Contribuições na inspeção de elementos da rede de distribuição de energia elétrica utilizando técnicas baseadas em deep learning : Contributions to the inspection of elements of the electricity distribution network using deep learning based techniques
| Ano de defesa: | 2021 |
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Resumo: | Orientador: Rangel Arthur |
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Contribuições na inspeção de elementos da rede de distribuição de energia elétrica utilizando técnicas baseadas em deep learning : Contributions to the inspection of elements of the electricity distribution network using deep learning based techniquesContributions to the inspection of elements of the electricity distribution network using deep learning based techniquesSistemas elétricos de potênciaProcessamento de imagensAprendizado profundoElectric power systemsImage processingDeep learningOrientador: Rangel ArthurTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: Este trabalho propõe um sistema de inspeção automático de redes de distribuição de energia elétrica, composto de detecção de postes, classificação de elementos de rede e sobreposição controlada de imagens ópticas e térmicas visando detecção e identificação de sobreaquecimentos. A base de imagens ópticas criada foi extraída pela ferramenta Google Street View. Para a localização do poste e classificação dos elementos de rede foram usadas técnicas baseadas em Deep Learning. Técnicas de homografia foram aplicadas para realizar o casamento das imagens ótica e térmica para utilizar a melhor característica de cada imagem para realização das inspeções. A técnica LoFTR foi a que apresentou os melhores resultados de transformação. Os detectores de postes apresentaram 93,59% de precisão média quando utilizado um detector Faster R-CNN. Para detecção de elementos da rede elétrica conseguiu-se uma precisão média de 97,6% com a rede YOLOv5 para oito categorias. A partir da validação dos métodos propostos tem-se uma tecnologia que pode seguir para implementações de cabeça de sérieAbstract: This work proposes an automatic inspection system for electrical energy distribution networks, comprising pole detection, classification of network elements and controlled overlapping of optical and thermal images aiming at detecting and identifying those with overheating. The optical image database created was extracted by the Google Street View tool. For the location of the pole and classification of network elements, techniques based on Deep Learning were used. Homography techniques were applied to match the optical and thermal images to use the best feature of each image to carry out inspections. The LoFTR technique was used to apply the best transformation results. Pole detectors showed average precision of 93.59% when using a Faster R-CNN detector. For detection of network elements, an average precision of 97.6% was achieved with the YOLOv5 network for eight categories. From the validation of the proposed methods, there is a technology that can be used for head-end implementationsDoutoradoSistemas de Informação e ComunicaçãoDoutor em Tecnologia[s.n.]Arthur, Rangel, 1977-Ursini, Edson LuizXimenes, Leandro RonchiniLeite, Ricardo BarrosoSilva, Alexandre GonçalvesUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em TecnologiaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPereira, Júlio César, 1983-20212021-12-16T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (81 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/7729PEREIRA, Júlio César. Contribuições na inspeção de elementos da rede de distribuição de energia elétrica utilizando técnicas baseadas em deep learning: Contributions to the inspection of elements of the electricity distribution network using deep learning based techniques. 2021. 1 recurso online (81 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: 20.500.12733/7729. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1260863https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1260863porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-07-23T11:58:40Zoai::1260863Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-07-23T11:58:40Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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