Журнал «ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение» продолжает внимательно наблюдать за развитием и расширением области применения инновационных технологий в сфере электроэнергетики за рубежом. В традиционные методы работы энергетиков постепенно интегрируются передовые технологии, такие как компьютерное зрение и использование ИИ для интерпретации и анализа визуальных данных, что начинает играть ключевую роль в решении ряда задач в электроэнергетическом секторе.
Компьютерное зрение — это область ИИ, которая помогает компьютерам анализировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира, подобно тому, как это делает человек. Модель компьютерного зрения можно обучить определять объекты и закономерности на изображениях и видео, чтобы принимать обоснованные решения.
Компьютерное зрение стремительно формирует будущее технологий по мере того, как различные отрасли исследуют различные способы использования его уникальных возможностей. Глобальный размер рынка технологий компьютерного зрения достиг в 2024 году $19,83 миллиарда и, по прогнозам, будет расти на 19,8% ежегодно в ближайшие годы.
Наибольшее распространение системы компьютерного зрения получили в следующих направлениях работы электроэнергетических компаний:
1. Обследование сетей с помощью беспилотный систем. Компании внедряют беспилотники с искусственным интеллектом, оснащенные камерами высокого разрешения, для проверки линий электропередач, опор линий электропередачи и солнечных электростанций. Эти беспилотники снимают изображения и видеозаписи, которые затем анализируются с помощью моделей компьютерного зрения для выявления таких проблем, как трещины, коррозия, растительность и др. Такая автоматизация позволяет осуществлять мониторинг в режиме реального времени и быстро выявлять потенциальные опасности или неисправности. Такой упреждающий подход позволяет проводить своевременное техническое обслуживание, сводя к минимуму время простоя и затраты на ремонт.
2. Распознавание аналоговых элементов управления. Системы используются для распознавания и оцифровки аналоговых элементов управления, сигналов, положения стрелки на аналоговых циферблатах, положения переключателей или уровня масла в трансформаторе. Это позволяет автоматизировать считывание данных на подстанциях без участия человека-оператора, что важно для прогнозирующего мониторинга с целью выявления отклонений от нормы и предупреждения о неисправностях оборудования.
3. Контроль доступа. Системы компьютерного зрения внедряются для повышения безопасности на энергетических объектах с использованием технологии распознавания лиц, чтобы гарантировать, что только авторизованный персонал может входить в чувствительные зоны, тем самым создавая дополнительный уровень безопасности.
4. Контроль использования средств индивидуальной защиты. В опасных производственных условиях чрезвычайно важно усилить контроль безопасности на рабочем месте путем автоматизации проверки средств защиты, таких как каски и спецодежда. Компьютерное зрение анализирует видеосигнал с камер, чтобы автоматически отслеживать и сообщать о проступках, нарушающих меры безопасности.
5. Автоматизированная система оповещения о нарушениях техники безопасности. Системы компьютерного зрения могут быть обучены выявлять конкретные события, вызывающие сбои или повышающие риск несчастных случаев, включая интеллектуальный мониторинг и отчетность о нарушениях правил техники безопасности. Такой автоматизированный мониторинг снижает затраты на ручную проверку обученными операторами и предотвращает человеческие ошибки.
6. Обнаружение пожара и задымления. Компьютерное зрение позволяет анализировать видеозапись с обычных и недорогих камер видеонаблюдения для распознавания пожара и задымления на удаленных предприятиях и подстанциях. Автоматическое обнаружение пожара может быть объединено с мониторингом индикаторов тревоги на пожарных панелях.
Мировыми экспертами отмечается, что тенденция к внедрению передовых технологий искусственного интеллекта быстро набирает обороты. В то время как аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта быстро развивается, открывается все больше возможностей для применения технологий компьютерного зрения.
Подготовлено с использованием материалов Ultralytics, XenonStack, CamerAI, Viso.ai
Подписывайтесь на Telegram-канал журнала «ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение»
Подписаться
