Detecção e classificação de objetos em linhas de distribuição de energia utilizando a CNN YOLOv3 - Santos, Milena Lucas dos; Santos, Valéria Nines dos; Mauricio, Claudio Roberto Marquetto; Peres, Fabiana Frata Furlan (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware), 2020)
A energia elétrica é algo essencial para todas as áreas de produção. Sendo assim, a condição dos equipamentos é essencial para a distribuição de uma energia de qualidade. Contudo, as redes elétricas se estendem por quilômetros e ainda por trechos de difícil acesso, comprometendo encontrar equipamentos danificados. Neste artigo, apresenta-se uma solução de detecção e classificação de objetos das linhas de distribuição de energia utilizando Redes Neurais Convolucionais. Na primeira etapa do projeto, a CNN foi treinada para detectar e classificar quatro tipos de objetos que fazem parte da rede elétrica. A rede neural artificial selecionada para detectar e classificar os objetos foi a YOLOv3. Para compor o banco de imagens de teste e treinamento, foi utilizado um drone e efetuadas coletas de imagens em 10 locais distintos. Após o treinamento, a CNN alcançou um IoU de 60,38%.