Segmentación de la invasión por vegetación a líneas de transmisión eléctrica usando aprendizaje profundo en imágenes de drone
El trabajo de tesis se enfoca en abordar el problema de los cortes de energía en líneas de transmisión eléctrica debido a la invasión de vegetación. Se propone un enfoque basado en el uso de imágenes de drones y técnicas de aprendizaje profundo para anticipar y detectar la presencia de vegetación en...
- Autores:
-
Cano Solis, Mateo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/85423
- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::006 - Métodos especiales de computación
Inteligencia artificial
Procesamiento digital de imágenes
Líneas eléctricas
GeoAI
UAV
Vegetation encroachment
Power lines
Deep learning
Semantic segmentation
Artificial intelligence
Machine learning
Drones
Invasión por vegetación
Líneas eléctricas
Aprendizaje profundo
Segmentación
Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | El trabajo de tesis se enfoca en abordar el problema de los cortes de energía en líneas de transmisión eléctrica debido a la invasión de vegetación. Se propone un enfoque basado en el uso de imágenes de drones y técnicas de aprendizaje profundo para anticipar y detectar la presencia de vegetación en estas líneas. El objetivo general es desarrollar un flujo de trabajo que permita segmentar áreas invadidas por vegetación, mediante la creación de un conjunto de datos público de imágenes de drones, la preparación y fusión de datos, y la selección de una arquitectura de aprendizaje profundo para la detección. El método propuesto se presenta como una alternativa más eficiente y confiable en comparación con los métodos tradicionales de revisión manual en campo. El enfoque busca proporcionar una herramienta efectiva para la detección temprana de invasión de vegetación, contribuyendo así a mejorar la calidad y confiabilidad del suministro eléctrico y reduciendo los costos asociados a los cortes de energía generados por este problema. (Tomado de la fuente) |
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