Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/4445
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.author | Beleño Díaz, Sergio Luis. | - |
dc.date.accessioned | 2022-11-15T18:13:19Z | - |
dc.date.available | 2020-09-18 | - |
dc.date.available | 2022-11-15T18:13:19Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | Beleño Diaz, S. L. (2020). Procesamiento de imágenes usando inteligencia artificial para el desarrollo de aplicaciones industriales [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/4445 | es_CO |
dc.identifier.uri | http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/4445 | - |
dc.description | A lo largo de los años se han implementado diferentes dispositivos para la inspección de redes eléctricas de alta tensión con el fin de reducir costos en las empresas dedicadas al sec tor de la industria energética. Actualmente el dispositivo mas usado para este proceso de inspección son los drones (Sampedro Pérez y cols., 2014). Al realizar vuelos sobre las redes eléctricas almacenan vídeos durante un largo período de tiempo dependiendo de la duración de la batería de cada dron. Estos videos de larga duración representan un problema, ya que los expertos necesitan separar las secciones de video mas importantes durante el proceso de inspección. Esta separación de videos le puede tomar horas de edición al operario de las redes eléctricas de alta tensión. Esta investigación se centra en el desarrollo e implementación de algoritmos de procesa miento de imágenes basados en inteligencia artificial para facilitar el proceso de inspección de redes eléctricas, con el fin de automatizar procesos relacionados con la industria de la energía eléctrica. En el proceso de desarrollo de los algoritmos de inteligencia artificial se realizaron vuelos con drones sobre infraestructuras eléctricas de alta tensión. De los videos captados se extrajeron 22000 imágenes para el entrenamiento de los sistemas de inteligencia artificial. Se entre naron diferentes arquitecturas para el aprendizaje automático de los sistemas de inteligencia artificial y se implemento la mejor arquitectura de aprendizaje automático para su aplicación. Con los algoritmos desarrollados se realizó un proceso de segmentación de videos por tipos de infraestructura eléctrica, mostrando a los operarios una información mas detallada en el proceso de inspección de torres eléctricas. El algoritmo de segmentación de videos logro el mismo desempeño que un operador humano en cuanto a la detección de los tipos de infra estructura eléctrica. Además de poder extraer imágenes con una visualización cercana de los aisladores encontrados en infraestructuras eléctricas, ya que los aisladores eléctricos son los elementos mas importantes en el proceso de inspección de torres eléctricas (Pernebayeva y cols., 2017). Esta investigación fue llevada a cabo usando la modalidad de pasantía de investigación realizada en el Centro Tecnológico de Automatización Industrial (CTAI) de la Pontificia Universidad Javeriana. | es_CO |
dc.description.abstract | Over the years, different devices have been implemented for the inspection of high voltage electrical networks in order to reduce costs in companies dedicated to the energy industry sector. Currently, the most used device for this inspection process is drones (Sampedro Pérez y cols., 2014). By flying over power lines, they store videos for a long period of time depen ding on the battery life of each drone. These long videos pose a problem as experts need to separate the most important video sections during the inspection process. This separation of videos allows the operator of the high voltage electrical networks to take hours of editing. This research focuses on the development and implementation of image processing algo rithms based on artificial intelligence to facilitate the inspection process of electrical networks, in order to automate processes related to the electrical energy industry. In the process of developing artificial intelligence algorithms, drone flights were carried out over high-voltage electrical infrastructure. 22,000 images were extracted from the captured videos for the training of artificial intelligence systems. Different architectures were trained for machine learning from artificial intelligence systems and the best machine learning archi tecture for their application was implemented. With the algorithms developed, a process of segmentation of videos by type of electrical infrastructure was carried out, showing operators more detailed information about the ins pection process of electrical towers. The video segmentation algorithm achieved the same performance as a human operator by detecting the types of electrical infrastructure. In addi tion to being able to extract images with a close-up view of the insulators found in electrical infrastructures, since electrical insulators are the most important elements in the process of inspecting electrical towers (Pernebayeva y cols., 2017). This research was carried out using the research internship modality at the Technological Center for Industrial Automation of the Pontifical Xavierian University | es_CO |
