Innovative system for automated monitoring of critical infrastructure in electricity lines (Q80222): Difference between revisions

From EU Knowledge Graph
Jump to navigation Jump to search
(‎Changed an Item: Import item from Poland)
(‎Changed label, description and/or aliases in da, it, sk, fi, pt, ro, de, bg, lv, ga, el, sv, sl, et, lt, hu, mt, hr, nl, cs, and other parts)
label / delabel / de
Innovatives System zur automatisierten Überwachung kritischer Infrastruktur im Bereich der Stromleitungen
Innovatives System zur automatisierten Überwachung kritischer Infrastrukturen im Bereich der Stromleitungen
label / nllabel / nl
Innovatief systeem voor geautomatiseerde monitoring van kritieke infrastructuur op het gebied van elektriciteitsleidingen
Innovatief systeem voor geautomatiseerde bewaking van kritieke infrastructuur op het gebied van elektriciteitsleidingen
label / itlabel / it
Sistema innovativo per il monitoraggio automatizzato delle infrastrutture critiche nel settore delle linee elettriche
Sistema innovativo per il monitoraggio automatizzato di infrastrutture critiche nel campo delle linee elettriche
label / dalabel / da
Innovativt system til automatisk overvågning af kritisk infrastruktur i elledninger
Innovativt system til automatisk overvågning af kritisk infrastruktur inden for elledninger
label / ellabel / el
Καινοτόμο σύστημα για την αυτοματοποιημένη παρακολούθηση των υποδομών ζωτικής σημασίας στις γραμμές ηλεκτρικής ενέργειας
Καινοτόμο σύστημα για την αυτοματοποιημένη παρακολούθηση των υποδομών ζωτικής σημασίας στον τομέα των γραμμών μεταφοράς ηλεκτρικής ενέργειας
label / hrlabel / hr
Inovativni sustav za automatizirano praćenje kritične infrastrukture u elektroenergetskim vodovima
Inovativni sustav za automatizirano praćenje kritične infrastrukture na području elektroenergetskih vodova
label / rolabel / ro
Sistem inovator de monitorizare automatizată a infrastructurii critice a liniilor electrice
Sistem inovator de monitorizare automată a infrastructurii critice în domeniul liniilor electrice
label / sklabel / sk
Inovatívny systém pre automatizované monitorovanie kritickej infraštruktúry v elektrických vedeniach
Inovatívny systém pre automatizované monitorovanie kritickej infraštruktúry v oblasti elektrického vedenia
label / mtlabel / mt
Sistema innovattiva għall-monitoraġġ awtomatizzat ta’ infrastruttura kritika fil-linji tal-elettriku
Sistema innovattiva għall-monitoraġġ awtomatizzat tal-infrastruttura kritika fil-qasam tal-linji tal-enerġija
label / ptlabel / pt
Sistema inovador de monitorização automatizada de infraestruturas críticas nas linhas elétricas
Sistema inovador de monitorização automatizada de infraestruturas críticas no domínio das linhas elétricas
label / filabel / fi
Innovatiivinen järjestelmä sähkölinjojen kriittisen infrastruktuurin automaattista seurantaa varten
Innovatiivinen järjestelmä elintärkeiden infrastruktuurien automaattiseen valvontaan voimajohtojen alalla
label / sllabel / sl
Inovativni sistem za avtomatizirano spremljanje kritične infrastrukture na električnih vodih
Inovativni sistem za avtomatizirano spremljanje kritične infrastrukture na področju električnih vodov
label / cslabel / cs
Inovativní systém pro automatizované monitorování kritické infrastruktury v elektrických vedeních
Inovativní systém pro automatizované monitorování kritické infrastruktury v oblasti elektrických vedení
label / ltlabel / lt
Naujoviška ypatingos svarbos infrastruktūros objektų elektros energijos linijose stebėsenos sistema
Naujoviška elektros linijų srities ypatingos svarbos infrastruktūros objektų automatizuotos stebėsenos sistema
label / lvlabel / lv
Inovatīva sistēma kritiskās infrastruktūras automatizētai uzraudzībai elektrolīnijās
Inovatīva sistēma kritiskās infrastruktūras automatizētai uzraudzībai elektropārvades līniju jomā
label / bglabel / bg
Иновативна система за автоматизирано наблюдение на критичната инфраструктура в електрическите линии
Иновативна система за автоматизиран мониторинг на критична инфраструктура в областта на електропроводите
label / hulabel / hu
A villamosenergia-vezetékek kritikus infrastruktúrájának automatizált nyomon követésére szolgáló innovatív rendszer
Innovatív rendszer az elektromos vezetékek területén a kritikus infrastruktúrák automatizált nyomon követésére
label / galabel / ga
Córas nuálach chun faireachán uathoibrithe a dhéanamh ar bhonneagar criticiúil i línte leictreachais
Córas nuálach chun faireachán uathoibrithe a dhéanamh ar bhonneagar criticiúil i réimse na línte cumhachta
label / svlabel / sv
Innovativt system för automatisk övervakning av kritisk infrastruktur i elledningar
Innovativt system för automatisk övervakning av kritisk infrastruktur inom kraftledningar
label / etlabel / et
Uuenduslik süsteem elektriliinide elutähtsa taristu automatiseeritud seireks
Uuenduslik süsteem elektriliinide elutähtsa infrastruktuuri automaatseks seireks
Property / summaryProperty / summary
Le projet consiste à mettre en place un système de suivi des travaux de modernisation des infrastructures critiques existantes dans le domaine des réseaux électriques. Les rapports seront fondés sur les données recueillies lors des raids de drones. L’exactitude des données collectées sera acceptable au niveau d’environ. 1 centimètre pour les composants plus grands tels que fondations, fils, crochets. Le flux de données par les drones lui-même sera effectué par photogrammétrie et/ou à l’aide d’un scanner laser (y compris le multi-scanning). Grâce à la recherche, un système de positionnement automatique et de prise de photos par des drones sera mis au point. Les données collectées seront traitées numériquement et analytiquement à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. apprentissage automatique, ML), tels que, par exemple, les systèmes réguliers et les réseaux neuronaux avec tissages. réseaux neuronaux convolutionnels, CNN). La solution permettra une fiabilité accrue (safer et moins de fonctionnement d’urgence du système d’alimentation), prédiction sur la base d’une analyse de l’impact des solutions de conception sur leur durée de vie (test du vieillissement des éléments individuels de la ligne), ainsi que l’élimination plus rapide des défaillances (collecte de données de qualité sur les lignes existantes) Les données traitées permettront d’estimer l’intensité de travail et l’avancement du travail, y compris l’identification d’objets individuels. L’algorithme utilisera les mécanismes de la règle d’apprentissage réseau, qui se traduit par la classification des objets identifiés qui diffèrent dans la plage définie d’écart par rapport à l’objet de référence. But_public_assistance: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité (JO URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). (French)
Le projet consiste en la création d’un système de suivi des travaux de modernisation des infrastructures critiques existantes dans le domaine des réseaux électriques. Les rapports seront basés sur les données recueillies lors des raids de drones. L’exactitude des données collectées sera permise au niveau d’environ. 1 centimètre pour les éléments plus grands tels que les fondations, les fils, les crochets. L’auto-alimentation des données par drones sera effectuée à l’aide de la photogrammétrie et/ou à l’aide d’un scanner laser (y compris multi-scan). À la suite des travaux de recherche, un système de positionnement automatique et de tir par drones sera développé. Les données collectées seront traitées numériquement et analytiquement à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA): apprentissage automatique, ML), tels que, par exemple, les systèmes de règles et les réseaux neuronaux avec un plexus (c’est-à-dire: réseaux neuronaux convolutionaux, CNN. Il permettra d’augmenter la fiabilité (fonctionnement sécurisé et moins urgent du système d’alimentation), de prévoir sur la base d’une analyse de l’impact des solutions de conception sur leur durée de vie (étude du vieillissement des éléments individuels de la ligne), ainsi que d’une suppression plus rapide des défauts (collection de données qualitatives sur les lignes existantes) Les données traitées permettront d’estimer l’intensité de travail et l’avancement du travail, y compris l’identification des objets individuels. L’algorithme utilisera les mécanismes de la règle d’apprentissage du réseau, qui se traduira par la classification d’objets identifiés différents les uns des autres dans une plage définie d’écarts par rapport à l’objet de référence. Aux fins de l’aide publique: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur dans l’application des articles 107 et 108 du traité C’est tout. UE L 187/1 du 26.6.2014). (French)
Property / summaryProperty / summary
Das Projekt besteht in der Einrichtung eines Systems zur Überwachung der Modernisierungsarbeiten an bestehenden kritischen Infrastrukturen im Bereich der Stromnetze. Die Berichterstattung stützt sich auf Daten, die bei Drohnenangriffen erhoben wurden. Die Genauigkeit der erhobenen Daten wird auf der Ebene von ca. 1 Zentimeter für größere Komponenten wie Fundamente, Drähte, Haken. Die Datenzufuhr durch die Drohnen selbst erfolgt mittels Photogrammetrie und/oder mittels Laserscanner (einschließlich Multiscanning). Als Ergebnis der Forschung wird ein System der automatischen Positionierung und Aufnahme von Drohnen entwickelt. Die erhobenen Daten werden mittels künstlicher Intelligenz und maschineller Lernalgorithmen digital und analytisch verarbeitet. maschinelles Lernen, ML), wie z. B. Regelmäßige Systeme und neuronale Netzwerke mit Weben. konvolutionale neuronale Netzwerke, CNN). Die Lösung ermöglicht eine erhöhte Zuverlässigkeit (sicherer und weniger Notfallbetrieb des Stromsystems), Vorhersage auf der Grundlage einer Analyse der Auswirkungen von Designlösungen auf ihre Lebensdauer (Prüfung der Alterung einzelner Elemente der Linie) sowie eine schnellere Entfernung von Ausfällen (Erfassung von Qualitätsdaten auf bestehenden Leitungen) Die verarbeiteten Daten ermöglichen es, die Arbeitsintensität und den Arbeitsfortschritt, einschließlich der Identifizierung einzelner Objekte, abzuschätzen. Der Algorithmus wird die Mechanismen der Netzwerk-Lernregel verwenden, die in die Klassifizierung von identifizierten Objekten übersetzt wird, die sich innerhalb des definierten Abweichungsbereichs vom Referenzobjekt unterscheiden. Purpose_public_assistance: Artikel 25 der Verordnung (EG) Nr. 651/2014 vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV (ABl. URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). (German)
Das Projekt besteht in der Schaffung eines Systems zur Überwachung der Modernisierungsarbeiten an der bestehenden kritischen Infrastruktur im Bereich der Stromnetze. Die Berichterstattung wird auf Daten basieren, die von Drohnenangriffen gesammelt wurden. Die Richtigkeit der erhobenen Daten ist auf der Ebene von ca. 1 Zentimeter für größere Elemente wie Fundamente, Drähte, Haken. Die Selbststeuerung von Daten durch Drohnen erfolgt mittels Photogrammetrie und/oder mittels eines Laserscanners (einschließlich Multiscan). Als Ergebnis der Forschungsarbeit wird ein System zur automatischen Positionierung und Aufnahme von Drohnen entwickelt. Die gesammelten Daten werden digital und analytisch mittels künstlicher Intelligenz und Algorithmen für maschinelles Lernen (KI) verarbeitet: maschinelles Lernen, ML), wie zum Beispiel Regelsysteme und neuronale Netze mit einem Plexus (d. h.: konvolutionale neuronale Netze, CNN. Es wird es ermöglichen, die Zuverlässigkeit (sicherer und weniger Notfallbetrieb des Stromsystems) zu erhöhen, auf der Grundlage einer Analyse der Auswirkungen von Designlösungen auf ihre Lebensdauer (die Alterung einzelner Elemente der Leitung) sowie eine schnellere Fehlerbeseitigung (Sammlung qualitativer Daten auf bestehenden Leitungen) vorherzusagen. Der Algorithmus verwendet die Mechanismen der Netzwerklernregel, die in die Klassifikation von identifizierten Objekten übersetzt wird, die sich in einem definierten Bereich von Abweichungen vom Referenzobjekt voneinander unterscheiden. Für die Zwecke der öffentlichen Beihilfe: Artikel 25 der Verordnung (EG) Nr. 651/2014 vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV Das war’s. EU L 187/1 vom 26.6.2014). (German)
Property / summaryProperty / summary
Het project bestaat uit het opzetten van een systeem voor toezicht op de modernisering van bestaande kritieke infrastructuur op het gebied van elektriciteitsnetten. De rapportage zal gebaseerd zijn op gegevens die zijn verzameld bij drone-invallen. De nauwkeurigheid van de verzamelde gegevens is aanvaardbaar op het niveau van ca. 1 centimeter voor grotere componenten zoals funderingen, draden, haken. De datafeed door de drones zelf wordt uitgevoerd door middel van fotogrammetrie en/of met behulp van een laserscanner (inclusief multiscanning). Als gevolg van onderzoek zal een systeem van automatische positionering en het maken van foto’s door drones worden ontwikkeld. De verzamelde gegevens worden digitaal en analytisch verwerkt met behulp van algoritmen voor kunstmatige intelligentie en machine learning. machine learning, ML), zoals bijvoorbeeld reguliere systemen en neurale netwerken met weefsels. convolutionele neurale netwerken, CNN). De oplossing zorgt voor een grotere betrouwbaarheid (veiliger en minder noodbedrijf van het stroomsysteem), voorspelling op basis van een analyse van de impact van ontwerpoplossingen op hun levensduur (testen van de veroudering van individuele elementen van de lijn), evenals snellere verwijdering van storingen (verzameling van kwaliteitsgegevens op bestaande lijnen). De verwerkte gegevens zullen de arbeidsintensiteit en de voortgang van het werk kunnen inschatten, inclusief identificatie van individuele objecten. Het algoritme zal gebruik maken van de mechanismen van de netwerk leerregel, die zich vertaalt in de classificatie van geïdentificeerde objecten die verschillen binnen het gedefinieerde bereik van de afwijking van het referentieobject. Doel_public_bijstand: Artikel 25 van Verordening (EG) nr. 651/2014 van 17 juni 2014 waarbij bepaalde categorieën steun op grond van de artikelen 107 en 108 van het Verdrag met de interne markt verenigbaar worden verklaard (PB URZ. EU L 187/1 van 26.6.2014). (Dutch)
Het project bestaat uit de invoering van een systeem om de modernisering van de bestaande kritieke infrastructuur op het gebied van elektriciteitsnetten te monitoren. De rapportage zal gebaseerd zijn op gegevens die zijn verzameld door drone-aanvallen. De nauwkeurigheid van de verzamelde gegevens is toegestaan op het niveau van ca. 1 centimeter voor grotere elementen zoals funderingen, draden, haken. Self-powering van gegevens door drones zal worden uitgevoerd met behulp van fotogrammetrie en/of met behulp van een laserscanner (inclusief multi-scan). Als gevolg van het onderzoek wordt een systeem van automatische positionering en opname door drones ontwikkeld. De verzamelde gegevens worden digitaal en analytisch verwerkt met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning-algoritmen (AI): machine learning, ML), zoals bijvoorbeeld regelsystemen en neurale netwerken met een plexus (d.w.z.: convolutionele neurale netwerken, CNN. Het zal het mogelijk maken om de betrouwbaarheid (veilige en minder noodwerking van het elektriciteitssysteem) te verhogen, te voorspellen op basis van een analyse van de impact van ontwerpoplossingen op hun levensduur (het bestuderen van de veroudering van individuele elementen van de lijn), evenals snellere foutverwijdering (verzameling van kwalitatieve gegevens op bestaande lijnen) De verwerkte gegevens zullen het mogelijk maken om de arbeidsintensiteit en de voortgang van het werk te schatten, inclusief de identificatie van individuele objecten. Het algoritme gebruikt de mechanismen van de netwerkleerregel, die zich vertaalt in de classificatie van geïdentificeerde objecten die van elkaar verschillen binnen een bepaald bereik van afwijkingen van het referentieobject. Met het oog op overheidssteun: Artikel 25 van Verordening (EG) nr. 651/2014 van 17 juni 2014 waarbij bepaalde categorieën steun op grond van de artikelen 107 en 108 van het Verdrag met de interne markt verenigbaar worden verklaard Dat is het. EU L 187/1 van 26.6.2014). (Dutch)
Property / summaryProperty / summary
