Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Εναέρια επιθεώρηση των γραμμών μεταφοράς ρεύματος του Ελληνικού δικτύου με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης

Tsellou Aikaterini

Πλήρης Εγγραφή


URI: http://purl.tuc.gr/dl/dias/3D059705-E517-46F4-B00C-D397D42A016F
Έτος 2024
Τύπος Μεταπτυχιακή Διατριβή
Άδεια Χρήσης
Λεπτομέρειες
Βιβλιογραφική Αναφορά Αικατερίινη Τσέλλου, "Εναέρια επιθεώρηση των γραμμών μεταφοράς ρεύματος του Ελληνικού δικτύου με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης", Μεταπτυχιακή Διατριβή, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2024 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.99360
Εμφανίζεται στις Συλλογές

Περίληψη

Ο έλεγχος των ηλεκτρικών γραμμών αποτελεί ζωτικής σημασίας εργασία για την αδιάκοπη λειτουργία ενός δικτύου διανομής ηλεκτρικής ενέργειας. Μέχρι σήμερα, πραγματοποιείται κυρίως με επανδρωμένα ελικόπτερα ή πεζοπερίπατο. Ωστόσο, η αυτόνομη, έξυπνη έλεγχος χρησιμοποιώντας μη επανδρωμένα αεροσκάφη (UAVs) εξοπλισμένα με αισθητήρες κάμερας έχει προσεγγίσει πρόσφατα το προσκήνιο, καθώς μπορεί να προσφέρει ένα πλεονέκτημα ως προς το αυτοματοποιημένο τρόπο εκτέλεσης της εργασίας έλεγχου. Για την ακριβή ανίχνευση των ηλεκτρικών γραμμών στις λήψεις εικόνας, έχουν χρησιμοποιηθεί διάφορες τεχνικές σημασιολογικής ενγκάλισης που βρίσκονται στην αιχμή της τεχνολογίας. Σε αυτήν την εργασία, επιδίδεται μεγάλη προσοχή στη δομή των ηλεκτρικών γραμμών, προκειμένου να βρεθεί μια κατάλληλη αρχιτεκτονική εκμάθησης βαθιάς μάθησης που να μπορεί να τις ενγκαλίσει αποτελεσματικά, διατηρώντας το λεπτό τους σχήμα και μειώνοντας τον θόρυβο του φόντου. Έχει διαπιστωθεί ότι οι ΔΝΝ (Δίκτυα Νευρωνικών Δικτύων) που χρησιμοποιούν διευρυμένες συνελίξεις μπορούν να επιτύχουν αυτόν τον στόχο και να πετύχουν υψηλή απόδοση. Οι αρχιτεκτονικές που χρησιμοποιήθηκαν σε αυτήν την εργασία αξιολογήθηκαν τόσο σε σύνολα δεδομένων από τη βιβλιογραφία όσο και σε βίντεο που συλλέχθηκαν από την HEDNO S.A. (Διαχειριστής Ελληνικού Δικτύου Διανομής Ηλεκτρικής Ενέργειας Α.Ε.) με τη χρήση UAVs. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι, από τις τέσσερις αρχιτεκτονικές εκμάθησης βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιήθηκαν στις πειραματικές δοκιμές, η αρχιτεκτονική D-LinkNet, που εισήχθη αρχικά για σκοπούς ενγκαλίσεως δρόμων σε εικόνες υψηλής ανάλυσης από δορυφορικές λήψεις, ξεπέρασε τις άλλες όσον αφορά το F'l-Score σε διάφορα σενάρια φόντου.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά