Електроснабдителните компании отдавна бяха ограничени от недостатъците на традиционния модел за инспекция, включително трудно мащабируемото покритие, неефективността и сложността на управлението на съответствието.
Днес, усъвършенстваната технология за дронове е интегрирана в процеса на инспекция на електроенергията, което не само значително разширява границите на инспекцията, но и значително подобрява оперативната ефективност и ефективно гарантира съответствието на процеса на инспекция, като напълно подкопава тежкото положение на традиционните инспекции.
Чрез използването на камери с милиарди пиксели, комбинирани с автоматизирани полети, специализиран софтуер за инспекция и ефикасен анализ на данни, крайните потребители на дронове успяха да увеличат многократно производителността на инспекциите с дронове.
Производителност в контекста на инспекцията: Производителност на инспекцията = стойността на заснемането, преобразуването и анализа на изображения/броят работни часове, необходими за създаването на тези стойности.
С правилните камери, автоматично управление на полета и анализи и софтуер, базирани на изкуствен интелект (ИИ), е възможно да се постигне мащабируемо и ефективно откриване.
Как да постигна това?
Оптимизирайте всяка стъпка от процеса, като използвате всеобхватен метод за проверка, за да увеличите производителността. Този всеобхватен подход не само увеличава стойността на събраните данни, но и значително намалява времето, необходимо за събиране и анализ.
Освен това, мащабируемостта е ключов аспект на този подход. Ако тестването няма мащабируемост, то е уязвимо към бъдещи предизвикателства, което води до увеличени разходи и намалена ефективност.
Мащабируемостта трябва да бъде приоритетна възможно най-рано, когато се планира внедряването на всеобхватен метод за инспекция с дронове. Ключовите стъпки в оптимизацията включват използването на усъвършенствани техники за заснемане на изображения и използването на висококачествени камери за изображения. Генерираните изображения с висока резолюция осигуряват точна визуализация на данните.
В допълнение към откриването на дефекти, тези изображения могат да обучават модели с изкуствен интелект, които помагат на софтуера за инспекция да открива дефекти, създавайки ценен набор от данни, базиран на изображения.
Време на публикуване: 27 август 2024 г.