Il progetto consiste nell'istituzione di un sistema di monitoraggio dei lavori di modernizzazione delle infrastrutture critiche esistenti nel settore delle reti elettriche. La segnalazione si baserà sui dati raccolti dalle incursioni di droni. L'accuratezza dei dati raccolti sarà accettabile al livello di ca. 1 centimetro per componenti più grandi come fondazioni, fili, ganci. L'alimentazione dei dati da parte dei droni stessi sarà effettuata mediante fotogrammetria e/o utilizzando uno scanner laser (incluso multiscanning). Come risultato della ricerca, sarà sviluppato un sistema di posizionamento automatico e scattare foto da droni. I dati raccolti saranno trattati digitalmente e analiticamente utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico. machine learning, ML), come, ad esempio, sistemi regolari e reti neurali con tessiture. reti neurali convoluzionali, CNN). La soluzione consentirà di aumentare l'affidabilità (più sicuro e meno funzionamento di emergenza del sistema di alimentazione), la previsione sulla base di un'analisi dell'impatto delle soluzioni progettuali sulla loro vita utile (prova dell'invecchiamento dei singoli elementi della linea), nonché la rimozione più rapida dei guasti (raccolta di dati di qualità su linee esistenti) I dati elaborati permetteranno di stimare l'intensità di lavoro e l'avanzamento del lavoro, compresa l'identificazione di singoli oggetti. L'algoritmo utilizzerà i meccanismi della regola di apprendimento di rete, che si traduce nella classificazione di oggetti identificati che differiscono all'interno dell'intervallo definito di deviazione dall'oggetto di riferimento. Scopo_pubblico_assistenza: Articolo 25 del regolamento (CE) n. 651/2014, del 17 giugno 2014, che dichiara alcune categorie di aiuti compatibili con il mercato interno in applicazione degli articoli 107 e 108 del trattato (GU URZ. UE L 187/1 del 26.6.2014). (Italian)
Il progetto consiste nella creazione di un sistema di monitoraggio dei lavori di ammodernamento delle infrastrutture critiche esistenti nel settore delle reti elettriche. La segnalazione sarà basata sui dati raccolti dai raid dei droni. L'accuratezza dei dati raccolti sarà consentita a livello di ca. 1 centimetro per elementi più grandi come fondazioni, fili, ganci. L'autoalimentazione dei dati da parte dei droni sarà effettuata utilizzando la fotogrammetria e/o utilizzando uno scanner laser (compreso multi-scansione). Come risultato del lavoro di ricerca, verrà sviluppato un sistema di posizionamento automatico e tiro da parte dei droni. I dati raccolti saranno trattati digitalmente e analiticamente utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning (AI): machine learning, ML), come, ad esempio, sistemi di regole e reti neurali con un plesso (ad esempio: reti neurali convoluzionali, CNN. Permetterà di aumentare l'affidabilità (sicura e meno emergenza del sistema di alimentazione), prevedere sulla base di un'analisi dell'impatto delle soluzioni progettuali sulla loro durata di vita (studio dell'invecchiamento dei singoli elementi della linea), nonché una più rapida rimozione dei guasti (raccolta di dati qualitativi sulle linee esistenti) I dati elaborati consentiranno di stimare l'intensità di lavoro e l'avanzamento del lavoro, compresa l'identificazione dei singoli oggetti. L'algoritmo utilizzerà i meccanismi della regola di apprendimento della rete, che si tradurrà nella classificazione degli oggetti identificati che differiscono l'uno dall'altro all'interno di un intervallo definito di deviazioni dall'oggetto di riferimento. Ai fini dell'aiuto pubblico: Articolo 25 del regolamento (CE) n. 651/2014, del 17 giugno 2014, che dichiara talune categorie di aiuti compatibili con il mercato interno nell'applicazione degli articoli 107 e 108 del trattato È tutto qui. UE L 187/1 del 26.6.2014). (Italian)
Property / summaryProperty / summary
El proyecto consiste en establecer un sistema de seguimiento de los trabajos de modernización de las infraestructuras críticas existentes en el ámbito de las redes eléctricas. Los informes se basarán en datos recopilados de ataques con drones. La exactitud de los datos recogidos será aceptable en el nivel de aprox. 1 centímetro para componentes más grandes como cimentaciones, alambres, ganchos. Los datos alimentados por los propios drones se llevarán a cabo mediante fotogrametría o mediante un escáner láser (incluido el escaneo múltiple). Como resultado de la investigación, se desarrollará un sistema de posicionamiento automático y toma de fotos por drones. Los datos recogidos se procesarán digital y analíticamente utilizando algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. aprendizaje automático, ML), como, por ejemplo, sistemas regulares y redes neuronales con tejidos. redes neuronales convolucionales, CNN). La solución permitirá una mayor confiabilidad (funcionamiento más seguro y menos de emergencia del sistema eléctrico), predicción sobre la base de un análisis del impacto de las soluciones de diseño en su vida útil (prueba del envejecimiento de los elementos individuales de la línea), así como una eliminación más rápida de fallos (recopilación de datos de calidad en las líneas existentes) Los datos procesados permitirán estimar la intensidad de trabajo y el progreso del trabajo, incluida la identificación de objetos individuales. El algoritmo utilizará los mecanismos de la regla de aprendizaje de red, que se traduce en la clasificación de objetos identificados que difieren dentro del rango definido de desviación del objeto de referencia. Purpose_public_assistance: Artículo 25 del Reglamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junio de 2014, por el que se declaran determinadas categorías de ayudas compatibles con el mercado interior en aplicación de los artículos 107 y 108 del Tratado (DO URZ. EU L 187/1 de 26.6.2014). (Spanish)
El proyecto consiste en la creación de un sistema para supervisar las obras de modernización de la infraestructura crítica existente en el campo de las redes eléctricas. Los informes se basarán en los datos recopilados de los ataques con drones. La exactitud de los datos recopilados se permitirá en el nivel de aprox. 1 centímetro para elementos más grandes como cimientos, alambres, ganchos. La autopotenciación de datos por drones se llevará a cabo utilizando fotogrametría o mediante un escáner láser (incluido el multi-escaneo). Como resultado del trabajo de investigación, se desarrollará un sistema de posicionamiento automático y disparo por drones. Los datos recopilados se procesarán digital y analíticamente utilizando inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático (IA): aprendizaje automático, ML), como, por ejemplo, sistemas de reglas y redes neuronales con plexo (es decir: redes neuronales convolucionales, CNN. Permitirá aumentar la fiabilidad (operación segura y menos urgente del sistema eléctrico), predecir sobre la base de un análisis del impacto de las soluciones de diseño en su vida útil (estudiar el envejecimiento de elementos individuales de la línea), así como una eliminación de fallas más rápida (recopilación de datos cualitativos en líneas existentes) Los datos procesados permitirán estimar la intensidad laboral y el progreso del trabajo, incluida la identificación de objetos individuales. El algoritmo utilizará los mecanismos de la regla de aprendizaje en red, que se traducirá en la clasificación de objetos identificados que difieren entre sí dentro de un rango definido de desviaciones del objeto de referencia. A efectos de ayudas públicas: Artículo 25 del Reglamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junio de 2014, por el que se declaran determinadas categorías de ayudas compatibles con el mercado interior en la aplicación de los artículos 107 y 108 del Tratado Eso es todo. EU L 187/1 de 26.6.2014). (Spanish)
Property / summaryProperty / summary
Projektet består i at skabe et system til overvågning af moderniseringen af den eksisterende kritiske infrastruktur inden for elnet. Rapporteringen vil blive baseret på data indsamlet fra droneangreb. Nøjagtigheden af de indsamlede data vil være acceptabel på et niveau på ca. 1 cm for større komponenter såsom fundamenter, ledninger og kroge. Den blotte effekt af data fra droner vil blive udført ved hjælp af fotogrammetri og/eller ved hjælp af en laserscanner (herunder multi-scanning). Som et resultat af forskningen vil der blive udviklet et system til automatisk positionering og fototagning af droner. De indsamlede data vil blive behandlet digitalt og analytisk ved hjælp af kunstig intelligens og maskinlæringsalgoritmer. Maskinlæring (ML) såsom regelsystemer og neurale netværk med plexus. Løsningen vil gøre det muligt at øge pålideligheden (sikrere og mindre nøddrift af elsystemet), forudsige på grundlag af en analyse af virkningen af designløsninger på deres levetid (test af aldringen af de enkelte komponenter af linjen), samt hurtigere løsning af fejl (opnåelse af kvalitetsdata på eksisterende strækninger) Behandlede data vil gøre det muligt at estimere arbejdsintensitet og fremskridt i arbejdet, herunder identifikation af individuelle objekter. Algoritmen vil bruge mekanismerne i netværkslæringsreglen, som udmønter sig i en klassificering af identificerede objekter, der adskiller sig fra hinanden inden for et defineret område af afvigelse fra referenceobjektet. Formålet med den offentlige støtte: Artikel 25 i forordning (EF) nr. 651/2014 af 17. juni 2014 om visse former for støttes forenelighed med det indre marked i henhold til traktatens artikel 107 og 108 (EUT L. EU L 187/1 af 26.6.2014). (Danish)
Projektet består i at oprette et system til overvågning af moderniseringen af den eksisterende kritiske infrastruktur inden for elnet. Rapporteringen vil blive baseret på data indsamlet fra droner. Nøjagtigheden af de indsamlede data vil være tilladt på ca. 1 centimeter for større elementer såsom fundamenter, ledninger, kroge. Selvpowering af data med droner vil blive udført ved hjælp af fotogrammetri og/eller ved hjælp af en laserscanner (herunder multi-scan). Som et resultat af forskningsarbejdet vil der blive udviklet et system til automatisk positionering og skydning af droner. De indsamlede data vil blive behandlet digitalt og analytisk ved hjælp af kunstig intelligens og maskinindlæringsalgoritmer (AI): maskinlæring, ML), f.eks. regelsystemer og neurale netværk med en plexus (dvs.: konvolutionelle neurale netværk, CNN. Det vil gøre det muligt at øge pålideligheden (sikker og mindre nøddrift af elsystemet), forudsige på grundlag af en analyse af virkningen af designløsninger på deres levetid (undersøgelse af aldring af individuelle elementer i linjen), samt hurtigere fejlfjernelse (indsamling af kvalitative data på eksisterende linjer) De behandlede data vil gøre det muligt at estimere arbejdsintensiteten og fremskridtet af arbejdet, herunder identifikation af individuelle objekter. Algoritmen vil anvende mekanismerne i netværkslæringsreglen, som vil oversætte til klassificering af identificerede objekter, der adskiller sig fra hinanden inden for et defineret interval af afvigelser fra referenceobjektet. Med henblik på offentlig støtte: Artikel 25 i forordning (EF) nr. 651/2014 af 17. juni 2014 om visse former for støttes forenelighed med det indre marked i henhold til traktatens artikel 107 og 108 Det er det. EU L 187/1 af 26.6.2014). (Danish)
Property / summaryProperty / summary
Το έργο συνίσταται στη δημιουργία ενός συστήματος παρακολούθησης των εργασιών εκσυγχρονισμού των υφιστάμενων υποδομών ζωτικής σημασίας στον τομέα των δικτύων ηλεκτρικής ενέργειας. Η υποβολή εκθέσεων θα βασίζεται σε δεδομένα που συλλέγονται από τις επιδρομές μη επανδρωμένων αεροσκαφών. Η ακρίβεια των συλλεγόμενων δεδομένων θα είναι αποδεκτή σε επίπεδο περίπου 1 εκατοστών για μεγαλύτερα εξαρτήματα, όπως θεμέλια, σύρματα, άγκιστρα. Η απλή ισχύς των δεδομένων από μη επανδρωμένα αεροσκάφη θα εκτελείται με τη χρήση φωτογραμμαμετρίας ή/και με τη χρήση σαρωτή λέιζερ (συμπεριλαμβανομένης της πολλαπλής σάρωσης). Ως αποτέλεσμα της έρευνας, θα αναπτυχθεί ένα σύστημα αυτόματης τοποθέτησης και λήψης φωτογραφιών από μη επανδρωμένα αεροσκάφη. Τα δεδομένα που συλλέγονται θα υποβάλλονται σε επεξεργασία ψηφιακά και αναλυτικά χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη και τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. μηχανική μάθηση (ML) όπως συστήματα κανόνα και νευρωνικά δίκτυα με πλέγμα. â EURConvolutional νευρωνικά δίκτυαâ EUR. Η λύση θα καταστήσει δυνατή την αύξηση της αξιοπιστίας (ασφαλέστερη και λιγότερη λειτουργία έκτακτης ανάγκης του συστήματος ηλεκτρικής ενέργειας), την πρόβλεψη βάσει ανάλυσης των επιπτώσεων των σχεδιαστικών λύσεων στη διάρκεια ζωής τους (δοκιμή της γήρανσης των επιμέρους στοιχείων της γραμμής), καθώς και την ταχύτερη επίλυση των αστοχιών (απόκτηση ποιοτικών δεδομένων σε υφιστάμενες γραμμές) Τα επεξεργασμένα δεδομένα θα επιτρέψουν την εκτίμηση της έντασης εργασίας και της προόδου της εργασίας, συμπεριλαμβανομένης της ταυτοποίησης μεμονωμένων αντικειμένων. Ο αλγόριθμος θα χρησιμοποιεί τους μηχανισμούς του κανόνα μάθησης δικτύου, ο οποίος μεταφράζεται σε μια ταξινόμηση προσδιορισμένων αντικειμένων που διαφέρουν μεταξύ τους εντός ενός καθορισμένου εύρους απόκλισης από το αντικείμενο αναφοράς. Σκοπός της δημόσιας ενίσχυσης: Άρθρο 25 του κανονισμού (ΕΚ) αριθ. 651/2014, της 17ης Ιουνίου 2014, για την κήρυξη ορισμένων ειδών ενισχύσεων ως συμβατών με την εσωτερική αγορά κατ’ εφαρμογή των άρθρων 107 και 108 της Συνθήκης (ΕΕ L. ΕΕ L 187/1 της 26.6.2014). (Greek)
Το έργο συνίσταται στη δημιουργία ενός συστήματος παρακολούθησης των εργασιών εκσυγχρονισμού των υφιστάμενων υποδομών ζωτικής σημασίας στον τομέα των δικτύων ηλεκτρικής ενέργειας. Η αναφορά θα βασίζεται σε δεδομένα που θα συλλεχθούν από επιδρομές μη επανδρωμένων αεροσκαφών. Η ακρίβεια των συλλεγόμενων δεδομένων θα επιτρέπεται στο επίπεδο περίπου. 1 εκατοστό για μεγαλύτερα στοιχεία όπως θεμέλια, σύρματα, άγκιστρα. Η αυτοτροφοδότηση των δεδομένων από μη επανδρωμένα αεροσκάφη θα πραγματοποιείται με τη χρήση φωτογραμμετρίας ή/και με τη χρήση σαρωτή λέιζερ (συμπεριλαμβανομένης της πολλαπλής σάρωσης). Ως αποτέλεσμα των ερευνητικών εργασιών, θα αναπτυχθεί ένα σύστημα αυτόματης τοποθέτησης και λήψης από μη επανδρωμένα αεροσκάφη. Τα δεδομένα που συλλέγονται θα υποβάλλονται σε ψηφιακή και αναλυτική επεξεργασία με τη χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης (AI): μηχανική μάθηση, ML), όπως, για παράδειγμα, συστήματα κανόνων και νευρωνικά δίκτυα με πλέγμα (π.χ.: συνελευτικά νευρωνικά δίκτυα, CNN. Θα καταστήσει δυνατή την αύξηση της αξιοπιστίας (ασφαλής και λιγότερη λειτουργία έκτακτης ανάγκης του συστήματος ισχύος), πρόβλεψη βάσει ανάλυσης των επιπτώσεων των σχεδιαστικών λύσεων στη διάρκεια ζωής τους (μελέτη της γήρανσης των επιμέρους στοιχείων της γραμμής), καθώς και ταχύτερη απομάκρυνση βλαβών (συλλογή ποιοτικών δεδομένων σε υπάρχουσες γραμμές) Τα επεξεργασμένα δεδομένα θα επιτρέψουν την εκτίμηση της έντασης εργασίας και της προόδου της εργασίας, συμπεριλαμβανομένης της ταυτοποίησης μεμονωμένων αντικειμένων. Ο αλγόριθμος θα χρησιμοποιεί τους μηχανισμούς του κανόνα μάθησης δικτύου, ο οποίος θα μεταφράζεται στην ταξινόμηση των αναγνωρισμένων αντικειμένων που διαφέρουν μεταξύ τους μέσα σε ένα καθορισμένο εύρος αποκλίσεων από το αντικείμενο αναφοράς. Για τους σκοπούς της δημόσιας ενίσχυσης: Άρθρο 25 του κανονισμού (ΕΚ) αριθ. 651/2014, της 17ης Ιουνίου 2014, για την κήρυξη ορισμένων κατηγοριών ενισχύσεων ως συμβατών με την εσωτερική αγορά κατ’ εφαρμογή των άρθρων 107 και 108 της Συνθήκης Αυτό είναι όλο. ΕΕ L 187/1 της 26.6.2014). (Greek)
Property / summaryProperty / summary
Projekt se sastoji od stvaranja sustava za praćenje rada na modernizaciji postojeće kritične infrastrukture u području elektroenergetskih mreža. Izvješćivanje će se temeljiti na podacima prikupljenima iz racija bespilotnih letjelica. Točnost prikupljenih podataka bit će prihvatljiva na razini od oko 1 centimetara za veće komponente kao što su temelji, žice, kuke. Puka snaga podataka putem bespilotnih letjelica izvodit će se upotrebom fotogrametrije i/ili laserskim skenerom (uključujući multi-scan). Kao rezultat istraživanja razvit će se sustav automatskog pozicioniranja i fotografiranja bespilotnih letjelica. Prikupljeni podaci obradit će se digitalno i analitički koristeći algoritme umjetne inteligencije i strojnog učenja. strojno učenje (ML) kao što su sustavi pravila i neuronske mreže s plexusom. âEURConvolutional Neural NetworksâEUR. Rješenje će omogućiti povećanje pouzdanosti (sigurnije i manje hitnog rada elektroenergetskog sustava), predviđanje na temelju analize utjecaja projektnih rješenja na njihov vijek trajanja (testiranje starenja pojedinih komponenti linije), kao i brže rješavanje kvarova (pribavljanje podataka o kvaliteti na postojećim linijama) Obrada podataka omogućit će procjenu intenziteta rada i napretka rada, uključujući identifikaciju pojedinih objekata. Algoritam će koristiti mehanizme pravila mrežnog učenja, što se pretvara u klasifikaciju identificiranih objekata koji se međusobno razlikuju unutar definiranog raspona odstupanja od referentnog objekta. Svrha javne potpore: Članak 25. Uredbe EZ-a br. 651/2014 od 17. lipnja 2014. o ocjenjivanju određenih vrsta potpora spojivima s unutarnjim tržištem u primjeni članaka 107. i 108. Ugovora (SL L. Žao mi je. EU L 187/1 od 26. lipnja 2014.). (Croatian)
