Выявление повреждений ветрогенератора
Видеопоток, поступающий с камер, установленных на дронах, подвергается анализу с использованием нейросетевых моделей. В процессе анализа осуществляется высокоточное распознавание вертолетных электрических установок (ВЭУ) среди разнообразных объектов электросетевой инфраструктуры в различных условиях эксплуатации. Также выполняется детектирование дефектов, таких как трещины, вздутия лакокрасочного покрытия, следы ударов молний и других повреждений.
Электроэнергетика Техническое обслуживание и ремонты Компьютерное зрение (CV)
- Снижение затрат на обслуживание: Автоматизированный анализ позволяет сократить время на инспекцию объектов, минимизируя необходимость в ручных проверках и, как следствие, снижения расходов на труд.
- Повышение точности и скорости обнаружения дефектов: Нейросети обеспечивают высокую точность в выявлении трещин и других повреждений, что позволяет избежать аварий и снизить финансовые потери от простоев.
- Оптимизация процессов планирования и реагирования: Сбор и анализ данных в реальном времени позволяет более эффективно планировать технические проверки и реагировать на возникающие проблемы, тем самым уменьшая риск крупных затрат на ремонт.
- Увеличение срока службы оборудования: Быстрое выявление и устранение неисправностей способствуют продлению сроков эксплуатации электросетевых объектов, что в свою очередь снижает капитальные затраты на покупку нового оборудования.
- Улучшение безопасности: Снижение необходимости проведения инспекций в труднодоступных или опасных местах уменьшает риски для персонала и затраты на безопасность.
- Экологические выгоды: Использование дронов вместо наземного транспорта минимизирует выбросы углекислого газа и снижает экологическое воздействие на территорию.
Нет отзывов и оценок. Будьте первыми!