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eSmart Systems automatise les inspections des services publics avec Ultralytics YOLO

Problème

eSmart Systems cherchait à améliorer les inspections des services publics et à améliorer l'efficacité du réseau en utilisant la vision par ordinateur pour la détection des défauts et la maintenance prédictive.

Solution

En intégrant les modèlesYOLO d'Ultralytics dans sa plateforme, Grid Vision®, eSmart Systems a réduit le temps d'inspection de 50 %, a permis une détection plus rapide des défauts et est passé à une maintenance proactive.

eSmart Systems est une entreprise norvégienne qui aide les fournisseurs de services publics à inspecter et à gérer les actifs à grande échelle, tels que les réseaux électriques et les sous-stations, en utilisant la vision par ordinateur et l'analyse. En particulier, sa plateforme phare, Grid Vision®, s'appuie sur la vision par ordinateur, l'analyse géospatiale et les données chronologiques pour analyser les images aériennes, detect composants et les défauts, et fournir des informations prédictives sur les lignes de transmission.

Pour améliorer encore l'efficacité des inspections, eSmart Systems a intégré les modèlesYOLO d 'Ultralytics dans Grid Vision®. La vitesse de détection des défauts s'en est trouvée accélérée, ce qui a permis aux entreprises de services publics de passer de réparations réactives à une maintenance plus efficace, basée sur l'état des installations.

Transformer les inspections de lignes électriques grâce à l'IA et à la vision par ordinateur

Avec son siège social à Halden, en Norvège, eSmart Systems se concentre sur la fourniture de solutions innovantes au secteur des services publics pour surveiller et entretenir les infrastructures critiques. Par exemple, leur plateforme phare, Grid Vision®, fournit une solution complète pour l'inspection et la gestion d'actifs à grande échelle tels que les réseaux électriques et les sous-stations.

Avec la confiance de plus de 70 entreprises de services publics dans le monde, eSmart Systems a inspecté plus de 100 000 kilomètres de lignes électriques, permettant aux entreprises de services publics de prendre de meilleures décisions fondées sur des données. Grid Vision® rend la maintenance plus efficace, réduit les risques et soutient la transition vers une infrastructure énergétique plus résiliente et durable.

eSmart Systems veille également à ce que ses solutions d'IA répondent à des normes élevées en matière de confidentialité des données et de conformité réglementaire. Ils sont certifiés ISO 27001 pour la gestion de la sécurité de l'information et se conforment à l'article 7.8 de Netcode, qui régit l'échange sécurisé de données dans les opérations du réseau électrique européen.

Les complexités des inspections de réseau 

Les réseaux électriques s'étendent sur de vastes zones, souvent à travers des endroits éloignés ou difficiles d'accès. Bon nombre de ces systèmes sont vieillissants et nécessitent des inspections régulières pour garantir la sécurité et la fiabilité. L'inspection des composants tels que les pylônes de transmission et les lignes électriques est longue, coûteuse et peut être risquée pour les travailleurs. 

eSmart Systems visait à capturer des images aériennes à l'aide de drones et d'hélicoptères, en appliquant la vision par ordinateur pour detect composants et identifier les défauts. Cependant, comme les services publics ont des composants différents et capturent des images dans des conditions variées, il était difficile de maintenir un flux de travail d'inspection cohérent.

Fig. 1. Les réseaux électriques peuvent être difficiles à entretenir.

L'examen manuel de ces images était également lent et gourmand en ressources, ce qui rendait difficile la mise à l'échelle de la détection des défauts. Pour automatiser les inspections et soutenir la maintenance proactive, eSmart Systems avait besoin d'un modèle de Vision IA rapide et adaptable, capable de fonctionner de manière fiable sur tous les types d'actifs, les régions et les conditions météorologiques.

Le rôle de la détection d'objets et de YOLO dans les inspections de réseaux 

Pour apporter automatisation et intelligence aux inspections de réseaux, eSmart Systems a intégré Ultralytics YOLO, un modèle de vision par ordinateur, dans sa plateforme Grid Vision®. Les modèlesYOLO d'Ultralytics prennent en charge diverses tâches de vision par ordinateur, notamment la détection d'objets, qui permet à la plateforme d'identifier des composants clés tels que les pylônes, les traverses, les isolateurs et les conducteurs dans les images aériennes. 

