Електроенергетичні підприємства довгий час були обмежені вузькими місцями традиційної моделі інспекції, включаючи важкомасштабований охоплення, неефективність та складність управління дотриманням вимог.
Сьогодні передові технології дронів інтегровані в процес інспекції енергосистеми, що не тільки значно розширює межі інспекції, але й значно підвищує операційну ефективність та ефективно забезпечує відповідність процесу інспекції, повністю підриваючи скрутне становище традиційної інспекції.
Завдяки використанню камер з мільярдним роздільною здатністю в поєднанні з автоматизованими польотами, спеціалізованим програмним забезпеченням для інспекції та ефективним аналізом даних, кінцевим користувачам дронів вдалося багаторазово підвищити продуктивність інспекцій за допомогою дронів.
Продуктивність у контексті інспекції: Продуктивність інспекції = вартість отримання, перетворення та аналізу зображень/кількість робочих годин, необхідних для створення цих значень.
За допомогою правильних камер, автоматичного керування польотом, аналітики та програмного забезпечення на основі штучного інтелекту (ШІ) можна досягти масштабованого та ефективного виявлення.
Як мені цього досягти?
Оптимізуйте кожен крок процесу, використовуючи комплексний метод перевірки для підвищення продуктивності. Такий комплексний підхід не лише збільшує цінність зібраних даних, але й значно скорочує час, необхідний для збору та аналізу.
Крім того, масштабованість є ключовим аспектом цього підходу. Якщо тестування не має масштабованості, воно вразливе до майбутніх викликів, що призводить до збільшення витрат та зниження ефективності.
Масштабованість має бути пріоритетною якомога раніше під час планування впровадження комплексного методу інспекції за допомогою дрона. Ключові кроки оптимізації включають використання передових методів отримання зображень та використання високоякісних камер зображення. Згенеровані зображення високої роздільної здатності забезпечують точну візуалізацію даних.
Окрім пошуку дефектів, ці зображення можуть навчати моделі штучного інтелекту, які допомагають програмному забезпеченню для інспекції виявляти дефекти, створюючи цінний набір даних на основі зображень.
Час публікації: 27 серпня 2024 р.