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pubblicazioni - Memoria

Video Discharge Extractor: a Deep Learning and Computer Vision-based Framework for Surface Discharges Recognition on HV Lines Insulators

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Video Discharge Extractor: a Deep Learning and Computer Vision-based Framework for Surface Discharges Recognition on HV Lines Insulators

Questo lavoro può fungere da paradigma per ulteriori applicazioni nel sistema elettro-energetico in cui è necessario analizzare immagini e video.

Un problema molto serio che interessa le linee e le stazioni ad alta tensione è il fenomeno delle scariche superficiali sugli isolatori, con conseguenti possibili interruzioni del servizio. In questo articolo, viene presentato un nuovo approccio nel rilevamento delle scariche superficiali, basato su un framework di deep learning e computer vision: il Video Discharge Extractor. La ricerca è stata svolta nell’ambito di un’attiva collaborazione con TERNA (il TSO italiano). Il framework è in grado di elaborare automaticamente i video raccolti dalla telecamera della stazione di invecchiamento e monitoraggio degli isolatori LANPRIS.

 

Il sistema artificiale intelligente, basato su un approccio di rilevamento degli oggetti tramite una rete neurale convoluzionale, è stato migliorato e incorporato in una catena di elaborazione delle immagini in grado di massimizzare le informazioni estratte dai video di monitoraggio. Tale framework potrebbe essere un valido strumento per il TSO per elaborare i video per monitorare lo stato di invecchiamento degli isolanti e per rilevare eventuali fenomeni di scarica superficiale. Il framework sviluppato viene descritto in dettaglio e vengono mostrate le potenzialità di un tale approccio all’analisi delle immagini nel contesto della sperimentazione LANPRIS e non solo.

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