Projekt se sastoji od stvaranja sustava za praćenje radova na modernizaciji postojeće kritične infrastrukture u području elektroenergetskih mreža. Izvješćivanje će se temeljiti na podacima prikupljenim iz racija bespilotnih letjelica. Točnost prikupljenih podataka bit će dopuštena na razini od cca. 1 centimetar za veće elemente kao što su temelji, žice, kuke. Samostalno napajanje podataka bespilotnim letjelicama provodit će se fotogrametrijom i/ili laserskim skenerom (uključujući multisken). Kao rezultat istraživačkog rada razvit će se sustav automatskog pozicioniranja i snimanja bespilotnim letjelicama. Prikupljeni podaci bit će digitalno i analitički obrađeni s pomoću algoritama umjetne inteligencije i strojnog učenja (UI): strojno učenje, ML), kao što su, na primjer, sustavi pravila i neuronske mreže s pleksusom (tj.: konvolucijske neuronske mreže, CNN. To će omogućiti povećanje pouzdanosti (sigurno i manje hitan rad elektroenergetskog sustava), predviđanje na temelju analize utjecaja projektnih rješenja na njihov životni vijek (proučavanje starenja pojedinih elemenata linije), kao i brže uklanjanje kvarova (prikupljanje kvalitativnih podataka o postojećim linijama) Obrađeni podaci omogućit će procjenu intenziteta rada i napretka rada, uključujući identifikaciju pojedinih objekata. Algoritam će koristiti mehanizme pravila mrežnog učenja, koji će se prevesti u klasifikaciju identificiranih objekata koji se međusobno razlikuju unutar definiranog raspona odstupanja od referentnog objekta. Za potrebe javnih potpora: Članak 25. Uredbe (EZ) br. 651/2014 od 17. lipnja 2014. o ocjenjivanju određenih kategorija potpora spojivima s unutarnjim tržištem u primjeni članaka 107. i 108. Ugovora To je sve. EU L 187/1 od 26.6.2014.). (Croatian)
Property / summaryProperty / summary
Proiectul constă în crearea unui sistem de monitorizare a lucrărilor de modernizare a infrastructurii critice existente în domeniul rețelelor electrice. Raportarea se va baza pe datele colectate din raidurile dronelor. Acuratețea datelor colectate va fi acceptabilă la un nivel de aproximativ 1 centimetri pentru componente mai mari, cum ar fi fundațiile, firele, cârligele. Simpla putere a datelor de către drone se va realiza utilizând fotogrammetrie și/sau cu ajutorul unui scaner laser (inclusiv multi-scanare). Ca urmare a cercetării, va fi dezvoltat un sistem de poziționare automată și fotografiere de către drone. Datele colectate vor fi prelucrate digital și analitic folosind inteligența artificială și algoritmii de învățare automată. învățare automată (ML), cum ar fi sistemele de reguli și rețelele neuronale cu plexus. Soluția va face posibilă creșterea fiabilității (funcționarea mai sigură și mai puțin de urgență a sistemului energetic), prezicerea pe baza unei analize a impactului soluțiilor de proiectare asupra duratei lor de viață (testarea îmbătrânirii componentelor individuale ale liniei), precum și rezolvarea mai rapidă a defecțiunilor (dobândirea datelor de calitate pe liniile existente) Datele prelucrate vor permite estimarea intensității forței de muncă și a progresului muncii, inclusiv identificarea obiectelor individuale. Algoritmul va utiliza mecanismele regulii de învățare în rețea, care se traduce printr-o clasificare a obiectelor identificate care diferă între ele într-un interval definit de deviere de la obiectul de referință. Scopul ajutorului public: Articolul 25 din Regulamentul (UE) nr. 651/2014 din 17 iunie 2014 de declarare a anumitor tipuri de ajutoare compatibile cu piața internă în aplicarea articolelor 107 și 108 din tratat (JO L. Îmi pare rău. UE L 187/1 din 26.6.2014). (Romanian)
Proiectul constă în crearea unui sistem de monitorizare a lucrărilor de modernizare a infrastructurii critice existente în domeniul rețelelor electrice. Raportarea se va baza pe datele colectate în urma raidurilor cu drone. Acuratețea datelor colectate va fi permisă la un nivel de aprox. 1 centimetru pentru elemente mai mari, cum ar fi fundații, fire, cârlige. Autoalimentarea datelor de către drone va fi efectuată folosind fotogrammetrie și/sau folosind un scaner laser (inclusiv multi-scanare). Ca urmare a activității de cercetare, va fi dezvoltat un sistem de poziționare automată și fotografiere cu drone. Datele colectate vor fi prelucrate digital și analitic folosind inteligența artificială și algoritmii de învățare automată (AI): învățarea automată, ML), cum ar fi, de exemplu, sistemele de reguli și rețelele neuronale cu un plex (adică: rețele neuronale convoluționale, CNN. Aceasta va face posibilă creșterea fiabilității (funcționarea sigură și mai puțin de urgență a sistemului energetic), prezicerea pe baza unei analize a impactului soluțiilor de proiectare asupra duratei lor de viață (studiind îmbătrânirea elementelor individuale ale liniei), precum și îndepărtarea mai rapidă a defectelor (colectarea datelor calitative pe liniile existente) Datele prelucrate vor permite estimarea intensității muncii și a progresului lucrării, inclusiv identificarea obiectelor individuale. Algoritmul va utiliza mecanismele regulii de învățare în rețea, ceea ce se va traduce în clasificarea obiectelor identificate care diferă unele de altele într-o gamă definită de abateri de la obiectul de referință. În scopul acordării de ajutoare publice: Articolul 25 din Regulamentul (CE) nr. 651/2014 din 17 iunie 2014 de declarare a anumitor categorii de ajutoare compatibile cu piața internă în aplicarea articolelor 107 și 108 din tratat Asta e tot. UE L 187/1 din 26.6.2014). (Romanian)
Property / summaryProperty / summary
Projekt pozostáva z vytvorenia systému na monitorovanie modernizačných prác na existujúcej kritickej infraštruktúre v oblasti elektrických sietí. Nahlasovanie sa bude zakladať na údajoch získaných z nájazdov bezpilotných lietadiel. Presnosť zozbieraných údajov bude prijateľná na úrovni približne 1 centimetrov pre väčšie komponenty, ako sú základy, drôty, háčiky. Samotná sila údajov dronmi sa bude vykonávať pomocou fotogrammetrie a/alebo pomocou laserového skenera (vrátane multiskenovania). Výsledkom výskumu bude vývoj systému automatického určovania polohy a fotografovania dronmi. Zozbierané údaje budú spracované digitálne a analyticky pomocou umelej inteligencie a strojového učenia algoritmov. strojové učenie (ML), ako sú systémy pravidiel a neurónové siete s plexus. › Riešenie umožní zvýšiť spoľahlivosť (bezpečnejšie a menej núdzové fungovanie energetického systému), predpovedať na základe analýzy vplyvu konštrukčných riešení na ich životnosť (testovanie starnutia jednotlivých komponentov linky), ako aj rýchlejšie rozlíšenie porúch (získanie kvalitných údajov na existujúcich linkách) Spracované údaje umožnia odhadnúť intenzitu práce a priebeh práce vrátane identifikácie jednotlivých objektov. Algoritmus bude používať mechanizmy pravidla sieťového učenia, ktoré sa premieta do klasifikácie identifikovaných objektov, ktoré sa navzájom líšia v rámci vymedzeného rozsahu odchýlky od referenčného objektu. Účel verejnej pomoci: Článok 25 nariadenia ES č. 651/2014 zo 17. júna 2014 o vyhlásení určitých druhov pomoci za zlučiteľné s vnútorným trhom pri uplatňovaní článkov 107 a 108 zmluvy (Ú. v. EÚ L. EÚ L 187/1 z 26. júna 2014). (Slovak)
Projekt pozostáva z vytvorenia systému na monitorovanie modernizačných prác na existujúcej kritickej infraštruktúre v oblasti elektrických sietí. Podávanie správ bude založené na údajoch zhromaždených z nájazdov bezpilotných lietadiel. Presnosť zozbieraných údajov bude povolená na úrovni cca. 1 centimeter pre väčšie prvky, ako sú základy, drôty, háčiky. Samonapájanie údajov dronmi sa vykoná pomocou fotogrametrie a/alebo pomocou laserového skenera (vrátane multi-scan). V dôsledku výskumnej práce sa vytvorí systém automatického určovania polohy a streľby dronmi. Zozbierané údaje sa budú digitálne a analyticky spracúvať pomocou umelej inteligencie a algoritmov strojového učenia (AI): strojové učenie, ML), ako napríklad systémy pravidiel a neurónové siete s plexom (t. j.: konvolučné neurónové siete, CNN. Umožní zvýšiť spoľahlivosť (bezpečnú a menej núdzovú prevádzku energetického systému), predpovedať na základe analýzy vplyvu konštrukčných riešení na ich životnosť (študovanie starnutia jednotlivých prvkov linky), ako aj rýchlejšie odstránenie porúch (zhromažďovanie kvalitatívnych údajov na existujúcich tratiach) Spracované údaje umožnia odhadnúť intenzitu práce a priebeh práce vrátane identifikácie jednotlivých objektov. Algoritmus bude používať mechanizmy pravidla sieťového učenia, ktoré sa premietne do klasifikácie identifikovaných objektov, ktoré sa navzájom líšia v rámci vymedzeného rozsahu odchýlok od referenčného objektu. Na účely verejnej pomoci: Článok 25 nariadenia (ES) č. 651/2014 zo 17. júna 2014 o vyhlásení určitých kategórií pomoci za zlučiteľné s vnútorným trhom pri uplatňovaní článkov 107 a 108 zmluvy To je všetko. EÚ L 187/1 z 26.6.2014). (Slovak)
Property / summaryProperty / summary
Il-proġett jikkonsisti fil-ħolqien ta’ sistema għall-monitoraġġ tax-xogħol ta’ modernizzazzjoni fuq l-infrastruttura kritika eżistenti fil-qasam tal-grilji tal-elettriku. Ir-rappurtar se jkun ibbażat fuq dejta miġbura minn raids tad-drones. Il-preċiżjoni tad-dejta miġbura se tkun aċċettabbli f’livell ta’ madwar ċentimetri għal komponenti akbar bħal pedamenti, wajers, ganċijiet. Is-sempliċi qawwa tad-data mid-droni se titwettaq bl-użu ta’ fotogrammetrija u/jew bl-użu ta’ skanner bil-lejżer (inkluż skan multi). B’riżultat tar-riċerka, se tiġi żviluppata sistema ta’ pożizzjonar awtomatiku u ta’ teħid ta’ ritratti mid-droni. Id-data miġbura se jiġu pproċessati diġitalment u analitikament bl-użu intelliġenza artifiċjali u algoritmi ta ‘tagħlim magna. tagħlim magna (ML) bħal sistemi regola u netwerks newrali ma plexus. EUR EUR EUR EUR EUR Netwerks Neural Konvoluzzjonali. Is-soluzzjoni se tagħmilha possibbli li tiżdied l-affidabbiltà (operazzjoni aktar sikura u inqas ta’ emerġenza tas-sistema tal-enerġija), it-tbassir abbażi ta’ analiżi tal-impatt tas-soluzzjonijiet tad-disinn fuq il-ħajja tas-servizz tagħhom (ittestjar tat-tixjiħ tal-komponenti individwali tal-linja), kif ukoll riżoluzzjoni aktar mgħaġġla tal-ħsarat (l-akkwist ta’ data dwar il-kwalità fuq linji eżistenti) id-data pproċessata se tippermetti li jiġu stmati l-intensità tax-xogħol u l-progress tax-xogħol, inkluża l-identifikazzjoni ta’ oġġetti individwali. L-algoritmu se juża l-mekkaniżmi tar-regola tat-tagħlim tan-netwerk, li tittraduċi fi klassifikazzjoni ta ‘oġġetti identifikati li jvarjaw minn xulxin fi ħdan firxa definita ta’ devjazzjoni mill-oġġett ta ‘referenza. Għan ta’ l-għajnuna pubblika: L-Artikolu 25 tar-Regolament tal-KE Nru 651/2014 tas-17 ta’ Ġunju 2014 li jiddikjara li ċerti tipi ta’ għajnuna huma kompatibbli mas-suq intern fl-applikazzjoni tal-Artikoli 107 u 108 tat-Trattat (ĠU L. I’m sorry. UE L 187/1 tas-26.06.2014). (Maltese)
Il-proġett jikkonsisti fil-ħolqien ta’ sistema għall-monitoraġġ tax-xogħlijiet ta’ modernizzazzjoni fuq l-infrastruttura kritika eżistenti fil-qasam tal-grilji tal-elettriku. Ir-rappurtar se jkun ibbażat fuq dejta miġbura mir-rejds tad-droni. Il-preċiżjoni tad-data miġbura se tkun permessa fil-livell ta’ madwar. 1 ċentimetru għal elementi akbar bħal pedamenti, wajers, ganċijiet. L-awto-powering tad-data permezz ta’ drones għandu jsir bl-użu ta’ fotogrammetrija u/jew bl-użu ta’ skaner tal-laser (inkluż b’ħafna skanijiet). Bħala riżultat tal-ħidma ta’ riċerka, se tiġi żviluppata sistema ta’ pożizzjonament u sparar awtomatiku mid-drones. Id-data miġbura se tiġi pproċessata diġitalment u analitikament bl-użu ta’ intelliġenza artifiċjali u algoritmi ta’ tagħlim awtomatiku (AI): tagħlim awtomatiku, ML), bħal, pereżempju, sistemi ta’ regoli u netwerks newrali bi plexus (jiġifieri: netwerks newrali konvoluzzjonali, CNN. Dan se jagħmilha possibbli li tiżdied l-affidabbiltà (tħaddim sikur u inqas ta’ emerġenza tas-sistema tal-enerġija), li wieħed ibassar fuq il-bażi ta’ analiżi tal-impatt tas-soluzzjonijiet tad-disinn fuq it-tul tal-ħajja tagħhom (li jistudja t-tixjiħ tal-elementi individwali tal-linja), kif ukoll it-tneħħija aktar mgħaġġla tal-ħsarat (ġbir ta’ data kwalitattiva fuq linji eżistenti) Id-data pproċessata se tippermetti li ssir stima tal-intensità tax-xogħol u l-progress tax-xogħol, inkluża l-identifikazzjoni ta’ oġġetti individwali. L-algoritmu se juża l-mekkaniżmi tar-regola tat-tagħlim tan-netwerk, li se jittraduċi ruħu fil-klassifikazzjoni ta’ oġġetti identifikati li jvarjaw minn xulxin fi ħdan firxa definita ta’ devjazzjonijiet mill-oġġett ta’ referenza. Għall-iskop ta’ għajnuna pubblika: L-Artikolu 25 tar-Regolament (KE) Nru 651/2014 tas-17 ta’ Ġunju 2014 li jiddikjara ċerti kategoriji ta’ għajnuna bħala kompatibbli mas-suq intern skont l-Artikoli 107 u 108 tat-Trattat Li huwa. UE L 187/1 tas-26.6.2014). (Maltese)
Property / summaryProperty / summary
O projeto consiste na criação de um sistema de acompanhamento dos trabalhos de modernização das infraestruturas críticas existentes no domínio das redes elétricas. Os relatórios serão ganzas em dados coletados de ataques de drones. A precisão dos dados recolhidos será aceitável a um nível de cerca de 1 centímetros para componentes maiores, tais como fundações, fios, ganchos. A mera potência dos dados por drones será realizada com fotogrametria e/ou utilizando um scanner a laser (incluindo multiscan). Como resultado da pesquisa, será desenvolvido um sistema de posicionamento automático e fotocaptação por drones. Os dados coletados serão processados digitalmente e analiticamente usando inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina. machine learning (ML) como sistemas de regras e redes neurais com plexo. A solução tornará possível aumentar a confiabilidade (operação mais segura e menos de emergência do sistema de energia), prevendo com base numa análise do impacto das soluções de projeto na sua vida útil (testando o envelhecimento de componentes individuais da linha), bem como a resolução mais rápida de falhas (aquisição de dados de qualidade nas linhas existentes) Os dados processados permitirão estimar a intensidade do trabalho e o progresso do trabalho, incluindo a identificação de objetos individuais. O algoritmo usará os mecanismos da regra de aprendizagem em rede, que se traduz em uma classificação de objetos identificados que diferem entre si dentro de um intervalo definido de desvio do objeto de referência. Objetivo da ajuda pública: Artigo 25.º do Regulamento (UE) n.º 651/2014 do Conselho, de 17 de junho de 2014, que declara certos tipos de auxílios compatíveis com o mercado interno na aplicação dos artigos 107.º e 108.º do Tratado (JO L. EU L 187/1 de 26.6.2014). (Portuguese)
O projeto consiste na criação de um sistema de acompanhamento das obras de modernização das infraestruturas críticas existentes no domínio das redes elétricas. Os relatórios serão ganzas em dados coletados de ataques de drones. A exatidão dos dados recolhidos será permitida ao nível de aprox. 1 centímetro para elementos maiores, como fundações, fios, ganchos. A autoalimentação de dados por drones será realizada com fotogrametria e/ou utilizando um scanner laser (incluindo multiscan). Como resultado do trabalho de pesquisa, um sistema de posicionamento automático e tiro por drones será desenvolvido. Os dados recolhidos serão processados digital e analiticamente utilizando inteligência artificial e algoritmos de aprendizagem automática (IA): aprendizagem automática, ML), tais como, por exemplo, sistemas de regras e redes neurais com um plexo (ou seja: redes neurais convolucionais, CNN. Isso permitirá aumentar a confiabilidade (operação segura e menos emergência do sistema de energia), prever com base numa análise do impacto das soluções de design em seu tempo de vida (estudo do envelhecimento de elementos individuais da linha), bem como remoção de falhas mais rápida (recolha de dados qualitativos em linhas existentes) Os dados processados permitirão estimar a intensidade do trabalho e o progresso do trabalho, incluindo a identificação de objetos individuais. O algoritmo usará os mecanismos da regra de aprendizagem em rede, que se traduzirá na classificação de objetos identificados diferentes uns dos outros dentro de um intervalo definido de desvios do objeto de referência. Para efeitos de auxílio público, entende-se por: Artigo 25.º do Regulamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junho de 2014, que declara certas categorias de auxílios compatíveis com o mercado interno, em aplicação dos artigos 107.º e 108.º do Tratado É isso mesmo. UE L 187/1 de 26.6.2014). (Portuguese)
