Segmentación de la invasión por vegetación a líneas de transmisión eléctrica usando aprendizaje profundo en imágenes de drone (2024)
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)