eSmart Systems сокращает время инспекции линий электропередач вдвое с помощью Ultralytics YOLO

eSmart Systems — норвежская компания, которая помогает энергоснабженческим организациям инспектировать и обслуживать крупномасштабные объекты, такие как электросети и подстанции, используя computer vision и аналитику. В частности, их флагманская платформа Grid Vision® задействует компьютерное зрение, геопространственную аналитику и данные временных рядов для анализа аэрофотоснимков, обнаружения компонентов и дефектов, а также предоставления прогностических аналитических данных по линиям электропередачи.

Чтобы дополнительно повысить эффективность инспекций, eSmart Systems интегрировала Ultralytics YOLO models 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.

Трансформация проверок линий электропередачи с помощью ИИ и компьютерного зрения#

Имея штаб-квартиру в Халдене (Норвегия), eSmart Systems фокусируется на внедрении инновационных решений в сектор коммунальных услуг для мониторинга и обслуживания критически важной инфраструктуры. Например, их флагманская платформа Grid Vision® предоставляет комплексное решение для инспекции и управления крупномасштабными объектами, такими как power grids и подстанции.

Заслужив доверие более чем 70 коммунальных предприятий по всему миру, компания eSmart Systems проинспектировала более 100 000 километров линий электропередачи, позволяя энергопредприятиям принимать более качественные решения на основе данных. Grid Vision® делает обслуживание более эффективным, снижает риски и поддерживает переход к более устойчивой и sustainable energy инфраструктуре.

eSmart Systems также гарантирует, что их ИИ-решения соответствуют высоким стандартам конфиденциальности данных и нормативным требованиям. Они имеют сертификат ISO 27001 в области управления информационной безопасностью и соблюдают статью 7.8 Netcode, которая регулирует безопасный обмен данными в операциях европейских электросетей.

Сложности проверки электросетей#

Электросети простираются на огромные территории, часто проходя через труднодоступные или отдаленные районы. Многие из этих систем устарели и требуют регулярных проверок для обеспечения безопасности и надежности. Инспекция таких компонентов, как опоры ЛЭП и линии электропередачи, отнимает много времени, стоит дорого и может быть сопряжена с риском для сотрудников.

eSmart Systems стремилась производить аэрофотосъемку с помощью drones и вертолетов, применяя компьютерное зрение для обнаружения компонентов и выявления дефектов. Однако, поскольку у коммунальных предприятий разные компоненты и они делают снимки в различных условиях, поддерживать единый рабочий процесс инспекции было непросто.

Рис. 1. Обслуживание электросетей может быть сложной задачей.

Ручной просмотр этих изображений был медленным и ресурсоемким процессом, что затрудняло масштабирование обнаружения неисправностей. Чтобы автоматизировать проверки и перейти к превентивному обслуживанию, eSmart Systems требовалась быстрая и адаптивная модель Vision AI, способная надежно работать с разными типами активов, регионами и погодными условиями.

Роль обнаружения объектов и YOLO в инспекции электросетей#

Чтобы привнести автоматизацию и интеллект в проверки энергосетей, eSmart Systems интегрировала Ultralytics YOLO — модель компьютерного зрения — в свою платформу Grid Vision®. Модели Ultralytics YOLO поддерживают различные computer vision tasks, включая обнаружение объектов, что позволяет платформе идентифицировать ключевые компоненты, такие как опоры, траверсы, изоляторы и провода на аэрофотоснимках.

Модели также используются для обнаружения дефектов, таких как разрастание растительности, повреждения и износ, которые могут влиять на производительность сети. Как только компоненты и дефекты обнаружены, информация обрабатывается через Grid Vision®, где используется облачная обработка для быстрой и точной автоматизации процесса проверки.

Рис. 2. Grid Vision® обнаруживает электрические компоненты с помощью YOLO.

Платформа отмечает потенциальные дефекты, оценивает связанные с ними уровни риска и помогает коммунальным службам планировать техническое обслуживание на основе состояния активов. Такое сочетание обнаружения и анализа в реальном времени позволяет предприятиям перейти от реактивного обслуживания к более проактивному подходу, помогая предотвращать проблемы до того, как они приведут к дорогостоящим отказам.

Интегрируя эти данные с метаданными и временными рядами, Grid Vision® позволяет поставщикам услуг оптимизировать стратегии обслуживания, повышая эффективность и снижая риск непредвиденных отключений.

Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#

eSmart Systems выбрала модели Ultralytics YOLO за их скорость, точность и бесшовную интеграцию в их ИИ-конвейер. Модели Ultralytics YOLO обеспечивают стабильные результаты при анализе больших аэрофотоснимков высокого разрешения, что делает их идеальными для инспекции электросетей.

Кроме того, Ultralytics Python package предлагает множество вариантов интеграции, включая 15 форматов экспорта. Такая 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 продакшене, особенно когда ресурсы GPU в их облачной инфраструктуре ограничены.

Имея в эксплуатации более 30 моделей Ultralytics YOLO, eSmart Systems может эффективно масштабировать проверки. Это позволяет им сосредоточиться на улучшении качества данных и решении специфических задач коммунального сектора.

Сокращение времени проверок на 50% с помощью Ultralytics YOLO#

Влияние Grid Vision®, работающей на базе моделей Ultralytics YOLO, оказалось значительным для повышения эффективности инспекций сетей. Автоматизируя проверки активов и улучшая defect detection, Grid Vision® снизила ручные трудозатраты, повысила безопасность и способствовала внедрению более проактивных стратегий обслуживания.

Например, в Швейцарии крупная энергетическая компания, управляющая тысячами опор (высоких конструкций, поддерживающих линии электропередачи) в горной местности, сократила время проверок на 50%. Переход от ручного подъема на опоры к проверкам с помощью дронов ускорил обнаружение неисправностей, повысил безопасность рабочих и сэкономил время.

Аналогичным образом в США крупный поставщик коммунальных услуг использовал Grid Vision® для оцифровки 1400 опор линий электропередачи всего за три месяца. Этот ИИ-анализ изображений заменил ручной просмотр фотографий, что позволило проводить удаленную валидацию и принимать более обоснованные решения по капиталовложениям на основе данных.

Также в Финляндии оператор системы передачи электроэнергии сократил количество выездов на объекты и минимизировал время простоев, перейдя от наземных инспекций к оценке с помощью дронов. С помощью Grid Vision® и обнаружения дефектов на базе YOLO точность проверок повысилась, а квалифицированные работники смогли сосредоточиться на более важных задачах.

Рис. 3. Взгляд на линии электропередачи в Финляндии, контролируемые с помощью Grid Vision® и YOLO.

Обеспечение следующего поколения проверок коммунальных сетей#

Заглядывая в будущее, по мере глобального расширения eSmart Systems решает такие проблемы, как различия в инфраструктуре, методы захвата изображений и дрейф данных в разных регионах. Чтобы справиться с этими трудностями, компания делает упор на масштабируемость и адаптивность Grid Vision®.

Их прогресс в конвейерах MLOps стал ключевым фактором, упростив переобучение моделей и автоматизировав расширение наборов данных. Эти улучшения постоянно повышают точность и производительность их ИИ-решений. eSmart Systems прокладывает путь к более эффективному и надежному управлению сетями, обеспечивая готовность к глобальному энергетическому переходу.

Интересуешься компьютерным зрением? Изучи наш GitHub repository, чтобы узнать, как модели Ultralytics YOLO стимулируют инновации в таких областях, как AI in self-driving cars и computer vision in agriculture. Узнай больше о наших моделях YOLO и licensing options уже сегодня!