dc.format.extent | 93 | es_CO |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_CO |
dc.language.iso | es | es_CO |
dc.publisher | Universidad de Pamplona- Facultad de Ingenierías y Arquitectura. | es_CO |
dc.subject | El autor no proporciona la información sobre este ítem. | es_CO |
dc.title | Procesamiento de imágenes usando inteligencia artificial para el desarrollo de aplicaciones industriales. | es_CO |
dc.type | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | es_CO |
dc.date.accepted | 2020-06-18 | - |
dc.relation.references | Abiodun, O., Jantan, A., Omolara, O., Dada, K., Mohamed, N., y Arshad, H. (2018, 11). State-of-the-art in artificial neural network applications: A survey. Heliyon, 4, e00938. doi: 10.1016/j.heliyon.2018.e00938 | es_CO |
dc.relation.references | Albawi, S., Abed Mohammed, T., y ALZAWI, S. (2017, 08). Understanding of a convolutional neural network.. doi: 10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186 | es_CO |
dc.relation.references | Alex, K., Ilya, S., y Hg, E. (2012, 01). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Proceedings of NIPS, IEEE, Neural Information Processing System Foundation, 1097-1105. | es_CO |
dc.relation.references | Al-Imam, A., Motyka, M., y Jędrzejko, M. (2020, 05). Conflicting opinions in connection with digital superintelligence. International Journal of Artificial Intelligence, 9, 336-348. doi: 10.11591/ijai.v9.i2.pp336-348 | es_CO |
dc.relation.references | Alom, M. Z., Taha, T., Yakopcic, C., Westberg, S., Sidike, P., Nasrin, M., … Asari, V. (2019, 03). A state-of-the-art survey on deep learning theory and architectures. Electronics, 8, 292. doi: 10.3390/electronics8030292 | es_CO |
dc.relation.references | B, J., Periasamy, P., y Chenniappan, V. (2018). Electric power transmission and distribution - a teacher’s guide. | es_CO |
dc.relation.references | Bairouk, A. (2019, 11). Improving convolutional neural network accuracy using gabor filter and progressive resizing.. | es_CO |
dc.relation.references | Berk, R., y Elzarka, A. (2019, 10). Almost politically acceptable criminal justice risk assess ment. arXiv. | es_CO |
dc.relation.references | Bertoni, F., Citti, G., y Sarti, A. (2019, 11). Lgn-cnn: a biologically inspired cnn architecture. arXiv. | es_CO |
dc.relation.references | Bianco, S., Cadène, R., Celona, L., y Napoletano, P. (2018, 10). Benchmark analysis of representative deep neural network architectures. IEEE Access, 6, 64270-64277. doi: 10 .1109/ACCESS.2018.2877890 | es_CO |
dc.relation.references | Cong, I., Choi, S., y Lukin, M. (2019, 12). Quantum convolutional neural networks. Nature Physics, 15, 1-6. doi: 10.1038/s41567-019-0648-8 | es_CO |
dc.relation.references | Dumoulin, V., y Visin, F. (2016, 03). A guide to convolution arithmetic for deep learning. arXiv. | es_CO |
dc.relation.references | Earp, G., Eyre-Walker, R., Ellam, A., y Thomas, A. (2011). Advanced aerial inspection and asset management of electricity towers. En 2011 ieee pes 12th international conference on transmission and distribution construction, operation and live-line maintenance (esmo) (p. 1-7). | es_CO |
dc.relation.references | Eibar, C., Gavilane, J., Pérez, M., Aldás, ff., Proaño, P., y Basantes, D. (2018, 01). Design and simulation of a mobile robot, for the inspection of electrical lines. KnE Engineering, 1, 141. doi: 10.18502/keg.v1i2.1491 | es_CO |
dc.relation.references | Feng, P., Lin, Y., Guan, J., Dong, Y., He, G., Xia, Z., y Shi, H. (2019, 07). Embranchment cnn based local climate zone classification using sar and multispectral remote sensing data. En (p. 6344-6347). doi: 10.1109/IGARSS.2019.8898703 | es_CO |
dc.relation.references | Ghorbanzadeh, P., Taleshmekaeil, D., Shaddeli, A., y Kianpour, N. (2015, 01). Using one hot residue | es_CO |
dc.relation.references | Han, D. (2013, 03). Comparison of commonly used image interpolation methods. Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering. doi: 10.2991/iccsee.2013.391 | es_CO |
dc.relation.references | Han, J., Yang, Z., Zhang, Q., Chen, C., Li, H., Lai, S., … Chen, R. (2019, 05). A method of insulator faults detection in aerial images for high-voltage transmission lines inspection. Applied Sciences, 9, 2009. doi: 10.3390/app9102009 | es_CO |
dc.relation.references | He, K., Zhang, X., Ren, S., y Sun, J. (2015, 12). Deep residual learning for image recognition. arXiv, 7 | es_CO |
dc.relation.references | He, K., Zhang, X., Ren, S., y Sun, J. (2016, June). Deep residual learning for image recog nition. En The ieee conference on computer vision and pattern recognition (cvpr) | es_CO |
dc.relation.references | Hendry, y Chen, R.-C. (2019, 05). Automatic license plate recognition via sliding-window darknet-yolo deep learning. Image and Vision Computing, 87. doi: 10.1016/j.imavis.2019 .04.007 | es_CO |
