ画像が入力され、前記機器が設置されている地盤の変位の異常を示す情報を出力する学習済みモデルに、前記取得した撮影画像を入力することにより、前記取得した撮影画像に含まれる機器が設置されている地盤の変位の異常に関する情報を出力する異常検出処理とを実行する、地盤異常検出方法、とする。 Another aspect of the present invention for achieving the above-mentioned objective is a ground abnormality detection method in which an information processing device performs an image acquisition process to acquire photographed images including images of multiple pieces of equipment at a power facility, and an abnormality detection process to output information regarding abnormal displacement of the ground on which the equipment is installed, by inputting the acquired photographed images into a trained model that receives input of images including multiple pieces of equipment at the power facility and outputs information indicating abnormal displacement of the ground on which the equipment is installed, the information being included in the acquired photographed images.
本発明によれば、電力施設における地盤の異常を効率良く検出することができる。 This invention makes it possible to efficiently detect ground abnormalities at power facilities.
本発明の一実施形態に係る地盤異常検出装置について、図面を参照しつつ説明する。
--システム構成--
図1は、本実施形態に係る地盤異常検出装置が導入される電気施設の構成の一例を示す図である。この電力施設は、例えば、変電所、発電所等の、所定広さの敷地(地盤)に対して複数の機器が設置される施設である。本実施形態では、この電力施設は変電所であるものとする。
A ground abnormality detection device according to one embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
--System Configuration--
1 is a diagram showing an example of the configuration of an electric facility in which a ground abnormality detection device according to this embodiment is installed. This electric power facility is, for example, a substation, a power plant, or the like, in which a plurality of devices are installed on a site (ground) of a predetermined area. In this embodiment, this electric power facility is assumed to be a substation.
本実施形態に係る変電所1は、切土部3(例えば、陸側)から盛土部5(例えば、海側)に向かって展開した敷地を有している。すなわち、この変電所1は、例えば陸側の傾斜地を切土して形成した、比較的地盤が強固な部分である切土部3と、盛土によって形成された海側の区域である盛土部5とを備える。そして、この変電所1には、断路器、遮断器、又は変圧器等の多数の機器10が設置されており、これらの間は所定の電線12(母線等)により接続されている。 The substation 1 according to this embodiment has a site that extends from a cut section 3 (e.g., on the land side) to an embankment section 5 (e.g., on the sea side). That is, the substation 1 comprises the cut section 3, which is a relatively solid area formed by cutting the slope on the land side, and the embankment section 5, which is an area on the sea side formed by embankment. The substation 1 is equipped with numerous devices 10, such as disconnectors, circuit breakers, and transformers, which are connected by predetermined electrical wires 12 (busbars, etc.).
変電所1には、盛土部5に設置されているある区画における機器10を総括的に撮影してその画像を随時に取得する撮影装置20が設けられている。撮影装置20は、盛土部5における撮影対象の機器10と所定距離離れた位置に固定されており、撮影対象の機器10全体を撮影できるようなアングルに調整されている。撮影装置20は、例えば、ITV(Industrial television)又はカメラである。なお、同図では、撮影装置20は1つのみ図示しているが、複数の撮影装置20が複数の異なる方向から機器10の画像を撮影するようになっていてもよい。 The substation 1 is equipped with a camera 20 that takes comprehensive photographs of equipment 10 in a section installed on the embankment 5 and acquires the images as needed. The camera 20 is fixed at a position on the embankment 5 a predetermined distance from the equipment 10 being photographed, and is adjusted to an angle that allows it to photograph the entire equipment 10 being photographed. The camera 20 is, for example, an ITV (Industrial Television) or a camera. Note that while only one camera 20 is shown in the figure, multiple camera devices 20 may be used to photograph images of the equipment 10 from multiple different directions.
さらに、変電所1には、撮影装置20と通信可能に接続された情報処理装置である、地盤異常検出装置30が設けられている。なお、地盤異常検出装置30と各撮影装置20との間は、例えば、インターネット、LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、又は専用線等の有線若しくは無線の通信ネットワーク7により通信可能に接続される。 Furthermore, the substation 1 is provided with a ground abnormality detection device 30, which is an information processing device communicatively connected to the imaging devices 20. The ground abnormality detection device 30 and each imaging device 20 are communicatively connected via a wired or wireless communication network 7, such as the Internet, a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), or a dedicated line.
地盤異常検出装置30は、撮影装置20により過去に撮影された変電所1の機器10の画像(以下、教師画像という)から、その機器10が設置されている地盤の変位の異常(例えば、盛土部5の地盤沈下や傾斜)を検出することが可能な異常検出モデルを作成する。 The ground abnormality detection device 30 creates an abnormality detection model that can detect abnormal displacements in the ground on which the equipment 10 is installed (e.g., subsidence or tilt of the embankment 5) from images of the equipment 10 in the substation 1 previously captured by the imaging device 20 (hereinafter referred to as teacher images).
異常検出モデルは、機械学習により生成される学習済みモデルである。本実施形態では、異常検出モデルは、ディープラーニングにより教師画像の特徴量を機械学習することで構築されるものとする。すなわち、本実施形態の異常検出モデルは、画像の画素情報が入力される入力層と、画素情報から画像の特徴量を抽出する1又は複数の中間層(隠れ層)と、画像の特徴量から各機器10及び当該各機器10が設置されている地盤の変位の異常に関する情報(以下、地盤情報という)を出力する出力層とを有するニューラルネットワークである。なお、本実施形態の異常検出モデルは複数種類の出力値を出力するものとするが、出力値の種類ごとに個別の学習済みモデルが作成されてもよい。 The anomaly detection model is a trained model generated by machine learning. In this embodiment, the anomaly detection model is constructed by machine learning the features of a teacher image using deep learning. That is, the anomaly detection model of this embodiment is a neural network having an input layer to which pixel information of the image is input, one or more intermediate layers (hidden layers) that extract image features from the pixel information, and an output layer that outputs information regarding abnormal displacement of each device 10 and the ground on which each device 10 is installed (hereinafter referred to as ground information) from the image features. Note that the anomaly detection model of this embodiment outputs multiple types of output values, but a separate trained model may be created for each type of output value.
なお、ニューラルネットワークとしては、例えば、CNN(Convolution Neural Network)、SVM(Support Vector Machine)、ベイジアンネットワーク、又は回帰木等を適用することが可能であるが、本実施形態では画像認識に適した手法であるCNNを前提とする。 Note that, although it is possible to apply neural networks such as CNN (Convolution Neural Network), SVM (Support Vector Machine), Bayesian network, or regression tree, this embodiment assumes the use of CNN, which is a method suitable for image recognition.
