이 논문에서 우리는 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 딥러닝 기반의 방법을 제안한다. 딥러닝은 다수의 데이터로부터 목적에 부합하는 특징 벡터를 학습할 수 있는 장점 덕분에 영상 인식, 객체 검출 등다양한 분야에서 기존의 직접 설계한 특징 벡터를 사용하는 방법들보다 높은 성능을 달성할 수 있었다.
이 장점을 이용하여 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 방법을 제안한다. 전력선 유무 검출에 가장 적합한 구조를 찾기 위해 VGGNet, ResNet 기반의 5가지 구조를 적용 및 비교하였고, 그 결과로 제안하는방법은 기존의 DCT를 활용한 방법에 비해 더 높은98.65%의 정확도로 전력선 유무를 검출할 수 있다.