Les modèles sont également utilisés pour detect défauts tels que l'empiètement de la végétation, les dommages et l'usure, qui peuvent affecter les performances du réseau. Une fois les composants et les défauts détectés, ces informations sont traitées par Grid Vision®, qui utilise le traitement en nuage pour automatiser et étendre le processus d'inspection de manière rapide et précise.

Fig. 2. Grid Vision® détecte les composants électriques à l'aide de YOLO.

La plateforme signale les défauts potentiels, évalue les niveaux de risque associés et aide les services publics à planifier la maintenance en fonction de l'état des actifs. Cette combinaison de détection et d'analyse en temps réel permet aux services publics de passer d'une maintenance réactive à une approche plus proactive, les aidant à anticiper les problèmes potentiels avant qu'ils n'entraînent des défaillances coûteuses.

En intégrant ces informations avec des métadonnées et des données de séries chronologiques, Grid Vision® permet aux services publics d'optimiser leurs stratégies de maintenance, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant le risque de pannes imprévues.

Pourquoi choisir les modèlesYOLO d'Ultralytics ?

eSmart Systems a adopté les modèlesYOLO d'Ultralytics pour leur rapidité, leur précision et leur intégration transparente dans leur pipeline d'IA. Les modèlesYOLO d'Ultralytics fournissent des résultats cohérents lors de l'analyse d'images aériennes de grande taille et à haute résolution, ce qui les rend idéaux pour les inspections de grilles.

De plus, le packageUltralytics Python offre une variété d'options d'intégration, y compris 15 formats d'exportation. Cette flexibilité permet à eSmart Systems de déployer les modèles dans différents environnements. Ils utilisent des formats tels que PyTorch pour l'entraînement et ONNX pour l'inférence CPU optimisée en production, en particulier lorsque les ressources GPU sont limitées dans leur infrastructure cloud.

Avec plus de 30 modèlesYOLO d'Ultralytics déjà en production, eSmart Systems peut étendre efficacement ses inspections. Cela leur permet de se concentrer sur l'amélioration de la qualité des données et de relever les défis spécifiques aux services publics.

Réduire le temps d'inspection de 50 % avec Ultralytics YOLO

L'impact de Grid Vision®, alimenté par les modèlesYOLO 'Ultralytics , a été significatif dans l'amélioration des inspections des services publics. En automatisant les inspections des actifs et en améliorant la détection des défauts, Grid Vision® a réduit la charge de travail manuel, augmenté la sécurité et facilité des stratégies de maintenance plus proactives.

Par exemple, en Suisse, une grande entreprise énergétique gérant des milliers de pylônes (hautes structures supportant les lignes électriques) en terrain montagneux a réduit les temps d'inspection de 50 %. Le passage de l'escalade manuelle aux inspections par drone a accéléré la détection des défauts, amélioré la sécurité des travailleurs et permis de gagner du temps.

De même, aux États-Unis, un grand fournisseur de services publics a utilisé Grid Vision® pour numériser 1 400 structures de transmission en seulement trois mois. Cette analyse d'image basée sur l'IA a remplacé les examens manuels de photos, permettant une validation à distance et permettant de meilleures décisions de planification des investissements basées sur les données.

De même, en Finlande, un opérateur de système de transmission a réduit les visites sur le terrain et minimisé les pannes en passant des inspections au sol aux évaluations assistées par drone. Grâce à Grid Vision® et à la détection des défauts YOLO, la précision des inspections s'est améliorée et les travailleurs qualifiés ont pu se concentrer sur des tâches plus importantes.

Fig. 3. Vue des lignes du réseau électrique en Finlande surveillées à l'aide de Grid Vision® et de YOLO.

Alimenter la prochaine génération d'inspections des services publics

Pour l'avenir, alors qu'eSmart Systems se développe à l'échelle mondiale, l'entreprise s'attaque à des défis tels que la diversité des infrastructures, les différentes méthodes de capture d'images et la dérive des données d'une région à l'autre. Pour surmonter ces problèmes, l'entreprise se concentre sur la mise à l'échelle et l'adaptation de Grid Vision®. 

Leurs progrès avec les pipelines MLOps ont été essentiels, simplifiant le réentraînement des modèles et automatisant l'expansion des ensembles de données. Ces améliorations améliorent continuellement la précision et les performances de leurs solutions d'IA. eSmart Systems ouvre la voie à une gestion du réseau plus efficace et plus fiable, garantissant une approche adaptée à l'avenir pour la transition énergétique mondiale.