Property / summaryProperty / summary
Hankkeessa luodaan järjestelmä, jolla seurataan sähköverkkojen alalla olemassa olevan kriittisen infrastruktuurin nykyaikaistamista. Raportointi perustuu miehittämättömien ilma-alusten hyökkäyksistä kerättyihin tietoihin. Kerättyjen tietojen tarkkuus on hyväksyttävä noin 1 senttimetrin tasolla suuremmille komponenteille, kuten perustukset, johdot, koukut. Pelkkä miehittämättömien ilma-alusten datan teho suoritetaan fotogrammetrialla ja/tai laserskannerilla (mukaan lukien moniskannaus). Tutkimuksen tuloksena kehitetään miehittämättömien ilma-alusten automaattinen paikannus- ja valokuvausjärjestelmä. Kerättyjä tietoja käsitellään digitaalisesti ja analyyttisesti tekoälyn ja koneoppimisen algoritmeilla. Koneoppiminen (ML) kuten sääntöjärjestelmät ja neuroverkot pleksilla. âEURConvolutional Neural Networksâ EUR. Ratkaisu mahdollistaa luotettavuuden lisäämisen (sähköjärjestelmän turvallisempi ja vähemmän hätäkäyttö), ennakoimalla suunnitteluratkaisujen vaikutusta niiden käyttöikää koskevaan analyysiin (linjan yksittäisten osien ikääntymisen testaaminen) sekä nopeuttamaan vikojen korjaamista (saamalla laatutietoja olemassa olevista linjoista). Käsiteltyjen tietojen avulla voidaan arvioida työvoimaintensiteettiä ja työn edistymistä, mukaan lukien yksittäisten kohteiden tunnistaminen. Algoritmi käyttää verkko-oppimissäännön mekanismeja, mikä tarkoittaa tunnistettujen objektien luokittelua, joka eroaa toisistaan määritellyllä poikkeamalla vertailukohteesta. Julkisen tuen tarkoitus: Tietyntyyppisten tukien toteamisesta sisämarkkinoille soveltuviksi perussopimuksen 107 ja 108 artiklan mukaisesti 17. kesäkuuta 2014 annetun asetuksen (EU) N:o 651/2014 25 artikla (EUVL L., s. (EU L 187/1, 26.6.2014). (Finnish)
Hanke koostuu sellaisen järjestelmän luomisesta, jolla seurataan sähköverkkojen alalla olemassa olevan kriittisen infrastruktuurin nykyaikaistamistöitä. Raportointi perustuu miehittämättömien ilma-alusten ratsioista kerättyihin tietoihin. Kerättyjen tietojen tarkkuus on mahdollista noin n. 1 senttimetri suuremmille elementeille, kuten perustuksille, johdoille, koukuille. Tietojen itsevoimantaminen droneilla suoritetaan fotogrammetrialla ja/tai laserskannerilla (mukaan lukien moniskannaus). Tutkimustyön tuloksena kehitetään automaattinen paikannus- ja ammuntajärjestelmä droneilla. Kerätyt tiedot käsitellään digitaalisesti ja analyyttisesti tekoälyn ja koneoppimisen algoritmeilla (AI): koneoppiminen, ML), kuten esimerkiksi sääntöjärjestelmät ja hermoverkot, joissa on plexus (ts.: konvolutionaaliset neuroverkot, CNN. Se mahdollistaa luotettavuuden lisäämisen (sähköjärjestelmän turvallisen ja vähemmän hätätoiminnan), ennakoinnin perusteella suunnitteluratkaisujen vaikutusta niiden elinkaareen (tutkimus linjan yksittäisten elementtien ikääntymisestä) sekä nopeampaa vianpoistoa (laadullisten tietojen kerääminen olemassa olevista linjoista) Käsiteltyjen tietojen avulla voidaan arvioida työn intensiteetti ja edistyminen, mukaan lukien yksittäisten kohteiden tunnistaminen. Algoritmi käyttää verkko-oppimissäännön mekanismeja, mikä tarkoittaa tunnistettujen objektien luokittelua, joka poikkeaa toisistaan määritetyllä alueella poikkeamista vertailukohteesta. Julkisen tuen osalta: Tiettyjen tukimuotojen toteamisesta sisämarkkinoille soveltuviksi perussopimuksen 107 ja 108 artiklan mukaisesti 17 päivänä kesäkuuta 2014 annetun asetuksen (EY) N:o 651/2014 25 artikla Se on siinä. EU L 187/1, 26.6.2014. (Finnish)
Property / summaryProperty / summary
Projekt je sestavljen iz vzpostavitve sistema za spremljanje posodobitve obstoječe kritične infrastrukture na področju elektroenergetskih omrežij. Poročanje bo temeljilo na podatkih, zbranih med napadi brezpilotnih zrakoplovov. Točnost zbranih podatkov bo sprejemljiva v višini približno 1 centimetra za večje komponente, kot so temelji, žice, kavlji. Samo moč podatkov z droni se izvaja s fotogrametrijo in/ali z laserskim skenerjem (vključno z več skeniranjem). Kot rezultat raziskav se bo razvil sistem samodejnega pozicioniranja in fotografiranja brezpilotnih letal. Zbrani podatki bodo obdelani digitalno in analitično z umetno inteligenco in algoritmi strojnega učenja. strojno učenje (ML), kot so sistemi pravil in nevronske mreže s pleksusom. Rešitev bo omogočila povečanje zanesljivosti (varnejše in manj zasilno delovanje elektroenergetskega sistema), napovedovanje na podlagi analize vpliva konstrukcijskih rešitev na njihovo življenjsko dobo (preizkus staranja posameznih sestavnih delov linije) ter hitrejšo ločljivost napak (pridobivanje kakovostnih podatkov na obstoječih linijah) Obdelani podatki bodo omogočili oceno delovne intenzivnosti in napredka dela, vključno z identifikacijo posameznih predmetov. Algoritem bo uporabil mehanizme pravila učenja omrežja, ki se prevede v klasifikacijo identificiranih predmetov, ki se med seboj razlikujejo znotraj opredeljenega razpona odstopanja od referenčnega objekta. Namen državne pomoči: Člen 25 Uredbe ES št. 651/2014 z dne 17. junija 2014 o razglasitvi nekaterih vrst pomoči za združljive z notranjim trgom pri uporabi členov 107 in 108 Pogodbe (UL L. EU L 187/1 z dne 26. junija 2014). (Slovenian)
Projekt je sestavljen iz vzpostavitve sistema za spremljanje modernizacije obstoječe kritične infrastrukture na področju elektroenergetskih omrežij. Poročanje bo temeljilo na podatkih, zbranih v napadih brezpilotnih letal. Točnost zbranih podatkov bo dovoljena na ravni pribl. 1 centimeter za večje elemente, kot so temelji, žice, kavlji. Samopogon podatkov z brezpilotnimi letali se bo izvajal s fotogrametrijo in/ali z uporabo laserskega skenerja (vključno z več skeniranjem). Kot rezultat raziskovalnega dela bo razvit sistem samodejnega pozicioniranja in streljanja z brezpilotnimi letali. Zbrani podatki bodo digitalno in analitično obdelani z uporabo algoritmov umetne inteligence in strojnega učenja: strojno učenje, ML), kot so na primer sistemi pravil in nevronske mreže z plekusom (tj.: konvolucijske nevronske mreže, CNN. To bo omogočilo povečanje zanesljivosti (varno in manj zasilno delovanje elektroenergetskega sistema), napovedovanje na podlagi analize vpliva projektnih rešitev na njihovo življenjsko dobo (preučevanje staranja posameznih elementov linije), kot tudi hitrejše odstranjevanje napak (zbiranje kvalitativnih podatkov o obstoječih linijah) Obdelani podatki bodo omogočili oceno delovne intenzivnosti in napredka dela, vključno z identifikacijo posameznih predmetov. Algoritem bo uporabil mehanizme pravila omrežnega učenja, kar bo prevedlo v klasifikacijo identificiranih predmetov, ki se med seboj razlikujejo znotraj opredeljenega razpona odstopanj od referenčnega objekta. Za namene državne pomoči: Člen 25 Uredbe (ES) št. 651/2014 z dne 17. junija 2014 o razglasitvi nekaterih vrst pomoči za združljive z notranjim trgom pri uporabi členov 107 in 108 Pogodbe To je vse. EU L 187/1 z dne 26.6.2014). (Slovenian)
Property / summaryProperty / summary
Projekt spočívá ve vytvoření systému pro monitorování modernizace stávající kritické infrastruktury v oblasti elektrických sítí. Podávání zpráv bude založeno na údajích shromážděných při náletech dronů. Přesnost shromážděných dat bude přijatelná na úrovni cca 1 cm pro větší komponenty, jako jsou základy, dráty, háčky. Pouhý výkon dat drony se provádí pomocí fotogrammetrie a/nebo pomocí laserového skeneru (včetně vícesnímku). V důsledku výzkumu bude vyvinut systém automatického polohování a fotografování dronů. Shromážděná data budou zpracovávány digitálně a analyticky pomocí algoritmů umělé inteligence a strojového učení. Strojové učení (ML), jako jsou systémy pravidel a neuronové sítě s plexus. › Konvoluční neuronové sítěâ EUR. Řešení umožní zvýšit spolehlivost (bezpečnější a méně nouzový provoz energetického systému), předpovědět na základě analýzy dopadu konstrukčních řešení na jejich životnost (testování stárnutí jednotlivých součástí linky), stejně jako rychlejší řešení poruch (získávání kvalitních dat na stávajících linkách) Zpracovávané údaje umožní odhadnout intenzitu práce a pokrok práce, včetně identifikace jednotlivých objektů. Algoritmus bude používat mechanismy pravidla učení sítě, které se promítá do klasifikace identifikovaných objektů, které se navzájem liší v rámci definovaného rozsahu odchylky od referenčního objektu. Účel veřejné podpory: Článek 25 nařízení ES č. 651/2014 ze dne 17. června 2014, kterým se v souladu s články 107 a 108 Smlouvy prohlašují určité druhy podpory za slučitelné s vnitřním trhem (Úř. věst. L. EU L 187/1 ze dne 26. června 2014. (Czech)
Projekt spočívá v vytvoření systému pro monitorování modernizačních prací na stávající kritické infrastruktuře v oblasti elektroenergetických sítí. Hlášení bude založeno na datech shromážděných z náletů dronů. Přesnost shromažďovaných údajů bude povolena na úrovni cca. 1 centimetr pro větší prvky, jako jsou základy, dráty, háčky. Vlastní napájení dat pomocí dronů bude prováděno pomocí fotogrammetrie a/nebo pomocí laserového skeneru (včetně multi-skeneru). V důsledku výzkumné práce bude vyvinut systém automatického určování polohy a střelby drony. Shromážděné údaje budou digitálně a analyticky zpracovávány pomocí algoritmů umělé inteligence a strojového učení: strojové učení, ML), jako jsou například systémy pravidel a neuronové sítě s plexem (tj.: konvolutní neuronové sítě, CNN. Umožní zvýšit spolehlivost (bezpečný a méně nouzový provoz energetického systému), předpovídat na základě analýzy dopadu konstrukčních řešení na jejich životnost (studie stárnutí jednotlivých prvků linky), jakož i rychlejší odstraňování poruch (sběr kvalitativních údajů na stávajících linkách) Zpracovávané údaje umožní odhadnout intenzitu práce a průběh práce, včetně identifikace jednotlivých objektů. Algoritmus bude používat mechanismy pravidla síťového učení, které se promítne do klasifikace identifikovaných objektů, které se od sebe liší v rámci definovaného rozsahu odchylek od referenčního objektu. Pro účely veřejné podpory: Článek 25 nařízení (ES) č. 651/2014 ze dne 17. června 2014, kterým se v souladu s články 107 a 108 Smlouvy prohlašují určité kategorie podpory za slučitelné s vnitřním trhem To je všechno. EU L 187/1 ze dne 26.6.2014). (Czech)
Property / summaryProperty / summary
Projektą sudaro sistemos, skirtos stebėti esamos ypatingos svarbos elektros energijos tinklų infrastruktūros modernizavimą, sukūrimas. Ataskaitos bus grindžiamos duomenimis, surinktais iš bepiločių orlaivių reidų. Didesnių komponentų, pvz., pamatų, laidų, kabliukų, surinktų duomenų tikslumas bus priimtinas maždaug 1 cm. Vien nepilotuojamų orlaivių duomenų galia bus atliekama naudojant fotogrametrijos metodą ir (arba) naudojant lazerinį skaitytuvą (įskaitant kelių skenavimą). Atlikus tyrimą, bus sukurta automatinio bepiločių orlaivių padėties nustatymo ir fotografavimo sistema. Surinkti duomenys bus tvarkomi skaitmeniniu ir analitiniu būdu, naudojant dirbtinio intelekto ir mašinų mokymosi algoritmus. mašinų mokymasis (ML), pavyzdžiui, taisyklių sistemos ir neuroniniai tinklai su plexus. â EURConvolutional Neural Networksâ EUR. Sprendimas leis padidinti patikimumą (didesnis ir mažiau avarinis elektros sistemos veikimas), prognozuoti remiantis projektavimo sprendimų poveikio jų eksploatavimo trukmei analize (išbandant atskirų linijos komponentų senėjimą), taip pat greičiau išspręsti gedimus (įgyti kokybės duomenis esamose linijose) Apdoroti duomenys leis įvertinti darbo intensyvumą ir darbo eigą, įskaitant atskirų objektų identifikavimą. Algoritmas naudos tinklo mokymosi taisyklės mechanizmus, o tai reiškia identifikuotų objektų klasifikaciją, kuri skiriasi nustatytu nukrypimo nuo etaloninio objekto diapazonu. Viešosios pagalbos tikslas: 2014 m. birželio 17 d. EB reglamento Nr. 651/2014, skelbiančio tam tikrų rūšių pagalbą suderinama su vidaus rinka taikant Sutarties 107 ir 108 straipsnius, 25 straipsnis (OL L. 2014 m. birželio 26 d. ES L 187/1). (Lithuanian)
Projektą sudaro sistemos, skirtos esamų ypatingos svarbos infrastruktūros objektų modernizavimo darbams elektros tinklų srityje stebėti, sukūrimas. Ataskaitos bus grindžiamos duomenimis, surinktais vykdant dronų reidus. Surinktų duomenų tikslumas bus leidžiamas apytiksliai. 1 centimetras didesniems elementams, tokiems kaip pamatai, laidai, kabliukai. Bepiločių orlaivių savaiminis duomenų naudojimas bus atliekamas naudojant fotogrammetriją ir (arba) lazerinį skaitytuvą (įskaitant daugialypį skenavimą). Atlikus mokslinius tyrimus bus sukurta automatinio padėties nustatymo ir šaudymo bepiločiais orlaiviais sistema. Surinkti duomenys bus tvarkomi skaitmeniniu ir analitiniu būdu naudojant dirbtinį intelektą ir mašinų mokymosi algoritmus (DI): mašinų mokymasis, ML), pvz., taisyklių sistemos ir neuroniniai tinklai su plexus (t. y.: konvolutiniai neuroniniai tinklai, CNN. Tai leis padidinti patikimumą (saugus ir mažiau avarinis elektros sistemos veikimas), prognozuoti remiantis projektinių sprendimų poveikio jų gyvavimo trukmei analize (ištirti atskirų linijos elementų senėjimą), taip pat greičiau pašalinti gedimus (rinkti kokybinius duomenis esamose linijose) Apdoroti duomenys leis įvertinti darbo intensyvumą ir darbo eigą, įskaitant atskirų objektų identifikavimą. Algoritmas naudos tinklo mokymosi taisyklės mechanizmus, kurie išvers identifikuotus objektus, kurie skiriasi vienas nuo kito nustatytu nukrypimų nuo etaloninio objekto diapazonu. Teikiant viešąją pagalbą: 2014 m. birželio 17 d. Reglamento (EB) Nr. 651/2014, kuriuo tam tikrų kategorijų pagalba skelbiama suderinama su vidaus rinka taikant Sutarties 107 ir 108 straipsnius, 25 straipsnis Štai ir viskas. EU L 187/1, 2014 6 26). (Lithuanian)
Property / summaryProperty / summary
Projekts paredz izveidot sistēmu esošās kritiskās infrastruktūras modernizācijas darba uzraudzībai elektrotīklu jomā. Ziņošana balstīsies uz datiem, kas savākti no dronu reidi. Savākto datu precizitāte būs pieņemama aptuveni 1 centimetru līmenī lielākiem komponentiem, piemēram, pamatiem, vadiem, āķiem. Tikai dronu datu jauda tiks veikta, izmantojot fotogrammetriju un/vai lāzera skeneri (tostarp vairāku skenēšanu). Pētījuma rezultātā tiks izstrādāta sistēma automātiskai pozicionēšanai un fotografēšanai ar droniem. Savāktie dati tiks apstrādāti digitāli un analītiski, izmantojot mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanās algoritmus. mašīnmācīšanās (ML), piemēram, noteikumu sistēmas un neironu tīkli ar plexus. Risinājums dos iespēju palielināt uzticamību (drošāku un mazāk avārijas darbību elektrosistēmas), prognozējot, pamatojoties uz analīzi par dizaina risinājumu ietekmi uz to kalpošanas laiku (pārbaudot novecošanu atsevišķu komponentu līnijas), kā arī ātrāku atteices (iegādājoties kvalitatīvus datus par esošajām līnijām) Apstrādātie dati ļaus novērtēt darba intensitāti un darba gaitu, ieskaitot identificējot atsevišķus objektus. Algoritms izmantos tīkla mācīšanās noteikuma mehānismus, kas pārvēršas identificēto objektu klasifikācijā, kas atšķiras viens no otra noteiktā novirzes diapazonā no atsauces objekta. Valsts atbalsta mērķis: EK 2014. gada 17. jūnija Regulas Nr. 651/2014, ar ko noteiktus atbalsta veidus atzīst par saderīgiem ar iekšējo tirgu, piemērojot Līguma 107. un 108. pantu (OV L., 25. pants). EU L 187/1, 26.6.2014.). (Latvian)
