Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/33017
Название: Development of a System for Detecting Defects in Power Transmission Poles
Авторы: Shaltumaev, T. S.
Шалтумаев, Т. Ш.
Ключевые слова: Computer vision model;Neural networks;Power lines;Unmanned aerial vehicle
Дата публикации: 2026
Издатель: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Библиографическое описание: Loginov N. A., Martirosyan A. V., Shaltumaev T. S. Development of a System for Detecting Defects in Power Transmission Poles // Proceedings of the 2026 ElCon Conference of Young Researchers on Computing and Processing, and Information Security, ElCon-CP 2026. - 2026. - pp. 234 – 238. - DOI: 10.1109/ElCon-CP69823.2026.11452171
Источник: Proceedings of the 2026 ElCon Conference of Young Researchers in Electrical Engineering, Automation and Control Systems, ElCon-EE 2026
Краткий осмотр (реферат): This article offers a solution to the problem of diagnosing power transmission poles using the example of detecting defects in insulators. The main goal is to reduce the influence of the human factor on the diagnostic process, increase the accuracy of defect recognition and reduce the time for inspection of power lines. The article defines the problem, describes the methods and algorithms used. The process of working with the machine learning model, the data preparation process, and the main set of metrics for evaluating the quality of defect recognition are described sequentially. At the end of the paper, the results of the study are presented, including an analysis of the recognition quality using a basic set of metrics and visual images. The proposed algorithm for the operation of the aircraft is also described.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/33017
Располагается в коллекциях:Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
scopusresults 4013.pdf
  Доступ ограничен
126.3 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.