Цифровой интеллектуальный мониторинг линейных инфраструктурных объектов на основе трехмерных данных - Дмитрий Андреевич Гура; Юрий Владимирович Дубенко; Алина Петровна Павлюкова (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2020)
Деформации линий электропередач, зачастую вызванные антропогенным или природным негативным воздействием, могут привести к аварийному отключению электроэнергии, а также стать угрозой для безопасности жизни граждан. Указанные риски свидетельствуют о необходимости проведения мониторинга линейных объектов, а также проработки алгоритмов оптимизации данного процесса. В статье рассматривается вопрос создания информационной системы для ведения мониторинга инфраструктурных объектов — воздушных линий электропередач. Указаны конструктивные элементы воздушных линий, рассмотрены основные виды деформаций, существующие методы (дистанционные, контактные) и инструменты получения данных о их параметрах. Сделан вывод о преимуществах использования трехмерных данных. Приведены основные системы, в которых выполняется их хранение, обработка, визуализация (такие как Autodesk InfraWorks, Autodesk BIM 360, Bentley Microstation Unigine). Указаны недостатки ресурсов. Описаны источники получения трехмерных данных, сделан вывод о преимуществах применения технологии трехмерного лазерного сканирования. Приведены результаты выполненного трехмерного сканирования линий электропередач в г. Краснодар. Выполнена оценка возможности применения данной технологии для мониторинговых целей. Сделан вывод о необходимости создания региональной мониторинговой интеллектуальной системы. Приведен принцип функционирования создаваемой системы путем разработки основных блоков: блок импорта/экспорта, блок визуализации, блок моделирования, блок хранения информации, вычислительный блок, аналитический блок. Указаны начальное, промежуточное и конечное состояния системы. Посредством методологии IDEF0 описан принцип работы системы, а также процесс интеллектуального поиска деформации (крена опор), определения габаритов воздушных линий на основе сверточных нейронных сетей.