その後、地盤異常検出装置30は、撮影装置20が新たに撮影した画像(例えば、現在の変電所1の機器10の画像)を異常検出モデルに入力することで、その画像(以下、判定画像という)に含まれている機器10が設置されている地盤の変位の異常を検出し、その異常に関する情報(地盤情報等)を所定の画面に表示する。
次に、地盤異常検出装置30の詳細を説明する。
Thereafter, the ground abnormality detection device 30 inputs a new image captured by the photographing device 20 (for example, an image of the equipment 10 at the current substation 1) into the abnormality detection model, thereby detecting abnormalities in the displacement of the ground on which the equipment 10 contained in the image (hereinafter referred to as the judgment image) is installed, and displays information about the abnormality (ground information, etc.) on a specified screen.
Next, the ground abnormality detection device 30 will be described in detail.
--地盤異常検出装置--
図2は、地盤異常検出装置30が備える機能の一例を示す図である。地盤異常検出装置30は、画像取得部31、モデル作成部33、異常検出部35、及び画面表示部37を備える。
--Ground abnormality detection device--
2 is a diagram showing an example of functions of the ground abnormality detection device 30. The ground abnormality detection device 30 includes an image acquisition unit 31, a model creation unit 33, an abnormality detection unit 35, and a screen display unit 37.
画像取得部31は、変電所1の複数の機器10の画像を含んだ撮影画像を取得する。なお、この撮影画像は、本実施形態では、撮影装置20によって撮影された教師画像又は判定画像であるとするが、撮影装置20と同じ位置及び方向から保守員等が撮影した画像であってもよい。 The image acquisition unit 31 acquires captured images including images of multiple devices 10 in the substation 1. In this embodiment, these captured images are teacher images or judgment images captured by the imaging device 20, but they may also be images captured by a maintenance worker or the like from the same position and direction as the imaging device 20.
ここで、図3は、撮影画像の一例を示す図である。この撮影画像100は、撮影装置20により切土部3から盛土部5の方向に撮影された画像であり、海側(盛土部5側)に向かって所定間隔で盛土部5の地盤面に設置されている複数の架台設備101と、これらの架台設備101により架橋された母線103とが撮影されている。 Here, Figure 3 shows an example of a captured image. This captured image 100 was taken by the camera 20 from the cut section 3 in the direction of the embankment 5, and shows multiple mounting equipment 101 installed at predetermined intervals on the ground surface of the embankment 5 facing the sea (the embankment 5 side), and the busbar 103 bridged by these mounting equipment 101.
図4は、撮影画像の他の一例を示す図である。この撮影画像120は、切土部3から盛土部5の方向に向かって各所に配置されている複数の計器用変圧器121(ここでは、PD(Potential Device))と、計器用変圧器121により架橋された母線123を、側方から撮影した画像である。 Figure 4 shows another example of a captured image. This captured image 120 is a side view of multiple potential transformers 121 (here, PDs (potential devices)) located at various locations from the cut section 3 toward the bank section 5, and a busbar 123 bridged by the potential transformers 121.
続いて、図2に示すように、モデル作成部33は、教師画像に基づき、変電所1の複数の機器10を含んだ画像が入力され、その機器10が設置されている地盤の変位の異常を示す情報を出力する学習済みモデル(異常検出モデル)を作成する。なお、教師画像を含む教師データは、後述するデータベースである教師データDB50に記憶される。 Next, as shown in FIG. 2, the model creation unit 33 creates a trained model (anomaly detection model) based on the training image. The trained model receives an image including multiple pieces of equipment 10 in the substation 1 and outputs information indicating abnormal displacement of the ground on which the equipment 10 is installed. The training data including the training image is stored in the training data DB 50, which is a database described below.
異常検出部35は、異常検出モデルに、画像取得部31が取得した撮影画像(判定画像)を入力することにより、撮影画像に含まれる機器10が設置されている地盤の変位の異常に関する情報を出力する。 The anomaly detection unit 35 inputs the captured image (determination image) acquired by the image acquisition unit 31 into the anomaly detection model, and outputs information regarding abnormal displacement of the ground on which the equipment 10 is installed, which is included in the captured image.
具体的には、異常検出部35は、異常検出モデルに、画像取得部31が取得した撮影画像を入力することにより、撮影画像に含まれる機器10の設置地盤の測量の要否と当該測量に用いるべき測定器の情報とを出力する。 Specifically, the anomaly detection unit 35 inputs the captured image acquired by the image acquisition unit 31 into the anomaly detection model, and outputs information on whether or not the ground on which the equipment 10 is installed needs to be surveyed, as well as information on the measuring instrument to be used for the survey, which is included in the captured image.
また、異常検出部35は、異常検出モデルを用いて、判定画像に含まれる機器10の設置地盤の現在の沈下量等を推定する。すなわち、異常検出部35は、異常検出モデルに、画像取得部31が取得した撮影画像を入力することにより、撮影画像に含まれる機器の設置地盤の、所定基準時における位置に対する、撮影画像の撮影時点における変位量の情報を出力する。 The anomaly detection unit 35 also uses an anomaly detection model to estimate the current amount of subsidence of the ground on which the equipment 10 is installed, which is included in the judgment image. That is, the anomaly detection unit 35 inputs the photographed image acquired by the image acquisition unit 31 into the anomaly detection model, and outputs information on the amount of displacement of the ground on which the equipment is installed, which is included in the photographed image, at the time the photographed image was taken, relative to its position at a predetermined reference time.
また、異常検出部35は、異常検出モデルを用いて、判定画像に含まれる機器10の設置地盤の将来の沈下量等を予測する。すなわち、異常検出部35は、異常検出モデルに、画像取得部31が取得した撮影画像を入力することにより、撮影画像に含まれる複数の機器10の設置地盤の、その撮影画像の撮影時から所定時間後の変位量を示す情報を出力する。 The anomaly detection unit 35 also uses an anomaly detection model to predict the future amount of subsidence of the ground on which the equipment 10 included in the judgment image is installed. That is, the anomaly detection unit 35 inputs the captured image acquired by the image acquisition unit 31 into the anomaly detection model, and outputs information indicating the amount of displacement of the ground on which the multiple pieces of equipment 10 included in the captured image are installed a predetermined time after the image was captured.
