Detekce a klasifikace vad panelů fotovoltaických elektráren z termokamery dronu
Loading...
Date
Authors
Haužvic, Filip
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce popisuje proces zpracování termografických snímků fotovoltaické elektrárny, pořízených termokamerou na dronu. Momentálně profesionál na inspekce elektráren manuálně analyzuje pořízené snímky a hledá v nich závady. Tento přístup je velmi časově náročný a zavedení určité míry automatizace by tento proces mohlo usnadnit a urychlit. S tímto záměrem jsem natrénoval a nasadil model neuronové sítě U-Net, který na snímcích detekuje nejčastější typ závady, kterým je „hot spot“. Pro vizualizaci nalezených závad jsem navrhl a vytvořil webovou aplikaci, která je zobrazuje v kompletní fotomozaice fotovoltaické elektrárny. V rámci aplikace může uživatel přidávat a mazat jednotlivé vady. Aplikace také umožňuje anotaci panelů, které jsou využity při tvorbě výsledné tabulky, jakmile je elektrárna kompletně anotována.
The thesis describes the processing of thermal images of photovoltaic power plants captured by a drone. In contemporary solutions, the images are analyzed manually, where an expert in thermal imaging searches for defects in individual panels. This approach is very time-consuming, and introducing some level of automation could ease the process. Therefore, I trained and utilized a U-Net model that detects hot spots in the images. To visualize and present the defects to the user, I designed and created a web-based application that highlights them in a complete orthomosaic of the photovoltaic power plant. Within the application, a user can annotate PV panels in the power plant and manually remove, or add any defect. When the plant is wholly annotated, an export to a spreadsheet can be created, matching defects to the individual annotated panels.
The thesis describes the processing of thermal images of photovoltaic power plants captured by a drone. In contemporary solutions, the images are analyzed manually, where an expert in thermal imaging searches for defects in individual panels. This approach is very time-consuming, and introducing some level of automation could ease the process. Therefore, I trained and utilized a U-Net model that detects hot spots in the images. To visualize and present the defects to the user, I designed and created a web-based application that highlights them in a complete orthomosaic of the photovoltaic power plant. Within the application, a user can annotate PV panels in the power plant and manually remove, or add any defect. When the plant is wholly annotated, an export to a spreadsheet can be created, matching defects to the individual annotated panels.
Description
Citation
HAUŽVIC, F. Detekce a klasifikace vad panelů fotovoltaických elektráren z termokamery dronu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-10
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky otázky přítomných, např. ohledně podoby výstupu z aplikace a způsobu jeho využití (přiřazení panelu k detekované vadě). Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B - velmi dobře.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení