Ulepszone wykrywanie zagrożenia pożarowego w elektrowniach słonecznych: zintegrowane podejście oparte na UAV, AI i SCADA
Radioelectronic and Computer Systems, t. 2025, nr 2, s. 99-117
Streszczenie redakcyjne
Zdjęcia wizyjne i termiczne z UAV są łączone z odczytami temperatury diod bocznikujących. Model logiczny uwzględnia uszkodzenia, zabrudzenia, nagrzewanie i stan diody, aby odróżnić zagrożenie pożarowe od mniej pilnych potrzeb konserwacyjnych. Walidacja opiera się na zdefiniowanych wcześniej symulowanych scenariuszach usterek.
Opis bibliograficzny
Format cytowania wymagany przez czasopismo lub organizację sprawdź w rekordzie wydawcy.
Andrii Lysyi, Anatoliy Sachenko, Pavlo Radiuk, Mykola Lysyi, Oleksandr Melnychenko, Oleksii Ishchuk, Oleg Savenko. "Enhanced fire hazard detection in solar power plants: an integrated UAV, AI, and SCADA-based approach". Radioelectronic and Computer Systems, Vol. 2025, No. 2, pp. 99-117, 2025. https://doi.org/10.32620/reks.2025.2.06
Sprawdź metodę w swoim zastosowaniu.
Opisz decyzję, którą ma wspierać Twój system, oraz dostępne dane. Ocenimy przydatność metody, określimy zakres prototypu i uzgodnimy sposób pomiaru jakości, czasu odpowiedzi oraz kosztu działania.