次に、画面表示部37は、画像取得部31が取得した撮影画像に含まれる機器10の設置地盤の変位の異常に関する情報を所定の画面に表示する。 Next, the screen display unit 37 displays information about abnormal displacement of the ground on which the equipment 10 is installed, which is included in the captured image acquired by the image acquisition unit 31, on a specified screen.
ここで、図5は、地盤異常検出装置30のハードウェアの一例を示す図である。地盤異常検出装置30は、プロセッサ21、主記憶装置22、補助記憶装置23、入力装置24、出力装置25、及び通信装置26を備える。 Here, Figure 5 is a diagram showing an example of the hardware of the ground abnormality detection device 30. The ground abnormality detection device 30 includes a processor 21, a main memory device 22, an auxiliary memory device 23, an input device 24, an output device 25, and a communication device 26.
プロセッサ21は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、AI(Artificial Intelligence)チップ等を用いて構成されている。 The processor 21 is configured using, for example, a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), AI (Artificial Intelligence) chip, etc.
主記憶装置22は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、不揮発性メモリ(NVRAM(Non Volatile RAM))等である。 The main memory device 22 is a device that stores programs and data, and is, for example, ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), or non-volatile memory (NVRAM (Non Volatile RAM)).
補助記憶装置23は、例えば、SSD(Solid State Drive)、ハードディスクドライブ、光学式記憶装置(CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)等)、ストレージシステム、ICカード、SDカードや光学式記録媒体等の記録媒体の読取/書込装置、クラウドサーバの記憶領域等である。補助記憶装置23には、記録媒体の読取装置や通信装置26を介してプログラムやデータを読み込むことができる。補助記憶装置23に格納(記憶)されているプログラムやデータは主記憶装置22に随時読み込まれる。 The auxiliary storage device 23 may be, for example, an SSD (Solid State Drive), a hard disk drive, an optical storage device (CD (Compact Disc), DVD (Digital Versatile Disc), etc.), a storage system, an IC card, a read/write device for recording media such as an SD card or optical recording media, or a storage area of a cloud server. Programs and data can be read into the auxiliary storage device 23 via a recording media reader or communication device 26. Programs and data stored in the auxiliary storage device 23 are read into the main storage device 22 as needed.
入力装置24は、外部からの入力を受け付けるインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、カードリーダ、ペン入力方式のタブレット、音声入力装置等である。 The input device 24 is an interface that accepts input from outside, and may be, for example, a keyboard, mouse, touch panel, card reader, pen-input tablet, or voice input device.
出力装置25は、処理経過や処理結果等の各種情報を出力するインタフェースである。出力装置25は、例えば、上記の各種情報を可視化する表示装置(液晶モニタ、LCD(Liquid Crystal Display)、グラフィックカード等)、上記の各種情報を音声化する装置(音声出力装置(スピーカ等))、上記の各種情報を文字化する装置(印字装置等)である。なお、例えば、地盤異常検出装置30が通信装置26を介して他の装置との間で情報の入力や出力を行う構成としてもよい。 The output device 25 is an interface that outputs various information such as processing progress and results. The output device 25 is, for example, a display device (liquid crystal monitor, LCD (Liquid Crystal Display), graphics card, etc.) that visualizes the various information described above, a device that converts the various information described above into audio (audio output device (speaker, etc.)), or a device that converts the various information described above into text (printer, etc.). Note that, for example, the ground abnormality detection device 30 may be configured to input and output information to and from other devices via the communication device 26.
入力装置24及び出力装置25は、ユーザとの間で情報の受け付けや情報の提示を行うユーザインタフェースを構成する。 The input device 24 and output device 25 constitute a user interface that accepts and presents information to the user.
通信装置26は、撮影装置20との間の通信を実現する装置である。通信装置26は、インターネット等の通信ネットワークを介して他の装置との間の通信を実現する、有線方式または無線方式の通信インタフェースであり、例えば、NIC(Network Interface Card)、無線通信モジュール、USBモジュール等である。 The communication device 26 is a device that enables communication with the image capture device 20. The communication device 26 is a wired or wireless communication interface that enables communication with other devices via a communication network such as the Internet, and is, for example, a NIC (Network Interface Card), a wireless communication module, a USB module, etc.
なお、地盤異常検出装置30は、その全部または一部が、例えば、クラウドシステムによって提供される仮想サーバのように、仮想化技術やプロセス空間分離技術等を用いて提供される仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また、地盤異常検出装置30によって提供される機能の全部または一部は、例えば、クラウドシステムがAPI(Application Programming Interface)等を介して提供するサービスによって実現してもよい。また、地盤異常検出装置30は、通信可能に接続された複数の情報処理装置を含むシステムとして構成してもよい。 The ground abnormality detection device 30 may be realized, in whole or in part, using virtual information processing resources provided using virtualization technology, process space separation technology, or the like, such as a virtual server provided by a cloud system. Also, all or part of the functions provided by the ground abnormality detection device 30 may be realized, for example, by a service provided by a cloud system via an API (Application Programming Interface), or the like. The ground abnormality detection device 30 may also be configured as a system including multiple information processing devices connected to each other so that they can communicate with each other.
地盤異常検出装置30が備える前述の各機能は、地盤異常検出装置30のプロセッサ21が、主記憶装置22に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、もしくは、地盤異常検出装置30を構成するハードウェア(FPGA、ASIC、AIチップ等)によって実現される。地盤異常検出装置30は、前述した各種の情報(データ)を、例えば、データベースのテーブルやファイルシステムが管理するファイルとして記憶する。
次に、地盤異常検出装置30が行う処理について説明する。
The above-mentioned functions of the ground abnormality detection device 30 are realized by the processor 21 of the ground abnormality detection device 30 reading and executing a program stored in the main memory device 22, or by hardware (FPGA, ASIC, AI chip, etc.) that constitutes the ground abnormality detection device 30. The ground abnormality detection device 30 stores the above-mentioned various information (data), for example, as a database table or a file managed by a file system.
Next, the processing performed by the ground abnormality detection device 30 will be described.
--処理--
図6は、地盤異常検出装置30が行う処理である地盤異常検出処理の一例を説明するフロー図である。
--process--
FIG. 6 is a flow diagram illustrating an example of a ground abnormality detection process that is a process performed by the ground abnormality detection device 30.
まず、地盤異常検出装置30のモデル作成部33は、過去の各タイミングで撮影された、変電所1の機器10を含んだ各画像(教師画像)に基づき、異常検出モデルを作成するモデル作成処理を実行する(s1)。 First, the model creation unit 33 of the ground abnormality detection device 30 executes a model creation process to create an abnormality detection model based on images (teacher images) containing the equipment 10 of the substation 1 taken at various times in the past (s1).
