Исследователи из Китая создали алгоритм, который замечает на линиях электропередачи то, что часто упускают дроны. Система нашла птичьи гнезда с точностью почти 94 процента, что поможет предотвращать аварии.
Проблема с посторонними предметами
По словам ученых, мусор и гнезда на проводах — вторая по частоте причина аварий на ЛЭП. Чаще всего проблемы возникают только из-за ударов молнии. Пластик, воздушные змеи или шары, попадая на линии, вызывают короткие замыкания. Дроны, которые сейчас используют для проверки, часто не видят мелкие предметы на сложном фоне, например, среди деревьев или облаков.
Как работает новая модель
Специалисты из Центрального университета национальностей взяли за основу популярную нейросеть YOLOv8n и серьезно ее доработали. Новая архитектура, которую назвали SESYOLO, получила особые модули. Один из них отвечает за то, чтобы убрать лишние вычисления и лучше выделять нужные объекты. Другой модуль помогает эффективно обмениваться данными между разными масштабами снимков, не перегружая систему. езультаты их работы были опубликованы в журнале Scientific Reports.
Для обучения использовали генеративный искусственный интеллект, который создавал дополнительные примеры снимков. Это помогло нейросети научиться различать предметы в разных условиях.
Цифры и скорость
Тесты показали, что новая модель видит цели в среднем на 9 процентов лучше предыдущей версии. При поиске именно птичьих гнезд точность достигла 93,9 процента. При этом алгоритм очень легкий — занимает меньше 8 мегабайт. На современной видеокарте он обрабатывает 142 кадра в секунду, что позволяет использовать его в реальном времени прямо во время полета беспилотника.
Исследователи отметили, что их детище гораздо лучше фокусируется на центре объекта и игнорирует фоновый шум. Это значит, что дрон с такой начинкой не перепутает гнездо с пучком листвы или тенью. Разработка уже опубликована в научном журнале и готова к тому, чтобы автоматизировать инспекцию линий и делать энергосети надежнее.
