Institutional Repository
Technical University of Crete
Technical University of Crete
EN
|
EL
| URI | http://purl.tuc.gr/dl/dias/3D059705-E517-46F4-B00C-D397D42A016F | - |
| Identifier | https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.99360 | - |
| Language | en | - |
| Extent | 83 pages | en |
| Extent | 67 megabytes | en |
| Title | Aerial video inspection of Greek power lines structures using machine learning techniques | en |
| Title | Εναέρια επιθεώρηση των γραμμών μεταφοράς ρεύματος του Ελληνικού δικτύου με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης | el |
| Creator | Tsellou Aikaterini | en |
| Creator | Τσελλου Αικατερινη | el |
| Contributor [Thesis Supervisor] | Zervakis Michail | en |
| Contributor [Thesis Supervisor] | Ζερβακης Μιχαηλ | el |
| Contributor [Committee Member] | Petrakis Evripidis | en |
| Contributor [Committee Member] | Πετρακης Ευριπιδης | el |
| Contributor [Committee Member] | Christopoulos Dionysios | en |
| Contributor [Committee Member] | Χριστοπουλος Διονυσιος | el |
| Publisher | Πολυτεχνείο Κρήτης | el |
| Publisher | Technical University of Crete | en |
| Academic Unit | Technical University of Crete::School of Electrical and Computer Engineering | en |
| Academic Unit | Πολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών | el |
| Content Summary | Power line inspection is a crucial task for the uninterrupted operation of an electricity distribution network. Till date, it is mainly carried out using manned helicopters or foot patrol. However, autonomous, intelligent inspection using unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with camera sensors has come to the fore lately as it can offer an advantageous automated way to deliver the task of inspection. For the accurate detection of the power lines in the imagery acquired, different state-of-the-art semantic segmentation techniques have been used. In this work, attention is mainly paid to the structure of the power lines, in order to find a proper deep learning architecture that can segment them efficiently, preserving their thin shape and reducing background noise. It is found out that DNNs that employ dilated convolutions can reach this goal and achieve high performance. The architectures in this work were evaluated in both literature datasets and videos collected by HEDNO S.A. (Hellenic Electricity Distribution Network Operator S.A.) using UAVs. Results show that, out of the four deep learning-based segmentation architectures used in the experiments, the D-LinkNet architecture, first introduced for road segmentation purposes in high-resolution satellite imagery, outperformed the others in terms of F'l-Score in various background scenarios. | en |
| Content Summary | Ο έλεγχος των ηλεκτρικών γραμμών αποτελεί ζωτικής σημασίας εργασία για την αδιάκοπη λειτουργία ενός δικτύου διανομής ηλεκτρικής ενέργειας. Μέχρι σήμερα, πραγματοποιείται κυρίως με επανδρωμένα ελικόπτερα ή πεζοπερίπατο. Ωστόσο, η αυτόνομη, έξυπνη έλεγχος χρησιμοποιώντας μη επανδρωμένα αεροσκάφη (UAVs) εξοπλισμένα με αισθητήρες κάμερας έχει προσεγγίσει πρόσφατα το προσκήνιο, καθώς μπορεί να προσφέρει ένα πλεονέκτημα ως προς το αυτοματοποιημένο τρόπο εκτέλεσης της εργασίας έλεγχου. Για την ακριβή ανίχνευση των ηλεκτρικών γραμμών στις λήψεις εικόνας, έχουν χρησιμοποιηθεί διάφορες τεχνικές σημασιολογικής ενγκάλισης που βρίσκονται στην αιχμή της τεχνολογίας. Σε αυτήν την εργασία, επιδίδεται μεγάλη προσοχή στη δομή των ηλεκτρικών γραμμών, προκειμένου να βρεθεί μια κατάλληλη αρχιτεκτονική εκμάθησης βαθιάς μάθησης που να μπορεί να τις ενγκαλίσει αποτελεσματικά, διατηρώντας το λεπτό τους σχήμα και μειώνοντας τον θόρυβο του φόντου. Έχει διαπιστωθεί ότι οι ΔΝΝ (Δίκτυα Νευρωνικών Δικτύων) που χρησιμοποιούν διευρυμένες συνελίξεις μπορούν να επιτύχουν αυτόν τον στόχο και να πετύχουν υψηλή απόδοση. Οι αρχιτεκτονικές που χρησιμοποιήθηκαν σε αυτήν την εργασία αξιολογήθηκαν τόσο σε σύνολα δεδομένων από τη βιβλιογραφία όσο και σε βίντεο που συλλέχθηκαν από την HEDNO S.A. (Διαχειριστής Ελληνικού Δικτύου Διανομής Ηλεκτρικής Ενέργειας Α.Ε.) με τη χρήση UAVs. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι, από τις τέσσερις αρχιτεκτονικές εκμάθησης βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιήθηκαν στις πειραματικές δοκιμές, η αρχιτεκτονική D-LinkNet, που εισήχθη αρχικά για σκοπούς ενγκαλίσεως δρόμων σε εικόνες υψηλής ανάλυσης από δορυφορικές λήψεις, ξεπέρασε τις άλλες όσον αφορά το F'l-Score σε διάφορα σενάρια φόντου. | el |
| Type of Item | Μεταπτυχιακή Διατριβή | el |
| Type of Item | Master Thesis | en |
| License | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| Date of Item | 2024-03-27 | - |
| Date of Publication | 2024 | - |
| Subject | Power line segmentation | el |
| Subject | Unmanned aerial vehicle | en |
| Subject | Semantic segmentation | en |
| Subject | Deep learning | en |
| Bibliographic Citation | Aikaterini Tsellou, "Aerial video inspection of Greek power lines structures using machine learning techniques", Master Thesis, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2024 | en |
| Bibliographic Citation | Αικατερίινη Τσέλλου, "Εναέρια επιθεώρηση των γραμμών μεταφοράς ρεύματος του Ελληνικού δικτύου με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης", Μεταπτυχιακή Διατριβή, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2024 | el |
Copyright © DIAS 2013
