Artificial Intelligence - Ứng dụng AI trong nhận diện và xử lý hình ảnh phục vụ phân tích và kiểm tra hiện trường

07:38 - 03/09/2021  |  358 lượt xem

Chia sẻ
AI hay còn được gọi là “Trí tuệ nhân tạo” – là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science), là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống máy học (Machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi.
Artificial Intelligence - Ứng dụng AI trong nhận diện và xử lý hình ảnh phục vụ phân tích và kiểm tra hiện trường

Ảnh minh họa

Nghiên cứu và ứng dụng AI ngày càng được quan tâm và áp dụng nhiều vào thực tế cuộc sống. Ngay từ đợt dịch COVID-19 bùng phát đầu tiên tại Việt Nam, tháng 03/2020 Công ty Công nghệ thông tin Điện lực miền Trung (CPCIT) đã ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt (Face detect) để phát triển hệ thống tự động phát hiện, nhắc nhở người không đeo khẩu trang, đeo khẩu trang không đúng cách. Năm 2021 với chủ đề “Chuyển đổi số trong Tập đoàn Điện lực Quốc gia Việt Nam”, AI cũng được quan tâm nghiên cứu ứng dụng vào lĩnh vực kỹ thuật, cụ thể EVNCPC được EVN giao thử nghiệm ứng dụng AI trong công nghệ xử lý và nhận diện hình ảnh. Một vài đơn vị đã xây dựng các mô hình AI, áp dụng trong việc xử lý và nhận diện để kiểm tra, phân tích hình ảnh hượng hiện trường áp dụng vào PMIS phục vụ công tác quản lý kỹ thuật, giúp phát hiện sớm nhằm ngăn ngừa các tồn tại trên lưới điện như vi phạm hành lang tuyến, hư hỏng cách điện và các nguyên nhân khác…

Tại các buổi thảo luận và xây dựng phương án thực hiện thử nghiệm AI trong nhận diện và xử lý hình ảnh của Công ty Điện lực Thừa Thiên Huế về giải pháp nhận diện sứ cách điện vỡ, nứt, bám bẩn, vệt phóng điện; hay đề xuất của Công ty Điện lực Quảng Ngãi về giải pháp nhận diện đứt dây buộc cổ sứ, dao cách ly bị rỉ sét, xà rỉ… và nhiều đề xuất khác như nhận điện dộ võng dây dẫn, dây dẫn bị tổn thương nhận được các đánh giá và sự quan tâm từ các cấp lãnh đạo EVNCPC. Ngoài ra, các giải pháp về hướng áp dụng thực tế cũng được phân tích cụ thể trong quá trình xem xét lựa chọn thử nghiệm AI như phân tích hình ảnh từ flycam, kiểm tra hiện trường… để xây dựng các bài toán áp dụng phù hợp với thực tế.

Một vài hình ảnh thực tế từ đề xuất thử nghiệm AI của đơn vị:

Đứt dây buộc cổ sứ (Ảnh: PC Quảng Ngãi)

Nhận diện sứ cách điện (Ảnh:PC Thừa Thiên Huế)

Quá trình xây dựng chương trình thử nghiệm được chia thành 2 giai đoạn:

  • Giai đoạn 1: Thu thập dữ liệu hình ảnh, gắn nhãn hình ảnh, xây dựng thuật toán và huấn luyện AI.
  • Giai đoạn 2: Xây dựng các bài toán nghiệp vụ từ kết quả đầu ra của AI để áp dụng vào chương trình quản lý kỹ thuật PMIS.

Quá trình xây dựng và áp dụng công nghệ AI cần nhiều chất xám và tái sử dụng nhiều hơn nữa nguồn dữ liệu hình ảnh hiện có. Trong đó, việc xây dựng kho dữ liệu gắn nhãn thiết bị được phân loại, tập trung lưu trữ và chia sẻ cho mục đích tái sử dụng nguồn dữ liệu đã gắn nhãn nhằm rút ngắn thời gian xây dựng các ứng dụng. Ngoài ra, các Server chạy các ứng dụng AI cũng cần có cấu hình cao, đáp ứng được sự tăng trưởng về mặt dữ liệu, xử lý thuật toán nhanh, tăng tốc độ xử lý. Cuối cùng, việc lựa chọn các mô hình và thuật toán phù hợp là yếu tố quan trọng, góp phần ứng dụng AI trong công tác quản lý kỹ thuật nói riêng và áp dụng vào ngành điện nói chung.

Tống Phước Lâm

07:38 - 03/09/2021  |  358 lượt xem

Chia sẻ

TIN BÀI ĐỌC NHIỀU