Комплексный метод обнаружения для проверки мощности дронов

Электроэнергетические компании долгое время сталкивались с недостатками традиционной модели инспекций, включая сложность масштабирования охвата, неэффективность и сложность управления соответствием требованиям.

Сегодня, Дроны для сбора изображений высокого разрешения интегрирован в процесс проверки энергосистемы, что не только значительно расширяет границы проверки, но и существенно повышает эксплуатационную эффективность и эффективно обеспечивает соответствие процесса проверки требованиям, полностью подрывая тяжелое положение традиционной проверки.

Благодаря использованию камер с разрешением в миллиард пикселей в сочетании с автоматизированными полетами, специализированным программным обеспечением для инспекций и эффективным анализом данных конечные пользователи дронов добились многократного повышения производительности инспекций с их помощью.

Производительность в контексте инспекции: производительность инспекции — это ценность получения, преобразования и анализа изображений/количество рабочих часов, необходимых для создания этих ценностей.

Используя правильные камеры, систему автоматического управления, а также аналитику и программное обеспечение на основе искусственного интеллекта (ИИ), можно добиться масштабируемого и эффективного обнаружения.

Как мне этого добиться?

Оптимизируйте каждый этап процесса, используя комплексный метод проверки для повышения производительности. Этот комплексный подход не только повышает ценность собираемых данных, но и значительно сокращает время, необходимое для их сбора и анализа.

Кроме того, масштабируемость является ключевым аспектом этого подхода. Отсутствие масштабируемости в тестировании делает его уязвимым к будущим проблемам, что приводит к увеличению затрат и снижению эффективности.

Масштабируемость должна стать приоритетом как можно раньше при планировании внедрения комплексного метода инспекции с помощью дронов. Ключевыми этапами оптимизации являются использование передовых методов получения изображений и высококлассных камер. Полученные изображения высокого разрешения обеспечивают точную визуализацию данных.

Помимо обнаружения дефектов, эти изображения могут обучать модели искусственного интеллекта, которые помогают программному обеспечению для контроля обнаруживать дефекты, создавая ценный набор данных на основе изображений.