Projekts paredz izveidot sistēmu, lai uzraudzītu esošās kritiskās infrastruktūras modernizācijas darbus elektrotīklu jomā. Ziņošana tiks balstīta uz datiem, kas savākti no dronu reidi. Savākto datu precizitāte tiks atļauta apm. 1 centimetrs lielākiem elementiem, piemēram, pamatiem, vadiem, āķiem. Datu pašbarošana ar droniem tiks veikta, izmantojot fotogrammetriju un/vai lāzera skeneri (ieskaitot daudzskenēšanu). Pētnieciskā darba rezultātā tiks izstrādāta automātiskās pozicionēšanas un dronu šaušanas sistēma. Savāktie dati tiks digitāli un analītiski apstrādāti, izmantojot mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanās algoritmus (MI): mašīnmācīšanās, ML), piemēram, noteikumu sistēmas un neironu tīkli ar pinumu (t. i.: konvolūcijas neironu tīkli, CNN. Tas ļaus palielināt uzticamību (droša un mazāka elektrosistēmas avārijas darbība), prognozēt, pamatojoties uz analīzi par projektēšanas risinājumu ietekmi uz to kalpošanas laiku (izpētot atsevišķu līnijas elementu novecošanu), kā arī ātrāku defektu novēršanu (kvalitatīvo datu vākšana par esošajām līnijām) Apstrādātie dati ļaus novērtēt darba intensitāti un darba gaitu, tai skaitā identificēt atsevišķus objektus. Algoritmā tiks izmantoti tīkla mācīšanās noteikuma mehānismi, kas pārvēršas identificēto objektu klasifikācijā, kas atšķiras viena no otras noteiktā noviržu diapazonā no atsauces objekta. Attiecībā uz valsts atbalstu: 25. pants 2014. gada 17. jūnija Regulā (EK) Nr. 651/2014, ar ko noteiktas atbalsta kategorijas atzīst par saderīgām ar iekšējo tirgu, piemērojot Līguma 107. un 108. pantu Tas ir viss. EU L 187/1, 26.6.2014. (Latvian)
Property / summaryProperty / summary
Проектът се състои в създаването на система за наблюдение на работата по модернизацията на съществуващата критична инфраструктура в областта на електроенергийните мрежи. Докладването ще се основава на данни, събрани от нападения с безпилотни летателни апарати. Точността на събраните данни ще бъде приемлива на ниво от около 1 сантиметра за по-големи компоненти като основи, проводници, куки. Самото захранване на данните от дроновете ще се извършва с помощта на фотограметрия и/или с помощта на лазерен скенер (включително мулти-сканиране). В резултат на проучването ще бъде разработена система за автоматично позициониране и заснемане на снимки от дронове. Събраните данни ще бъдат обработени дигитално и аналитично, използвайки изкуствен интелект и алгоритми за машинно самообучение. машинно самообучение (ML) като системи за правила и невронни мрежи със сплит. â EURConvolutional Neural Networksâ EUR. Решението ще даде възможност за повишаване на надеждността (по-безопасна и по-малко аварийна работа на електрическата система), предвиждайки въз основа на анализ на въздействието на проектните решения върху техния експлоатационен живот (изпитване на стареенето на отделните компоненти на линията), както и по-бързото разрешаване на неизправности (придобиване на качествени данни за съществуващите линии) Обработените данни ще позволят да се оцени интензивността на труда и напредъка на работата, включително идентифицирането на отделни обекти. Алгоритъмът ще използва механизмите на правилото за обучение в мрежата, което се изразява в класификация на идентифицирани обекти, които се различават един от друг в рамките на определен диапазон на отклонение от референтния обект. Цел на публичната помощ: Член 25 от Регламент (ЕС) № 651/2014 на Съвета от 17 юни 2014 г. за обявяване на някои видове помощи за съвместими с вътрешния пазар в приложение на членове 107 и 108 от Договора (ОВ L., стр. 1). ЕС L 187/1 от 26.6.2014 г.). (Bulgarian)
Проектът се състои в създаването на система за наблюдение на дейностите по модернизация на съществуващата критична инфраструктура в областта на електропреносните мрежи. Докладването ще се основава на данни, събрани от нападения с дронове. Точността на събраните данни ще бъде разрешена на ниво приблизително. 1 сантиметър за по-големи елементи като основи, проводници, куки. Самозахранването на данни от дронове ще се извършва с помощта на фотограметрия и/или с помощта на лазерен скенер (включително мулти-сканиране). В резултат на изследователската работа ще бъде разработена система за автоматично позициониране и стрелба с дронове. Събраните данни ще бъдат обработвани цифрово и аналитично с помощта на изкуствен интелект и алгоритми за машинно самообучение (ИИ): машинно самообучение, ML), като например системи за управление и невронни мрежи със сплит (т.е.: конволюционни невронни мрежи, Си Ен Ен. Това ще позволи да се повиши надеждността (сигурна и по-малко аварийна работа на електроенергийната система), да се прогнозира въз основа на анализ на въздействието на проектните решения върху продължителността на живота им (проучване на стареенето на отделните елементи на линията), както и по-бързо отстраняване на неизправности (събиране на качествени данни по съществуващи линии) Обработените данни ще позволят да се оцени интензивността на труда и напредъка на работата, включително идентифицирането на отделни обекти. Алгоритъмът ще използва механизмите на правилото за мрежово обучение, което ще се превърне в класификация на идентифицирани обекти, различаващи се един от друг в рамките на определен диапазон от отклонения от референтния обект. За целите на публичната помощ: Член 25 от Регламент (ЕО) № 651/2014 от 17 юни 2014 г. за обявяване на някои категории помощи за съвместими с вътрешния пазар в приложение на членове 107 и 108 от Договора Това е всичко. EU L 187/1 от 26.6.2014 г.). (Bulgarian)
Property / summaryProperty / summary
A projekt a villamosenergia-hálózatok területén meglévő kritikus infrastruktúrával kapcsolatos modernizációs munka nyomon követésére szolgáló rendszer létrehozásából áll. A jelentéstétel a dróntámadásokból gyűjtött adatokon alapul. Az összegyűjtött adatok pontossága kb. 1 cm-es szinten elfogadható nagyobb komponensek, például alapozások, vezetékek, horgok esetében. A drónok által szolgáltatott adatok puszta erejét fotogrammetria és/vagy lézerszkenner (többszörös szkennelést is beleértve) segítségével végzik. A kutatás eredményeként kifejlesztik a drónok automatikus helymeghatározási és fotózási rendszerét. Az összegyűjtött adatokat digitálisan és analitikusan, mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmusok felhasználásával dolgozzák fel. A gépi tanulás (ML) például szabályrendszerek és neurális hálózatok plexussal. A megoldás lehetővé teszi a megbízhatóság növelését (az energiarendszer biztonságosabb és kisebb vészüzemeltetése), a tervezési megoldások élettartamukra gyakorolt hatásának elemzése (a vonal egyes elemeinek öregedésének vizsgálata), valamint a meghibásodások gyorsabb feloldása (a meglévő vonalakon minőségi adatok beszerzése) A feldolgozott adatok lehetővé teszik a munka intenzitásának és a munka előrehaladásának becslését, beleértve az egyes tárgyak azonosítását. Az algoritmus a hálózati tanulási szabály mechanizmusait fogja használni, amely a referenciaobjektumtól való eltérés meghatározott tartományán belüli azonosított objektumok osztályozását jelenti. Az állami támogatás célja: A Szerződés 107. és 108. cikkének alkalmazásában bizonyos típusú támogatásoknak a belső piaccal összeegyeztethetőnek nyilvánításáról szóló, 2014. június 17-i 651/2014/EK rendelet (HL L., 2014. június 17.) 25. cikke. EU L 187/1, 2014.6.26.). (Hungarian)
A projekt egy olyan rendszer létrehozását foglalja magában, amely nyomon követi a villamosenergia-hálózatok területén meglévő kritikus infrastruktúra korszerűsítését. A jelentés a dróntámadásokból gyűjtött adatokon alapul. Az összegyűjtött adatok pontossága kb. 1 centiméter nagyobb elemekhez, például alapítványokhoz, huzalokhoz, horgokhoz. Az adatok drónok általi önmeghajtása fotogrammetriával és/vagy lézerszkennerrel történik (beleértve a multiszkennelést is). A kutatási munka eredményeként a drónok automatikus pozícionálásának és fényképezésének rendszerét fejlesztik ki. Az összegyűjtött adatok digitálisan és analitikusan kerülnek feldolgozásra mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmusok (AI) felhasználásával: gépi tanulás, ML), például plexussal rendelkező szabályrendszerek és neurális hálózatok (pl.: konvolúciós neurális hálózatok, CNN. Lehetővé teszi a megbízhatóság növelését (az energiarendszer biztonságos és kevésbé vészhelyzeti működése), a tervezési megoldások élettartamukra gyakorolt hatásának elemzése alapján (a vonal egyes elemeinek öregedésének tanulmányozása), valamint a gyorsabb hibaeltávolítást (a meglévő vonalak minőségi adatainak gyűjtése) A feldolgozott adatok lehetővé teszik a munka munkaintenzitásának és előrehaladásának becslését, beleértve az egyes tárgyak azonosítását is. Az algoritmus a hálózati tanulási szabály mechanizmusait fogja használni, amelyek a referenciaobjektumtól való eltérés meghatározott tartományán belül egymástól eltérő azonosított objektumok osztályozását eredményezik. Állami támogatás céljából: A Szerződés 107. és 108. cikkének alkalmazásában bizonyos támogatási kategóriáknak a belső piaccal összeegyeztethetőnek nyilvánításáról szóló, 2014. június 17-i 651/2014/EK rendelet 25. cikke Ez az. – Ez az. EU L 187/1, 2014.6.26.). (Hungarian)
Property / summaryProperty / summary
Is éard atá i gceist leis an tionscadal córas a chruthú chun faireachán a dhéanamh ar an obair nuachóirithe ar an mbonneagar criticiúil atá ann cheana i réimse na n-eangach leictreachais. Beidh an tuairisciú bunaithe ar shonraí a bhailítear ó ruathair ladrainn. Beidh cruinneas na sonraí a bhailítear inghlactha ar leibhéal thart ar 1 cheintiméadar le haghaidh comhpháirteanna móra amhail fondúireachtaí, sreanga, crúcaí. Ní dhéanfaidh drones ach cumhacht na sonraí ag baint úsáide as fótagramiméadracht agus/nó ag baint úsáide as scanóir léasair (lena n-áirítear ilscanán). Mar thoradh ar an taighde, forbrófar córas suite uathoibríoch agus tógáil grianghraf ag drones. Déanfar na sonraí a bhailítear a phróiseáil go digiteach agus go hanailíseach ag baint úsáide as intleacht shaorga agus algartaim mheaisínfhoghlama. meaisínfhoghlaim (ML) cosúil le córais riail agus líonraí néaracha le plexus. Fágfaidh an réiteach gur féidir iontaofacht a mhéadú (oibriú níos sábháilte agus níos lú éigeandála an chórais cumhachta), ag tuar ar bhonn anailíse ar thionchar na réiteach dearaidh ar a saol seirbhíse (tástáil a dhéanamh ar chomhpháirteanna aonair na líne a bheith ag dul in aois), chomh maith le teipeanna a réiteach níos tapúla (sonraí cáilíochta a fháil ar línte atá ann cheana) Ceadóidh sonraí próiseáilte déine saothair agus dul chun cinn na hoibre a mheas, lena n-áirítear rudaí aonair a aithint. Bainfidh an t-algartam úsáid as meicníochtaí na rialach foghlama líonra, a aistríonn i rangú rudaí aitheanta atá difriúil óna chéile laistigh de raon sainithe diall ón réad tagartha. Cuspóir na cabhrach poiblí: Airteagal 25 de Rialachán CE Uimh. 651/2014 an 17 Meitheamh 2014 ina ndearbhaítear go bhfuil cineálacha áirithe cabhrach comhoiriúnach leis an margadh inmheánach i gcur i bhfeidhm Airteagal 107 agus Airteagal 108 den Chonradh (IO L. Is oth liom. AE L 187/1 an 26.6.2014). (Irish)
Is éard atá sa tionscadal córas a chruthú chun faireachán a dhéanamh ar oibreacha nuachóirithe ar an mbonneagar criticiúil atá ann cheana i réimse na n-eangach leictreachais. Beidh an tuairisciú bunaithe ar shonraí a bhailítear ó ruathair ladrainn. Ceadófar cruinneas na sonraí a bhaileofar ar an leibhéal thart. 1 ceintiméadar d’eilimintí níos mó cosúil le fondúireachtaí, sreanga, crúcaí. Déanfar féinchumhachtú sonraí ag dróin trí úsáid a bhaint as fótagramiméadracht agus/nó as scanóir léasair (lena n-áirítear scanóir ilscanála). Mar thoradh ar an obair thaighde, forbrófar córas suite uathoibríoch agus lámhach dróin. Déanfar na sonraí a bhaileofar a phróiseáil go digiteach agus go hanailíseach trí úsáid a bhaint as algartaim intleachta saorga agus meaisínfhoghlama (IS): meaisínfhoghlaim, ML), amhail, mar shampla, córais rialacha agus líonraí néaracha le coimpléas (i.e.: líonraí néaracha convolutional, CNN. Beidh sé indéanta iontaofacht a mhéadú (oibriú slán agus níos lú éigeandála an chórais cumhachta), a thuar ar bhonn anailíse ar thionchar na réiteach dearaidh ar a saolré (ag déanamh staidéir ar eilimintí aonair na líne a bheith ag dul in aois), chomh maith le deireadh a chur le locht níos tapúla (sonraí cáilíochtúla a bhailiú ar línte atá ann cheana) Ceadóidh na sonraí próiseáilte déine saothair agus dul chun cinn na hoibre a mheas, lena n-áirítear rudaí aonair a aithint. Bainfidh an t-algartam úsáid as meicníochtaí na rialach foghlama líonra, rud a aistreoidh isteach in aicmiú rudaí aitheanta atá éagsúil óna chéile laistigh de raon sainithe diallais ón réad tagartha. Chun críche cabhrach poiblí: Airteagal 25 de Rialachán (CE) Uimh. 651/2014 an 17 Meitheamh 2014 ina ndearbhaítear go bhfuil catagóirí áirithe cabhrach comhoiriúnach leis an margadh inmheánach i gcur i bhfeidhm Airteagail 107 agus 108 den Chonradh Sin é. AE L 187/1 an 26.6.2014). (Irish)
Property / summaryProperty / summary
Projektet består i att skapa ett system för övervakning av moderniseringsarbetet på den befintliga kritiska infrastrukturen inom elnätsområdet. Rapporteringen kommer att baseras på data som samlats in från drönarräder. Noggrannheten hos de insamlade uppgifterna kommer att accepteras på en nivå av ca 1 cm för större komponenter som fundament, ledningar, krokar. Enbart kraften hos drönare kommer att utföras med hjälp av fotogrammetri och/eller med hjälp av en laserskanner (inklusive multiscan). Som ett resultat av forskningen kommer ett system för automatisk positionering och fototagning av drönare att utvecklas. De data som samlas in kommer att behandlas digitalt och analytiskt med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärningsalgoritmer. Maskininlärning (ML) såsom regelsystem och neurala nätverk med plexus. â EURConvolutional Neural Networksâ EUR. Lösningen kommer att göra det möjligt att öka tillförlitligheten (säkrare och mindre nöddrift av kraftsystemet), förutsäga på grundval av en analys av effekten av designlösningar på deras livslängd (testa åldrandet av enskilda komponenter i linjen), samt snabbare upplösning av fel (förvärva kvalitetsdata på befintliga linjer) Bearbetade data kommer att göra det möjligt att uppskatta arbetsintensitet och framsteg i arbetet, inklusive identifiering av enskilda objekt. Algoritmen kommer att använda mekanismerna i nätverksläranderegeln, som översätter till en klassificering av identifierade objekt som skiljer sig från varandra inom ett definierat intervall av avvikelse från referensobjektet. Syftet med det offentliga stödet: Artikel 25 i förordning (EU) nr 651/2014 av den 17 juni 2014 genom vilken vissa typer av stöd förklaras förenliga med den inre marknaden vid tillämpningen av artiklarna 107 och 108 i fördraget (EUT L. EU L 187/1 av den 26 juni 2014). (Swedish)
Projektet består i att skapa ett system för övervakning av moderniseringen av befintlig kritisk infrastruktur på elnätsområdet. Rapporteringen kommer att baseras på data som samlats in från drönarräder. Noggrannheten i de insamlade uppgifterna kommer att tillåtas på ungefär samma nivå som ca. 1 centimeter för större element såsom fundament, ledningar, krokar. Självstyrande data från drönare kommer att utföras med hjälp av fotogrammetri och/eller med hjälp av en laserskanner (inklusive multiscan). Som ett resultat av forskningen kommer ett system för automatisk positionering och skytte av drönare att utvecklas. De insamlade uppgifterna kommer att behandlas digitalt och analytiskt med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärningsalgoritmer (AI): maskininlärning, ML), t.ex. regelsystem och neurala nätverk med en plexus (dvs. konvulutionella neurala nätverk, CNN. Det kommer att göra det möjligt att öka tillförlitligheten (säker och mindre nöddrift av kraftsystemet), förutsäga på grundval av en analys av inverkan av konstruktionslösningar på deras livslängd (studie av åldrandet av enskilda delar av linjen), samt snabbare felborttagning (insamling av kvalitativa data på befintliga linjer) De behandlade data kommer att göra det möjligt att uppskatta arbetsintensiteten och framstegen i arbetet, inklusive identifiering av enskilda objekt. Algoritmen kommer att använda mekanismerna i nätverksinlärningsregeln, som kommer att översättas till klassificeringen av identifierade objekt som skiljer sig från varandra inom ett definierat intervall av avvikelser från referensobjektet. När det gäller offentligt stöd: Artikel 25 i förordning (EG) nr 651/2014 av den 17 juni 2014 genom vilken vissa kategorier av stöd förklaras förenliga med den inre marknaden vid tillämpningen av artiklarna 107 och 108 i fördraget Det är allt. EU L 187/1 av den 26 juni 26.6.2014). (Swedish)
