eSmart Systems стремилась улучшить инспекции коммунальных предприятий и повысить эффективность электросетей с помощью компьютерного зрения для обнаружения неисправностей и профилактического обслуживания.
Благодаря интеграции моделей Ultralytics YOLO в свою платформу Grid Vision®, eSmart Systems сократила время проверки на 50%, ускорила обнаружение неисправностей и перешла к проактивному обслуживанию.
eSmart Systems — это норвежская компания, которая помогает поставщикам коммунальных услуг проверять и управлять крупномасштабными активами, такими как электросети и подстанции, с помощью компьютерного зрения и аналитики. В частности, их флагманская платформа Grid Vision® использует компьютерное зрение, геопространственную аналитику и данные временных рядов для анализа аэрофотоснимков, обнаружения компонентов и дефектов, а также предоставления прогнозной информации по линиям электропередач.
Чтобы еще больше повысить эффективность инспекций, eSmart Systems интегрировала модели Ultralytics YOLO в Grid Vision®. Это привело к увеличению скорости обнаружения дефектов и позволило коммунальным предприятиям перейти от реактивного ремонта к более эффективному обслуживанию на основе состояния.
Компания eSmart Systems, головной офис которой находится в Халдене, Норвегия, специализируется на предоставлении инновационных решений для энергетического сектора с целью мониторинга и обслуживания критически важной инфраструктуры. Например, их флагманская платформа Grid Vision® предоставляет комплексное решение для инспектирования и управления крупномасштабными активами, такими как энергосети и подстанции.
Компания eSmart Systems, которой доверяют более 70 коммунальных предприятий по всему миру, проверила более 100 000 километров линий электропередач, что позволяет коммунальным предприятиям принимать более эффективные решения на основе данных. Grid Vision® повышает эффективность технического обслуживания, снижает риски и поддерживает переход к более устойчивой и экологичной энергетической инфраструктуре.
eSmart Systems также обеспечивает соответствие своих решений ИИ высоким стандартам конфиденциальности данных и нормативным требованиям. Компания сертифицирована по стандарту ISO 27001 в области управления информационной безопасностью и соответствует статье 7.8 Netcode, которая регулирует безопасный обмен данными в европейских операциях с электросетями.
Электрические сети простираются на огромные территории, часто проходя через отдаленные или труднодоступные места. Многие из этих систем устаревают и требуют регулярных проверок для обеспечения безопасности и надежности. Проверка таких компонентов, как вышки электропередач и линии электропередач, отнимает много времени, стоит дорого и может быть рискованной для рабочих.
eSmart Systems стремилась получать аэрофотоснимки с помощью дронов и вертолетов, применяя компьютерное зрение для обнаружения компонентов и выявления дефектов. Однако, поскольку коммунальные предприятия имеют разные компоненты и получают изображения в различных условиях, было сложно поддерживать согласованный рабочий процесс инспекций.
Ручной просмотр этих изображений также был медленным и ресурсоемким, что затрудняло масштабирование обнаружения неисправностей. Чтобы автоматизировать проверки и поддерживать профилактическое обслуживание, eSmart Systems требовалась быстрая и адаптируемая модель Vision AI, которая могла бы надежно работать с различными типами активов, регионами и погодными условиями.
Чтобы привнести автоматизацию и интеллект в проверки электросетей, eSmart Systems интегрировала Ultralytics YOLO, модель компьютерного зрения, в свою платформу Grid Vision®. Модели Ultralytics YOLO поддерживают различные задачи компьютерного зрения, включая обнаружение объектов, что позволяет платформе идентифицировать ключевые компоненты, такие как башни, траверсы, изоляторы и провода, на аэрофотоснимках.
Эти модели также используются для обнаружения дефектов, таких как разрастание растительности, повреждения и износ, которые могут повлиять на производительность сети. После обнаружения компонентов и дефектов эта информация обрабатывается через Grid Vision®, которая использует облачную обработку для автоматизации и масштабирования процесса инспекции быстро и точно.
Платформа выявляет потенциальные дефекты, оценивает связанные с ними уровни риска и помогает коммунальным предприятиям планировать техническое обслуживание на основе состояния активов. Такое сочетание обнаружения и анализа в реальном времени позволяет коммунальным предприятиям перейти от реактивного технического обслуживания к более упреждающему подходу, помогая им предвидеть потенциальные проблемы до того, как они приведут к дорогостоящим сбоям.
Интегрируя эти данные с метаданными и данными временных рядов, Grid Vision® позволяет коммунальным предприятиям оптимизировать свои стратегии обслуживания, повышая эффективность и снижая риск неожиданных отключений.
eSmart Systems внедрила модели Ultralytics YOLO из-за их скорости, точности и бесшовной интеграции в свой конвейер ИИ. Модели Ultralytics YOLO обеспечивают стабильные результаты при анализе больших аэрофотоснимков с высоким разрешением, что делает их идеальными для инспекций электросетей.
