Innovative system for automated monitoring of critical infrastructure in electricity lines (Q80222)
Jump to navigation
Jump to search
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
8,682,391.89 zloty
0 references
12,402,373.75 zloty
0 references
70.01 percent
0 references
1 February 2019
0 references
31 January 2022
0 references
ENPROM SPÓŁKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
0 references
50°8'6.0"N, 19°37'55.2"E
0 references
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)
14 October 2020
0 references
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)
30 November 2021
0 references
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)
7 December 2021
0 references
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)
16 December 2021
0 references
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)
15 January 2022
0 references
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)
19 January 2022
0 references
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)
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 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)
25 July 2022
0 references
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)
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 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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
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)
25 July 2022
0 references
Identifiers
POIR.01.02.00-00-0307/17
0 references