Property / summaryProperty / summary
Projekt seisneb elektrivõrkude valdkonnas olemasoleva elutähtsa infrastruktuuri ajakohastamise järelevalvesüsteemi loomises. Aruandlus põhineb droonirünnakute käigus kogutud andmetel. Kogutud andmete täpsus on vastuvõetav ligikaudu 1 cm ulatuses suuremate komponentide puhul, nagu vundament, juhtmed, konksud. Droonide andmete pelk võimsus tehakse fotogrammmeetria abil ja/või laserskanneriga (sealhulgas mitme skannimisega). Teadusuuringute tulemusena töötatakse välja droonide automaatse positsioneerimise ja fotode tegemise süsteem. Kogutud andmeid töödeldakse digitaalselt ja analüütiliselt, kasutades tehisintellekti ja masinõppe algoritme. masinõpet (ML), näiteks reeglisüsteeme ja närvivõrke plexusega. âConvolutional Neural Networksâ EUR. Lahendus võimaldab suurendada töökindlust (elektrisüsteemi ohutum ja vähem hädaolukorras töötamine), prognoosides analüüsi põhjal, kuidas projektlahendused mõjutavad nende kasutusiga (katsetades liini üksikute komponentide vananemist), samuti rikete kiiremat lahendamist (kvaliteediandmete saamine olemasolevatel liinidel). Töödeldud andmed võimaldavad hinnata töö intensiivsust ja töö edenemist, sealhulgas üksikute objektide tuvastamist. Algoritm kasutab võrgu õppimisreegli mehhanisme, mis tähendab, et kindlaksmääratud objektide klassifikatsioon erineb võrdlusobjektist kindlaksmääratud kõrvalekallete vahemikus. Riigiabi eesmärk: EÜ 17. juuni 2014. aasta määruse (EL) nr 651/2014 (ELi toimimise lepingu artiklite 107 ja 108 kohaldamise kohta, millega teatavat liiki abi tunnistatakse siseturuga kokkusobivaks) artikkel 25 (ELT L. EL L 187/1, 26.6.2014). (Estonian)
Projekt seisneb elektrivõrkude valdkonnas olemasoleva elutähtsa infrastruktuuri moderniseerimistööde järelevalvesüsteemi loomises. Aruandlus põhineb droonirünnakute käigus kogutud andmetel. Kogutud andmete täpsus on lubatud umbes. 1 sentimeeter suuremate elementide jaoks, nagu vundamendid, juhtmed, konksud. Droonide andmete omastamine toimub fotogrammmeetria ja/või laserskanneri (sh multiskaneerimise) abil. Uurimistöö tulemusena töötatakse välja droonide automaatse positsioneerimise ja tulistamise süsteem. Kogutud andmeid töödeldakse digitaalselt ja analüütiliselt, kasutades tehisintellekti ja masinõppe algoritme: masinõpe, ML), näiteks reeglisüsteemid ja plexusega närvivõrgud (st: konvolutsioonilised närvivõrgud, CNN. See võimaldab suurendada töökindlust (elektrisüsteemi turvalist ja vähem avariilist toimimist), prognoosida projekteerimislahenduste mõju nende elueale (uurides liini üksikute elementide vananemist) ning kiiremat rikke kõrvaldamist (kvalitatiivsete andmete kogumine olemasolevatel liinidel) Töötletud andmed võimaldavad hinnata töö intensiivsust ja edusamme, sealhulgas üksikute objektide identifitseerimist. Algoritm kasutab võrguõppe reegli mehhanisme, mis tõlgivad kindlaksmääratud objektide klassifikatsiooni, mis erinevad üksteisest kindlaksmääratud kõrvalekallete vahemikus võrdlusobjektist. Riigiabi puhul kasutatakse järgmisi mõisteid: Euroopa Liidu toimimise lepingu artiklite 107 ja 108 kohaldamise kohta 17. juuni 2014. aasta määruse (EL) nr 651/2014 (millega teatavat liiki abi tunnistatakse siseturuga kokkusobivaks) artikkel 25 See on kõik. EL L 187/1, 26.6.2014). (Estonian)

Revision as of 23:28, 2 March 2023

Project Q80222 in Poland
Language Label Description Also known as
English
Innovative system for automated monitoring of critical infrastructure in electricity lines
Project Q80222 in Poland

    Statements

    contained in NUTS
    Kraków County
    0 references
    Tarnowski
    0 references
    country
    Poland
    0 references
    EU contribution
    8,682,391.89 zloty
    0 references
    1,930,095.72 Euro
    exchange rate to Euro
    0.24 Euro
    point in time
    13 January 2020
    0 references
    budget
    12,402,373.75 zloty
    0 references
    2,757,047.68 Euro
    exchange rate to Euro
    0.24 Euro
    point in time
    13 January 2020
    0 references
    co-financing rate
    70.01 percent
    0 references
    start time
    1 February 2019
    0 references
    end time
    31 January 2022
    0 references
    beneficiary name (string)
    ENPROM SPÓŁKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
    0 references
    beneficiary
    Q2509505
    0 references
    coordinate location

    50°8'6.0"N, 19°37'55.2"E
    0 references

    50°18'30.31"N, 21°4'32.77"E
    inferred from
    location
    0 references
    summary
    Projekt polega na stworzeniu systemu służącego do monitorowania prac modernizacyjnych na istniejącej infrastrukturze krytycznej w zakresie sieci elektroenergetycznych. Raportowanie będzie oparte na danych zbieranych z nalotów dronami. Dokładność zbieranych danych będzie dopuszczalna na poziomie ok. 1 centymetra dla większych elementów, takich jak fundamenty, przewody, haki. Samo zasilanie danych przez drony będzie realizowane za pomocą fotogrametrii i/lub przy użyciu skanera laserowego (obejmuje multiskanowanie). W wyniku prac badawczych zostanie opracowany system automatycznego pozycjonowania się i robienia zdjęć przez drony. Zebrane dane będą poddawane obróbce cyfrowej i analitycznej z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ang.: machine learning, ML), takich jak np. systemy regułowe i sieci neuronowe ze splotem (ang.: convolutional neural networks, CNN). Rozwiąznie umożliwi zwiększenie niezawodności (bezpieczniejsza i mniej awaryjna praca systemu elektroenergetycznego), przewidywanie na bazie analizy wpływu rozwiązań projektowych na ich żywotność (badanie starzenia się poszczególnych elementów linii), a także szybsze usuwanie awarii (gromadzenie danych jakościowych na temat istniejących linii) Przetwarzane dane pozwolą oszacować pracochłonność oraz postęp prac, w tym identyfikację poszczególnych obiektów. Algorytm wykorzysta mechanizmy reguły uczenia się sieci, co przełoży się na klasyfikację identyfikowanych obiektów różniących się między sobą w zdefiniowanym zakresie odchyłu od obiektu wzorcowego. Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). (Polish)
    0 references
    The project consists of creating a system to monitor modernisation work on the existing critical infrastructure in the field of electricity grids. Reporting will be based on data collected from drone raids. The accuracy of the collected data will be acceptable at a level of approx. 1 centimetres for larger components such as foundations, wires, hooks. The mere power of the data by drones will be performed using photogrammetry and/or using a laser scanner (including multi-scan). As a result of the research, a system of automatic positioning and photo-taking by drones will be developed. The data collected will be processed digitally and analytically using artificial intelligence and machine learning algorithms. machine learning (ML) such as rule systems and neural networks with plexus. “Convolutional Neural Networks”. The solution will make it possible to increase reliability (safer and less emergency operation of the power system), predicting on the basis of an analysis of the impact of design solutions on their service life (testing the ageing of individual components of the line), as well as faster resolution of failures (acquiring quality data on existing lines) Processed data will allow to estimate labor intensity and progress of work, including identification of individual objects. The algorithm will use the mechanisms of the network learning rule, which translates into a classification of identified objects that differ from one another within a defined range of deviation from the reference object. Purpose of public aid: Article 25 of EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). (English)
    point in time
    14 October 2020
    0 references
    Le projet consiste en la création d’un système de suivi des travaux de modernisation des infrastructures critiques existantes dans le domaine des réseaux électriques. Les rapports seront basés sur les données recueillies lors des raids de drones. L’exactitude des données collectées sera permise au niveau d’environ. 1 centimètre pour les éléments plus grands tels que les fondations, les fils, les crochets. L’auto-alimentation des données par drones sera effectuée à l’aide de la photogrammétrie et/ou à l’aide d’un scanner laser (y compris multi-scan). À la suite des travaux de recherche, un système de positionnement automatique et de tir par drones sera développé. Les données collectées seront traitées numériquement et analytiquement à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA): apprentissage automatique, ML), tels que, par exemple, les systèmes de règles et les réseaux neuronaux avec un plexus (c’est-à-dire: réseaux neuronaux convolutionaux, CNN. Il permettra d’augmenter la fiabilité (fonctionnement sécurisé et moins urgent du système d’alimentation), de prévoir sur la base d’une analyse de l’impact des solutions de conception sur leur durée de vie (étude du vieillissement des éléments individuels de la ligne), ainsi que d’une suppression plus rapide des défauts (collection de données qualitatives sur les lignes existantes) Les données traitées permettront d’estimer l’intensité de travail et l’avancement du travail, y compris l’identification des objets individuels. L’algorithme utilisera les mécanismes de la règle d’apprentissage du réseau, qui se traduira par la classification d’objets identifiés différents les uns des autres dans une plage définie d’écarts par rapport à l’objet de référence. Aux fins de l’aide publique: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur dans l’application des articles 107 et 108 du traité C’est tout. UE L 187/1 du 26.6.2014). (French)
    point in time
    30 November 2021
    0 references
    Das Projekt besteht in der Schaffung eines Systems zur Überwachung der Modernisierungsarbeiten an der bestehenden kritischen Infrastruktur im Bereich der Stromnetze. Die Berichterstattung wird auf Daten basieren, die von Drohnenangriffen gesammelt wurden. Die Richtigkeit der erhobenen Daten ist auf der Ebene von ca. 1 Zentimeter für größere Elemente wie Fundamente, Drähte, Haken. Die Selbststeuerung von Daten durch Drohnen erfolgt mittels Photogrammetrie und/oder mittels eines Laserscanners (einschließlich Multiscan). Als Ergebnis der Forschungsarbeit wird ein System zur automatischen Positionierung und Aufnahme von Drohnen entwickelt. Die gesammelten Daten werden digital und analytisch mittels künstlicher Intelligenz und Algorithmen für maschinelles Lernen (KI) verarbeitet: maschinelles Lernen, ML), wie zum Beispiel Regelsysteme und neuronale Netze mit einem Plexus (d. h.: konvolutionale neuronale Netze, CNN. Es wird es ermöglichen, die Zuverlässigkeit (sicherer und weniger Notfallbetrieb des Stromsystems) zu erhöhen, auf der Grundlage einer Analyse der Auswirkungen von Designlösungen auf ihre Lebensdauer (die Alterung einzelner Elemente der Leitung) sowie eine schnellere Fehlerbeseitigung (Sammlung qualitativer Daten auf bestehenden Leitungen) vorherzusagen. Der Algorithmus verwendet die Mechanismen der Netzwerklernregel, die in die Klassifikation von identifizierten Objekten übersetzt wird, die sich in einem definierten Bereich von Abweichungen vom Referenzobjekt voneinander unterscheiden. Für die Zwecke der öffentlichen Beihilfe: Artikel 25 der Verordnung (EG) Nr. 651/2014 vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV Das war’s. EU L 187/1 vom 26.6.2014). (German)
    point in time
    7 December 2021
    0 references
    Het project bestaat uit de invoering van een systeem om de modernisering van de bestaande kritieke infrastructuur op het gebied van elektriciteitsnetten te monitoren. De rapportage zal gebaseerd zijn op gegevens die zijn verzameld door drone-aanvallen. De nauwkeurigheid van de verzamelde gegevens is toegestaan op het niveau van ca. 1 centimeter voor grotere elementen zoals funderingen, draden, haken. Self-powering van gegevens door drones zal worden uitgevoerd met behulp van fotogrammetrie en/of met behulp van een laserscanner (inclusief multi-scan). Als gevolg van het onderzoek wordt een systeem van automatische positionering en opname door drones ontwikkeld. De verzamelde gegevens worden digitaal en analytisch verwerkt met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning-algoritmen (AI): machine learning, ML), zoals bijvoorbeeld regelsystemen en neurale netwerken met een plexus (d.w.z.: convolutionele neurale netwerken, CNN. Het zal het mogelijk maken om de betrouwbaarheid (veilige en minder noodwerking van het elektriciteitssysteem) te verhogen, te voorspellen op basis van een analyse van de impact van ontwerpoplossingen op hun levensduur (het bestuderen van de veroudering van individuele elementen van de lijn), evenals snellere foutverwijdering (verzameling van kwalitatieve gegevens op bestaande lijnen) De verwerkte gegevens zullen het mogelijk maken om de arbeidsintensiteit en de voortgang van het werk te schatten, inclusief de identificatie van individuele objecten. Het algoritme gebruikt de mechanismen van de netwerkleerregel, die zich vertaalt in de classificatie van geïdentificeerde objecten die van elkaar verschillen binnen een bepaald bereik van afwijkingen van het referentieobject. Met het oog op overheidssteun: Artikel 25 van Verordening (EG) nr. 651/2014 van 17 juni 2014 waarbij bepaalde categorieën steun op grond van de artikelen 107 en 108 van het Verdrag met de interne markt verenigbaar worden verklaard Dat is het. EU L 187/1 van 26.6.2014). (Dutch)
    point in time
    16 December 2021
    0 references
    Il progetto consiste nella creazione di un sistema di monitoraggio dei lavori di ammodernamento delle infrastrutture critiche esistenti nel settore delle reti elettriche. La segnalazione sarà basata sui dati raccolti dai raid dei droni. L'accuratezza dei dati raccolti sarà consentita a livello di ca. 1 centimetro per elementi più grandi come fondazioni, fili, ganci. L'autoalimentazione dei dati da parte dei droni sarà effettuata utilizzando la fotogrammetria e/o utilizzando uno scanner laser (compreso multi-scansione). Come risultato del lavoro di ricerca, verrà sviluppato un sistema di posizionamento automatico e tiro da parte dei droni. I dati raccolti saranno trattati digitalmente e analiticamente utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning (AI): machine learning, ML), come, ad esempio, sistemi di regole e reti neurali con un plesso (ad esempio: reti neurali convoluzionali, CNN. Permetterà di aumentare l'affidabilità (sicura e meno emergenza del sistema di alimentazione), prevedere sulla base di un'analisi dell'impatto delle soluzioni progettuali sulla loro durata di vita (studio dell'invecchiamento dei singoli elementi della linea), nonché una più rapida rimozione dei guasti (raccolta di dati qualitativi sulle linee esistenti) I dati elaborati consentiranno di stimare l'intensità di lavoro e l'avanzamento del lavoro, compresa l'identificazione dei singoli oggetti. L'algoritmo utilizzerà i meccanismi della regola di apprendimento della rete, che si tradurrà nella classificazione degli oggetti identificati che differiscono l'uno dall'altro all'interno di un intervallo definito di deviazioni dall'oggetto di riferimento. Ai fini dell'aiuto pubblico: Articolo 25 del regolamento (CE) n. 651/2014, del 17 giugno 2014, che dichiara talune categorie di aiuti compatibili con il mercato interno nell'applicazione degli articoli 107 e 108 del trattato È tutto qui. UE L 187/1 del 26.6.2014). (Italian)
    point in time
    15 January 2022
    0 references
