Um método de detecção abrangente para inspecções de energia de drones

August 23, 2024
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As empresas de energia têm sido por muito tempo limitadas pelos gargalos do modelo de inspecção tradicional, incluindo a dificuldade de expandir a cobertura, a ineficiência e a complexidade da gestão da conformidade.

 

Hoje, a integração da tecnologia avançada de drones no processo de inspecção de energia não só amplia muito os limites da inspecção,Mas também melhora significativamente a eficiência operacional e garante efetivamente a conformidade do processo de inspecção, subvertendo completamente o dilema da inspecção tradicional.

 

Através do uso de câmaras de bilhões de pixels, combinadas com voo automatizado, software de inspecção dedicado e análise de dados eficiente,a produtividade das inspecções com drones foi aumentada com sucesso em múltiplos.

 

 

Produtividade no contexto da inspecção

Produtividade da inspecção = aquisição de imagem, conversão

e valores analisados / horas de trabalho necessárias para criar esses valores.

 

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Com as câmaras certas, voo automático e análise e software baseados em inteligência artificial (IA), é possível alcançar uma detecção escalável e eficiente.

 

 

 

Como se consegue isso?

Adotando uma abordagem de inspecção omnidirecional que otimiza cada etapa do processo, aumentando assim a produtividade.Este método de inspecção abrangente não só aumenta o valor dos dados recolhidos, mas também reduz significativamente o tempo necessário para a recolha e análise.

 

Além disso, a escalabilidade é um aspecto fundamental desta abordagem: se a inspecção não tiver escalabilidade, será vulnerável a desafios futuros, o que conduzirá a um aumento dos custos e a uma diminuição da eficiência.

 

A escalabilidade deve ser priorizada no início do plano para adoptar um método de inspecção de drones de espectro completo.Os principais passos na otimização incluem a utilização de tecnologia avançada de aquisição de imagem e o uso de câmeras com imagem de pontaAs imagens de alta resolução geradas fornecem dados de visualização precisos.

 

Além de encontrar defeitos, essas imagens treinam modelos de inteligência artificial que ajudam o software de inspeção a detectar defeitos, criando um valioso conjunto de dados baseado em imagens.

 

 

 

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