dc.creator |
MARTINS, Wander Mendes |
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dc.date.issued |
2023-12-11 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3958 |
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dc.description.abstract |
Currently, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been used in the most diverse applications
in both the civil and military sectors. In the civil sector, aerial inspection services
have been gaining a lot of attention, especially in the case of inspections of high voltage
electrical systems transmission lines. This type of inspection involves a helicopter carrying
three or more people (technicians, pilot, etc.) flying over the transmission line along its
entire length which is a dangerous service especially due to the proximity of the transmission
line and possible environmental conditions (wind gusts, for example). In this context,
the use of UAVs has shown considerable interest due to their low cost and safety for
transmission line inspection technicians. This work presents research results related to the
application of UAVs for transmission lines inspection, autonomously, allowing the identification
of invasions of the transmission line area as well as possible defects in components
(cables, insulators, connection, etc.) through the use of Convolutional Neural Networks
(CNN) for fault detection and identification. This thesis proposes the development of an
autonomous system to track power transmission lines using UAVs efficiently and with low
implementation and operation costs, based exclusively on rea-time image processing that
identifies the structure of the towers and transmission lines durin the flight and controls
the aircraft´s movements, guiding it along the closest possible path. A sumary of the work
developed will be presented in the next sections. |
pt_BR |
dc.language |
eng |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
Aplicações com VANT |
pt_BR |
dc.subject |
Rede neural convolucional |
pt_BR |
dc.subject |
Inspeção aérea |
pt_BR |
dc.title |
Study of artificial intelligence and computer vision methods for tracking transmission lines with the AID of UAVs |
pt_BR |
dc.type |
Tese |
pt_BR |
dc.date.available |
2024-01-22 |
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dc.date.available |
2024-01-22T14:35:25Z |
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dc.date.accessioned |
2024-01-22T14:35:25Z |
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dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/1078540725716070 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
PIMENTA, Tales Cleber |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/3321577431881283 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 |
RAMOS, Alexandre Carlos Brandão |
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dc.contributor.advisor-co1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/1897790038591384 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
Atualmente, os Veículos Aéreos Não Tripulados – VANTs têm sido utilizados nas mais
diversas aplicações tanto no setor civil quanto militar. No setor civil, os serviços de inspeção
aérea vêm ganhando bastante atenção, principalmente no caso de inspeções de
linhas de transmissão de sistemas elétricos de alta tensão. Este tipo de inspeção envolve
um helicóptero transportando três ou mais pessoas (técnicos, pilotos, etc.) sobrevoando a
linha de transmissão em toda a sua extensão, o que constitui um serviço perigoso principalmente
pela proximidade da linha de transmissão e possíveis condições ambientais (rajadas
de vento, por exemplo). Neste contexto, a utilização de VANTs tem demonstrado
considerável interesse devido ao seu baixo custo e segurança para técnicos de inspeção
de linhas de transmissão. Este trabalho apresenta resultados de pesquisas relacionadas à
aplicação de VANTs para inspeção de linhas de transmissão, de forma autônoma, permitindo
a identificação de invasões da área da linha de transmissão bem como possíveis
defeitos em componentes (cabos, isoladores, conexões, etc.) através do uso de Convolucional.
Redes Neurais - CNN para detecção e identificação de falhas. Esta tese propõe
o desenvolvimento de um sistema autônomo para rastreamento de linhas de transmissão
de energia utilizando VANTs de forma eficiente e com baixos custos de implantação e
operação, baseado exclusivamente no processamento de imagens em tempo real que identifica
a estrutura das torres e linhas de transmissão durante o voo e controla a velocidade
da aeronave. movimentos, guiando-o pelo caminho mais próximo possível. Um resumo do
trabalho desenvolvido será apresentado nas próximas seções. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
pt_BR |
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Elétrica |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UNIFEI |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA |
pt_BR |
dc.relation.references |
MARTINS, Wander Mendes. Study of artificial intelligence and computer vision methods for tracking transmission lines with the AID of UAVs. 2023. 115 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2023. |
pt_BR |