Электраэнергетычныя кампаніі доўгі час былі абмежаваныя недахопамі традыцыйнай мадэлі інспекцыі, у тым ліку цяжкамаштабуемым ахопам, неэфектыўнасцю і складанасцю кіравання адпаведнасць патрабаванням.
Сёння ў працэс праверкі электраэнергіі інтэграваныя перадавыя тэхналогіі беспілотнікаў, што не толькі значна пашырае межы праверкі, але і значна павышае эфектыўнасць працы і эфектыўна забяспечвае адпаведнасць працэсу праверкі, цалкам падрываючы цяжкае становішча традыцыйнай праверкі.
Дзякуючы выкарыстанню камер з мільярдным разрозненнем у спалучэнні з аўтаматызаванымі палётамі, спецыялізаваным праграмным забеспячэннем для інспекцыі і эфектыўным аналізам дадзеных, канчатковыя карыстальнікі беспілотнікаў дасягнулі поспеху ў павелічэнні прадукцыйнасці інспекцый з дапамогай беспілотнікаў у некалькі разоў.
Прадукцыйнасць у кантэксце кантролю: прадукцыйнасць кантролю = кошт атрымання, пераўтварэння і аналізу выявы / колькасць працоўных гадзін, неабходных для стварэння гэтых значэнняў.
З дапамогай правільных камер, аўтаматычнага палёту, аналітыкі і праграмнага забеспячэння на аснове штучнага інтэлекту (ШІ) можна дасягнуць маштабаванага і эфектыўнага выяўлення.
Як мне гэтага дасягнуць?
Аптымізуйце кожны этап працэсу, выкарыстоўваючы комплексны метад праверкі для павышэння прадукцыйнасці. Гэты комплексны падыход не толькі павялічвае каштоўнасць сабраных дадзеных, але і значна скарачае час, неабходны для збору і аналізу.
Акрамя таго, маштабаванасць з'яўляецца ключавым аспектам гэтага падыходу. Калі тэсціраванню не хапае маштабаванасці, яно ўразлівае да будучых праблем, што прыводзіць да павелічэння выдаткаў і зніжэння эфектыўнасці.
Маштабаванасць павінна быць прыярытэтнай задачай як мага раней пры планаванні ўкаранення ўсеабдымнага метаду інспекцыі з дапамогай беспілотнікаў. Ключавыя этапы аптымізацыі ўключаюць выкарыстанне перадавых метадаў атрымання малюнкаў і выкарыстанне высакаякасных камер візуалізацыі. Атрыманыя выявы высокага разрознення забяспечваюць дакладную візуалізацыю дадзеных.
Акрамя пошуку дэфектаў, гэтыя выявы могуць навучаць мадэлі штучнага інтэлекту, якія дапамагаюць праграмнаму забеспячэнню для інспекцыі выяўляць дэфекты, ствараючы каштоўны набор дадзеных на аснове малюнкаў.
Час публікацыі: 27 жніўня 2024 г.