Електрическите компании отдавна бяха ограничени от тесните места на традиционния модел на инспекция, включително трудно за мащабиране покритие, неефективност и сложността на управлението на съответствието.
Днес усъвършенстваната дрон технология е интегрирана в процеса на инспекция на захранването, което не само значително разширява границите на инспекцията, но също така значително подобрява оперативната ефективност и ефективно гарантира съответствието на процеса на инспекция, напълно подкопавайки тежкото положение на традиционната инспекция.
Чрез използването на камери с милиард пиксела, комбинирани с автоматизирани полети, специализиран софтуер за инспекции и ефективен анализ на данни, крайните потребители на дронове успяха да увеличат многократно производителността на инспекциите с дронове.
Производителност в контекста на инспекцията: Производителността на инспекцията = стойността на придобиването на изображения, преобразуването и анализа/броят часове труд, необходими за създаване на тези стойности.
С правилните камери, автоматичен полет и анализи и софтуер, базирани на изкуствен интелект (AI), е възможно да се постигне мащабируемо и ефективно откриване.
Как да постигна това?
Оптимизирайте всяка стъпка в процеса, като използвате всеобхватен метод за проверка, за да увеличите производителността. Този всеобхватен подход не само повишава стойността на събраните данни, но и значително намалява времето, необходимо за събиране и анализ.
В допълнение, скалируемостта е ключов аспект на този подход. Ако тестването няма мащабируемост, то е уязвимо за бъдещи предизвикателства, което води до увеличени разходи и намалена ефективност.
Мащабируемостта трябва да бъде приоритет възможно най-рано, когато се планира приемането на всеобхватен метод за инспекция с дрон. Ключовите стъпки в оптимизацията включват използването на усъвършенствани техники за получаване на изображения и използването на камери за изображения от висок клас. Генерираните изображения с висока разделителна способност осигуряват точна визуализация на данните.
В допълнение към намирането на дефекти, тези изображения могат да обучават модели на изкуствен интелект, които помагат на софтуера за проверка да открива дефекти, създавайки ценен набор от данни, базиран на изображения.
Време на публикуване: 27 август 2024 г