Kraftöverföringsledningarna är länken mellan kraftverk och förbrukningspunkter, genom understationer. Framför allt är bedömningen av skadade flygledningar och rostade ledare av yttersta vikt för allmän säkerhet. Därför måste kraftledningar och tillhörande komponenter regelbundet inspekteras för att säkerställa en kontinuerlig tillförsel och för att identifiera eventuella fel och defekter. För att uppnå dessa mål har Unmanned Aerial Vehicles (UAV) använts i stor utsträckning. I själva verket är de ett säkert sätt att föra sensorerna nära kraftöverföringsledningarna och deras tillhörande komponenter utan att stoppa utrustningen under inspektionen, och minska driftskostnaderna och riskerna. I detta arbete fångar en drönare, utrustad med multimodala sensorer, bilder i den synliga och infraröda domänen och överför dem till markstationen. Vi använde toppmoderna datorseendemetoder för att belysa förväntade fel (dvs. heta fläckar) eller skadade komponenter i den elektriska infrastrukturen (dvs. skadade isolatorer). Infraröd avbildning, som är invariant till stor skala och belysning förändringar i den verkliga driftsmiljön, stödde identifiering av fel i kraftöverföringsledningar; medan ett neuralt nätverk är anpassat och utbildat för att upptäcka och klassificera isolatorer från en optisk videoström. Vi visar vår inställning till data som fångats av en drönare i Parma i Italien.
Jalil m.fl. tillämpade multimodala sensorer för att fånga synliga och infraröda bilder och upptäcka fel eller skadade komponenter i överföringsinfrastrukturen REF.
Fault Detection in Power Equipment via an Unmanned Aerial System Using Multi Modal Data
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}