كانت eSmart Systems تتطلع إلى تحسين عمليات فحص المرافق وتحسين كفاءة الشبكة باستخدام الرؤية الحاسوبية للكشف عن الأعطال والصيانة التنبؤية.
من خلال دمج نماذج Ultralytics YOLO في منصتها، Grid Vision®، قللت eSmart Systems من وقت الفحص بنسبة 50%، ومكّنت من اكتشاف الأعطال بشكل أسرع، وتحولت إلى الصيانة الاستباقية.
شركة eSmart Systems هي شركة مقرها النرويج تساعد مزودي المرافق على فحص وإدارة الأصول واسعة النطاق، مثل شبكات الطاقة والمحطات الفرعية، باستخدام الرؤية والتحليلات الحاسوبية. وعلى وجه الخصوص، تستفيد منصتهم الرئيسية، Grid Vision®، من الرؤية الحاسوبية والتحليلات الجغرافية المكانية وبيانات السلاسل الزمنية لتحليل الصور الجوية detect المكونات والعيوب وتقديم رؤى تنبؤية عبر خطوط النقل.
ولتعزيز كفاءة الفحص بشكل أكبر، قامت شركة eSmart Systems بدمج نماذجUltralytics YOLO في نظام Grid Vision®. وقد أدى ذلك إلى زيادة سرعة اكتشاف العيوب ومكّن المرافق من التحول من الإصلاحات التفاعلية إلى الصيانة الأكثر كفاءة والقائمة على الحالة.
يقع المقر الرئيسي لشركة eSmart Systems في هالدن، النرويج، وتركز على تقديم حلول مبتكرة لقطاع المرافق لمراقبة وصيانة البنية التحتية الحيوية. على سبيل المثال، توفر منصتهم الرئيسية، Grid Vision®، حلاً شاملاً لفحص وإدارة الأصول واسعة النطاق مثل شبكات الطاقة والمحطات الفرعية.
تثق بها أكثر من 70 شركة مرافق حول العالم، قامت eSmart Systems بفحص أكثر من 100000 كيلومتر من خطوط الطاقة، مما مكن شركات المرافق من اتخاذ قرارات أفضل تعتمد على البيانات. تجعل Grid Vision® الصيانة أكثر كفاءة، وتقلل المخاطر، وتدعم الانتقال إلى بنية تحتية أكثر مرونة و طاقة مستدامة.
تضمن أنظمة eSmart أيضًا أن حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تفي بمعايير عالية لخصوصية البيانات والامتثال التنظيمي. وهي حاصلة على شهادة ISO 27001 لإدارة أمن المعلومات وتتوافق مع المادة 7.8 من Netcode، التي تحكم تبادل البيانات الآمن في عمليات شبكة الكهرباء الأوروبية.
تمتد شبكات الطاقة عبر مناطق واسعة، وغالبًا ما تمر عبر مواقع نائية أو يصعب الوصول إليها. العديد من هذه الأنظمة قديمة وتتطلب عمليات تفتيش منتظمة لضمان السلامة والموثوقية. يعد فحص المكونات مثل أبراج النقل وخطوط الكهرباء أمرًا يستغرق وقتًا طويلاً ومكلفًا ويمكن أن يكون محفوفًا بالمخاطر على العمال.
هدفت شركة eSmart Systems إلى التقاط صور جوية باستخدام الطائرات بدون طيار وطائرات الهليكوبتر، وتطبيق الرؤية الحاسوبية detect المكونات وتحديد العيوب. ومع ذلك، نظرًا لاختلاف مكونات المرافق والتقاط الصور في ظروف مختلفة، كان من الصعب الحفاظ على سير عمل فحص متسق.
كانت مراجعة هذه الصور يدويًا بطيئة وتستهلك الكثير من الموارد، مما يجعل من الصعب توسيع نطاق اكتشاف الأعطال. لأتمتة عمليات الفحص ودعم الصيانة الاستباقية، احتاجت eSmart Systems إلى نموذج رؤية حاسوبية سريع وقابل للتكيف يمكنه العمل بشكل موثوق عبر أنواع الأصول والمناطق والظروف الجوية.