そして、異常検出部35は、作成した異常検出モデルに対して、教師画像と同位置及び同方向から撮影された、現在の上記機器10を撮影した画像(判定画像)を入力することで、これらの機器10が設置されている地盤に地盤沈下や地盤傾斜等の異常が起きているか否かを示す情報(地盤情報)を、異常検出モデルから出力させて、その内容を画面に表示する異常検出処理を実行する(s3)。 Then, the anomaly detection unit 35 inputs an image (determination image) of the current devices 10 taken from the same position and direction as the teacher image into the created anomaly detection model, and causes the anomaly detection model to output information (ground information) indicating whether or not an abnormality such as subsidence or tilting has occurred in the ground on which these devices 10 are installed, and executes an anomaly detection process that displays the content of this information on the screen (s3).
その後、変電所1の保守員等は表示された画面を参照することで、必要に応じて、地盤の測量、変電所1の盛土部5の地盤改良、又は機器10の設置位置の変更といった対応を行う。
以下、モデル作成処理及び異常検出処理の詳細を説明する。
Thereafter, maintenance personnel at the substation 1 refer to the displayed screen and take appropriate measures, such as surveying the ground, improving the ground of the embankment 5 at the substation 1, or changing the installation location of the equipment 10, as necessary.
The model creation process and the abnormality detection process will be described in detail below.
-モデル作成処理-
図7は、モデル作成処理の一例を説明するフロー図である。モデル作成処理は、例えば、保守員等から地盤異常検出装置30に所定の入力があった場合、又は所定のタイミング(所定の時刻、所定の時間間隔)に開始される。
-Model creation process-
7 is a flow diagram illustrating an example of the model creation process. The model creation process is started, for example, when a predetermined input is made to the ground abnormality detection device 30 by a maintenance worker or at a predetermined timing (a predetermined time or a predetermined time interval).
まず、モデル作成部33は、教師画像を取得する(s11)。例えば、モデル作成部33は、撮影装置20が過去に撮影した画像を取得する。 First, the model creation unit 33 acquires a training image (s11). For example, the model creation unit 33 acquires an image previously captured by the imaging device 20.
そして、モデル作成部33は、取得した各教師画像に対してラベルデータ(正解ラベル)を設定することで、教師画像及びラベルデータの組である教師データを記録した教師データDB50を作成する(s13)。 Then, the model creation unit 33 sets label data (correct labels) for each acquired training image, thereby creating a training data DB 50 that records training data, which is a set of training images and label data (s13).
(教師データDB)
図8は、教師データDB50の一例を示す図である。教師データDB50は、保守員等がデータ入力することにより作成される。
(Teacher data DB)
8 is a diagram showing an example of the teacher data DB 50. The teacher data DB 50 is created by data input by a maintenance worker or the like.
教師データDB50は、各教師画像を撮影した撮影装置20の設置場所を示す情報である撮影ポイント51、各教師画像の撮影日53、各教師画像を記録したデータファイルである画像データ55、及び、各教師画像に係るラベルデータ57の各情報を有する。 The teacher data DB 50 contains the following information: a shooting point 51, which indicates the installation location of the camera 20 that captured each teacher image; a shooting date 53 for each teacher image; image data 55, which is a data file recording each teacher image; and label data 57 associated with each teacher image.
ラベルデータ57は、教師画像の領域のうち、設置地盤の変位に異常がある各機器10(複数の場合もある)の領域情報である異常機器61と、撮影日53の時点で教師画像の各機器10に異常の確認のための測量を行ったか否かを示す情報である測量有無63と、その測量に使用した測定器の情報である測定器65と、撮影日53の時点における、教師画像の各機器10の設置地盤の変位量(例えば、変電所1の設計時の位置に対する変位量)である現在沈下量67と、撮影日53を基準時として所定時間後(本実施形態では3年後とする)における、教師画像に含まれる各機器10の設置地盤の変位量である3年後沈下量69とを有する。なお、測量有無63には、例えば、測量を行った場合には「有」、測量が行われていない場合には「無」が設定され、これらはそれぞれ、異常検出モデルの出力値における測量の必要及び不要に対応する。 The label data 57 includes: Abnormal Equipment 61, which is area information for each piece of equipment 10 (or multiple pieces of equipment) in the teacher image that has abnormal displacement of the ground on which it is installed; Survey Status 63, which is information indicating whether a survey was conducted on each piece of equipment 10 in the teacher image to confirm an abnormality as of the image capture date 53; Measuring Instrument 65, which is information on the measuring instrument used for the survey; Current Subsidence 67, which is the amount of displacement of the ground on which each piece of equipment 10 in the teacher image is installed as of the image capture date 53 (e.g., the amount of displacement relative to the substation 1's designed position); and Subsidence in Three Years 69, which is the amount of displacement of the ground on which each piece of equipment 10 included in the teacher image is installed a predetermined time later (three years in this embodiment) from the image capture date 53. Note that Survey Status 63 is set to "Yes" if a survey has been conducted, or "No" if a survey has not been conducted, which respectively correspond to whether or not a survey is required in the output value of the anomaly detection model.
なお、ラベルデータ57の種類はここに示したものに限られず、設置地盤の変位の異常に関連する情報であればよい。また、ラベルデータ57はここで示したもののうち一部の種類のみであってもよい。ラベルデータ57は、例えば、保守員等によって設定される。 Note that the types of label data 57 are not limited to those shown here, and any information related to abnormal displacement of the installation ground may be used. Furthermore, label data 57 may be only a subset of the types shown here. Label data 57 may be set, for example, by a maintenance worker or the like.
なお、ここでモデル作成部33は、教師画像に対応する画像であり、各機器10の設置地盤に変位がない状態(例えば、変電所1の設計時)の画像を作成してこれを教師データの一つとして追加してもよい。例えば、モデル作成部33は、変電所1に設置されている各機器10の寸法を表すデータ(例えば、平面図、側面図等の二次元の設計図面、地盤面の高さのデータ)に基づき、各機器10を含む変電所1の三次元構造データ(例えば、三次元CADデータ)を作成する。そして、モデル作成部33は、作成した三次元構造データを、中心投影法等の所定のアルゴリズムにより透視変換することで、教師画像に対応する画像を作成する。なお、透視変換におけるパラメータとしては、例えば、視点及び消失点のデータ(例えば、撮影装置20の位置、焦点距離、視野角等に基づき算出される)が用いられる。 Note that the model creation unit 33 may create an image corresponding to the teacher image, in which there is no displacement of the ground on which each piece of equipment 10 is installed (e.g., when the substation 1 is designed), and add this as one piece of teacher data. For example, the model creation unit 33 creates three-dimensional structural data (e.g., three-dimensional CAD data) of the substation 1 including each piece of equipment 10 based on data representing the dimensions of each piece of equipment 10 installed in the substation 1 (e.g., two-dimensional design drawings such as plan views and side views, and data on the height of the ground surface). The model creation unit 33 then creates an image corresponding to the teacher image by performing perspective transformation on the created three-dimensional structural data using a predetermined algorithm such as central projection. Note that, for example, data on the viewpoint and vanishing point (calculated based on, for example, the position, focal length, and field of view of the imaging device 20) are used as parameters for the perspective transformation.
