Интегратор GPU-серверов и рабочих станций · Россия и СНГ
8 (800) 350-70-73 · бесплатно по России | Условия поставки
Энергетика и ЖКХ · Компьютерное зрение · Обнаружение аномалий

Мониторинг ЛЭП и подстанций по данным дронов и обходов

Нейросети анализируют фото и видео с БПЛА: дефекты изоляторов и арматуры, нарушения габаритов, растительность и состояние опор.

Время обработки материалов облётачасы вместо недель ручного просмотра
Выявляемость дефектоврост на 20–40 % к ручному осмотру снимков
Точность детекции типовых дефектов90–95 % после дообучения

Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.

Задача

Что решаем

Осмотр воздушных линий — тысячи километров, труднодоступная местность, работа бригад в полевых условиях. Плановые обходы охватывают линию раз в несколько лет, и дефекты — трещины изоляторов, коррозия арматуры, деревья в охранной зоне, повреждённые опоры — обнаруживаются после отключения.

Облёты дронами уже применяются, но дают десятки тысяч снимков за смену, которые инженеры просматривают вручную неделями. Результат осмотра зависит от внимательности конкретного специалиста.

Тепловизионные и лидарные данные накапливаются в архивах и не используются для оценки динамики состояния.

Как работает

Что делает ИИ

PyTorchUltralytics YOLODetectron2Open3D / PDALAnomalibPostgreSQL / PostGIS

Решение обрабатывает материалы облётов и обходов на сервере компании и формирует дефектные ведомости с привязкой к опорам и элементам.

  • Детекция и классификация дефектов по фото: изоляторы, арматура, провода, опоры, заземление, посторонние предметы; тепловые аномалии по тепловизионным снимкам.
  • Контроль охранной зоны и габаритов до растительности и строений по лидарным облакам и фотограмметрии.
  • Привязка находок к паспортам объектов, сравнение с предыдущими облётами и приоритизация ремонтов.
  • Обнаружение аномалий для редких дефектов, которых нет в обучающей выборке.

Модели дообучаются на находках инженеров компании и учитывают конкретные типы опор и арматуры, применяемые в сетях заказчика.

Результат — дефектная ведомость в формате, принятом у заказчика, с координатами, фотографиями и классом дефекта, готовая для загрузки в систему управления активами.

Какие данные нужны

  • Фото, видео, тепловизионные снимки с БПЛА
  • Лидарные облака и фотограмметрия
  • Паспорта ЛЭП и история дефектов
Железо · Компьютерное зрение · Один узел в стойке

Какая инфраструктура нужна

Профиль «компьютерное зрение» с пакетной обработкой: за сезон облётов накапливаются миллионы снимков высокого разрешения и терабайты облаков точек, и главный критерий — пропускная способность обработки и ёмкость хранилища. Для сетевой компании подходит сервер R5 PLUS или ASUS ESC8000A L40S из раздела GPU-серверы с 4–8 GPU и NVMe-массивом на десятки ТБ.

Для района сетей или пилота достаточно рабочей станции W5 MAX из рабочие станции. Обработка лидарных облаков дополнительно требует большого объёма оперативной памяти — 256 ГБ и более. Материалы облётов объектов энергетики не покидают контур компании.

Сравнить конфигурации →  ·  Подобрать по ускорителю →

Внедрение

Как идёт проект

  1. 01

    Данные и цель

    Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.

  2. 02

    Пилот на нашей конфигурации

    Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.

  3. 03

    Инфраструктура

    Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.

  4. 04

    Сопровождение

    Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.

Смежные решения

Что ещё автоматизируют в отрасли «Энергетика и ЖКХ»

Все решения для отрасли →

Запрос КП · ответ в течение рабочего дня

Опишите задачу и данные.

Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.

Обсудить внедрение