ولإضفاء طابع الأتمتة والذكاء على عمليات فحص الشبكات، قامت شركة eSmart Systems بدمج نموذج Ultralytics YOLO وهو نموذج رؤية حاسوبية، في منصة Grid Vision® الخاصة بها. تدعم نماذج Ultralytics YOLO العديد من مهام الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك اكتشاف الأجسام، مما يسمح للمنصة بتحديد المكونات الرئيسية مثل الأبراج والأذرع المتقاطعة والعوازل والموصلات في الصور الجوية.
كما يتم استخدام النماذج detect العيوب مثل زحف النباتات والتلف والتآكل، والتي يمكن أن تؤثر على أداء الشبكة. وبمجرد الكشف عن المكونات والعيوب، تتم معالجة هذه المعلومات من خلال نظام Grid Vision®، الذي يستخدم المعالجة السحابية لأتمتة عملية الفحص وتوسيع نطاقها بسرعة ودقة.
تحدد المنصة العيوب المحتملة، وتقيّم مستويات المخاطر المرتبطة بها، وتساعد شركات المرافق في تخطيط الصيانة بناءً على حالة الأصول. يتيح هذا المزيج من الكشف والتحليل في الوقت الفعلي لشركات المرافق الانتقال من الصيانة التفاعلية إلى نهج أكثر استباقية، مما يساعدها على البقاء في صدارة المشكلات المحتملة قبل أن تؤدي إلى أعطال مكلفة.
من خلال دمج هذه الرؤى مع البيانات الوصفية والبيانات المتسلسلة زمنيًا، تتيح Grid Vision® للمرافق تحسين استراتيجيات الصيانة الخاصة بها، وتحسين الكفاءة وتقليل مخاطر الانقطاعات غير المتوقعة.
اعتمدت شركة eSmart Systems نماذج Ultralytics YOLO لسرعتها ودقتها وتكاملها السلس في خط أنابيب الذكاء الاصطناعي الخاص بها. تقدم نماذج Ultralytics YOLO نتائج متسقة عند تحليل الصور الجوية الكبيرة عالية الدقة، مما يجعلها مثالية لعمليات فحص الشبكات.
بالإضافة إلى ذلك، توفر حزمةUltralytics Python مجموعة متنوعة من خيارات التكامل، بما في ذلك 15 تنسيق تصدير. تتيح هذه المرونة لشركة eSmart Systems نشر النماذج عبر بيئات مختلفة. فهم يستخدمون تنسيقات مثل PyTorch للتدريب و ONNX للاستدلال المحسّن CPU في الإنتاج، خاصةً عندما تكون موارد GPU محدودة في بنيتهم التحتية السحابية.
مع وجود أكثر من 30 نموذجاً من نماذج Ultralytics YOLO قيد الإنتاج بالفعل، يمكن لشركة eSmart Systems توسيع نطاق عمليات التفتيش بكفاءة. وهذا يسمح لها بالتركيز على تحسين جودة البيانات ومعالجة التحديات الخاصة بالمرافق.
لقد كان تأثير Grid Vision®، المدعوم بنماذج Ultralytics YOLO كبيرًا في تعزيز عمليات فحص المرافق. من خلال أتمتة عمليات فحص الأصول وتحسين اكتشاف العيوب، قلل نظام ®Grid Vision من أعباء العمل اليدوية وزاد من السلامة وسهّل وضع استراتيجيات صيانة أكثر استباقية.
على سبيل المثال، في سويسرا، قامت شركة طاقة كبرى تدير الآلاف من الأبراج (الهياكل الطويلة التي تدعم خطوط الكهرباء) في التضاريس الجبلية بتقليل أوقات الفحص بنسبة 50٪. إن الانتقال من التسلق اليدوي إلى عمليات الفحص القائمة على الطائرات بدون طيار أدى إلى تسريع اكتشاف الأعطال وتحسين سلامة العمال وتوفير الوقت.
وبالمثل، في الولايات المتحدة، استخدم مزود خدمة مرافق كبير Grid Vision® لرقمنة 1400 هيكل نقل في ثلاثة أشهر فقط. حلل الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي محل مراجعات الصور اليدوية، مما سمح بالتحقق عن بعد وتمكين اتخاذ قرارات أفضل لتخطيط رأس المال تعتمد على البيانات.