続いて、図7のs15に示すように、モデル作成部33は、教師データDB50に登録されている各教師画像を、異常検出モデルに入力することで、教師画像に対応する各出力値又は中間値を取得する。なお、本処理を初回に実行する場合には、異常検出モデルのハイパーパラメータ(次述)に予め初期値を設定しておく。 Next, as shown in s15 of Figure 7, the model creation unit 33 inputs each training image registered in the training data DB 50 into the anomaly detection model, thereby obtaining each output value or intermediate value corresponding to the training image. Note that when this process is executed for the first time, initial values are set in advance for the hyperparameters (described next) of the anomaly detection model.
モデル作成部33は、取得した各出力値又は中間値と、教師データDB50に登録されている各正解データ(ラベルデータ57)とがそれぞれ近づくように、異常検出モデルにおけるハイパーパラメータを最適化する(s17)。例えば、モデル作成部33は、ユニット(ニューロン)間の重み、又は活性化関数における係数等のハイパーパラメータを、逆誤差伝播法等の学習法を用いて調節する。以上でモデル作成処理は終了する。 The model creation unit 33 optimizes the hyperparameters in the anomaly detection model so that each acquired output value or intermediate value approaches each correct answer data (label data 57) registered in the training data DB 50 (s17). For example, the model creation unit 33 adjusts hyperparameters such as weights between units (neurons) or coefficients in activation functions using a learning method such as backpropagation. This completes the model creation process.
なお、モデル作成部33は、異常検出モデルを2つ以上の学習済みモデルにより構成するようにしてもよい。一例としては、まずモデル作成部33は、実績画像が入力され、実績画像における異常機器の領域情報が出力される第1の学習済みモデルを生成する。次に、モデル作成部33は、異常機器の領域情報が入力され、測量有無、測定器、現在沈下量、及び3年後沈下量が出力される第2の学習済みモデルを生成する。このように、異常検出モデルを2つ以上の学習済みモデルにより構成することで、異常機器の領域を精度良く認識し、より精度の高い結果を出力することができる。 The model creation unit 33 may configure the anomaly detection model from two or more trained models. As an example, the model creation unit 33 first receives an actual image as input and generates a first trained model that outputs area information for abnormal equipment in the actual image. Next, the model creation unit 33 receives area information for abnormal equipment as input and generates a second trained model that outputs whether or not a survey was conducted, the measuring device, the current subsidence amount, and the subsidence amount in three years. In this way, by configuring the anomaly detection model from two or more trained models, it is possible to accurately recognize areas for abnormal equipment and output more accurate results.
-異常検出処理-
図9は、異常検出処理の一例を説明するフロー図である。異常検出処理は、モデル作成処理の実行後に、例えば、保守員から所定の入力があった場合、又は所定のタイミング(所定の時刻、所定の時間間隔)に開始される。
- Abnormality detection processing -
9 is a flow diagram illustrating an example of an abnormality detection process. The abnormality detection process is started, for example, when a predetermined input is received from a maintenance technician after the model creation process is executed, or at a predetermined timing (a predetermined time or a predetermined time interval).
まず、異常検出部35は、変電所1における複数の機器10が撮影された画像(判定画像)を取得する(s31)。例えば、異常検出部35は、撮影装置20が撮影した現在の機器10の画像を、通信ネットワーク7を介して取得する。 First, the abnormality detection unit 35 acquires an image (determination image) of multiple devices 10 in the substation 1 (s31). For example, the abnormality detection unit 35 acquires an image of the current device 10 captured by the imaging device 20 via the communication network 7.
異常検出部35は、取得した判定画像を異常検出モデルに入力することにより、出力値(地盤情報)を取得する(s33)。例えば、異常検出部35は、判定画像における異常機器、判定画像に含まれる機器10の設置地盤に対する測量の要否の情報(異常機器61、測量有無63、測定器65、現在沈下量67、及び3年後沈下量69に対応する情報)を取得する。 The abnormality detection unit 35 inputs the acquired judgment image into the abnormality detection model to acquire an output value (ground information) (s33). For example, the abnormality detection unit 35 acquires information regarding abnormal equipment in the judgment image and whether or not surveying of the ground on which the equipment 10 is installed is required (information corresponding to abnormal equipment 61, surveying presence/absence 63, measuring device 65, current subsidence amount 67, and subsidence amount in three years 69).
そして、画面表示部37は、取得した地盤情報を画面に表示する(s35)。 Then, the screen display unit 37 displays the acquired ground information on the screen (s35).
図10は、地盤情報を表示した画面である地盤情報画面300の一例を示す図である。地盤情報画面300には、判定画像の撮影ポイント301、異常機器を示した判定画像303、及び異常機器の設置地盤の情報307が表示される。
異常機器の設置地盤の情報307は、測量の要否の情報の他、異常機器を特定する情報309(機器10の名称、管理番号等)、その機器10又はその設置地盤の測量に使用すべき測定器311、その機器10の設置地盤の現在の推定沈下量313、及び、その機器10の設置地盤の3年後の予測沈下量315が表示される。
10 is a diagram showing an example of a ground information screen 300 that displays ground information. The ground information screen 300 displays a photographing point 301 of the determination image, a determination image 303 showing the abnormal device, and information 307 about the installation ground of the abnormal device.
The information 307 on the ground where the abnormal equipment is installed includes information on whether or not surveying is required, as well as information 309 identifying the abnormal equipment (such as the name of the equipment 10 and its management number), a measuring instrument 311 to be used to survey the equipment 10 or the ground where the equipment 10 is installed, the current estimated amount of subsidence 313 of the ground where the equipment 10 is installed, and the predicted amount of subsidence 315 of the ground where the equipment 10 is installed three years from now.
