En este documento se explica cómo utilizar el modelo preentrenado Detección de defectos de aislamiento disponible en ArcGIS Living Atlas of the World. Este modelo se utiliza para detectar aisladores y clasificar defectos de las imágenes orientadas de alta resolución de las cadenas aislantes de las torres de transmisión.
Las torres de transmisión eléctricas emplean aisladores para evitar las pérdidas de corriente a tierra de los conductores. Por estas líneas de transmisión pasa electricidad de alto voltaje, que a veces daña los aisladores. El daño por descarga ocurre cuando la corriente pasa por cámaras de aire entre los aisladores. Los aisladores también se rompen cuando la corriente de alto voltaje atraviesa su carcasa, pero también se rompen a causa de la carga mecánica. Identificar estos defectos en los aisladores puede ayudar a priorizar el mantenimiento y las reparaciones. Esto puede evitar la pérdida de energía y que se ocasionen otros daños a la infraestructura de transmisión.
Las compañías eléctricas llevan a cabo inspecciones periódicas en la infraestructura de transmisión y distribución. Para esto, se toman imágenes de los activos de transmisión mediante helicópteros, drones o, a veces, vehículos o personas desde el suelo. Las imágenes recopiladas se comprueban manualmente para identificar cualquier defecto en los activos. Un vuelo de inspección puede generar cientos de imágenes en un kilómetro. Un país está atravesado por cientos de miles de líneas de transmisión a lo largo y a lo ancho. La comprobación manual de cada imagen puede ser una tarea aburrida. Este modelo puede utilizarse para automatizar la tarea de detectar defectos de aislamiento.
Requisitos de licencia
Para completar este flujo de trabajo, los requisitos de licencia son los siguientes:
- ArcGIS Desktop: extensión ArcGIS Image Analyst para ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise: ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online: ArcGIS Image for ArcGIS Online
Detalles del modelo
Este modelo tiene las siguientes características:
- Entrada: imágenes orientadas de alta resolución de 3 bandas de 8 bits.
- Salida: capa de entidades que representa los aisladores detectados y clasificados.
- Cálculo: este flujo de trabajo requiere potencia de cálculo y se recomienda una GPU con una capacidad de cálculo de 6.0 o superior.
- Geografías aplicables: está previsto que este modelo funcione bien en Estados Unidos.
- Arquitectura: este modelo utiliza la arquitectura de modelo MMDetection-reppoints implementada en ArcGIS API for Python.
- Métricas de precisión: la siguiente tabla resume la precisión media del modelo en el dataset de validación.
Clase Puntuación de precisión media Aisladores rotos
0,92
Aisladores dañados por descarga
0,86
Aisladores sin problemas
0,72
Acceder al modelo y descargarlo
Descargue el modelo preentrenado Detección de defectos de aislamiento desde ArcGIS Living Atlas of the World. También puede acceder al modelo directamente desde ArcGIS Pro o usarlo en ArcGIS Image for ArcGIS Online.
- Vaya a ArcGIS Living Atlas of the World.
- Inicie sesión con sus credenciales de ArcGIS Online.
- Busque Detección de defectos de aislamiento y abra la página de elemento desde los resultados de búsqueda.
- Haga clic en el botón Descargar para descargar el modelo.
Puede usar el archivo .dlpk descargado directamente en ArcGIS Pro o cargarlo y utilizarlo en ArcGIS Enterprise. Además, si es necesario, puede ajustar el modelo preentrenado.
Notas sobre la versión
Las notas de la versión son las siguientes:
| Fecha | Descripción |
|---|---|
| Julio de 2023 |
Primera versión de Detección de defectos de aislamiento |