Detecção e classificação de objetos em linhas de distribuição de energia utilizando a CNN YOLOv3

  • Milena Lucas dos Santos Fundação Parque Tecnológico Itaipu / UNIOESTE
  • Valéria Nines dos Santos Fundação Parque Tecnológico Itaipu
  • Claudio Roberto Marquetto Mauricio Fundação Parque Tecnológico Itaipu / UNIOESTE
  • Fabiana Frata Furlan Peres UNIOESTE

Resumo


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%.

Palavras-chave: YOLOv3, Redes Neurais Convolucionais, Distribuição de energia

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Publicado
02/12/2020
SANTOS, Milena Lucas dos; SANTOS, Valéria Nines dos; MAURICIO, Claudio Roberto Marquetto; PERES, Fabiana Frata Furlan. Detecção e classificação de objetos em linhas de distribuição de energia utilizando a CNN YOLOv3. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE SOFTWARE LIVRE E TECNOLOGIAS ABERTAS (LATINOWARE), 17. , 2020, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 112-116. DOI: https://doi.org/10.5753/latinoware.2020.18617.