    El proyecto consiste en la creación de un sistema para supervisar las obras de modernización de la infraestructura crítica existente en el campo de las redes eléctricas. Los informes se basarán en los datos recopilados de los ataques con drones. La exactitud de los datos recopilados se permitirá en el nivel de aprox. 1 centímetro para elementos más grandes como cimientos, alambres, ganchos. La autopotenciación de datos por drones se llevará a cabo utilizando fotogrametría o mediante un escáner láser (incluido el multi-escaneo). Como resultado del trabajo de investigación, se desarrollará un sistema de posicionamiento automático y disparo por drones. Los datos recopilados se procesarán digital y analíticamente utilizando inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático (IA): aprendizaje automático, ML), como, por ejemplo, sistemas de reglas y redes neuronales con plexo (es decir: redes neuronales convolucionales, CNN. Permitirá aumentar la fiabilidad (operación segura y menos urgente del sistema eléctrico), predecir sobre la base de un análisis del impacto de las soluciones de diseño en su vida útil (estudiar el envejecimiento de elementos individuales de la línea), así como una eliminación de fallas más rápida (recopilación de datos cualitativos en líneas existentes) Los datos procesados permitirán estimar la intensidad laboral y el progreso del trabajo, incluida la identificación de objetos individuales. El algoritmo utilizará los mecanismos de la regla de aprendizaje en red, que se traducirá en la clasificación de objetos identificados que difieren entre sí dentro de un rango definido de desviaciones del objeto de referencia. A efectos de ayudas públicas: Artículo 25 del Reglamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junio de 2014, por el que se declaran determinadas categorías de ayudas compatibles con el mercado interior en la aplicación de los artículos 107 y 108 del Tratado Eso es todo. EU L 187/1 de 26.6.2014). (Spanish)
    point in time
    19 January 2022
    0 references
    Projektet består i at oprette et system til overvågning af moderniseringen af den eksisterende kritiske infrastruktur inden for elnet. Rapporteringen vil blive baseret på data indsamlet fra droner. Nøjagtigheden af de indsamlede data vil være tilladt på ca. 1 centimeter for større elementer såsom fundamenter, ledninger, kroge. Selvpowering af data med droner vil blive udført ved hjælp af fotogrammetri og/eller ved hjælp af en laserscanner (herunder multi-scan). Som et resultat af forskningsarbejdet vil der blive udviklet et system til automatisk positionering og skydning af droner. De indsamlede data vil blive behandlet digitalt og analytisk ved hjælp af kunstig intelligens og maskinindlæringsalgoritmer (AI): maskinlæring, ML), f.eks. regelsystemer og neurale netværk med en plexus (dvs.: konvolutionelle neurale netværk, CNN. Det vil gøre det muligt at øge pålideligheden (sikker og mindre nøddrift af elsystemet), forudsige på grundlag af en analyse af virkningen af designløsninger på deres levetid (undersøgelse af aldring af individuelle elementer i linjen), samt hurtigere fejlfjernelse (indsamling af kvalitative data på eksisterende linjer) De behandlede data vil gøre det muligt at estimere arbejdsintensiteten og fremskridtet af arbejdet, herunder identifikation af individuelle objekter. Algoritmen vil anvende mekanismerne i netværkslæringsreglen, som vil oversætte til klassificering af identificerede objekter, der adskiller sig fra hinanden inden for et defineret interval af afvigelser fra referenceobjektet. Med henblik på offentlig støtte: Artikel 25 i forordning (EF) nr. 651/2014 af 17. juni 2014 om visse former for støttes forenelighed med det indre marked i henhold til traktatens artikel 107 og 108 Det er det. EU L 187/1 af 26.6.2014). (Danish)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Το έργο συνίσταται στη δημιουργία ενός συστήματος παρακολούθησης των εργασιών εκσυγχρονισμού των υφιστάμενων υποδομών ζωτικής σημασίας στον τομέα των δικτύων ηλεκτρικής ενέργειας. Η αναφορά θα βασίζεται σε δεδομένα που θα συλλεχθούν από επιδρομές μη επανδρωμένων αεροσκαφών. Η ακρίβεια των συλλεγόμενων δεδομένων θα επιτρέπεται στο επίπεδο περίπου. 1 εκατοστό για μεγαλύτερα στοιχεία όπως θεμέλια, σύρματα, άγκιστρα. Η αυτοτροφοδότηση των δεδομένων από μη επανδρωμένα αεροσκάφη θα πραγματοποιείται με τη χρήση φωτογραμμετρίας ή/και με τη χρήση σαρωτή λέιζερ (συμπεριλαμβανομένης της πολλαπλής σάρωσης). Ως αποτέλεσμα των ερευνητικών εργασιών, θα αναπτυχθεί ένα σύστημα αυτόματης τοποθέτησης και λήψης από μη επανδρωμένα αεροσκάφη. Τα δεδομένα που συλλέγονται θα υποβάλλονται σε ψηφιακή και αναλυτική επεξεργασία με τη χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης (AI): μηχανική μάθηση, ML), όπως, για παράδειγμα, συστήματα κανόνων και νευρωνικά δίκτυα με πλέγμα (π.χ.: συνελευτικά νευρωνικά δίκτυα, CNN. Θα καταστήσει δυνατή την αύξηση της αξιοπιστίας (ασφαλής και λιγότερη λειτουργία έκτακτης ανάγκης του συστήματος ισχύος), πρόβλεψη βάσει ανάλυσης των επιπτώσεων των σχεδιαστικών λύσεων στη διάρκεια ζωής τους (μελέτη της γήρανσης των επιμέρους στοιχείων της γραμμής), καθώς και ταχύτερη απομάκρυνση βλαβών (συλλογή ποιοτικών δεδομένων σε υπάρχουσες γραμμές) Τα επεξεργασμένα δεδομένα θα επιτρέψουν την εκτίμηση της έντασης εργασίας και της προόδου της εργασίας, συμπεριλαμβανομένης της ταυτοποίησης μεμονωμένων αντικειμένων. Ο αλγόριθμος θα χρησιμοποιεί τους μηχανισμούς του κανόνα μάθησης δικτύου, ο οποίος θα μεταφράζεται στην ταξινόμηση των αναγνωρισμένων αντικειμένων που διαφέρουν μεταξύ τους μέσα σε ένα καθορισμένο εύρος αποκλίσεων από το αντικείμενο αναφοράς. Για τους σκοπούς της δημόσιας ενίσχυσης: Άρθρο 25 του κανονισμού (ΕΚ) αριθ. 651/2014, της 17ης Ιουνίου 2014, για την κήρυξη ορισμένων κατηγοριών ενισχύσεων ως συμβατών με την εσωτερική αγορά κατ’ εφαρμογή των άρθρων 107 και 108 της Συνθήκης Αυτό είναι όλο. ΕΕ L 187/1 της 26.6.2014). (Greek)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Projekt se sastoji od stvaranja sustava za praćenje radova na modernizaciji postojeće kritične infrastrukture u području elektroenergetskih mreža. Izvješćivanje će se temeljiti na podacima prikupljenim iz racija bespilotnih letjelica. Točnost prikupljenih podataka bit će dopuštena na razini od cca. 1 centimetar za veće elemente kao što su temelji, žice, kuke. Samostalno napajanje podataka bespilotnim letjelicama provodit će se fotogrametrijom i/ili laserskim skenerom (uključujući multisken). Kao rezultat istraživačkog rada razvit će se sustav automatskog pozicioniranja i snimanja bespilotnim letjelicama. Prikupljeni podaci bit će digitalno i analitički obrađeni s pomoću algoritama umjetne inteligencije i strojnog učenja (UI): strojno učenje, ML), kao što su, na primjer, sustavi pravila i neuronske mreže s pleksusom (tj.: konvolucijske neuronske mreže, CNN. To će omogućiti povećanje pouzdanosti (sigurno i manje hitan rad elektroenergetskog sustava), predviđanje na temelju analize utjecaja projektnih rješenja na njihov životni vijek (proučavanje starenja pojedinih elemenata linije), kao i brže uklanjanje kvarova (prikupljanje kvalitativnih podataka o postojećim linijama) Obrađeni podaci omogućit će procjenu intenziteta rada i napretka rada, uključujući identifikaciju pojedinih objekata. Algoritam će koristiti mehanizme pravila mrežnog učenja, koji će se prevesti u klasifikaciju identificiranih objekata koji se međusobno razlikuju unutar definiranog raspona odstupanja od referentnog objekta. Za potrebe javnih potpora: Članak 25. Uredbe (EZ) br. 651/2014 od 17. lipnja 2014. o ocjenjivanju određenih kategorija potpora spojivima s unutarnjim tržištem u primjeni članaka 107. i 108. Ugovora To je sve. EU L 187/1 od 26.6.2014.). (Croatian)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Proiectul constă în crearea unui sistem de monitorizare a lucrărilor de modernizare a infrastructurii critice existente în domeniul rețelelor electrice. Raportarea se va baza pe datele colectate în urma raidurilor cu drone. Acuratețea datelor colectate va fi permisă la un nivel de aprox. 1 centimetru pentru elemente mai mari, cum ar fi fundații, fire, cârlige. Autoalimentarea datelor de către drone va fi efectuată folosind fotogrammetrie și/sau folosind un scaner laser (inclusiv multi-scanare). Ca urmare a activității de cercetare, va fi dezvoltat un sistem de poziționare automată și fotografiere cu drone. Datele colectate vor fi prelucrate digital și analitic folosind inteligența artificială și algoritmii de învățare automată (AI): învățarea automată, ML), cum ar fi, de exemplu, sistemele de reguli și rețelele neuronale cu un plex (adică: rețele neuronale convoluționale, CNN. Aceasta va face posibilă creșterea fiabilității (funcționarea sigură și mai puțin de urgență a sistemului energetic), prezicerea pe baza unei analize a impactului soluțiilor de proiectare asupra duratei lor de viață (studiind îmbătrânirea elementelor individuale ale liniei), precum și îndepărtarea mai rapidă a defectelor (colectarea datelor calitative pe liniile existente) Datele prelucrate vor permite estimarea intensității muncii și a progresului lucrării, inclusiv identificarea obiectelor individuale. Algoritmul va utiliza mecanismele regulii de învățare în rețea, ceea ce se va traduce în clasificarea obiectelor identificate care diferă unele de altele într-o gamă definită de abateri de la obiectul de referință. În scopul acordării de ajutoare publice: Articolul 25 din Regulamentul (CE) nr. 651/2014 din 17 iunie 2014 de declarare a anumitor categorii de ajutoare compatibile cu piața internă în aplicarea articolelor 107 și 108 din tratat Asta e tot. UE L 187/1 din 26.6.2014). (Romanian)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Projekt pozostáva z vytvorenia systému na monitorovanie modernizačných prác na existujúcej kritickej infraštruktúre v oblasti elektrických sietí. Podávanie správ bude založené na údajoch zhromaždených z nájazdov bezpilotných lietadiel. Presnosť zozbieraných údajov bude povolená na úrovni cca. 1 centimeter pre väčšie prvky, ako sú základy, drôty, háčiky. Samonapájanie údajov dronmi sa vykoná pomocou fotogrametrie a/alebo pomocou laserového skenera (vrátane multi-scan). V dôsledku výskumnej práce sa vytvorí systém automatického určovania polohy a streľby dronmi. Zozbierané údaje sa budú digitálne a analyticky spracúvať pomocou umelej inteligencie a algoritmov strojového učenia (AI): strojové učenie, ML), ako napríklad systémy pravidiel a neurónové siete s plexom (t. j.: konvolučné neurónové siete, CNN. Umožní zvýšiť spoľahlivosť (bezpečnú a menej núdzovú prevádzku energetického systému), predpovedať na základe analýzy vplyvu konštrukčných riešení na ich životnosť (študovanie starnutia jednotlivých prvkov linky), ako aj rýchlejšie odstránenie porúch (zhromažďovanie kvalitatívnych údajov na existujúcich tratiach) Spracované údaje umožnia odhadnúť intenzitu práce a priebeh práce vrátane identifikácie jednotlivých objektov. Algoritmus bude používať mechanizmy pravidla sieťového učenia, ktoré sa premietne do klasifikácie identifikovaných objektov, ktoré sa navzájom líšia v rámci vymedzeného rozsahu odchýlok od referenčného objektu. Na účely verejnej pomoci: Článok 25 nariadenia (ES) č. 651/2014 zo 17. júna 2014 o vyhlásení určitých kategórií pomoci za zlučiteľné s vnútorným trhom pri uplatňovaní článkov 107 a 108 zmluvy To je všetko. EÚ L 187/1 z 26.6.2014). (Slovak)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Il-proġett jikkonsisti fil-ħolqien ta’ sistema għall-monitoraġġ tax-xogħlijiet ta’ modernizzazzjoni fuq l-infrastruttura kritika eżistenti fil-qasam tal-grilji tal-elettriku. Ir-rappurtar se jkun ibbażat fuq dejta miġbura mir-rejds tad-droni. Il-preċiżjoni tad-data miġbura se tkun permessa fil-livell ta’ madwar. 1 ċentimetru għal elementi akbar bħal pedamenti, wajers, ganċijiet. L-awto-powering tad-data permezz ta’ drones għandu jsir bl-użu ta’ fotogrammetrija u/jew bl-użu ta’ skaner tal-laser (inkluż b’ħafna skanijiet). Bħala riżultat tal-ħidma ta’ riċerka, se tiġi żviluppata sistema ta’ pożizzjonament u sparar awtomatiku mid-drones. Id-data miġbura se tiġi pproċessata diġitalment u analitikament bl-użu ta’ intelliġenza artifiċjali u algoritmi ta’ tagħlim awtomatiku (AI): tagħlim awtomatiku, ML), bħal, pereżempju, sistemi ta’ regoli u netwerks newrali bi plexus (jiġifieri: netwerks newrali konvoluzzjonali, CNN. Dan se jagħmilha possibbli li tiżdied l-affidabbiltà (tħaddim sikur u inqas ta’ emerġenza tas-sistema tal-enerġija), li wieħed ibassar fuq il-bażi ta’ analiżi tal-impatt tas-soluzzjonijiet tad-disinn fuq it-tul tal-ħajja tagħhom (li jistudja t-tixjiħ tal-elementi individwali tal-linja), kif ukoll it-tneħħija aktar mgħaġġla tal-ħsarat (ġbir ta’ data kwalitattiva fuq linji eżistenti) Id-data pproċessata se tippermetti li ssir stima tal-intensità tax-xogħol u l-progress tax-xogħol, inkluża l-identifikazzjoni ta’ oġġetti individwali. L-algoritmu se juża l-mekkaniżmi tar-regola tat-tagħlim tan-netwerk, li se jittraduċi ruħu fil-klassifikazzjoni ta’ oġġetti identifikati li jvarjaw minn xulxin fi ħdan firxa definita ta’ devjazzjonijiet mill-oġġett ta’ referenza. Għall-iskop ta’ għajnuna pubblika: L-Artikolu 25 tar-Regolament (KE) Nru 651/2014 tas-17 ta’ Ġunju 2014 li jiddikjara ċerti kategoriji ta’ għajnuna bħala kompatibbli mas-suq intern skont l-Artikoli 107 u 108 tat-Trattat Li huwa. UE L 187/1 tas-26.6.2014). (Maltese)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    O projeto consiste na criação de um sistema de acompanhamento das obras de modernização das infraestruturas críticas existentes no domínio das redes elétricas. Os relatórios serão ganzas em dados coletados de ataques de drones. A exatidão dos dados recolhidos será permitida ao nível de aprox. 1 centímetro para elementos maiores, como fundações, fios, ganchos. A autoalimentação de dados por drones será realizada com fotogrametria e/ou utilizando um scanner laser (incluindo multiscan). Como resultado do trabalho de pesquisa, um sistema de posicionamento automático e tiro por drones será desenvolvido. Os dados recolhidos serão processados digital e analiticamente utilizando inteligência artificial e algoritmos de aprendizagem automática (IA): aprendizagem automática, ML), tais como, por exemplo, sistemas de regras e redes neurais com um plexo (ou seja: redes neurais convolucionais, CNN. Isso permitirá aumentar a confiabilidade (operação segura e menos emergência do sistema de energia), prever com base numa análise do impacto das soluções de design em seu tempo de vida (estudo do envelhecimento de elementos individuais da linha), bem como remoção de falhas mais rápida (recolha de dados qualitativos em linhas existentes) Os dados processados permitirão estimar a intensidade do trabalho e o progresso do trabalho, incluindo a identificação de objetos individuais. O algoritmo usará os mecanismos da regra de aprendizagem em rede, que se traduzirá na classificação de objetos identificados diferentes uns dos outros dentro de um intervalo definido de desvios do objeto de referência. Para efeitos de auxílio público, entende-se por: Artigo 25.º do Regulamento (CE) n.º 651/2014, de 17 de junho de 2014, que declara certas categorias de auxílios compatíveis com o mercado interno, em aplicação dos artigos 107.º e 108.º do Tratado É isso mesmo. UE L 187/1 de 26.6.2014). (Portuguese)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Hanke koostuu sellaisen järjestelmän luomisesta, jolla seurataan sähköverkkojen alalla olemassa olevan kriittisen infrastruktuurin nykyaikaistamistöitä. Raportointi perustuu miehittämättömien ilma-alusten ratsioista kerättyihin tietoihin. Kerättyjen tietojen tarkkuus on mahdollista noin n. 1 senttimetri suuremmille elementeille, kuten perustuksille, johdoille, koukuille. Tietojen itsevoimantaminen droneilla suoritetaan fotogrammetrialla ja/tai laserskannerilla (mukaan lukien moniskannaus). Tutkimustyön tuloksena kehitetään automaattinen paikannus- ja ammuntajärjestelmä droneilla. Kerätyt tiedot käsitellään digitaalisesti ja analyyttisesti tekoälyn ja koneoppimisen algoritmeilla (AI): koneoppiminen, ML), kuten esimerkiksi sääntöjärjestelmät ja hermoverkot, joissa on plexus (ts.: konvolutionaaliset neuroverkot, CNN. Se mahdollistaa luotettavuuden lisäämisen (sähköjärjestelmän turvallisen ja vähemmän hätätoiminnan), ennakoinnin perusteella suunnitteluratkaisujen vaikutusta niiden elinkaareen (tutkimus linjan yksittäisten elementtien ikääntymisestä) sekä nopeampaa vianpoistoa (laadullisten tietojen kerääminen olemassa olevista linjoista) Käsiteltyjen tietojen avulla voidaan arvioida työn intensiteetti ja edistyminen, mukaan lukien yksittäisten kohteiden tunnistaminen. Algoritmi käyttää verkko-oppimissäännön mekanismeja, mikä tarkoittaa tunnistettujen objektien luokittelua, joka poikkeaa toisistaan määritetyllä alueella poikkeamista vertailukohteesta. Julkisen tuen osalta: Tiettyjen tukimuotojen toteamisesta sisämarkkinoille soveltuviksi perussopimuksen 107 ja 108 artiklan mukaisesti 17 päivänä kesäkuuta 2014 annetun asetuksen (EY) N:o 651/2014 25 artikla Se on siinä. EU L 187/1, 26.6.2014. (Finnish)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Projekt je sestavljen iz vzpostavitve sistema za spremljanje modernizacije obstoječe kritične infrastrukture na področju elektroenergetskih omrežij. Poročanje bo temeljilo na podatkih, zbranih v napadih brezpilotnih letal. Točnost zbranih podatkov bo dovoljena na ravni pribl. 