magistrska naloga
Andrej Trunkl (Avtor), Pavle Boškoski (Mentor)

Povzetek

cELES, družba za upravljanje z elektroenergetskim prenosnim sistemom, skrbi za nemoteno delovanje slovenskega električnega omrežja. Za zagotovitev nemotenega delovanja je treba izvajati redne preglede sredstev na omrežju. Ker so pregledi zamudni, se uporabljajo brezpilotna letala, s katerimi se fotografirajo sredstva na omrežjih. Količina tako posnetih fotografij je zelo velika, zato je ročno pregledovanje in prostorsko umeščanje teh posnetkov velik izziv. Cilj raziskave je izboljšati učinkovitost spremljanja stanja omrežja z razvojem metod za natančnejše in hitrejše zaznavanje ter analizo infrastrukture, kar bo izboljšalo zanesljivost in varnost omrežja.

Ključne besede

prostorsko umeščanje;zaznavanje infrastrukture;pred procesiranje fotografij;predpripravljeni modeli;prenos znanja;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: FIŠ - Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
Založnik: [A. Trunkl]
UDK: 004.92:004.85(043.2)
COBISS: 223132675 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 139
Št. prenosov: 15
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni povzetek: ELES, the company responsible for managing the electricity transmission system, ensures the smooth operation of Slovenia’s electrical grid. To maintain uninterrupted service, regular inspections of network assets are necessary. Due to the time-consuming nature of these inspections, drones are used to photograph the network assets. The large volume of images captured presents a significant challenge for manual review and spatial placement. The aim of this research is to enhance the efficiency of network monitoring by developing methods for more accurate and faster detection and analysis of infrastructure, thereby improving the reliability and safety of the grid.
Sekundarne ključne besede: Spatial Placement;infrastructure detection;image preprocessing;Pre-trained Models;transfer learning;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
Komentar vira: Na ov.: Magistrska naloga : študijskega programa druge stopnje;
Strani: XV, 83 str.
ID: 25738931