
The use of specialized types of UAVs in the process of technical maintenance of the infrastructure of high-voltage transmission lines is becoming more and more widespread and is used by companies in the energy sector of Ukraine. The energy efficiency and speed of processing information about the state of power lines with the help of specialized software allows you to form a variety of summary information about the high-quality periodic maintenance of high-voltage power lines, especially in hard-to-reach places where they are laid. Accurate detection of power lines using UAVs is based on methods that use deeply supervised neural networks for image processing at the pixel level of three-dimensional environmental point cloud data. Застосування спеціалізованих типів БПЛА в процесі технічного обслуговування ін-фраструктури високовольтних ЛЕП набуває все більшого розповсюдження та ви-користовується компаніями енергетичного сектору України. Енергоефективність та швидкість обробки інформації про стан ЛЕП за допомогою спеціалізованого ПЗ дозволяє формувати різноманітну звідну інформацію щодо якісного періодичного обслуговування високовольтних ЛЕП особливо важкодоступних місць їх прокладан-ня. Точне виявлення ЛЕП за допомогою БПЛА базується на методах, які використо-вують глибоко контрольовані нейронні мережі обробки зображень на рівні пікселів тривимірних даних хмар точок навколишнього середовища.
високовольтні ЛЕП, енергетичний сектор, UAV, high-voltage power lines, БПЛА, energy sector, технічне обслуговування, нейронні мережі, neural networks, maintenance
високовольтні ЛЕП, енергетичний сектор, UAV, high-voltage power lines, БПЛА, energy sector, технічне обслуговування, нейронні мережі, neural networks, maintenance
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