Кроме того, пакет Ultralytics Python предлагает множество вариантов интеграции, включая 15 форматов экспорта. Эта гибкость позволяет eSmart Systems развертывать модели в различных средах. Они используют такие форматы, как PyTorch для обучения и ONNX для оптимизированного вывода на CPU в production, особенно когда ресурсы GPU ограничены в их облачной инфраструктуре.
Имея более 30 моделей Ultralytics YOLO, уже находящихся в производстве, eSmart Systems может эффективно масштабировать проверки. Это позволяет им сосредоточиться на улучшении качества данных и решении задач, специфичных для коммунальных предприятий.
Влияние Grid Vision®, основанной на моделях Ultralytics YOLO, было значительным в улучшении инспекций коммунальных предприятий. Благодаря автоматизации инспекций активов и улучшению обнаружения дефектов, Grid Vision® снизила нагрузку на ручной труд, повысила безопасность и способствовала более активным стратегиям обслуживания.
Например, в Швейцарии крупная энергетическая компания, управляющая тысячами опор (высоких конструкций, поддерживающих линии электропередач) в гористой местности, сократила время осмотра на 50%. Переход от ручного подъема к инспекциям с помощью дронов ускорил обнаружение неисправностей, повысил безопасность работников и сэкономил время.
Аналогично, в Соединенных Штатах крупный поставщик коммунальных услуг использовал Grid Vision® для оцифровки 1400 опор линий электропередач всего за три месяца. Этот анализ изображений на основе ИИ заменил ручной просмотр фотографий, позволив проводить удаленную проверку и принимать более эффективные решения по планированию капитальных затрат на основе данных.
Аналогично, в Финляндии оператор системы передачи сократил количество выездов на места и минимизировал перебои в электроснабжении, перейдя от наземных инспекций к оценкам с помощью дронов. Благодаря Grid Vision® и обнаружению дефектов на базе YOLO точность инспекций повысилась, и квалифицированные работники смогли сосредоточиться на более важных задачах.
.webp)
В перспективе, по мере глобального расширения eSmart Systems, они решают такие задачи, как различающаяся инфраструктура, разные методы захвата изображений и дрейф данных в разных регионах. Чтобы преодолеть эти проблемы, компания сосредотачивается на том, чтобы сделать Grid Vision® более масштабируемой и адаптируемой.
Их прогресс в создании конвейеров MLOps сыграл ключевую роль, упростив переобучение моделей и автоматизировав расширение наборов данных. Эти улучшения постоянно повышают точность и производительность их AI-решений. eSmart Systems прокладывает путь к более эффективному и надежному управлению энергосистемой, обеспечивая готовность к будущему в глобальном энергетическом переходе.
Интересуетесь компьютерным зрением? Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать, как модели Ultralytics YOLO стимулируют инновации в таких областях, как ИИ в самоуправляемых автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве. Узнайте больше о наших моделях YOLO и вариантах лицензирования уже сегодня!
Модели Ultralytics YOLO — это архитектуры компьютерного зрения, разработанные для анализа визуальных данных из изображений и видео. Эти модели можно обучать для решения таких задач, как обнаружение объектов, классификация, оценка позы, отслеживание и сегментация экземпляров. Модели Ultralytics YOLO включают:
Ultralytics YOLO11 — это последняя версия наших моделей компьютерного зрения. Как и ее предыдущие версии, она поддерживает все задачи компьютерного зрения, которые полюбились сообществу Vision AI в YOLOv8. Однако новая YOLO11 отличается большей производительностью и точностью, что делает ее мощным инструментом и идеальным союзником для решения реальных промышленных задач.
Модель, которую вы решите использовать, зависит от конкретных требований вашего проекта. Важно учитывать такие факторы, как производительность, точность и потребности развертывания. Вот краткий обзор:
Репозитории Ultralytics YOLO, такие как YOLOv5 и YOLO11, по умолчанию распространяются под лицензией AGPL-3.0. Эта лицензия, одобренная OSI, предназначена для студентов, исследователей и энтузиастов, способствует открытому сотрудничеству и требует, чтобы любое программное обеспечение, использующее компоненты AGPL-3.0, также было с открытым исходным кодом. Хотя это обеспечивает прозрачность и способствует инновациям, это может не соответствовать коммерческим вариантам использования.
Если ваш проект включает в себя встраивание программного обеспечения и моделей ИИ Ultralytics в коммерческие продукты или услуги и вы хотите обойти требования AGPL-3.0 об открытом исходном коде, корпоративная лицензия является идеальным вариантом.
Преимущества корпоративной лицензии:
Чтобы обеспечить бесшовную интеграцию и избежать ограничений AGPL-3.0, запросите корпоративную лицензию Ultralytics, используя предоставленную форму. Наша команда поможет вам адаптировать лицензию к вашим конкретным потребностям.
.webp){kind=logo}
.webp)
.webp)
.webp)