Intéressé par la vision par ordinateur ? Explorez notre dépôt GitHub pour voir comment les modèlesYOLO Ultralytics sont à l'origine d'innovations dans des domaines tels que l 'IA dans les voitures auto-conduites et la vision par ordinateur dans l'agriculture. En savoir plus sur nos modèles YOLO et nos options de licence dès aujourd'hui !

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Foire aux questions

Que sont les modèlesYOLO d'Ultralytics ?

Les modèlesYOLO d'Ultralytics sont des architectures de vision par ordinateur développées pour analyser des données visuelles à partir d'images et d'entrées vidéo. Ces modèles peuvent être entraînés pour des tâches telles que la détection d'objets, la classification, l'estimation de la pose, le suivi et la segmentation d'instancesUltralytics

  • Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv8
  • Ultralytics YOLO11

Quelle est la différence entre les modèlesYOLO d'Ultralytics ?

Ultralytics YOLO11 est la dernière version de nos modèles de vision par ordinateur. Comme ses versions précédentes, elle prend en charge toutes les tâches de vision par ordinateur que la communauté Vision AI a appris à apprécier dans YOLOv8. Cependant, le nouveau YOLO11 est plus performant et plus précis, ce qui en fait un outil puissant et un allié parfait pour relever les défis industriels du monde réel.

Quel modèle Ultralytics YOLO dois-je choisir pour mon projet ?

Le modèle que vous choisissez d'utiliser dépend des exigences spécifiques de votre projet. Il est essentiel de prendre en compte des facteurs tels que les performances, la précision et les besoins de déploiement. Voici un aperçu rapide :

  • Quelques-unes des principales caractéristiques d'Ultralytics YOLOv8:
  1. Maturité et stabilité : YOLOv8 est un cadre stable et éprouvé, doté d'une documentation complète et compatible avec les versions antérieures de YOLO , ce qui en fait un outil idéal pour l'intégration dans les flux de travail existants.
  2. Facilité d'utilisation : Avec sa configuration conviviale pour les débutants et son installation simple, YOLOv8 est parfait pour les équipes de tous niveaux.
  3. Rentabilité : Elle nécessite moins de ressources de calcul, ce qui en fait une excellente option pour les projets soucieux de leur budget.
  • Quelques-unes des principales caractéristiques d'Ultralytics YOLO11:
  1. Plus grande précision : YOLO11 surpasse YOLOv8 dans les tests de référence, atteignant une meilleure précision avec moins de paramètres.
  2. Fonctionnalités avancées : Il prend en charge des tâches de pointe telles que l'estimation de pose, le suivi d'objets et les boîtes englobantes orientées (OBB), offrant une polyvalence inégalée.
  3. Efficacité en temps réel : Optimisé pour les applications en temps réel, YOLO11 offre des temps d'inférence plus rapides et excelle sur les périphériques et les tâches sensibles à la latence.
  4. Adaptabilité : Grâce à une large compatibilité matérielle, YOLO11 est bien adapté au déploiement d'appareils périphériques, de plates-formes cloud et de GPU NVIDIA .

De quelle licence ai-je besoin ?

Les dépôtsYOLO d'Ultralytics , tels que YOLOv5 et YOLO11, sont distribués par défaut sous la licence AGPL-3.0 Cette licence approuvée par l'OSI est conçue pour les étudiants, les chercheurs et les passionnés. Elle encourage la collaboration ouverte et exige que tout logiciel utilisant des composants AGPL-3.0 soit également mis à disposition en libre accès. Bien que cette licence assure la transparence et favorise l'innovation, elle peut ne pas correspondre aux cas d'utilisation commerciale.
Si votre projet implique l'intégration du logiciel Ultralytics et des modèles d'IA dans des produits ou services commerciaux et que vous souhaitez contourner les exigences d'open-source de l'AGPL-3.0, une Licence Entreprise est idéale.

Les avantages de la licence Enterprise incluent :

  • Flexibilité commerciale : Modifiez et intégrez le code source et les modèles d'Ultralytics YOLO dans des produits propriétaires sans adhérer à l'exigence de l'AGPL-3.0 pour ouvrir votre projet.
  • Développement propriétaire : Bénéficiez d'une liberté totale pour développer et distribuer des applications commerciales qui incluent le code et les modèlesYOLO d'Ultralytics .

Pour garantir une intégration transparente et éviter les contraintes de l'AGPL-3.0 , demandez une licence d'entreprise Ultralytics en utilisant le formulaire prévu à cet effet. Notre équipe vous aidera à adapter la licence à vos besoins spécifiques.

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