وبالمثل، في فنلندا، قام مشغل نظام نقل في فنلندا بتقليل الزيارات الميدانية وتقليل حالات الانقطاع من خلال التحول من عمليات الفحص الأرضية إلى التقييمات التي تتم بمساعدة الطائرات بدون طيار. وبفضل نظام Grid Vision® واكتشاف العيوب YOLO تحسنت دقة الفحص، وتمكن العمال المهرة من التركيز على مهام أكثر أهمية.
.webp)
بالنظر إلى المستقبل، مع توسع eSmart Systems عالميًا، فإنها تعالج تحديات مثل البنية التحتية المتفاوتة وطرق التقاط الصور المختلفة وانحراف البيانات عبر المناطق. للتغلب على هذه المخاوف، تركز الشركة على جعل Grid Vision® أكثر قابلية للتطوير والتكيف.
لقد كان تقدمهم في خطوط أنابيب MLOps أساسيًا، مما يبسط إعادة تدريب النموذج وأتمتة توسيع مجموعة البيانات. تعمل هذه التحسينات باستمرار على تحسين دقة وأداء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. تمهد eSmart Systems الطريق لإدارة شبكة أكثر كفاءة وموثوقية، مما يضمن اتباع نهج جاهز للمستقبل في انتقال الطاقة العالمي.
هل أنت مهتم بالرؤية الحاسوبية؟ استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لترى كيف تقود نماذج Ultralytics YOLO الابتكارات في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة والرؤية الحاسوبية في الزراعة. تعرف على المزيد حول نماذج YOLO وخيارات الترخيص اليوم!
نماذج Ultralytics YOLO عبارة عن بنيات رؤية حاسوبية تم تطويرها لتحليل البيانات المرئية من الصور ومدخلات الفيديو. يمكن تدريب هذه النماذج على مهام تشمل اكتشاف الكائنات وتصنيفها وتقدير الوضعية والتتبع وتجزئة النماذجUltralytics
Ultralytics YOLO11 هو أحدث إصدار من نماذج الرؤية الحاسوبية لدينا. تمامًا مثل إصداراته السابقة، فهو يدعم جميع مهام الرؤية الحاسوبية التي أحبها مجتمع الذكاء الاصطناعي للرؤية في YOLOv8. ومع ذلك، يأتي YOLO11 الجديد بأداء ودقة أكبر، مما يجعله أداة قوية وحليفًا مثاليًا لتحديات الصناعة في العالم الحقيقي.
يعتمد النموذج الذي تختاره للاستخدام على متطلبات مشروعك المحددة. من الضروري مراعاة عوامل مثل الأداء والدقة واحتياجات النشر. إليك نظرة عامة سريعة:
يتم توزيع مستودعات Ultralytics YOLO مثل YOLOv5 و YOLO11 بموجب ترخيص AGPL-3.0 افتراضيًا. صُممت هذه الرخصة المعتمدة من OSI للطلاب والباحثين والمتحمسين، وهي مصممة للطلاب والباحثين والمتحمسين، وتعزز التعاون المفتوح وتتطلب أن تكون أي برمجيات تستخدم مكونات AGPL-3.0 مفتوحة المصدر أيضًا. وعلى الرغم من أن هذا يضمن الشفافية ويعزز الابتكار، إلا أنه قد لا يتماشى مع حالات الاستخدام التجاري.
إذا كان مشروعك يتضمن تضمين برمجيات Ultralytics ونماذج الذكاء الاصطناعي في المنتجات أو الخدمات التجارية وترغب في تجاوز متطلبات المصدر المفتوح لرخصة AGPL-3.00، فإن رخصة المؤسسة هي الحل الأمثل.
تشمل مزايا ترخيص المؤسسة ما يلي:
لضمان التكامل السلس وتجنب قيود AGPL-3.0 ، اطلب ترخيص Ultralytics للمؤسسات باستخدام النموذج المقدم. سيساعدك فريقنا في تكييف الترخيص مع احتياجاتك الخاصة.
.webp){kind=logo}
.webp)
.webp)
.webp)