同図の例では、判定画像303には、異常な変位(地盤沈下)を有していると判定された地盤上の架台設備305と、その架台設備305に設けられており架台設備305と同様に位置の異常(たるみ等)が起きている母線306とがハイライト表示されている。この場合、保守員等は、例えば、母線306に嵩上げのためのアダプタ等を挿入するといった対応を取ることが考えられる。 In the example shown in the figure, the assessment image 303 highlights the mounting equipment 305 on the ground that has been determined to have abnormal displacement (ground subsidence), and the busbar 306 attached to that mounting equipment 305 that has the same positional abnormality (sagging, etc.) as the mounting equipment 305. In this case, a maintenance worker or the like may take action such as inserting an adapter or the like to raise the busbar 306.
以上のように、本実施形態の地盤異常検出装置30は、機器10が設置されている地盤の変位の異常を示す情報を出力する異常検出モデルに、変電所1の複数の機器10を含んだ判定画像を入力し、判定画像に含まれる機器10が設置されている地盤の変位の異常に関する情報を出力するので、変電所の保守員等は、変電所の現地に赴いて確認又は測量等をすることなく、現地の機器の画像(写真等)のみで、変電所1の地盤の異常(地盤沈下や傾斜)の情報を知ることができる。これにより、測量に要するコストも低減することができる。また、個々の機器10の画像を用いるのではなく、複数の機器が含まれる画像全体を用いて異常の検出をすることで、地盤の異常の検出もれのリスクを減らすことができる。 As described above, the ground abnormality detection device 30 of this embodiment inputs a determination image including multiple pieces of equipment 10 at the substation 1 into an abnormality detection model that outputs information indicating abnormal displacement of the ground on which the equipment 10 is installed, and outputs information related to abnormal displacement of the ground on which the equipment 10 included in the determination image are installed. This allows substation maintenance personnel and others to learn about ground abnormalities (subsidence or tilt) at the substation 1 using only images (photographs, etc.) of the on-site equipment, without having to visit the substation to check or survey, etc. This also reduces the cost required for surveying. Furthermore, by detecting abnormalities using the entire image including multiple pieces of equipment rather than using images of individual pieces of equipment 10, the risk of missing a ground abnormality can be reduced.
また、本実施形態の地盤異常検出装置30は、画像の撮影時点における機器の設置地盤の測量の有無の情報を出力する異常検出モデルを用いて、撮影画像に含まれる機器の設置地盤の測量の要否に関する情報を出力することで、保守員等は、撮影画像に係る地盤を現在測量する必要があるか否かを知り、地盤の異常に対して実践的な対応をとることができる。 In addition, the ground abnormality detection device 30 of this embodiment uses an abnormality detection model that outputs information on whether or not the ground on which the equipment is installed has been surveyed at the time the image was captured, and outputs information on whether or not the ground on which the equipment is installed, which is included in the captured image, needs to be surveyed. This allows maintenance personnel and others to know whether or not the ground related to the captured image currently needs to be surveyed, and to take practical measures to address any ground abnormalities.
また、本実施形態の地盤異常検出装置30は、画像の撮影時点における機器の設置地盤の測量の有無の情報とその測量に用いた測定器の情報とを出力する学習済みモデルを用いることで、保守員等は、測量の必要がある場合にどのような測定器を用いるべきかを知ることができ、測量に関する専門的知見を有していなくても地盤の異常に対して適切な対応をとることができる。 In addition, the ground abnormality detection device 30 of this embodiment uses a trained model that outputs information on whether the ground on which the equipment is installed has been surveyed at the time the image was captured, as well as information on the measuring instrument used for the survey. This allows maintenance personnel and others to know what measuring instrument to use if a survey is necessary, and allows them to take appropriate action in response to ground abnormalities even if they do not have specialized knowledge of surveying.
また、本実施形態の地盤異常検出装置30は、所定基準時における機器の設置地盤の位置に対する、画像の撮影時点における機器の設置地盤の変位量を出力する学習済みモデルを用いることで、保守員等は、機器の設置地盤の現在の変位量(例えば、敷地造成時から現在に至るまでの地盤沈下量や傾き等)の情報を知ることができる。これにより、保守員等は、地盤の異常に対して必要十分な対応をとることができる。 In addition, the ground abnormality detection device 30 of this embodiment uses a trained model that outputs the amount of displacement of the ground on which the equipment is installed at the time the image was taken, relative to the position of the ground on which the equipment is installed at a specified reference time. This allows maintenance personnel and others to know information about the current amount of displacement of the ground on which the equipment is installed (for example, the amount of subsidence and tilt of the ground from the time the site was developed to the present). This allows maintenance personnel and others to take necessary and sufficient measures in response to ground abnormalities.
また、本実施形態の地盤異常検出装置30は、画像の撮影時から所定時間後の、複数の機器の設置地盤の変位量を示す情報を出力する学習済みモデルを用いることで、保守員等は、撮影画像の撮影時以降の将来の変位量を知ることができる。これにより、保守員等は、将来発生する可能性がある地盤の異常に対して適切な事前対応をとることができる。 In addition, the ground abnormality detection device 30 of this embodiment uses a trained model that outputs information indicating the amount of displacement of the ground on which multiple pieces of equipment are installed a predetermined time after the image is captured, allowing maintenance personnel and others to know the amount of future displacement after the captured image. This allows maintenance personnel and others to take appropriate pre-emptive measures against ground abnormalities that may occur in the future.
また、本実施形態の地盤異常検出装置30は、変電所の切土部分の地盤に設置された撮影装置により、変電所の盛土土部分の地盤上の機器の画像を撮影し、この撮影画像を学習済みモデルに用いることで、保守員等は、地盤沈下が起きやすい変電所の盛土部分の地盤の異常を、比較的地盤が強固な切土部分の撮影ポイントを利用して正確に判定することができる。例えば、変電所の造成や増設工事によって地盤が変動し機器10が傾いていくことで発生する種々の事故を未然に防止することができる。 In addition, the ground abnormality detection device 30 of this embodiment uses a camera installed on the ground in the cut earth portion of the substation to capture images of equipment on the ground in the embankment portion of the substation. By using these captured images in the trained model, maintenance personnel can accurately determine ground abnormalities in the embankment portion of the substation, where subsidence is likely to occur, by using a camera point in the cut earth portion, where the ground is relatively solid. For example, this can prevent various accidents that occur when the ground shifts due to construction or expansion work on the substation, causing the equipment 10 to tilt.
