Detección e inspección de torres de alta tensión mediante procesamiento de imágenes aéreas y aprendizaje profundo

dc.contributor.advisorFlores Espinoza, Donato Andrés
dc.contributor.authorOpazo Barboza, Juan Diego
dc.date.accessioned2020-02-21T16:37:04Z
dc.date.available2020-02-21T16:37:04Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2020-02-21
dc.description.abstractLa presente tesis muestra el diseño de un algoritmo que detecta torres de alta tensión y clasifica el nivel de corrosión que presenta. El sistema recibe las imágenes capturadas por un dron que se desplaza por toda la línea de transmisión. Esta tesis forma parte de un proyecto que tiene como propósito la automatización del proceso de inspección de torres de alta tensión. En cuanto a la metodología, se establecieron 3 etapas donde cada una tiene su propio modelo de aprendizaje profundo. Primero, se tiene un detector basado en la arquitectura RCNN y VGG16 para obtener las coordenadas donde se encuentra ubicado el objeto de interés. Segundo, se tuvo que añadir un clasificador de torres, basado en la arquitectura Alexnet con optimizador Adam, ya que había una gran presencia de falsos positivos en la salida del detector debido a la poca cantidad de imágenes en el conjunto de datos. Tercero, se presenta un clasificador de corrosión, basado en la arquitectura VGG16 y optimizador Adam, que etiqueta, la región extraída y clasificada como en la salida de la etapa previa, con una de las 3 nomenclaturas: alta corrosión, baja corrosión e indeterminado. Finalmente, los resultados finales mostraron una precisión promedio de 0.6 en la etapa del detector, precisión del 99.5% al clasificar la torre, la cual refleja una mínima presencia de falsos positivos, y una exactitud del 89.5% al momento de etiquetar el nivel de corrosión del objeto detectado.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/15976
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.subjectProcesamiento de imágeneses_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectLíneas eléctricas--Postes y torreses_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01es_ES
dc.titleDetección e inspección de torres de alta tensión mediante procesamiento de imágenes aéreas y aprendizaje profundoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
renati.advisor.dni06017817
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2092-7666es_ES
renati.discipline712026es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#bachilleres_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_ES
thesis.degree.disciplineCiencias con mención en Ingeniería Electrónicaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.levelBachilleratoes_ES
thesis.degree.nameBachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Electrónicaes_ES

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