Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu, ứng dụng học sâu trong nhận diện bất thường chuỗi sứ cách điện từ ảnh UAV

Nghiên cứu, ứng dụng học sâu trong nhận diện bất thường chuỗi sứ cách điện từ ảnh UAV

Tác giả: Vũ Việt Vương

Lĩnh vực: Công nghệ Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật học sâu để nhận diện các bất thường trên chuỗi sứ cách điện thông qua hình ảnh thu thập từ máy bay không người lái (UAV). Hệ thống điện đóng vai trò then chốt đối với sự phát triển kinh tế, do đó, việc đảm bảo vận hành ổn định, tin cậy và hiệu quả là vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, các sự cố trên lưới điện vẫn có thể xảy ra, gây thiệt hại lớn về kinh tế. Để giải quyết vấn đề này, việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với camera giám sát và UAV đang trở thành xu hướng nghiên cứu được quan tâm. Luận văn đi sâu vào việc phân tích các phương pháp học sâu, đặc biệt là các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) và các mô hình phát hiện đối tượng như YOLO, nhằm tự động hóa quá trình kiểm tra, giám sát và cảnh báo sớm các bất thường trên chuỗi sứ cách điện, từ đó hỗ trợ công tác quản lý và vận hành hệ thống điện hiệu quả hơn.

Mục lục chi tiết:

• Lời mở đầu
• Chương 1: Tổng quan về học sâu và các bài toán ứng dụng
• Chương 2: Phương pháp phát hiện và nhận dạng bất thường dựa trên mô hình học sâu
• Chương 3: Ứng dụng học sâu trong phát hiện và nhận diện bất thường chuỗi sứ cách điện từ ảnh UAV
• Kết luận
• Danh mục các tài liệu tham khảo