Ny nærings-ph.d. skal analysere dronebilder gjennom maskinlæring
For kraftselskaper er det store utfordringer knyttet til å enhver tid ha oversikt over tilstanden til strømnettet, utstyr og kraftlinjer. Tradisjonelt har kraftselskaper utført inspeksjon manuelt og ved hjelp av helikopter. Dette er tidkrevende, dyrt og kan innebære risiko for personskader ved f.eks. klatring i master.
Droner til automatisert inspeksjon
Firmaet eSmart Systems i Halden har startet et innovativt og framtidsrettet prosjekt kalt ”connected drone” der formålet er å utvikle automatisert inspeksjon basert på bilder og video tatt fra dronen (også kalt RPAS - Remote Piloted Aircraft Systems). Nå vender de seg til Tromsø for å få veiledning til en ansatt som skal forske fram de nye løsningene.
Maskinlæring for bildeanalyse
Ved dronebasert inspeksjon av kraftlinjer er den viktigste ingrediensen kunnskap om state-of-the-art bildeanalyse for å gjenkjenne objekter i bilder og for å kunne klassifisere slike objekter og finne feil på linjenettet. Forskningsgruppa innen maskinlæring ved Institutt for fysikk og teknologi er landets ledende gruppe på moderne analyse av bilder, spesielt ved hjelp av såkalt deep learning, der enorme kunstige nevrale nettverk (nært knyttet til kunstig intelligens) trenes opp til å gjenkjenne objekter i bilder, finne posisjonen til disse objektene, for så å utføre en klassifisering - alt i sanntid.
Maskinlæringsgruppa har finansiering gjennom bl.a. FRIPRO i Norges forskningsråd for å utføre grunnforskning på denne type metodikk, og samarbeider i tillegg nært med næringslivet. Gruppa skal arrangere en internasjonal konferanse på bildeanalyse i Tromsø i juni 2017. Maskinlæringsgruppa består av Robert Jenssen og Stian Anfinsen, og i tillegg en rekke ph.d.-studenter, masterstudenter og postdoktorer.
Nærings-ph.d.
Nærings-ph.d.-prosjektet slår sammen kreftene til eSmart Systems sitt sterke analyseteam, og deres unike tilgang på bildedata fra droner over kraftlinjer, med maskinlæringsgruppas unike kompetanse på deep learning og bildeanalyse, for å utvikle framtidas automatiserte og dronebaserte metode for inspeksjon av kraftlinjer. Dette vil føre til forbedrede metoder for f.eks. å detektere ising på linjenettet, falne trær over linjene eller ødelagte isolatorer.
Les også om tilsvarende samarbeid med Santander Bank.
