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Detección de anomalías en líneas de transmisión subterráneas a través de una red neuronal convolucional profunda de máscara multiscale y refuerzo de imagen

Autores: Kim, Min-Gwan; Jeong, Siheon; Kim, Seok-Tae; Oh, Ki-Yong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Detección de anomalías en líneas de transmisión subterráneas a través de una red neuronal convolucional profunda de máscara multiscale y refuerzo de imagen


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Marco propuesto
Detección de anomalías
Imágenes térmicas
UTLCs
Segmentación
Red neuronal

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este estudio propone un marco integrado para detectar automáticamente anomalías y fallas en conectores de líneas de transmisión subterránea (UTLCs) con imágenes térmicas, ya que la detección de anomalías de conectores de líneas de transmisión subterránea (UTLCs) desempeña un papel crítico en la gestión de riesgos de líneas de energía.

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