また、本実施形態の地盤異常検出装置30は、地盤の変位の異常に関する情報を画面に表示することで、保守員等は、地盤沈下や傾斜等に対して適切な対応を取ることができる。 In addition, the ground abnormality detection device 30 of this embodiment displays information about abnormal ground displacement on a screen, allowing maintenance personnel and others to take appropriate measures in response to ground subsidence, tilt, etc.
以上の実施形態の説明は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に本発明にはその等価物が含まれる。 The above description of the embodiments is intended to facilitate understanding of the present invention and is not intended to limit the present invention. The present invention may be modified or improved without departing from its spirit, and equivalents thereof are also included within the scope of the present invention.
例えば、本実施形態では、地盤異常検出装置30は変電所に導入されるものとしたが、発電所等、様々な機器を備える他の種類の電力施設でも同様に適用可能である。 For example, in this embodiment, the ground abnormality detection device 30 is installed in a substation, but it can also be applied to other types of power facilities equipped with various devices, such as power plants.
また、本実施形態では、撮影装置20は切土部3に設置され、盛土部5の機器10を撮影する方向に設置されるものとしたが、撮影装置20の設置位置及び撮影方向は特に限定されるものではない。また、機器10は切土部3に設けられていてもよい。 In addition, in this embodiment, the imaging device 20 is installed in the cutting section 3 and is installed in a direction that will capture images of the equipment 10 in the embankment section 5, but the installation position and imaging direction of the imaging device 20 are not particularly limited. Furthermore, the equipment 10 may also be installed in the cutting section 3.
また、本実施形態では、地盤異常検出装置30は変電所1の敷地内に設けられるものとしたが、変電所1の敷地外に設けられてもよい。 Furthermore, in this embodiment, the ground abnormality detection device 30 is installed within the premises of the substation 1, but it may also be installed outside the premises of the substation 1.
また、本実施形態の異常検出モデルは、一つのモデル(ニューラルネットワーク)として構成したが、複数のモデルから構成されるものとしてもよい。例えば、異常検出モデルは、画像上の各機器10の領域を出力する第1のモデルと、第1のモデルの出力値から、設置地盤の変位の異常の情報を出力する第2のモデルから構成されていてもよい。 Furthermore, although the anomaly detection model in this embodiment is configured as a single model (neural network), it may also be configured as multiple models. For example, the anomaly detection model may be configured from a first model that outputs the area of each device 10 on the image, and a second model that outputs information on abnormal displacement of the installation ground from the output value of the first model.
また、本実施形態の異常検出モデルは、各出力値として特定の値を出力することを前提としたが、出力値の候補をその確度と共に出力してもよい。 Furthermore, the anomaly detection model of this embodiment is based on the premise that a specific value is output as each output value, but it may also output candidate output values along with their accuracy.
また、本実施形態では、地盤異常検出装置30が異常検出モデルを作成するものとしたが、他の情報処理装置が異常検出モデルを作成し、地盤異常検出装置30がこれを取得するようにしてもよい。 Furthermore, in this embodiment, the ground abnormality detection device 30 creates the abnormality detection model, but another information processing device may create the abnormality detection model and the ground abnormality detection device 30 may acquire it.
また、本実施形態では、地盤異常検出装置30が地盤情報画面を表示するものとしたが、保守員等が保持する携帯端末等が地盤情報画面を表示してもよい。 In addition, in this embodiment, the ground abnormality detection device 30 displays the ground information screen, but the ground information screen may also be displayed on a mobile device carried by a maintenance worker or the like.
また、本実施形態では、異常検出モデルが、測量の要否を、教師データDB50により学習させた測量有無63に基づき出力する形態としたが、その他の方法を用いても良い。例えば、異常検出モデルが出力した現在の推定沈下量が所定の閾値以上の場合に、対応する機器10に測量の必要があると判定してもよい。 In addition, in this embodiment, the anomaly detection model outputs whether or not a survey is required based on the survey status 63 learned from the teacher data DB 50, but other methods may also be used. For example, if the current estimated subsidence output by the anomaly detection model is equal to or greater than a predetermined threshold, it may be determined that a survey is required for the corresponding equipment 10.
なお、本実施形態では、異常検出モデルが3年後の地盤の変位の予測を行うものとしたが、将来の複数の時点の地盤の変位の予測を行うものとしてもよい。この場合、教師データDB50には、例えば、教師画像の撮影時以後の複数時点の地盤の変位の測定データを設定する。また、これらの複数時点のデータを用いることで、将来の任意の時点での地盤の変位量に関する回帰式を求め、将来の任意の時点での地盤の変位を求めて画面に表示するようにしてもよい。 In this embodiment, the anomaly detection model predicts ground displacement three years from now, but it may also predict ground displacement at multiple future points in time. In this case, measurement data of ground displacement at multiple points in time after the teacher image was captured is set in the teacher data DB 50, for example. Furthermore, by using this data at multiple points in time, a regression equation relating to the amount of ground displacement at any future point in time may be found, and the ground displacement at any future point in time may be found and displayed on the screen.
また、異常検出モデルの作成に際しては、変電所1外の敷地に固定されている設備(例えば、高電圧鉄塔)を必ず教師画像及び判定画像に含ませるようにしてもよい。そして、教師画像及び判定画像を異常検出モデルに入力する前に、教師画像及び判定画像における当該設備の画像上の領域の位置を互いに同じとする補正処理(射影変換等)を行うようにしてもよい。これにより、例えば、撮影装置20の位置又は角度が何らかの事情で変化した場合であっても、地盤の変位の異常の検出精度の低下を抑制することができる。 In addition, when creating an anomaly detection model, equipment fixed to the premises outside the substation 1 (e.g., high-voltage pylons) may be included in the teacher image and judgment image without fail. Then, before inputting the teacher image and judgment image into the anomaly detection model, a correction process (projective transformation, etc.) may be performed to make the positions of the areas on the image of the equipment in the teacher image and judgment image the same. This makes it possible to prevent a decrease in the accuracy of detecting abnormal ground displacement, even if, for example, the position or angle of the imaging device 20 changes for some reason.