dc.relation.references | Konstantinidis, D., Argyriou, V., Stathaki, T., y Nikos, G. (2019, 11). A modular cnn based building detector for remote sensing images. Computer Networks, 168, 107034. doi: 10.1016/j.comnet.2019.107034 | es_CO |
dc.relation.references | Ledig, C., Theis, L., Huszar, F., Caballero, J., Cunningham, A., Acosta, A., … Shi, W. (2017, 07). Photo-realistic single image super-resolution using a generative adversarial network. En (p. 105-114). doi: 10.1109/CVPR.2017.19 | es_CO |
dc.relation.references | Li, S., Zhou, H., Wang, G., Zhu, X., Kong, L., y Hu, Z. (2018, 08). Cracked insulator detection based on r-fcn. Journal of Physics: Conference Series, 1069, 012147. doi: 10.1088/ 1742-6596/1069/1/012147 | es_CO |
dc.relation.references | Lowe, B., y Kulkarni, A. (2015, 02). Multispectral image analysis using random forest. International Journal on Soft Computing, 6, 1-14. doi: 10.5121/ijsc.2015.6101 | es_CO |
dc.relation.references | Martin T. Hagan, M. H. B. O. D. J., Howard B. Demuth. (2014). Biological inspiration. En Neural network design (cap. 1.1.8). | es_CO |
dc.relation.references | Morales Castro, E. . J. Z. R., Arturo Ramírez Reyes. (2020, Enero/Junio). Comportamiento del mercado de divisas: una aplicación de redes neuronales artificiales. YACHANA, 9. | es_CO |
dc.relation.references | Muschelli, J. (2019, 12). Roc and auc with a binary predictor: a potentially misleading metric. Journal of Classification. doi: 10.1007/s00357-019-09345-1 | es_CO |
dc.relation.references | Pernebayeva, D., Bagheri, M., y James, A. (2017). High voltage insulator surface evaluation using image processing. En 2017 international symposium on electrical insulating materials (iseim) (Vol. 2, p. 520-523) | es_CO |
dc.relation.references | Powers, D., y Ailab. (2011, 01). Evaluation: From precision, recall and f-measure to roc, informedness, markedness correlation. J. Mach. Learn. Technol, 2, 2229-3981. doi: 10 .9735/2229-3981 | es_CO |
dc.relation.references | Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., y Farhadi, A. (2016, 06). You only look once: Unified, real-time object detection. En (p. 779-788). doi: 10.1109/CVPR.2016.91 | es_CO |
dc.relation.references | Redmon, J., y Farhadi, A. (2017, 07). Yolo9000: Better, faster, stronger. En (p. 6517-6525). doi: 10.1109/CVPR.2017.690 | es_CO |
dc.relation.references | Redmon, J., y Farhadi, A. (2018, 04). Yolov3: An incremental improvement. arXiv. | es_CO |
dc.relation.references | Saeedan, F., Weber, N., Goesele, M., y Roth, S. (2018, 06). Detail-preserving pooling in deep networks. En (p. 9108-9116). doi: 10.1109/CVPR.2018.00949 | es_CO |
dc.relation.references | Sainath, T., Mohamed, A.-r., Kingsbury, B., y Ramabhadran, B. (2013, 05). Deep convolu tional neural networks for lvcsr. En (p. 8614-8618). doi: 10.1109/ICASSP.2013.663 | es_CO |
dc.relation.references | Sampedro Pérez, C., Martinez, C., Chauhan, A., y Campoy, P. (2014, 07). A supervised approach to electric tower detection and classification for power line inspection.. doi: 10.1109/IJCNN.2014.6889836 | es_CO |
dc.relation.references | Shengyu, L., Wang, B., Wang, H., Chen, L., Linjian, M., Zhang, y Xiaoyan. (2019, 07). A real-time object detection algorithm for video. Computers and Electrical Engineering, 77, 398-408. doi: 10.1016/j.compeleceng.2019.05.009 | es_CO |
dc.relation.references | Simonyan, K., y Zisserman, A. (2014, 09). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv 1409.1556. | es_CO |
dc.relation.references | Sohn, K., Jung, D., Lee, H., y Hero, A. (2011, 11). Efficient learning of sparse, distributed, convolutional feature representations for object recognition. En (p. 2643-2650). doi: 10 .1109/ICCV.2011.6126554 | es_CO |
dc.relation.references | Sugata, T., y Yang, C. (2017, 11). Leaf app: Leaf recognition with deep convolutional neural networks. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 273, 012004. doi: 10.1088/1757-899X/245/1/012004 | es_CO |
dc.relation.references | Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., … Rabinovich, A. (2014, 09). Going deeper with convolutions. | es_CO |
dc.relation.references | Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., y Wojna, Z. (2016, 06). Rethinking the inception architecture for computer vision.. doi: 10.1109/CVPR.2016.308 | es_CO |
dc.relation.references | Tao, X., Zhang, D., Wang, Z., Liu, X., Zhang, H., y Xu, D. (2018). Detection of power line insulator defects using aerial images analyzed with convolutional neural networks. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. | es_CO |
dc.relation.references | Zeiler, M., y Fergus, R. (2013, 01). Visualizing and understanding convolutional networks. European Conference on Computer Vision(ECCV), 8689, 818-833. | es_CO |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | es_CO |
dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 | es_CO |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería Mecatrónica |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
Beleño_2020_TG.pdf | Beleño_2020_TG | 2,88 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.