1 centimeter za večje elemente, kot so temelji, žice, kavlji. Samopogon podatkov z brezpilotnimi letali se bo izvajal s fotogrametrijo in/ali z uporabo laserskega skenerja (vključno z več skeniranjem). Kot rezultat raziskovalnega dela bo razvit sistem samodejnega pozicioniranja in streljanja z brezpilotnimi letali. Zbrani podatki bodo digitalno in analitično obdelani z uporabo algoritmov umetne inteligence in strojnega učenja: strojno učenje, ML), kot so na primer sistemi pravil in nevronske mreže z plekusom (tj.: konvolucijske nevronske mreže, CNN. To bo omogočilo povečanje zanesljivosti (varno in manj zasilno delovanje elektroenergetskega sistema), napovedovanje na podlagi analize vpliva projektnih rešitev na njihovo življenjsko dobo (preučevanje staranja posameznih elementov linije), kot tudi hitrejše odstranjevanje napak (zbiranje kvalitativnih podatkov o obstoječih linijah) Obdelani podatki bodo omogočili oceno delovne intenzivnosti in napredka dela, vključno z identifikacijo posameznih predmetov. Algoritem bo uporabil mehanizme pravila omrežnega učenja, kar bo prevedlo v klasifikacijo identificiranih predmetov, ki se med seboj razlikujejo znotraj opredeljenega razpona odstopanj od referenčnega objekta. Za namene državne pomoči: Člen 25 Uredbe (ES) št. 651/2014 z dne 17. junija 2014 o razglasitvi nekaterih vrst pomoči za združljive z notranjim trgom pri uporabi členov 107 in 108 Pogodbe To je vse. EU L 187/1 z dne 26.6.2014). (Slovenian)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Projekt spočívá v vytvoření systému pro monitorování modernizačních prací na stávající kritické infrastruktuře v oblasti elektroenergetických sítí. Hlášení bude založeno na datech shromážděných z náletů dronů. Přesnost shromažďovaných údajů bude povolena na úrovni cca. 1 centimetr pro větší prvky, jako jsou základy, dráty, háčky. Vlastní napájení dat pomocí dronů bude prováděno pomocí fotogrammetrie a/nebo pomocí laserového skeneru (včetně multi-skeneru). V důsledku výzkumné práce bude vyvinut systém automatického určování polohy a střelby drony. Shromážděné údaje budou digitálně a analyticky zpracovávány pomocí algoritmů umělé inteligence a strojového učení: strojové učení, ML), jako jsou například systémy pravidel a neuronové sítě s plexem (tj.: konvolutní neuronové sítě, CNN. Umožní zvýšit spolehlivost (bezpečný a méně nouzový provoz energetického systému), předpovídat na základě analýzy dopadu konstrukčních řešení na jejich životnost (studie stárnutí jednotlivých prvků linky), jakož i rychlejší odstraňování poruch (sběr kvalitativních údajů na stávajících linkách) Zpracovávané údaje umožní odhadnout intenzitu práce a průběh práce, včetně identifikace jednotlivých objektů. Algoritmus bude používat mechanismy pravidla síťového učení, které se promítne do klasifikace identifikovaných objektů, které se od sebe liší v rámci definovaného rozsahu odchylek od referenčního objektu. Pro účely veřejné podpory: Článek 25 nařízení (ES) č. 651/2014 ze dne 17. června 2014, kterým se v souladu s články 107 a 108 Smlouvy prohlašují určité kategorie podpory za slučitelné s vnitřním trhem To je všechno. EU L 187/1 ze dne 26.6.2014). (Czech)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Projektą sudaro sistemos, skirtos esamų ypatingos svarbos infrastruktūros objektų modernizavimo darbams elektros tinklų srityje stebėti, sukūrimas. Ataskaitos bus grindžiamos duomenimis, surinktais vykdant dronų reidus. Surinktų duomenų tikslumas bus leidžiamas apytiksliai. 1 centimetras didesniems elementams, tokiems kaip pamatai, laidai, kabliukai. Bepiločių orlaivių savaiminis duomenų naudojimas bus atliekamas naudojant fotogrammetriją ir (arba) lazerinį skaitytuvą (įskaitant daugialypį skenavimą). Atlikus mokslinius tyrimus bus sukurta automatinio padėties nustatymo ir šaudymo bepiločiais orlaiviais sistema. Surinkti duomenys bus tvarkomi skaitmeniniu ir analitiniu būdu naudojant dirbtinį intelektą ir mašinų mokymosi algoritmus (DI): mašinų mokymasis, ML), pvz., taisyklių sistemos ir neuroniniai tinklai su plexus (t. y.: konvolutiniai neuroniniai tinklai, CNN. Tai leis padidinti patikimumą (saugus ir mažiau avarinis elektros sistemos veikimas), prognozuoti remiantis projektinių sprendimų poveikio jų gyvavimo trukmei analize (ištirti atskirų linijos elementų senėjimą), taip pat greičiau pašalinti gedimus (rinkti kokybinius duomenis esamose linijose) Apdoroti duomenys leis įvertinti darbo intensyvumą ir darbo eigą, įskaitant atskirų objektų identifikavimą. Algoritmas naudos tinklo mokymosi taisyklės mechanizmus, kurie išvers identifikuotus objektus, kurie skiriasi vienas nuo kito nustatytu nukrypimų nuo etaloninio objekto diapazonu. Teikiant viešąją pagalbą: 2014 m. birželio 17 d. Reglamento (EB) Nr. 651/2014, kuriuo tam tikrų kategorijų pagalba skelbiama suderinama su vidaus rinka taikant Sutarties 107 ir 108 straipsnius, 25 straipsnis Štai ir viskas. EU L 187/1, 2014 6 26). (Lithuanian)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Projekts paredz izveidot sistēmu, lai uzraudzītu esošās kritiskās infrastruktūras modernizācijas darbus elektrotīklu jomā. Ziņošana tiks balstīta uz datiem, kas savākti no dronu reidi. Savākto datu precizitāte tiks atļauta apm. 1 centimetrs lielākiem elementiem, piemēram, pamatiem, vadiem, āķiem. Datu pašbarošana ar droniem tiks veikta, izmantojot fotogrammetriju un/vai lāzera skeneri (ieskaitot daudzskenēšanu). Pētnieciskā darba rezultātā tiks izstrādāta automātiskās pozicionēšanas un dronu šaušanas sistēma. Savāktie dati tiks digitāli un analītiski apstrādāti, izmantojot mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanās algoritmus (MI): mašīnmācīšanās, ML), piemēram, noteikumu sistēmas un neironu tīkli ar pinumu (t. i.: konvolūcijas neironu tīkli, CNN. Tas ļaus palielināt uzticamību (droša un mazāka elektrosistēmas avārijas darbība), prognozēt, pamatojoties uz analīzi par projektēšanas risinājumu ietekmi uz to kalpošanas laiku (izpētot atsevišķu līnijas elementu novecošanu), kā arī ātrāku defektu novēršanu (kvalitatīvo datu vākšana par esošajām līnijām) Apstrādātie dati ļaus novērtēt darba intensitāti un darba gaitu, tai skaitā identificēt atsevišķus objektus. Algoritmā tiks izmantoti tīkla mācīšanās noteikuma mehānismi, kas pārvēršas identificēto objektu klasifikācijā, kas atšķiras viena no otras noteiktā noviržu diapazonā no atsauces objekta. Attiecībā uz valsts atbalstu: 25. pants 2014. gada 17. jūnija Regulā (EK) Nr. 651/2014, ar ko noteiktas atbalsta kategorijas atzīst par saderīgām ar iekšējo tirgu, piemērojot Līguma 107. un 108. pantu Tas ir viss. EU L 187/1, 26.6.2014. (Latvian)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Проектът се състои в създаването на система за наблюдение на дейностите по модернизация на съществуващата критична инфраструктура в областта на електропреносните мрежи. Докладването ще се основава на данни, събрани от нападения с дронове. Точността на събраните данни ще бъде разрешена на ниво приблизително. 1 сантиметър за по-големи елементи като основи, проводници, куки. Самозахранването на данни от дронове ще се извършва с помощта на фотограметрия и/или с помощта на лазерен скенер (включително мулти-сканиране). В резултат на изследователската работа ще бъде разработена система за автоматично позициониране и стрелба с дронове. Събраните данни ще бъдат обработвани цифрово и аналитично с помощта на изкуствен интелект и алгоритми за машинно самообучение (ИИ): машинно самообучение, ML), като например системи за управление и невронни мрежи със сплит (т.е.: конволюционни невронни мрежи, Си Ен Ен. Това ще позволи да се повиши надеждността (сигурна и по-малко аварийна работа на електроенергийната система), да се прогнозира въз основа на анализ на въздействието на проектните решения върху продължителността на живота им (проучване на стареенето на отделните елементи на линията), както и по-бързо отстраняване на неизправности (събиране на качествени данни по съществуващи линии) Обработените данни ще позволят да се оцени интензивността на труда и напредъка на работата, включително идентифицирането на отделни обекти. Алгоритъмът ще използва механизмите на правилото за мрежово обучение, което ще се превърне в класификация на идентифицирани обекти, различаващи се един от друг в рамките на определен диапазон от отклонения от референтния обект. За целите на публичната помощ: Член 25 от Регламент (ЕО) № 651/2014 от 17 юни 2014 г. за обявяване на някои категории помощи за съвместими с вътрешния пазар в приложение на членове 107 и 108 от Договора Това е всичко. EU L 187/1 от 26.6.2014 г.). (Bulgarian)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    A projekt egy olyan rendszer létrehozását foglalja magában, amely nyomon követi a villamosenergia-hálózatok területén meglévő kritikus infrastruktúra korszerűsítését. A jelentés a dróntámadásokból gyűjtött adatokon alapul. Az összegyűjtött adatok pontossága kb. 1 centiméter nagyobb elemekhez, például alapítványokhoz, huzalokhoz, horgokhoz. Az adatok drónok általi önmeghajtása fotogrammetriával és/vagy lézerszkennerrel történik (beleértve a multiszkennelést is). A kutatási munka eredményeként a drónok automatikus pozícionálásának és fényképezésének rendszerét fejlesztik ki. Az összegyűjtött adatok digitálisan és analitikusan kerülnek feldolgozásra mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmusok (AI) felhasználásával: gépi tanulás, ML), például plexussal rendelkező szabályrendszerek és neurális hálózatok (pl.: konvolúciós neurális hálózatok, CNN. Lehetővé teszi a megbízhatóság növelését (az energiarendszer biztonságos és kevésbé vészhelyzeti működése), a tervezési megoldások élettartamukra gyakorolt hatásának elemzése alapján (a vonal egyes elemeinek öregedésének tanulmányozása), valamint a gyorsabb hibaeltávolítást (a meglévő vonalak minőségi adatainak gyűjtése) A feldolgozott adatok lehetővé teszik a munka munkaintenzitásának és előrehaladásának becslését, beleértve az egyes tárgyak azonosítását is. Az algoritmus a hálózati tanulási szabály mechanizmusait fogja használni, amelyek a referenciaobjektumtól való eltérés meghatározott tartományán belül egymástól eltérő azonosított objektumok osztályozását eredményezik. Állami támogatás céljából: A Szerződés 107. és 108. cikkének alkalmazásában bizonyos támogatási kategóriáknak a belső piaccal összeegyeztethetőnek nyilvánításáról szóló, 2014. június 17-i 651/2014/EK rendelet 25. cikke Ez az. – Ez az. EU L 187/1, 2014.6.26.). (Hungarian)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Is éard atá sa tionscadal córas a chruthú chun faireachán a dhéanamh ar oibreacha nuachóirithe ar an mbonneagar criticiúil atá ann cheana i réimse na n-eangach leictreachais. Beidh an tuairisciú bunaithe ar shonraí a bhailítear ó ruathair ladrainn. Ceadófar cruinneas na sonraí a bhaileofar ar an leibhéal thart. 1 ceintiméadar d’eilimintí níos mó cosúil le fondúireachtaí, sreanga, crúcaí. Déanfar féinchumhachtú sonraí ag dróin trí úsáid a bhaint as fótagramiméadracht agus/nó as scanóir léasair (lena n-áirítear scanóir ilscanála). Mar thoradh ar an obair thaighde, forbrófar córas suite uathoibríoch agus lámhach dróin. Déanfar na sonraí a bhaileofar a phróiseáil go digiteach agus go hanailíseach trí úsáid a bhaint as algartaim intleachta saorga agus meaisínfhoghlama (IS): meaisínfhoghlaim, ML), amhail, mar shampla, córais rialacha agus líonraí néaracha le coimpléas (i.e.: líonraí néaracha convolutional, CNN. Beidh sé indéanta iontaofacht a mhéadú (oibriú slán agus níos lú éigeandála an chórais cumhachta), a thuar ar bhonn anailíse ar thionchar na réiteach dearaidh ar a saolré (ag déanamh staidéir ar eilimintí aonair na líne a bheith ag dul in aois), chomh maith le deireadh a chur le locht níos tapúla (sonraí cáilíochtúla a bhailiú ar línte atá ann cheana) Ceadóidh na sonraí próiseáilte déine saothair agus dul chun cinn na hoibre a mheas, lena n-áirítear rudaí aonair a aithint. Bainfidh an t-algartam úsáid as meicníochtaí na rialach foghlama líonra, rud a aistreoidh isteach in aicmiú rudaí aitheanta atá éagsúil óna chéile laistigh de raon sainithe diallais ón réad tagartha. Chun críche cabhrach poiblí: Airteagal 25 de Rialachán (CE) Uimh. 651/2014 an 17 Meitheamh 2014 ina ndearbhaítear go bhfuil catagóirí áirithe cabhrach comhoiriúnach leis an margadh inmheánach i gcur i bhfeidhm Airteagail 107 agus 108 den Chonradh Sin é. AE L 187/1 an 26.6.2014). (Irish)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Projektet består i att skapa ett system för övervakning av moderniseringen av befintlig kritisk infrastruktur på elnätsområdet. Rapporteringen kommer att baseras på data som samlats in från drönarräder. Noggrannheten i de insamlade uppgifterna kommer att tillåtas på ungefär samma nivå som ca. 1 centimeter för större element såsom fundament, ledningar, krokar. Självstyrande data från drönare kommer att utföras med hjälp av fotogrammetri och/eller med hjälp av en laserskanner (inklusive multiscan). Som ett resultat av forskningen kommer ett system för automatisk positionering och skytte av drönare att utvecklas. De insamlade uppgifterna kommer att behandlas digitalt och analytiskt med hjälp av artificiell intelligens och maskininlärningsalgoritmer (AI): maskininlärning, ML), t.ex. regelsystem och neurala nätverk med en plexus (dvs. konvulutionella neurala nätverk, CNN. Det kommer att göra det möjligt att öka tillförlitligheten (säker och mindre nöddrift av kraftsystemet), förutsäga på grundval av en analys av inverkan av konstruktionslösningar på deras livslängd (studie av åldrandet av enskilda delar av linjen), samt snabbare felborttagning (insamling av kvalitativa data på befintliga linjer) De behandlade data kommer att göra det möjligt att uppskatta arbetsintensiteten och framstegen i arbetet, inklusive identifiering av enskilda objekt. Algoritmen kommer att använda mekanismerna i nätverksinlärningsregeln, som kommer att översättas till klassificeringen av identifierade objekt som skiljer sig från varandra inom ett definierat intervall av avvikelser från referensobjektet. När det gäller offentligt stöd: Artikel 25 i förordning (EG) nr 651/2014 av den 17 juni 2014 genom vilken vissa kategorier av stöd förklaras förenliga med den inre marknaden vid tillämpningen av artiklarna 107 och 108 i fördraget Det är allt. EU L 187/1 av den 26 juni 26.6.2014). (Swedish)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    Projekt seisneb elektrivõrkude valdkonnas olemasoleva elutähtsa infrastruktuuri moderniseerimistööde järelevalvesüsteemi loomises. Aruandlus põhineb droonirünnakute käigus kogutud andmetel. Kogutud andmete täpsus on lubatud umbes. 1 sentimeeter suuremate elementide jaoks, nagu vundamendid, juhtmed, konksud. Droonide andmete omastamine toimub fotogrammmeetria ja/või laserskanneri (sh multiskaneerimise) abil. Uurimistöö tulemusena töötatakse välja droonide automaatse positsioneerimise ja tulistamise süsteem. Kogutud andmeid töödeldakse digitaalselt ja analüütiliselt, kasutades tehisintellekti ja masinõppe algoritme: masinõpe, ML), näiteks reeglisüsteemid ja plexusega närvivõrgud (st: konvolutsioonilised närvivõrgud, CNN. See võimaldab suurendada töökindlust (elektrisüsteemi turvalist ja vähem avariilist toimimist), prognoosida projekteerimislahenduste mõju nende elueale (uurides liini üksikute elementide vananemist) ning kiiremat rikke kõrvaldamist (kvalitatiivsete andmete kogumine olemasolevatel liinidel) Töötletud andmed võimaldavad hinnata töö intensiivsust ja edusamme, sealhulgas üksikute objektide identifitseerimist. Algoritm kasutab võrguõppe reegli mehhanisme, mis tõlgivad kindlaksmääratud objektide klassifikatsiooni, mis erinevad üksteisest kindlaksmääratud kõrvalekallete vahemikus võrdlusobjektist. Riigiabi puhul kasutatakse järgmisi mõisteid: Euroopa Liidu toimimise lepingu artiklite 107 ja 108 kohaldamise kohta 17. juuni 2014. aasta määruse (EL) nr 651/2014 (millega teatavat liiki abi tunnistatakse siseturuga kokkusobivaks) artikkel 25 See on kõik. EL L 187/1, 26.6.2014). (Estonian)
    point in time
    25 July 2022
    0 references
    location (string)
    WOJ.: MAŁOPOLSKIE, POW.: krakowski
    0 references

    Identifiers

    Polish Kohesio ID
    POIR.01.02.00-00-0307/17
    0 references
     
    Retrieved from "https://linkedopendata.eu/w/index.php?title=Item:Q80222&oldid=33360494"