1 変電所、3 切土部、5 盛土部、10 機器、12 電線、20 撮影装置、30 地盤異常検出装置、7 通信ネットワーク、31 画像取得部、33 モデル作成部、35 異常検出部、37 画面表示部、100 撮影画像、101 架台設備、103 母線、120 撮影画像、121 計器用変圧器、123 母線、21 プロセッサ、22 主記憶装置、23 補助記憶装置、24 入力装置、25 出力装置、26 通信装置、50 教師データDB、51 撮影ポイント、53 撮影日、55 画像データ、57 ラベルデータ、61 異常機器、63 測量有無、65 測定器、67 現在沈下量、69 3年後沈下量、300 地盤情報画面、301 撮影ポイント、303 判定画像、305 架台設備、306 母線、307 異常機器の設置地盤の情報、309 異常機器を特定する情報、311 使用すべき測定器、313 現在の推定沈下量、315 3年後の予測沈下量
1 Substation, 3 Cutting section, 5 Embankment section, 10 Equipment, 12 Power line, 20 Photography device, 30 Ground abnormality detection device, 7 Communication network, 31 Image acquisition unit, 33 Model creation unit, 35 Abnormality detection unit, 37 Screen display unit, 100 Photographed image, 101 Mounting equipment, 103 Bus bar, 120 Photographed image, 121 Potential transformer, 123 Bus bar, 21 Processor, 22 Main memory device, 23 Auxiliary memory device, 24 Input device, 25 Output device, 26 Communication device, 50 Teacher data DB, 51 Photography point, 53 Photography date, 55 Image data, 57 Label data, 61 Abnormal equipment, 63 Surveying presence/absence, 65 Measuring device, 67 Current subsidence, 69 Subsidence amount after three years, 300 Ground information screen, 301 Photography point, 303 Determination image, 305 Mounting equipment, 306 Bus bar, 307 Information on the installation ground of the abnormal equipment, 309 Information to identify the abnormal equipment, 311 Measuring device to be used, 313 Current estimated subsidence amount, 315 Predicted subsidence amount three years from now
Claims (6)
電力施設の複数の機器及び前記複数の機器が設置されている地盤の画像を含んだ撮影画像を取得する画像取得部と、
電力施設の複数の機器及び前記複数の機器が設置されている地盤を含んだ画像が入力され、前記複数の機器が設置されている地盤の変位の異常を示す情報と当該画像の撮影時点における当該複数の機器の設置地盤の測量の有無の情報と当該測量に用いた測定器の情報とを出力する学習済みモデルに、前記取得した撮影画像を入力することにより、前記取得した撮影画像に含まれる機器が設置されている地盤の変位の異常に関する情報と前記撮影画像に含まれる機器の設置地盤の測量の要否の情報と当該測量に用いるべき測定器の情報とを出力する異常検出部と
を備える、地盤異常検出装置。 a processor and a memory;
an image acquisition unit that acquires a photographed image including an image of a plurality of devices of the power facility and an image of the ground on which the plurality of devices are installed ;
a trained model that receives as input an image including a plurality of pieces of equipment at an electric power facility and the ground on which the plurality of pieces of equipment are installed, and outputs information indicating abnormal displacement of the ground on which the plurality of pieces of equipment are installed, information on whether a survey of the ground on which the plurality of pieces of equipment is installed at the time the image was taken, and information on the measuring instrument used for the survey , and
請求項1に記載の地盤異常検出装置。 The anomaly detection unit receives an image including a plurality of devices of the power facility and the ground on which the plurality of devices are installed , and outputs information about the amount of displacement of the ground on which the plurality of devices are installed at the time the image was taken, relative to the position of the ground on which the plurality of devices are installed at a predetermined reference time, by inputting the acquired photographed image into a trained model that outputs information about the amount of displacement of the ground on which the devices are installed, included in the photographed image, relative to the position at the predetermined reference time,
The ground abnormality detection device according to claim 1.
請求項1に記載の地盤異常検出装置。 The anomaly detection unit inputs an image including a plurality of devices of the power facility and the ground on which the plurality of devices are installed , and outputs information indicating the amount of displacement of the ground on which the plurality of devices are installed after a predetermined time from the time the image is taken, by inputting the acquired photographed image into a trained model that outputs information indicating the amount of displacement of the ground on which the plurality of devices are installed after a predetermined time from the time the image is taken.
The ground abnormality detection device according to claim 1.
切土により形成された前記電力施設の地盤に設置された撮影装置と、
盛土により形成された前記電力施設における地盤に設置された複数の機器とを含んで構成され、
前記地盤異常検出装置の画像取得部は、前記撮影装置が撮影した、前記複数の機器及び前記複数の機器が設置されている地盤を含んだ撮影画像を取得し、
前記地盤異常検出装置の前記異常検出部は、前記取得した撮影画像を前記学習済みモデルに入力することにより、前記撮影画像に含まれる機器の盛土された設置地盤の測量の要否に関する情報と当該測量に用いるべき測定器の情報とを出力する、
地盤異常検出システム。 The ground abnormality detection device according to claim 1;
an imaging device installed on the ground of the power facility formed by cutting earth;
and a plurality of devices installed on the ground of the power facility formed by embankment,
an image acquisition unit of the ground abnormality detection device acquires a photographed image including the plurality of devices and the ground on which the plurality of devices are installed, the photographed image being captured by the photographing device ;
The anomaly detection unit of the ground anomaly detection device inputs the acquired photographed image into the trained model, and outputs information regarding whether or not a survey of the embankment on which the equipment is installed, which is included in the photographed image, is necessary, and information regarding the measuring instrument to be used for the survey .
Ground anomaly detection system.
請求項1に記載の地盤異常検出装置。 a screen display unit that displays information about abnormal displacement of the ground on which the equipment is installed, included in the acquired photographed image, on a predetermined screen;
The ground abnormality detection device according to claim 1.
電力施設の複数の機器及び前記複数の機器が設置されている地盤の画像を含んだ撮影画像を取得する画像取得処理と、
電力施設の複数の機器及び前記複数の機器が設置されている地盤を含んだ画像が入力され、前記複数の機器が設置されている地盤の変位の異常を示す情報と当該画像の撮影時点における当該複数の機器の設置地盤の測量の有無の情報と当該測量に用いた測定器の情報とを出力する学習済みモデルに、前記取得した撮影画像を入力することにより、前記取得した撮影画像に含まれる機器が設置されている地盤の変位の異常に関する情報と前記撮影画像に含まれる機器の設置地盤の測量の要否の情報と当該測量に用いるべき測定器の情報とを出力する異常検出処理と
を実行する、地盤異常検出方法。 The information processing device
an image acquisition process for acquiring a photographed image including an image of a plurality of devices of the power facility and an image of the ground on which the plurality of devices are installed ;
a trained model that receives as input an image including a plurality of pieces of equipment at a power facility and the ground on which the plurality of pieces of equipment are installed, and outputs information indicating abnormal displacement of the ground on which the plurality of pieces of equipment are installed, information on whether a survey of the ground on which the plurality of pieces of equipment is installed at the time the image was taken, and information on the measuring instrument used for the survey; and
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