Giải Pháp AI-Flycam (Phục vụ quản lý vận hành EVN,NPT...)

* Phần mềm:
- Ứng dụng điều khiển thiết bị bay không người lái (drone) trên máy tính bảng.
- Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phần mềm tRdar để nhận biết các hư hỏng của các thiết bị trên
cột/ đường dây truyền tải điện.
- Phần mềm quản lý cột/ Đường dây truyền tải điện với giao diện Web và ứng dụng di động.
* Phần cứng:
- Drone DJI Phantom 4 Pro RTK với camera độ phân giải cao hoặc Drone DJI Matrice 210 RTK v2
với camera zoom 30x, camera nhiệt.
- Máy tính bảng Android
- Hạ tầng máy chủ triển khai/ lưu trữ hoặc trên nền tảng cloud.
* Người dùng:
- Nhân viên kỹ thuật tham gia kiểm tra.
- Lãnh đạo, quản lý đơn vị, đội trưởng đội kiểm tra
- Phần mềm điều khiển thiết bị bay được đơn vị phát triển dựa trên
các mã nguồn mở của hãng bay, nhằm đáp ứng đúng nhu cầu
triển khai thực tế tại đơn vị
- Các hình ảnh chụp từ flycam thông qua ứng dụng được đồng bộ
trực tiếp xuống server quản lý dữ liệu.

1. Phần mềm điều khiển thiết bị bay không người lái
- Các hình ảnh từ flycam gửi về server sẽ được máy chủ phân tích
AI tự động nhận dạng thiết bị và phát hiện hư hỏng (nếu có).
2. Phần mềm trí tuệ nhân tạo trong việc nhận dạng thiết bị và
phát hiện hư hỏng.
- Quản lý thông tin hình ảnh của các đợt khảo sát.
- Quản lý các thông tin của cột/ đường dây: Các thiết bị, các thông
tin kỹ thuật chi tiết trên các cột và đường dây
- Quản lý các công việc được giao và tiến độ thực hiện công việc
của nhân viên
3. Phần mềm quản lý đường dây
Tổng quan nền tảng AI platform
- Từ các hình ảnh thu thập từ Flycam sẽ được đồng bộ
xuống hệ thống máy chủ chạy trí tuệ nhân tạo từ đó
nhận diện ra thiết bị, phát hiện các hư hỏng (Đã được
đào tạo từ trước) và đưa ra cảnh báo cho nhân viên kỹ
thuật.
- Hệ thống sử dụng mạng CNN để nhận dạng các đối
tượng trên đường dây truyền tải điện bao gồm 26 đối
tượng: 08 đối tượng hư hỏng và 18 đối tượng bình
thường.