Электроэнергетические компании долгое время были ограничены узкими местами традиционной модели проверки, в том числе трудно масштабируемым охватом, неэффективностью и сложностью управления соблюдением требований.
Сегодня передовые технологии беспилотных летательных аппаратов интегрированы в процесс силовой проверки, что не только значительно расширяет границы проверки, но также значительно повышает операционную эффективность и эффективно обеспечивает соответствие процесса проверки, полностью сводя на нет тяжелое положение традиционных проверок.
Благодаря использованию камер с разрешением в миллиард пикселей в сочетании с автоматическими полетами, специализированным программным обеспечением для проверки и эффективным анализом данных конечные пользователи дронов добились многократного повышения производительности проверок с помощью дронов.
Производительность в контексте проверки: Производительность проверки = стоимость получения, преобразования и анализа изображений/количество рабочих часов, необходимых для создания этих значений.
При наличии подходящих камер, автоматического полета, аналитики и программного обеспечения на основе искусственного интеллекта (ИИ) можно добиться масштабируемого и эффективного обнаружения.
Как мне это сделать?
Оптимизируйте каждый этап процесса, используя комплексный метод проверки, чтобы повысить производительность. Такой комплексный подход не только повышает ценность собираемых данных, но и значительно сокращает время, необходимое для сбора и анализа.
Кроме того, масштабируемость является ключевым аспектом этого подхода. Если тестированию не хватает масштабируемости, оно уязвимо для будущих проблем, что приводит к увеличению затрат и снижению эффективности.
Масштабируемость должна быть приоритетной как можно раньше при планировании внедрения всеобъемлющего метода проверки дронами. Ключевые этапы оптимизации включают использование передовых методов получения изображений и использование камер высокого класса. Создаваемые изображения с высоким разрешением обеспечивают точную визуализацию данных.
Помимо поиска дефектов, эти изображения могут обучать модели искусственного интеллекта, которые помогают программному обеспечению для проверки обнаруживать дефекты, создавая ценный набор данных на основе изображений.
Время публикации: 27 августа 2024 г.